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SQL中一些小巧但常用的关键字小结
前言前面的几篇文章中，我们大体上介绍了 SQL 中基本的创建、查询语句，甚至也学习了相对复杂的连接查询和子查询，这些基本功相信你也一定掌握的不错，那么本篇则着重介绍几个技巧方面的关键字，能够让你更快更有效率的写出一些 SQL。下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧起别名在实际的项目中，有时候我们的表名、字段名过于复杂以致于我们的 SQL 写出来过长、过于复杂，这时候我们往往会通过起别名的方式将一些
关于sql注入的简要演示（入坑抛砖）
首先可能大家都会问什么是sqlSql是数据库的一种类型，是用来存储网站数据的。每当我们点开一个网站，就会从网站的数据库中获取相关的内容。我们来梳理一下访问网页的简图：看完这个以后，我们发现一个问题，当我们对发送数据这块动足够脑筋的时候，只要输入合理是可以做很多事情的，我们可以利用其方式获取很多内容。接下来我们来讲解一下“ ' ”这个符号在sql中的运dQpUpRHBan用首先' 在sql中闭合一句
SQL中过滤条件放on和where中的区别详解
前言今天接到蚂蚁金服的电面，问了sql中过滤条件放在on和where中的区别，当时满脑子是inner join，觉得没区别啊。后来才想起来，连接查询除了inner join还有right join，left join。汗呐，当时还是太紧张了。这里做一下记录吧。join过程可以这样理解：首先两个表做一个笛卡尔积，on后面的条件是对这个笛卡尔积做一个过滤形成一张临时表，如果没有where就直接返回结果
分布式和集群的概述讲解
分布式和集群集群集群是一种计算机系统， 它通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。集群拥有以下两个特点： 可
数据库的四种隔离级别
1，读未提交，Read Uncommited。指的是一个事务读取到另外一个事务还没有提交的内容。这种情况是必须要避免的。因为其他事务未提交的数据，是随时有可能进行回滚的，所以，任何时候，都不应该允许程序读取到某个事务还未提交的数据。如果读取到了别的事务未提交的数据，这种情况称为脏读。要想解决脏读的问题，可以提高数据库的事务隔离级别，把事务隔离级别设置为读已提交。2，读已提交，Read Commit
一条慢SQL导致购物车服务无法使用的解决方案
概述之前处理过一个购物车故障，觉得还挺经典的，在这里跟大家分享一下。这个故障直接导致前端添加购物车、获取用户购物车列表等操作都失败了。购物车是入口，一旦出现问题，影响极其严重。临时处理购物车服务所有接口，是有打印响应时间的，发现比平时慢了很多。由于情况已是十万火急了，我只能先重启购物车，缓冲一下，然后利用这段缓冲时间，赶紧定位问题。问题定位之前对购物车应用基于Spring Cloud微服务化了，已
在数据库中如何高效的实现订座功能
前言本文主要给大家介绍了关于在数据库中如何高效的实现订座功能的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧第一部分：SKIP LOCKED/NOWAIT订座功能实现订座在现实生活中是一种很常见的场景，比较常见的有火车票席位选择，电影院席位选择等等。那么如何实现订座功能呢？应用程序可能有很多种不同的实现方式，当然，肯定离不开数据库。这里将介绍一种纯数据库的实现方式。设想我
SQL中where子句与having子句的区别小结
前言：Where和Having都是对查询结果的一种筛选，说的书面点就是设定条件的语句。下面这篇文章就来给大家介绍下SQL中where子句与having子句的区别，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧1.where 不能放在GROUP BY 后面2.HAVING 是跟GROUP BY 连在一起用的，放在GROUP BY 后面，此时的作用相当于WHERE3.WHERE 后面的条件中不能有聚集函数，比
如何让Birt报表脚本数据源变得既简单又强大
概述：运行在 JVM 上的 SQL 函数和存储过程总所周知，有些数据库没有强大的分析函数（eg. mysql）, 有些数据库没有存储过程（eg. Vertica），当遇到复杂的数据计算，往往只能通过 python,R 等外部脚本来实现，但这些脚本语言和主流工程语言（java）集成性不好，如果直接用工程语言实现类似 SQL 函数和存储过程的功能，经常只是针对某个计算需求编写冗长的代码，代码几乎不可复
详解数据库中跨库数据表的运算
1. 简单合并（FROM）所谓跨库数据表，是指逻辑上同一张数据表被分别存储在不同数据库中。其原因有可能是因为数据量太大，放在一个数据库难以处理，也可能在业务上就需要将生产库和历史库分开。而不同的数据库，可能只是部署在不同的机器上的同种数据库，也可能是连类型都不同的数据库系统。在面对跨库数据表，特别是数据库类型都不相同的情况时，数据库自带的工具往往就力所不及了，一般都需要寻找能够很好地支持多数据源类
数据计算中间件技术综述
传统企业大数据架构的问题上图是大家都很熟悉的基于 Hadoop 体系的开源大数据架构图。在这个架构中，大致可以分成三层。最下一层是数据采集，通常会采用 kafka 或者 Flume 将 web 日志通过消息队列传送到存储层或者计算层。对于数据存储，目前 Apache 社区提供了多种存储引擎的选择，除了传统的 HDFS 文件和 H ，还提供了 Kudu、ORC、Parquet 等列式存储，大家可以根
SQL注入的2个小Trick及示例总结
前言最近发现了两个关于sql注入的小trick,分享一下.下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧between and 操作符代替比较符操作符 BETWEEN … AND 会选取介于两个值之间的数据范围。这些值可以是数值、文本或者日期。between and有数据比较功能exp1 between min and max如果exp1的结果处于min和max之间,`between and`就返回`1`
如何利用分析函数改写范围判断自关联查询详解
前言最近碰到一个单条SQL运行效率不佳导致数据库整体运行负载较高的问题。分析、定位数据库的主要负载是这条语句引起的过程相对简单，通过AWR报告就可以比较容易的完成定位，这里就不赘述了。现在直接看一下这个导致性能问题的SQL语句，其对应的SQL REPORT统计如下： Stat Name Statement Total Per Execution
SQL注入技巧之显注与盲注中过滤逗号绕过详析
前言sql注入在很早很早以前是很常见的一个漏洞。后来随着安全水平的提高，sql注入已经很少能够看到了。但是就在今天，还有很多网站带着sql注入漏洞在运行。下面这篇文章主要介绍了关于SQL注入逗号绕过的相关内容，分享出来供大家参考学习，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧1.联合查询显注绕过逗号在联合查询时使用 UNION SELECT 1,2,3,4,5,6,7..n 这样的格式爆显示位，语句中
SQL利用Function创建长整形的唯一ID示例代码
前言在设计表的时候考虑主键的数据类型是长整形还是字符串，最简单的方式当然是newid()，但这也有个问题，就是主键长度过长(36个字)，数据量一多，必然会影响数据库操作的效率，而且大大增加了数据文件和索引文件所占用的空间。而且，newid返回的字符串是随机的，查询结果不能保证按保存顺序返回。这对于有顺序要求的系统来说，需要额外增加顺序列来进行排序，这也导致查询语句更加复杂。这也是主要放弃newid
ETL方法与过程讲解
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据。 ETL是BI项目重要的一个环节。 通常情况下，在BI项目中ETL会花掉整个项目至少1/3的时间,ETL设计的好坏直接关接到BI项目的成败。 ETL的设计分三部分：数据抽取、数据的清洗转换、数据的加载。在设计ETL的时候我们也是从这三部分出
使用sqlplus创建DDL和DML操作技巧
1.连接数据库 在window进入命令行模式敲sqlplus就会 然后进行表的DDL操作 例如： 在进行DML操作：你可以对刚才建立的模式进行数据的插入和数据的更新操作 例如数据的插入 **这里要注意的是：** 如果你出先如下错误 解决方法：要在每一句结束是加上分号；2表示第二行。 在sqlplus工具中分号才是结尾。如果在一个sql语句的结尾没有写分号，那么sqlplus认为该sql语句没
Spark SQL操作JSON字段的小技巧
前言介绍Spark SQL的jsON支持，这是我们在Databricks中开发的一个功能，可以在Spark中更容易查询和创建JSON数据。随着网络和移动应用程序的普及，JSON已经成为Web服务API以及长期存储的常用的交换格式。使用现有的工具，用户通常会使用复杂的管道来在分析系统中读取和写入JSON数据集。在Apache Spark 1.1中发布Spark SQL的JSON支持，在Apache
隐式转换引起的sql慢查询实战记录
引言实在很无语呀，遇到一个mysql隐式转换问题，问了周边的dba大拿该问题，他们居然反问我，你连这个也不知道？白白跟他们混了那么长 尼玛，我还真不知道。罪过罪过…. 问题是这样的，一个字段叫task_id, 本身是varchar字符串类型，但是因为老系统时间太长了，我以为是int或者bigint，所以直接在代码写sql跑数据，结果等了好久就是没有反应，感觉要坏事呀。在mysql proces
neo4j安装配置入门教程
注：网上找了许多教程，发现都不太适合0基础的用户，所以就自己写了一下。 推荐使用1.x版本，经测试2.3.3大量函数被遗弃。安装启动 官网下载tar包 解压，进入bin下，运行./neo4j 在url中打开localhost:7474即可使用 配置数据库的location设置。 conf/neo4j-server.properties中第14行org.neo4j.serve.databas
Window下Neo4j安装图文教程
Neo4j数据库有两个版本：社区版和商业版，社区版是开源并且免费的，社区版与商业版功能上没有什么区别，不同的是，社区版只能单机使用，商业版可以做分布式集群。单机版最大可以存储10亿个字节。Neo4j针对不同的操作系统，提供不同的安装包，下载官网：https://neo4j.com/download/other-releases/1、下载完后，解压Neo4.j压缩包在neo4j的conf中修改neo
mycat在windows环境下的安装和启动
1、下载从如下地址下载mycat的安装包：http://www.mycat.io/2、解压解压下载的安装包3、安装安装mycat前需要先安装jdk和mysql。mycat1.6版本建议使用的jdk是1.7以上版本，mysql建议使用5.6版本。安装玩jdk和mysql后，进入mycat解压目录下的bin目录，如本文的路径如下：D:\Program Files (x86)\mycat\bin 安装
Ubuntu 17.10安装phpMyAdmin数据库管理工具配置详解
和Windows下各种双击安装直接使用的数据库管理工具不同，Linux下的数据库管理工具显得有些稍稍复杂。由于版权和收费限制，很多好用的数据库管理工具例如Data Grip和Navicat不能直接在linux的包管理器中安装使用。不过仍然有一些好用的DBMS，phpmyadmin就是其中之一。安装LAMPLAMP是Linux、Apache、mysql（MariaDB）、PHP（python、Per
为什么你不要收缩数据库文件(国外翻译)
前言，这几天查看了很多关于SQL SERVER收缩数据文件方面的文章，准备写一篇关于收缩日志方面的文章，但是突然有种冲动将看过经典的文章翻译出来，下面这篇文章是翻译的是Paul Randal – “Why You Should Not Shrink Your Data Files”。有些比较难以翻译、清晰的地方，我会贴上原文。好了，不啰嗦了，直接看下面的翻译吧。 我最大的一个热点问题是关于收缩
sql中left join的效率分析与提高效率方法
网站随着数据量与访问量越来越大，访问的速度变的越来越慢，于是开始想办法解决优化速度慢的原因下面是对程序中一条sql的分析过程，当然程序的执行效率不单单是sql语句的问题，还有可能是服务器配置，网速，程序语言等各方法的问题，今天我们先来分析一下sql语句中left join的效率问题sql语句中包含以下信息:1、sql包含数据处理函数，比如nvl函数,case when函数等2、sql中包含inne
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