SqlMap是我们常用的一款sql注入漏洞检测工具，为了方便大家平时的使用，在此分享一下我总结的一下命令。
程序访问 MySQL 数据库时，当查询出来的数据量特别大时，数据库驱动把加载到的数据全部加载到内存里，就有可能会导致内存溢出（OOM）。
从这个题目来看，其实包含了两个要求，第一个要求就是：从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。
左边子节点的数据小于父节点数据，右边子节点的数据大于父节点数据。如果col2是索引，查找索引为89的行元素，那么只需要查找两次，就可以获取到行元素所在的磁盘指针地址。
"q": "CollectTime:[2014-12-06T00:00:00.000Z TO 2014-12-10T21:31:55.000Z]",
MySQL优化器是数据库管理系统中的一个核心组件，负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化器的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。以下是一些关键点，用于理解和优化MySQL优化器的工作。
58 集团业务种类繁多，目前包括的业务有 58 同城、赶集网、安居客、58 金融公司、中华英才网、驾校一点通等，数据库种类包括 MySQL、Redis、MongoDB、ES、TiDB。我们自己构建了“58 云 DB 平台”，整合了所有数据库的一体化运维。
物流人资数据预处理平台，负责接收一线几十万员工不同条线的工作量，每日数据量约2000w，系统负责加工转换并提供数据查询的同时，还需保证查询性能，以及修改单个业务量功能。本文通过HBase在物流人资数据预处理平台中实践，讲解HBase集群如何协同工作，并概述读取数据以及存储数据的原理，以及使用HBase注意事项。
为何分页查询在测试环境没事，在生产上几千万的数据就出现了问题 在平时开发时，由于数据量没有那么大，所以测试有时候会不到位，比如用到的分页查询，使用不规范时，数据量越大，查询越慢，而且有 长时间进程不结束，会导致内存不足等风险
我们在业务开发的时候，经常会遇到table列表的需求，这也是最基本的需求之一。大多数都是根据输入条件查询对应数据，然后对数据进行分页显示。数据量小的时候基本没啥问题，但是如果数据量在千万级别以上，这个时候limit就非常慢了。
【IT168 资讯】几十年来，关系型数据库已经成为企业应用程序的基础，自从MySQL在1995年发布以来，深受企业的偏爱。然而随着近年来数据量和数据的不断激增，非关系数据库技术如MongoDB应运而生
人资绩效系统数据预处理平台，负责接收所有上游业务量数据。具有数据量大、非结构化数据、更新单个业务量数据，查询性能要求高等特性。通常技术上可以选择OSS、MySql数据库、ES等存储方案。其中OSS云存储方案，查询性能与更新单个业务量数据上无法满足。MySql数据库如果每对接一种业务量创建一个表的方式，对于更新查询等方面复杂度较高，不利于系统扩展。而ES存储量与查询量都可以满足，但更新单个字段不够友好，且ES成本较高。
随着马蜂窝的逐渐发展，我们的业务数据越来越多，单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求，例如对于商品、订单等数据的多维度检索。
举例来说，在传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的较精确值。这在某些情况下，例 如通过ATM查看账户信息的时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“较精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延 迟。他们需要的是一个“大约”的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积起来，造成许多问题。我们使用了下面的优化方式来避免锁定： 每次更新前，我们会先查询记录。查询操作会将对象放入内存，于是更新则会尽可能的迅速。在主/从部署方案中，从节点可以使用“-pretouch”参数运行，这也可以得到相同的效果。
基于check-point实现图数据构建任务针对这篇文章提出的方案增加了数据分块操作与任务状态回滚操作。 数据分块：控制加载到内存的数据量，避免占用过多堆内存保证图数据库可靠运行。 任务状态回滚：回滚到构建节点的任务状态，下一次构建节点关系时从回滚点开始操作【构建任务分为节点TASK和关系TASK，任务回滚操作是在关系TASK中进行回滚】。
上图中有一张表，表名为 t ，表中有7条数据；使用 select * from t where t.clo2 = 89 查询；
这样写看起来很正常，但实际在数据量大了之后，使用起来开始出现问题，越来越慢，慢到不可接受，甚至影响其他的读写操作。
MongoDB 是个可扩展、高性能、开源、面向文档(document-oriented)的，由c++实现的，介于关系数据库和非关系数据库之间，基于分布式文件系统存储的开源数据库产品。目前最新版本: 4.2
每当我们遇到数据库查询耗时过长，总会第一时间想到，在经常使用的条件上添加索引。我们知道索引会帮我们更快地查询到想要的数据，但是我们真的清楚究竟什么是索引，为什么索引能帮我们将查询时间缩短十倍百倍甚至更多吗？接下来请大家根据下文，一起深入索引的世界吧。
但在大数据量的情况下，分页查询是否存在效率问题？怎样分析SQL效率？如何优化分页查询效率？
与关系型数据库相比，MongoDB的优点： ①弱一致性（最终一致），更能保证用户的访问速度： 举例来说，在 传统的关系型数据库中，一个COUNT类型的操作会锁定数据集，这样可以保证得到“当前”情况下的精确值。这在某些情况下，例如通过ATM查看账户信息的 时候很重要，但对于Wordnik来说，数据是不断更新和增长的，这种“精确”的保证几乎没有任何意义，反而会产生很大的延迟。他们需要的是一个“大约” 的数字以及更快的处理速度。 但某些情况下MongoDB会锁住数据库。如果此时正有数百个请求，则它们会堆积
我们大家都知道MySQL数据库的优化是相当重要的。其他最为常用也是最为需要优化的就是limit。MySQL的limit给分页带来了极大的方便，但数据量一大的时候，limit的性能就急剧下降。 同样是取10条数据 select * from users limit 10000,10 select * from users limit 0,10 就不是一个数量级别的。 网上也很多关于limit的五条优化准则，都是翻译自MySQL手册，虽然正确但不实用。今天发现一篇文章写了些关于limit优化的，很不错。
中间件分表是不是一个好的主意？通过中间件来对MYSQL的数据进行分表是一个常见的对于大数量的解决的方案，通过中间件将应用的数据在中间层进行路由，通过路由将一张表的数据，映射到不同物理数据库上的表，通过应用设计的分片键将数据根据规则存储在不同的物理服务器上。实际上分布式数据库的基本原理也是这样。
MySQL官方对索引的定义为：索引(Index)是帮助MySQL高校获取数据的数据结构。
默认情况下，MongoDB 更侧重高数据写入性能，而非事务安全，MongoDB 很适合业务系统中有大量 “低价值” 数据的场景。但是应当避免在高事务安全性的系统中使用 MongoDB，除非能从架构设计上保证事务安全。
上午刚到公司，准备开始一天的摸鱼之旅时突然收到了一封监控中心的邮件。 心中暗道不好，因为监控系统从来不会告诉我应用完美无 bug，其实系统挺猥琐。 打开邮件一看，果然告知我有一个应用的线程池队列达到阈值触发了报警。 由于这个应用出问题非常影响用户体验；于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用，还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。
最近学习极客时间的MySQL45讲，补充下对于MySQL方面的知识，也在这里把自己之前的疑惑问题记录下来，从中寻找答案。由于InnoDB为常用引擎，以下分期默认都是InnoDB场景。
大家在面试时，或者准备面试中可能会遇到上述的问题，大多的回答基本上是分库分表建索引，这是一种很标准的正确回答，但现实总是很骨感，所以面试官一般会追问你一句，现在工期不足，人员不足，该怎么实现深度分页？
由于这个应用出问题非常影响用户体验；于是立马让运维保留现场 dump 线程和内存同时重启应用，还好重启之后恢复正常。于是开始着手排查问题。
Explain 用来分析 SELECT 查询语句，开发人员可以通过分析 Explain 结果来优化查询语句。
先来分享一下关于优化数据库设计这块内容，这里从三个方面：规范化与反规范化、合适的数据类型、数据分区。
点击关注公众号，Java干货及时送达 我们先来看看这张图，这是某公司使用的大数据平台架构图，大部分公司应该都差不多： 从这张大数据的整体架构图上看来，大数据的核心层应该是：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。 所以我下面就按这张架构图上的线索，慢慢来剖析一下，大数据的核心技术都包括什么。 一、数据采集 数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。 数据源的种类比较多： 网站日志： 作为互联网行业，
通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据。
由于是个人凭着自己理解总结的，因此可能不一定精确，但是毋庸置疑的是，在当代，各大公司机构部门的数据都是维护在数据库当中的。数据库作为数据存储介质发展的最新产物，必然是具有许多优点的，其中一个很大的优点就是存储在数据库中的数据访问速度非常快。数据库访问速度快的一个很重要的原因就在于索引index的作用。也就是这篇文章的主要想介绍的内容，为什么索引可以让数据库查询变快？
从上次文章我们知道了最上游的数据采集流程，知道日志数据是如何产生并且传输到我们服务器进行存储的。到了我们的服务器中，会存储在不同的数据库中，数据库是分布在不同系统中，所以需要不断地进行数据流转，不同集群之间、不同地域、不同数据库类型等等之间的数据同步备份，也是十分重要并且我们必须了解的环节。
当使用kakfa作为sparkStreaming 的数据源时有两种对接方式: reciver 与 direct
在MySQL中，索引属于存储引擎级别的概念，不同存储引擎对索引的实现方式是不同的。MyISAM和InnoDB存储引擎只支持BTREE索引，MEMORY/HEAP存储引擎支持HASH和BTREE索引。
上文讲到，查询分离的方案存在三大不足，其中一个就是：当主数据量越来越大时，写操作会越来越缓慢。这个问题该如何解决呢？可以考虑分表分库。
Python是一门动态的、面向对象的脚本语言，同时也是一门简约，通俗易懂的编程语言。Python入门简单，代码可读性强，一段好的Python代码，阅读起来像是在读一篇外语文章。Python这种特性称为“伪代码”，它可以使你只关心完成什么样的工作任务，而不是纠结于Python的语法。
在现在题库架构下，针对新购买的1300W多道数据进行整合，不影响现有功能。由于数据量偏多，需要进行数据的切分
数据流程简单，数据处理流程简单，数据包括日志、DB log等，经Sqoop批量或Kafka实时接入大数据平台HDFS里，在大数据平台进行ETL后，通过大数据调度系统Ooize，每天定时写入到关系型数据库MySQL，再以MySQL中数据为基础产出各种报表。
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
接口性能优化是后端开发人员经常碰到的一道面试题，因为它是一个跟开发语言无关的公共问题。
“ MySQL是一个开源的关系型数据库，由瑞典MySQL AB 公司开发，目前属于Oracle 旗下产品。”
从关系数据库抽取图数据，需要考虑的一个场景是新增数据的处理【其中任务状态的依赖与数据依赖关系非常重要】。从一个自动化抽取图数据的工具角度来说，自动化生成脚本可以与如下实现完成对接【即设计好schema之后自动生成如下脚本】。该设计方案可以与自动化抽取图数据的工具无缝集成。 在现有的Airflow调度系统中【可以自行实现调度逻辑或者可以是其它的调度系统，本文的设计思路可以借鉴】，可以设计Task和DAG来完整增量数据的处理，完成线上数据的持续更新需求。在构建TASK时，按照图数据的特点设计了节点TASK和关系TASK，并在同一个DAG中执行调度。【DAG的设计可以是某一类业务数据的处理流程】在下面的案例中主要展示了担保关系图数据的构建设计。
索引(index)是帮助htysQL高效获取数据的数据结构(有序)。在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法，这种数据结构就是索引。
日复一日年复一年，伴随着我们系统稳定运行的一定还有日益增长的数据量，当然本次我们只来讨论我们的关系型数据库——MySQL中的数据量，如果我们的MySQL从上线之后没有进行过任何优化，数据量上去了之后，SQL的查询时间必然会越来越久，久而久之的自然会奔溃而拖垮整个系统，所以既然数据量上去了，我们程序员的本事也要跟着涨一涨了，涨知识之前先来回忆一下我们日常工作中是不是经常听到这样一句话，xxx模块响应有点慢了，看看咋回事是不是要加个索引？下面就来介绍一下MySQL中最常见的优化手段：添加索引。
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