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Mysql—— 内连接、左连接、右连接以及全连接查询

案例解释：在boy表和girl 表中查出两表 hid 字段一致的姓名（gname，bname），boy表和girl 表如下： 采用内连接查询方式： SELECT boy.hid,boy.bname,...union连接的SQL它们分别单独取出的列数必须相同； 2.不要求合并的表列名称相同时，以第一个sql 表列名为准； 3.使用union 时，完全相等的行，将会被合并...表合并，表结构如下： 采用 union 全连接： union会自动将完全重复的数据去除掉，a、b表中”c”的值都为15，所以只显示一行。...============================================== 解决方案： 第一步：先以 m 表左连接 t 表，查出 m 表中 hid 这列对应的比赛信息: SELECT...表结构如下，请将两表合并： 合并要求：A表中a:5，B表中a：5，因此合并后表中a对应的值为10；要求查出的结果样本如下： 采用 union all 全连接，然后使用from 子查询： SELECT

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mysql的左连接和右连接(内连接和自然连接的区别)

案例解释：在boy表和girl 表中查出两表 hid 字段一致的姓名（gname，bname），boy表和girl 表如下： 采用内连接查询方式： SELECT boy.hid,boy.bname,...union连接的SQL它们分别单独取出的列数必须相同； 2.不要求合并的表列名称相同时，以第一个sql 表列名为准； 3.使用union 时，完全相等的行，将会被合并...表合并，表结构如下： 采用 union 全连接： union会自动将完全重复的数据去除掉，a、b表中”c”的值都为15，所以只显示一行。...============================================== 解决方案： 第一步：先以 m 表左连接 t 表，查出 m 表中 hid 这列对应的比赛信息: SELECT...表结构如下，请将两表合并： 合并要求：A表中a:5，B表中a：5，因此合并后表中a对应的值为10；要求查出的结果样本如下： 采用 union all 全连接，然后使用from 子查询： SELECT

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    SQL注入类型危害及防御

    ；在日常漏洞中SQL注入占比约10%在OWASP Top榜单曾一度位居第一,虽不算高占比但其危害极大,业内企业因此蒙受损失的新闻层出不穷。...其基本语法如下： Select colum1,colum2,colum3,…,columN from table1 Union Select colum1,colum2,colum3,…,columN...- 两个SELECT语句返回的数据库对应的列必须类型相同或兼容（字段类型一致） - 通常只有终止式注入时,可较快猜解并利用,否则要知道原始的SQL语句才能比较方便的利用 如果应用返回第一个（原始）查询得到的数据...Union语句的构建 万能列类型：大部分数据库中NULL可兼容任何类型的数据,所有可使用NULL匹配数据表的列类型 确定列数量：使用union select null,null,null,…,null...2’,null,…,null from dual,先猜测第一列为数字,如果不正确则判断为字符,如果还是不正确则保持null不变（可能为二进制类型）,依次完成部分或全部类型的判断； 其他:Mysql数字/

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    SQL注入类型危害及防御

    ；在日常漏洞中SQL注入占比约10%在OWASP Top榜单曾一度位居第一,虽不算高占比但其危害极大,业内企业因此蒙受损失的新闻层出不穷。...其基本语法如下： Select colum1,colum2,colum3,…,columN from table1 Union Select colum1,colum2,colum3,…,columN...- 两个SELECT语句返回的数据库对应的列必须类型相同或兼容（字段类型一致） - 通常只有终止式注入时,可较快猜解并利用,否则要知道原始的SQL语句才能比较方便的利用 如果应用返回第一个（原始）查询得到的数据...Union语句的构建 万能列类型：大部分数据库中NULL可兼容任何类型的数据,所有可使用NULL匹配数据表的列类型 确定列数量：使用union select null,null,null,…,null...,’2’,null,…,null from dual,先猜测第一列为数字,如果不正确则判断为字符,如果还是不正确则保持null不变（可能为二进制类型）,依次完成部分或全部类型的判断； 其他:Mysql数字

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    CTF实战8 SQL注入漏洞

    ： SELECT colum1,colum2,colum3,…,columN FROM table1 UNION SELECT colum1,colum2,colum3,…,columN FROM table2...获取数据规则： 两个查询返回的列数必须相同 两个SELECT语句返回的数据库对应的列必须类型相同或兼容 通常只有终止式注入时，可较快猜解并利用，否则要知道原始的SQL语句才能比较方便的利用 UNION...语句的构建 确定列数量： UNION SELECT null,null,null,…,null FROM dual 使用逐步增加null数量，直到匹配原语句的列数量，成功匹配后返回正常页面 这是利用了...两个查询返回的列数必须相同>这个原理 使用ORDER BY确定原语句列数量， 可使用折半查找法提高猜测效率 当我们确定了表中列的数量之后，怎么确定类型?...确定列类型： UNION SELECT 1,’2’,null,…,null FROM dual 我们这里先猜测第一列为数字，如果返回结果不正确，则判断为字符 如果还是不正确则保持null不变（可能为二进制类型

    1.7K30

    pandas 分类数据处理大全（附代码）

    因此，这才是最优的做法。 2、与category列的合并 还是上面那个例子，但是这次增加了habitat一列，并且species中增加了sanke。...如果将两个object列合并在一起的，没什么意思，因为大家都知道会发生什么，object+ object= object而已。 把object列合并到category列上 接着上面的例子。...dtype: object 左边的df1中species列为object,右边的df2_cat中species列为category。...我们可以看到，当我们合并时，在结果中的合并列会得到category+ object= object。 这显然不行了，又回到原来那样了。我们再试下其他情况。...在合并中，为了保存分类类型，两个category类型必须是完全相同的。 这个与pandas中的其他数据类型略有不同，例如所有float64列都具有相同的数据类型，就没有什么区分。

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    【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

    数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...个key，每一列的值为key对应的value值 2 查看数据信息 查看信息常用方法包括对总体概况、描述性统计信息、数据类型和数据样本的查看，具体如表2所示： 表2 Pandas常用查看数据信息方法汇总...，因此都是Falseunique查看特定列的唯一值In: print(data2['col2'].unique()) Out: ['a' 'b']查看col2列的唯一值 注意 在上述查看方法中，除了...例如可以从dtype的返回值中仅获取类型为bool的列。 3 数据切片和切块 数据切片和切块是使用不同的列或索引切分数据，实现从数据中获取特定子集的方式。...，主键分别为a列和col1列，内关联方式concat合并两个数据框，可按行或列合并In: print(pd.concat((data1,data2),axis=1)) Out: col1 col2

    4.9K20

    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 下图对比展示了数值型数据怎样以Numpy数据类型存储，和字符串怎样以Python内置类型进行存储的。...选用类别（categoricalas）类型优化object类型 Pandas在0.15版本中引入类别类型。category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。...为了介绍我们何处会用到这种类型去减少内存消耗，让我们来看看我们数据中每一个object类型列中的唯一值个数。 可以看到在我们包含了近172000场比赛的数据集中，很多列只包含了少数几个唯一值。...对于唯一值数量少于50%的object列，我们应该坚持首先使用category类型。如果某一列全都是唯一值，category类型将会占用更多内存。

    8.7K50

    pandas 处理大数据——如何节省超90%内存

    我们调用函数和方法选择，编辑，删除DataFrame中的数据时，其实是 BlockManager在’捣鬼‘。 pandas.core.internals 中每种数据类型都有一个特定类。...许多数据类型在pandas中都有一些子类型(subtypes)，可以以更少的字节存储每一个值。...“对象”优化 v0.15开始，pandas 引入了 Categoricals。在低层，category 类型使用整型表示列中的值，而不是原始值。pandas 使用单独的字典来映射原始值和这些整数。...当每一列包含有限的数据时，这非常有用。当pandas转换一列为 category 类型时，pandas 会使用最节省空间的 int 子类型表示每一列的唯一值。 ?...从上述数据中可以看到，一些列的数据只包含很少的唯一值，也就是说大多数值都是重复的。 先选择一列，看看将其转换为类别类型之后会如何。使用 day_of_week 列数据，只包含了7个唯一值。

    6.3K30

    数据可视化：认识Pandas

    在Pandas 中，索引值可以重复。...iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整数作为参数。数值都是index的值，从0开始，即0表示第一行。...通常，有两个处理方法，第一个是去掉缺失值，如果某一条数据中是NaN，那么就去掉这一条，使用dropna()方法。另外一个就是将缺失值按照默认值填充，使用filln()方法。...内连接得到两个对象中都有的数据，对象A中a列和对象B中的a列都有1。左连接以对象A的a列为准，对象B中a列中没有的值，则取空。右连接则以对象B的a列为准。外连接则查询出全部的数据。...可以直观的看出，count()按照a列的值计数，值为1的有2个，值为2，3的有1个。Sum()操作在实际应用场景中通过会用于按照月份或者年度统计销售额等等。

    28110

    14个pandas神操作，手把手教你写代码

    在Python语言应用生态中，数据科学领域近年来十分热门。作为数据科学中一个非常基础的库，Pandas受到了广泛关注。Pandas可以将现实中来源多样的数据进行灵活处理和分析。...01 Pandas是什么 很多初学者可能有这样一个疑问：“我想学的是Python数据分析，为什么经常会被引导到Pandas上去？”虽然这两个东西都是以P开头的，但它们并不是同一个层面的东西。...Pandas的命名跟熊猫无关，而是来自计量经济学中的术语“面板数据”（Panel data）。面板数据是一种数据集的结构类型，具有横截面和时间序列两个维度。...03 Pandas的基本功能 Pandas常用的基本功能如下： 从Excel、CSV、网页、SQL、剪贴板等文件或工具中读取数据； 合并多个文件或者电子表格中的数据，将数据拆分为独立文件； 数据清洗，如去重...:10:2] # 在前10个中每两个取一个 df.iloc[:10,:] # 前10个 （3）指定行和列 同时给定行和列的显示范围： df.loc['Ben', 'Q1':'Q4'] # 只看Ben

    3.4K20

    Pandas 高性能优化小技巧

    在底层的设计中，pandas按照数据类型将列分组形成数据块（blocks）。pandas使用ObjectBlock类来表示包含字符串列的数据块，用FloatBlock类来表示包含浮点型列的数据块。...对于包含数值型数据（比如整型和浮点型）的数据块，pandas会合并这些列，并把它们存储为一个Numpy数组（ndarray）。Numpy数组是在C数组的基础上创建的，其值在内存中是连续存储的。...(2), object(6) memory usage: 151.5 MB 2.1 子类型优化数值型列 pandas中的许多数据类型具有多个子类型，比如，float型就有float16、float32和...在object列中的每一个元素实际上都是存放内存中真实数据位置的指针。 category类型在底层使用整型数值来表示该列的值，而不是用原值。Pandas用一个字典来构建这些整型数据到原数据的映射关系。...当一列只包含有限种值时，这种设计是很不错的。当我们把一列转换成category类型时，pandas会用一种最省空间的int子类型去表示这一列中所有的唯一值。 ? object数据类型 ?

    3K20

    没错，这篇文章教你妙用Pandas轻松处理大规模数据

    ，并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列。...最原始的数据是 127 个独立的 CSV 文件，不过我们已经使用 csvkit 合并了这些文件，并且在第一行中为每一列添加了名字。...对象列(object columns)主要用于存储字符串，包含混合数据类型。为了更好地了解怎样减少内存的使用量，让我们看看 Pandas 是如何将数据存储在内存中的。...对象列表中的每一个元素都是一个指针(pointer)，它包含了实际值在内存中位置的“地址”。...你可以看到，每个唯一值都被分配了一个整数，并且该列的底层数据类型现在是 int8。该列没有任何缺失值，如果有的话，这个 category 子类型会将缺省值设置为 -1。

    3.7K40

    Pandas 中级教程——数据清理与处理

    Python Pandas 中级教程：数据清理与处理 Pandas 是一个强大的数据分析库，它提供了广泛的功能来处理、清理和分析数据。在实际数据分析项目中，数据清理是至关重要的一步。...在这篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的一些中级数据清理和处理技术，通过实例演示如何应用这些技术来提高数据质量和可用性。 1. 安装 Pandas 首先，确保你已经安装了 Pandas。...Pandas 提供了多种处理缺失值的方法： 5.1 删除缺失值 # 删除包含缺失值的行 df = df.dropna() # 删除包含缺失值的列 df = df.dropna(axis=1) 5.2...数据类型转换 有时，我们需要将某些列的数据类型转换为更适合分析的类型： # 转换列为整数类型 df['column_name'] = df['column_name'].astype(int) # 转换列为日期类型...Pandas 提供了多种方法来实现数据合并： # 合并两个数据集 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column') # 连接两个数据集 concatenated_df

    20310

    Pandas使用技巧：如何将运行内存占用降低90%！

    dataframe 的内部表示 在 pandas 内部，同样数据类型的列会组织成同一个值块（blocks of values）。...这两种类型都有一样的存储能力，但其中一个只保存 0 和正数。无符号整型让我们可以更有效地处理只有正数值的列。...object 列中的每个元素实际上都是一个指针，包含了实际值在内存中的位置的「地址」。 下面这幅图给出了以 NumPy 数据类型存储数值数据和使用 Python 内置类型存储字符串数据的方式。...使用 Categoricals 优化 object 类型 pandas 在 0.15 版引入了 Categorials。category 类型在底层使用了整型值来表示一个列中的值，而不是使用原始值。...我们应该坚持主要将 category 类型用于不同值的数量少于值的总数量的 50% 的 object 列。如果一列中的所有值都是不同的，那么 category 类型所使用的内存将会更多。

    3.7K20

    20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

    Infer_objects Pandas支持广泛的数据类型，其中之一就是object。object包含文本或混合（数字和非数字）值。但是，如果有其他选项可用，则不建议使用对象数据类型。...Describe describe函数计算数字列的基本统计信息，这些列包括计数、平均值、标准偏差、最小值和最大值、中值、第一个和第三个四分位数。因此，它提供了dataframe的统计摘要。 ?...Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。...Replace 顾名思义，它允许替换dataframe中的值。第一个参数是要替换的值，第二个参数是新值。 df.replace('A', 'A_1') ? 我们也可以在同一个字典中多次替换。

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