awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义 函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方 式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标 准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。
Linux 文本处理三剑客grep、sed、awk，这三个命令在工作和面试过程中出现的频率非常高，有时候很复杂的需求，一条简单的命令就可以实现，今天就先学习一下最强大的awk。
空间类型 MySQL 空间类型扩展支持地理特征的生成、存储和分析。这里的地理特征表示世界上具有位置的任何东西，可以是一个实体，例如一座山；可以是空间，例如一座办公楼；也可以是一个可定义的位置，例如一个十字路口等等。MySQL中使用Geometry（几何）来表示所有地理特征。Geometry指一个点或点的集合，代表世界上任何具有位置的事物。 MySQL的空间数据类型（Spatial Data Type）对应于OpenGIS类，包括单值类型：GEOMETRY、POINT、LINESTRING、POLYGON以及
在MySQL中，大小写敏感性是一个重要的问题。MySQL默认情况下是不区分大小写的，这意味着在查询时，大小写不会对查询结果产生影响。但是，如果不小心在代码中使用了大小写不一致的变量名或关键字，可能会导致意想不到的错误。
Atlas下载地址: https://github.com/Qihoo360/Atlas/releases
根据官方的YAML站点所述，YAML是面向所有编程语言的对人类友好的数据序列化标准。
在开发中，数据库的种类千奇百怪，有各种，比如早期的 SQLServer，Mysql，Oracle，现在还有许多国产的数据库，但是有不少开发还是使用的 Mysql，但是对于 Mysql 中的各种各样的函数，用的却是没有那么多的，今天了不起就来带着大家一起看看这个 Mysql 的各种常用的函数。
说明：Linux pstree命令将所有行程以树状图显示，树状图将会以 pid (如果有指定) 如果有指定使用者 id，则树状图会只显示该使用者所拥有的行程。
这样数据库中数据丢失或者出错的情况下，就可以对数据进行还原，从而最大限度的降低损失。
之前有说过Linux VPS每日自动备份FTP及数据库通过邮箱发送方法，不过需要自建FTP空间才行，较本教程有点麻烦，如果你没有FTP空间，可以申请一个七牛云存储，免费10G空间备份一般的小站足够了。这里介绍一个备份网站文件和数据库到七牛的脚本，实测效果还不错，Linux vps下弄个定时任务就可以每天定时自动备份了。
返回字符串str的最左面字符的ASCII代码值。如果str是空字符串，返回0。如果str是NULL，返回NULL。
Atlas是由 Qihoo 360, Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。 它是在mysql-proxy 0.8.2版本的基础上，对其进行了优化，增加了一些新的功能特性; 360内部使用Atlas运行的mysql业务，每天承载的读写请求数达几十亿条;
通常我们都是在进行跟网络相关的问题排查时会需要查看服务器上的网络及端口的连接情况，本文就通过最常用的netstat命令来介绍网络连接情况的查看和监控。下面我们以循序渐进的方式来对几个不同的场景进行介绍。
YAML的语法和其他高阶语言类似，并且可以简单表达清单、散列表、标量等数据结构。其结构（Structure）通过空格来展示，序列（Sequence）里的项用"-"来代表，Map里的键值对用":"分隔。YAML文件扩展名通常为.yaml，如example.yaml。
主要是遗留问题，该表本来只是用于分析，同事没有添加自增id，造成后续在处理时，遇到一些问题，权衡之后，决定对表新增一个自增的id字段（表中已经存在大量数据，非业务表），为了节省时间，以下是个人的解决方法。避免了代码的开发。方法思路供参考！
最近乱七八糟的忙，没有收获但感觉还挺累的，好操蛋。趁周末介绍几款在办公网扫描的小工具，亲测效果还不错，小巧迅速，功能强大，导出的报告也是干净整洁没什么花里胡哨的的东西，缺点是没怎么隐匿自己的流量，如果碰到蜜罐肯定要栽的，但是相比nmap来讲，他们实在太快太香。
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。 许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分(UNSIGNED)或者用零填补(ZEROFILL)。
授权指定IP连接： grant all on *.* to root@'127.0.0.1' identified by 'root110'; 其中root为访问数据库的用户名，而root110为用户的密码。 导入带中文的SQL： mysql -uroot -proot110 table < table.sql -f --default-character-set=utf8 要注意加上-f --default-character-set=utf8 导出数据库表： mysqldump -uroot -p db_name > db.sql（root为访问数据库的用户名，-p表示需要输入密码，db_name为需要导出的数据库名，db.sql为存储导出结果的文件） 如果只想导出指定的表，则可在db_name后留一空格后跟上表名即可。 导入数据文件（字段间以一个空格分隔，文件d.txt要放到目标数据库的数据目录下，如：/usr/local/mysql/data/test）： load data INFILE 'd.txt' INTO TABLE x FIELDS TERMINATED BY ' '; 增加普通索引（x为表名，idx_c为索引名，f_field1为字段名）： ALTER TABLE `x` ADD INDEX idx_c (`f_field1` );
大家好，我是老表，今天早上看B站，发现首页给我推了前不久关注的一个up主（@是我_是我_就是我，为了方便下文中以 小是 代称）视频，于是我就打开看了，于是就有了接下来的故事～
一.数值类型 Mysql支持所有标准SQL中的数值类型，其中包括严格数据类型(INTEGER,SMALLINT,DECIMAL,NUMBERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT,REAL,DOUBLE PRESISION),并在此基础上进行扩展。 扩展后增加了TINYINT,MEDIUMINT,BIGINT这3种长度不同的整形，并增加了BIT类型，用来存放位数据。 整数类型 字节 范围（有符号） 范围（无符号） 用途 TINYINT
MySQL 的数值数据类型可以大致划分为两个类别，一个是整数，另一个是浮点数或小数。许多不同的子类型对这些类别中的每一个都是可用的，每个子类型支持不同大小的数据，并且 MySQL 允许我们指定数值字段中的值是否有正负之分或者用零填补。
Perun是一款主要适用于乙方安服、渗透测试人员和甲方RedTeam红队人员的网络资产漏洞扫描器/扫描框架，它主要适用于内网环境，加载漏洞检测Vuln模块后能够快速发现安全问题，并根据需要生成报表，以方便安全人员对授权项目完成测试工作。
字符串函数 函数 用法 ASCII(S) 返回字符串S中的第一个字符的ASCII码值 CHAR_LENGTH(s) 返回字符串s的字符数。作用与CHARACTER_LENGTH(s)相同
前面一篇已经介绍了MySQL 备份相关的原理与方法，要是还没有来得及看的可以戳此查看『MySQL 备份恢复（一）』，那么今天就接着上一篇的内容继续谈谈备份恢复相关内容。数据备份是 DBA 非常重要的工作之一，系统意外奔溃或者硬件损坏都可能导致数据库的数据丢失，因此 MySQL DBA 应该定期备份数据，使得意外发生时尽可能的减少损失。数据备份在工作中是重中之重，安全很重要。
同事提了个需求，表中一个字段，存储格式例如abc_x_cd，需要通过SQL拼接出另外一个值，例如abc_x_cd abc x cd，即根据原始值，按照"_"分割，按照每个部分，再通过空格，和原始值拼接。
MySQL 的concat 支持多个参数，而 Oracle 只支持两个参数；MySQL 的 concat 如果参数为 null，则结果为 null，而 Oracle 不是。
awk是一种编程语言，用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件，或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能，是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用，但更多是作为脚本来使用。awk的处理文本和数据的方式是这样的，它逐行扫描文件，从第一行到最后一行，寻找匹配的特定模式的行，并在这些行上进行你想要的操作。如果没有指定处理动作，则把匹配的行显示到标准输出(屏幕)，如果没有指定模式，则所有被操作所指定的行都被处理。awk分别代表其作者姓氏的第一个字母。因为它的作者是三个人，分别是Alfred Aho、Brian Kernighan、Peter Weinberger。gawk是awk的GNU版本，它提供了Bell实验室和GNU的一些扩展。下面介绍的awk是以GUN的gawk为例的，在linux系统中已把awk链接到gawk，所以下面全部以awk进行介绍。
/ect/init.d/mysql start (前面为mysql的安装路径)
SUBSTR(str,start,len) 返回start开始，长度为len的字符串。注意:字符串起始位置为1。
文章涉及到vim\grep\cat\more\less\echo\sed\awk的入门用法。
数学学得好的大佬应该知道（本人是个数学渣。。。。），负数的绝对值是正数，正数的绝对值还是正数本身 2、 返回圆周率的函数
char_length(str) 返回值为字符串str所包含的字符个数，一个多字节字符算作一个单字符 length(str) 返回值为字符串的字节长度，使用utf8编码字符集时，一个汉字是3个字节，一个数字或字母算一个字节
根据给出的文章摘要，总结为一句话，不超过200个字符。
MySQL提供了多种数据导入和导出的方法，其中LOAD DATA和mysqldump是两个常用的命令。下面将详细说明这两个命令的使用方法，并提供具体的示例。
Atlas 是由 Qihoo 360公司Web平台部基础架构团队开发维护的一个基于MySQL协议的数据中间层项目。它在MySQL官方推出的MySQL-Proxy 0.8.2版本的基础上，修改了大量bug，添加了很多功能特性。目前该项目在360公司内部得到了广泛应用，很多MySQL业务已经接入了Atlas平台，每天承载的读写请求数达几十亿条。
假如结果的长度大于 max_allowed_packet 系统变量的最大值时，字符串值函数的返回值为NULL。
字符串函数包括求字符串长度、合并字符串、在字符串中插入子串和大小写字母之间的转换等函数。
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之数据驱动，主要介绍openpyxl操作excel，结合ddt实现数据驱动。
来源 |https://dev.mysql.com/blog-archive/are-you-ready-for-mysql-10/
字符串函数是最常用的的一种函数，在一个具体应用中通常会综合几个甚至几类函数来实现相应的应用：
在 MySQL 中，可以使用正则表达式结合内置函数来提取字符串中的所有数字。下面介绍两种方法：
学会自定义表中每一个字段（列）的数据类型，对学习SQL数据库以及性能调优有着很大的帮助！
Atlas源代码用C语言编写，它对于Web Server相当于是DB,相对于DB相当于是Client,如果把Atlas的逻辑放到Web Server程序里去处理，这样会大大增加Web Server程序的复杂度，同时Web Server和DB之间的耦合度也相当高，因为只要DB增加/减少服务，Web Server就有可能要发生代码改变，若代码不改变，就得通过中间关系表与心跳机制来维护Server之间的关系，这样会带来性能的损耗，而Atlas是架设在Web Server与DB之间的一个中间件，Web Server与DB之间的耦合关系放到了Atlas来处理，既做到了灵活也保留了性能，这也是Atlas存在的价值。
Sqoop简介以及安装 近期用到Sqoop进行数据导出导入，发现网上很多的博客都不够精细，所以本人就针对Sqoop1.4.7的官方文档进行了学习，以下是学习笔记。 一、介绍 sqoop是沟通HDFS和关系型数据库的桥梁，可以从HDFS导出数据到关系型数据库，也可以从关系型数据库导入数据到HDFS。当然也支持Hive、HBase跟关系型数据库之间的互相导出导入。这是一个可以进行双向转化数据的工具。 二、安装 1、下载 Sqoop是Apache提供的工具，下载的时候一定要先确定hadoop的
#!/bin/bash cat `ls | grep SDU` | awk -F" " '{print $1}' |sort | uniq -c | awk -F" " '{print $2}' > name.txt # 由于三张表的名字是乱的，先赛选出所有名字存入name.txt 文件 # sort 分组，uniq -c 分组计算个数 ca
使用--hive-import就可以将数据导入到hive中，但是下面这个命令执行后会报错，报错信息如下：
一个典型的互联网产品架构包含接入层、逻辑处理层以及存储层，其中存储层承载着数据落地和持久化的任务，同时给逻辑处理层提供数据查询功能支持。说到存储层就要说到数据库，数据库知识掌握程度也是面试考察的知识点。
group_concat( [distinct] 要连接的字段 [order by 排序字段 asc/desc ] [separator ‘分隔符’] )
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