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)
数据库如何判定,当前这一条记录是重复的?先查找,再插入。但是加上约束之后,数据库的执行过程可能就变了。因此执行时间或者效率会受到很大影响。
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
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。
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。
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》
上节课我们给大家介绍了MySQL分组查询与聚合函数的使用方法,具体可回顾MySQL分组查询与聚合函数的使用方法(三)。本节课我们将介绍where条件查询中的IN关键字子查询的使用方法。
本公众号提供的工具、教程、学习路线、精品文章均为原创或互联网收集,旨在提高网络安全技术水平为目的,只做技术研究,谨遵守国家相关法律法规,请勿用于违法用途,如果您对文章内容有疑问,可以尝试加入交流群讨论或留言私信,如有侵权请联系小编处理。
注意:索引的数目不是越多越好。每个索引都需要占用磁盘空间,索引越多,需要的磁盘空间就越大。修改表时,对索引的重构和更新很麻烦。越多的索引,会使更新表变得很浪费时间。
#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。
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:
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。
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。
首先先说点知识,1、MySql在5.0版本后新增一个叫information_schema的虚拟数据库,其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等。利用这个可以获取表名,列名等 2、查询中用到的group_concat()函数是要把查询的内容联合到一起方便查看的,这样就不需要limit 0,1一个一个判断了 先查个字段,因为有三个数据,就用4吧order by 4#
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。
elasticsearch 是一个分布式可扩展实时搜索和分析引擎,他在 Apache Lucence 搜索引擎的基础上增加了分布式实时文件存储,并且实现了非常强大的可扩展性,成为了企业级搜索引擎构建的首选。
多表查询的过程就是先计算两张表的笛卡尔积,再根据一些条件对笛卡尔积中的记录进行筛选
译者:SQL Libs一直也没看到有人写过比较完整的指南,只有作者在自己的博客上帖了一些tip和一些视频,偶然看到一篇文章在写这个,便拿过来翻一下,以作参考,原文较长,分成几个部分。 简介 结构化查询语言,也叫做SQL,从根本上说是一种处理数据库的编程语言。对于初学者,数据库仅仅是在客户端和服务端进行数据存储。SQL通过结构化查询,关系,面向对象编程等等来管理数据库。编程极客们总是搞出许多这样类型的软件,像MySQL,MS SQL ,Oracle以及Postgresql。现在有一些程序能让我们有能力通过结构
继上一篇博客《MySQL的索引知识学习笔记》之后,我再记录一篇MySQL执行计划方面的博客,本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后,做的笔记,当然我不是为了所谓宣传,仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来,不过,分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习,同时写在csdn比较方便,可以支持图片上传,也方便自己以后查找复习
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
背景: 为了提高数据库效率,建索引是家常便饭;那么当查询条件为2个及以上时,我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢?他们之间的区别是什么?哪个效率高呢?我在这里详细测试分析下。
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
在工作中不可避免的就要针对新需求进行表结构设计, 那应该将表结构设计成什么样, 又该依据什么准则设计呢? 带着这些问题, 一起看下如何进行表结构设计. 表结构目的 我们应该带着什么样的目标, 或者说
非主属性完全依赖于主关键字,如果不是完全依赖主键(即不全依赖联合主键中的所有关键字),应该拆分成新的实体,设计成一对多的实体关系
前面几篇文章和小伙伴们聊的基本上都是从索引的角度去优化 MySQL 查询,然而,索引创建的好,并不意味着查询就一定快,影响查询效率的因素特别多,今天我们就来聊一聊这些可能影响到查询的因素。
让我再深撸一次mysql吧,这次主要以应对面试来说说mysql,大概几个方向,索引结构,查询引擎,索引优化,explain的详解和trace工具的使用。
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。
上节课我们给大家介绍了常用的MySQL多表联合查询用法,知道了left join /right join /inner join 的基本用法。具体请回顾关于MySQL多表联合查询,你真的会用吗?本节课我们继续展开讲讲MySQL多表联合查询的其他用法——全连接与笛卡尔连接。
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。
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
日常开发中我们经常会遇到大表的情况,所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大,导致数据库在查询和插入的时候耗时太长,性能低下,如果涉及联合查询的情况,性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担,提高数据库的效率,通常点来讲就是提高表的增删改查效率。
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
MYSQL 的多表联合查询中,只有nest loop 的查询方式,让MYSQL 一致是被“嘲笑”的地方。MYSQL 8.018 后mysql 将拥有HASH JOIN 功能,虽然对比其他数据库来说,这并不新鲜,但对于MYSQL 算是划时代的里程碑。
为了更好的说明,我假想出来了一个业务场景,可能在实际业务中并不存在这样的场景,只为举例说明问题:
工作中,我们经常需要编写 SQL 脚本,对数据库进行增、删、改、查,很少会考虑到 Sql 性能优化
分页查询是MySQL特有的,一般其他数据库是没有的。分页查询可以从表里取一个范围的行,例如0到50行的的数据,30到100行的数据。
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。
文章目录 1. Explain 1.1. id 1.1.1. id相同 1.1.2. id不同 1.2. table 2. 索引优化 2.1. 全值匹配 2.2. 最佳左前缀法则 2.3. 不在索引上列上做任何操作 2.4. 不能使用索引中范围条件右边的列(范围之后的索引全失效) 2.5. 使用覆盖索引,少使用select* 2.6. mysql在使用不等于(!=或者<>)的时候无法使用导致全表扫描 2.7. 在使用or的时候,前后两个都是索引的时候才会生效 2.8. is null和is not nu
explain所有人都应该很熟悉,通过它我们可以知道SQL是如何执行的,虽然不是100%管用,但是至少大多数场景通过explain的输出结果我们能直观的看到执行计划的相关信息。
对于经常使用mysql的兄弟们,对explain一定不会陌生。当你在一条SELECT语句前放上关键词EXPLAIN,MySQL解释它将如何处理SELECT,提供有关表如何联合和以什么次序的信息。 借助于EXPLAIN,你可以知道 1)你什么时候必须为表加入索引以得到一个使用索引找到记录的更快的SELECT。 2)你也能知道优化器是否以一个最佳次序联结表。为了强制优化器对一个SELECT语句使用一个特定联结次序,增加一个STRAIGHT_JOIN子句。 官方的关于explain的文档在http://dev.m
MySQL 分表3种方法 摘要: 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会卡在那儿了,那么分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 一,先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 根据个人经验,mysql执行一个sql的过程如下: 1、接收到sql; 2、把sql放到排队队列中 ; 3、执行sql; 4、返回执行结果。
相信这内连接,左连接什么的大家都比较熟悉了,当然还有左外连接什么的,基本用不上我就不贴出来了。这图只是让大家回忆一下,各种连接查询。 然后要告诉大家的是,需要根据查询的情况,想好使用哪种连接方式效率更高。
今天遇到一个left join优化的问题,搞了一下午,中间查了不少资料,对MySQL的查询计划还有查询优化有了更进一步的了解,做一个简单的记录: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出c表中有h表中无的记录,所以想到了用left join的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回null)来满足需求,不料这个查询非常慢。先来看查询计划:
概念 1.普通索引:最基本的索引,它没有任何限制 2.唯一索引:索引列的值必须唯一,且不能为空,如果是组合索引,则列值的组合必须唯一。 3.主键索引:特殊的索引,唯一的标识一条记录,不能为空,一般用primary key来约束。 4.联合索引:在多个字段上建立索引,能够加速查询到速度 5.Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复的行,同时进行默认规则排序 6.Union all:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序
今天我们来聊聊微信中的多表联合查询,应该是小表驱动大表还是大表驱动小表? 1. in VS exists 在正式分析之前,我们先来看两个关键字 in 和 exists。 假设我现在有两张表:员工表和部门表,每个员工都有一个部门,员工表中保存着部门的 id,并且该字段是索引;部门表中有部门的 id、name 等属性,其中 id 是主键,name 是唯一索引。 ❝这里我就直接使用 vhr 中的表来做试验,就不单独给大家数据库脚本了,小伙伴们可以查看 vhr 项目(https://github.com/lenve
Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果,有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁,易于运维,并且可以支持10PB以上的超大数据集。
性能优化(Optimize)指的是在保证系统正确性的前提下,能够更快速响应请求的一种手段。而且有些性能问题,比如慢查询等,如果积累到一定的程度或者是遇到急速上升的并发请求之后,会导致严重的后果,轻则造成服务繁忙,重则导致应用不可用。它对我们来说就像一颗即将被引爆的定时炸弹一样,时刻威胁着我们。因此在上线项目之前需要严格的把关,以确保 MySQL 能够以最优的状态进行运行。同时,在实际工作中还有面试中关于 MySQL 优化的知识点,都是面试官考察的重点内容。
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;
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云