Microsoft Office Access是由微软发布的关系数据库管理系统。它结合了 MicrosoftJet Database Engine 和 图形用户界面两项特点，是 Microsoft Office的系统程序之一
SQL Server 是Microsoft 公司推出的关系型数据库管理系统。具有使用方便可伸缩性好与相关软件集成程度高等优点，可跨越从运行Microsoft Windows 98 的膝上型电脑到运行Microsoft Windows 2012 的大型多处理器的服务器等多种平台使用。
和mysql 注入有些不同，union select 无法使用，Sql Server数据库只能用 union all
一提到SQL语句就想到了期末数据库考试的时候，那俩监考老师，哎，不说了，还好咱们数据库老师大发慈悲
本地数据库链接：【.】或【127.0.0.1】 登陆方式1：【本地登陆】 登陆方式2：账号【sa】 pwd【admin】 测试数据库名称：【mytest】 排序规则：【Chinese_PRC_CI_AS】
联合查询：union，将多次查询(多条select语句)的结果，在字段数相同的情况下，在记录的层次上进行拼接。
测试一个单位，其中一个官网，点进去一看，质朴中透露着一股有问题的气息，看了一下架构：IIS+PHP，美妙的组合。
（源自：https://neters.club） 一觉醒来Github改版了，我个人还是挺喜欢的🎉。 还有两个月就是老张做开源两周年了，时间真快，也慢慢的贡献了很多的开源作品，上边的是主要的七个作品，总star数约3500，虽称不上精品，而且有时候被感觉很low，只能做初学者的入门教程，不适合进大雅之堂，who cares🙃。 趁着这个时间，最终还是打算把春节期间开发的学生成绩管理系统开源吧。 （地址：https://github.com/anjoy8/Student.Achieve.Manager）
视图是一个虚拟的表，是一个表中的数据经过某种筛选后的显示方式，视图由一个预定义的查询select语句组成。
之前我们给大家介绍过MySQL子查询与多表联合查询 MySQL子查询的基本使用方法（四）、关于MySQL多表联合查询，你真的会用吗？、关于MySQL内连接与外连接用法，全都在这里了！本节课我们想讲讲多表联查询与子查询的区别与联系。
我们在实际应用中，或许会用到关于sql的联合查询的应用，下面来总结一下联合查询的具体应用，做一下记录便于记忆。
自连接查询，顾名思义，就是自己连接自己，也就是把一张表连接查询多次。我们先来学习一下自连接的查询语法：
Scaffold-Dbcontext 'Data Source=127.0.0.1;Initial Catalog=数据库name;Integrated Security=True;' Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServer -OutputDir Models -Context 自定义nameContext
现在有个需求: 一条 SQL 查出 所有女生用户 和 发布的文章点击量超过 100 的用户 的 id，name，gender 字段
UNION 合并后的集合中的列名总是等于 UNION 中第一个 SELECT 语句中的列名。
1、又称连接查询，连接多个表中的数据，获得结果集。当一个表不能满足查询结果时，需要使用联合查询。
SELECT * FROM Users WHERE username = '' OR 1=1 --' AND password ='';
上节课给大家介绍了MySQL子查询的基本内容，具体可回顾MySQL子查询的基本使用方法（四），本节课我们准备给大家介绍MySQL的多表联合查询。大家都知道，MySQL多表联合查询包括内连接、外连接、笛卡尔积连接查询三种。今天我们先重点介绍常用的外连接与内连接查询，即left join /right join/inner join的基本用法。
1、为什么说 Mybatis 是半自动 ORM 映射工具？它与全自动的区别在哪里？
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/136707.html原文链接：https://javaforall.cn
在Access数据库类型注入的时候，我们获取不到列名(前提是有表名)，一般会选择使用偏移注入，但是这种注入方式往往借助的是个人的人品，且步骤繁琐。本文中我们研究了一种新的注入技术让“偏移注入不再需要人品”。 在这里定义这种注入技术为：“移位溢注技术”。它适用于ACCESS和MYSQL（任何版本）。 我们先来看看普通的偏移注入步骤： 1.判断注入点 2.order by 判断长度 3.判断表名 4.联合查询 5.获取表中列数：union select 1,2,3,4,..,* from TABLE 6.开始偏
日常工作中我经常会收到数据分析的需求，目前大部分常规任务都可以在公司内部的 BI 平台（基于 superset）上完成。
本来对堆叠注入没啥了解，这次正巧碰到mssql的堆叠注入，正好加强一下对堆叠注入的理解。
MongoDB是一种开源的文档式数据库系统，它使用类似于JSON的格式来存储和表示数据。Java是一种流行的高级编程语言，它被广泛用于开发Web应用程序、企业应用程序和移动应用程序等。
内连接：[inner] join：从左表中取出每一条记录,去右表中与所有的记录进行匹配: 匹配必须是某个条件在左表中与右表中相同最终才会保留结果,否则不保留.
最近用到ES查询，因用的是Java写的，需要实现一个需求： 过滤一部分id， 查询时不需要查出来。
有联合查询和嵌套查询,联合查询是几个表联合查询,只查询一次,通过在resultMap里面配置 association节点配置一对一的类就可以完成；
1.读取配置文件，配置文件包含数据库连接信息和Mapper映射文件或者Mapper包路径。
可以从多个方面进行性能优化，原则是 尽量减少系统的瓶颈，减少资源的占用，加快系统的响应速度。比如：
1、交叉连接：CROSS JOIN 把表A和表B的数据进行一个NM的组合，即笛卡尔积。如本例会产生44=16条记录，在开发过程中我们肯定是要过滤数据，所以这种很少用。
#进阶10：合并查询（联合查询） 引入：一个结果集的查询的数据来自于多张表。但多张表之间没有任何关联关系。
MYSQL数据库-内外连接 零、前言 表的连接 一、内连接 二、外连接 1、左外连接 2、右外连接 零、前言 本章主要讲解学习MYSQL数据库中的表的内连和外连 表的连接 表的连接分为内连和外连 一、内连接 内连接实际上就是利用where子句对两种表形成的笛卡儿积进行筛选，我们前面学习的查询都是内连接，也是在开发过程中使用的最多的连接查询 语法： select 字段 from 表1 inner join 表2 on 连接条件 and 其他条件; 示例：显示SMITH的名字和部门名称 二
可用命令status 和 show variables like 'char%' 查看改变之后的状态（我们需要的就是改变client和connection的编码为gbk）：
SQL注入（一）之union注入 靶机地址：http://59.53.63.23:10772/ 在SQL注入的前期，第一件事情就是找到SQL注入点，在找到注入点后开始下面的内容： 一、联合查询法（一） a.判断注入点： and 1=1 --返回true，显示正常 and 1=2 --返回false，显示错误 b.猜多少列 order by [数值] c.联合查询猜表名 union select 1,2,3,……,7 from users --猜表名并记录返回回显位（报错说明表不存在，将表名更换继续猜）
子查询外部的语句可以是INSERT / UPDATE / DELETE / SELECT的任何一个。
（1）Mybatis是一个半ORM（对象关系映射）框架，它内部封装了JDBC，开发时只需要关注SQL语句本身，不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程。程序员直接编写原生态sql，可以严格控制sql执行性能，灵活度高。
原因：禁止使用外键，如果要保证完整性，应由应用程式实现——参考《阿里内部mysql规范》
联合查询是多表查询的一种方式，在保证多个SELETE语句的查询字段数相同的情况下，合并多个查询的结果
系统的吞吐量瓶颈往往出现在数据库的访问速度上 随着应用程序的运行，数据库的中的数据会越来越多，处理时间会相应变慢 数据是存放在磁盘上的，读写速度无法和内存相比 优化原则：减少系统瓶颈，减少资源占用，增加系统的反应速度。
这里需要确保查询集合的列数,类型,顺序要和插入表的列数,类型,顺序一致,这里列的名称可以不一样. values 替换成了select 查询的临时表.
SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理关系型数据库的计算机语言。通过使用SQL语句，可以对数据库中的表格进行查询、更新、删除等操作。
同时，select 指定的列，要么是带有聚合函数的，要么是group by 指定的列，不能是一个非聚合非group by 的列，否则查询结果无意义。
基本概念: 可合并多个相似的选择查询结果的结果集，等同于将一个表追加到另一个表，从而实现将两个表的查询结果组合到一起，使用 Union 或 Union all。 注意: 这个合并是纵向合并，字段数不变，多个查询的结果合并。
数据库常用API，整理了数据库常用的API，实现基本的CURD操作。创建（Create）、更新（Update）、读取（）和删除（Delete）
大模型（LLM）的浪潮已经涌动一年多了，尤其是以 GPT-4、Gemini-1.5、Claude-3 等为代表的模型你方唱罢我登场，成为当之无愧的风口。在 LLM 这条赛道上，有的研究专注于增加模型参数，有的疯狂卷多模态…… 这当中，LLM 处理上下文长度的能力成为了评估模型的一个重要指标，更强的上下文意味着模型拥有更强的检索性能。例如有些模型一口气可以处理高达 100 万 token 的能力让不少研究者开始思考，RAG （Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）方法还有存在的必要吗？
–当需要获取的数据分布在多张中，考虑使用联合查询 –SQL92方式 –SQL99方式
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