以下是 MySQL_fetch_array 和 MySQL_fetch_object 的区别：
大海：嗯。这个直接操作的方法是有点儿问题，主要是因为，操作分列的时候，PQ会直接生成固定的列名，原来最多只要3个内容，就只生成了3列，所以以后有更多的数据时，就没有地方放了。你看原来生成的代码：
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
1. channel的内部结构和收发流程 2. make和new的区别 3. map的内部结构和并发安全 4. gmp调度和三色算法 5. slice的内部结构和扩容机制 6. rpc通信流程和负载均衡 7. TCP四次挥手 8. Websocket流程 9. ORM框架的流程,链接池的实现,什么时候执行SQL语句 10. MySQL innoDB的事物,索引结构 11. 索引下推和回表 12. Redis持久化 AOF和RDB 13. MQ收发消息的大概流程 14. MQ的如何保证消息不丢失 15.
55道互联网大公司的经典面试题，全部答对月薪5W+没问题。 1、一张表里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ？ 2、mysql的技术特点是什么？ 3、Heap表是什么？ 4、mysql服务器默认端口是什么？ 5、与Oracle相比，mysql有什么优势？ 6、如何区分FLOAT和DOUBLE？ 7、区分CHAR_LENGTH和LENGTH？ 8、请简洁描述mysql中InnoDB支持的
现在不管是大公司还是小公司，去面试都会问到 MySQL 数据库的知识，大家面试的时候这方面的知识一定要提前做好储备。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析，这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
随着科技的不断进步和发展，Office办公套件软件已经成为现代办公不可或缺的一部分。Office办公套件包括多种应用程序，如Word、Excel、PowerPoint等，这些应用程序可以帮助用户处理文档、电子表格、幻灯片等多种办公任务
Kudu是为Apache Hadoop平台开发的列式数据库。Kudu拥有Hadoop生态系统应用程序的常见技术属性：它可以商用硬件上运行，可横向扩展，并支持高可用性操作。
作者：廖为基，腾讯互娱应用开发工程师 1 背景介绍 本人在工作中接触到一个业务，由于需要创建一个非常大的表，字段比较多——超过了500个字段，但是在创建表的时候报了很多错误，让我折腾了很久才解决，于是为了防止问题复现，我决定一探究竟。 注：mysql 版本为5.7.18。 CREATE TABLE `process_xxxx` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `instance_id` varchar(255) NOT NULL, ...
一 Hbase是个啥东东？ 在说Hase是个啥家伙之前，首先我们来看看两个概念。面向行存储和面向列存储。面向行存储。我相信大伙儿应该都清楚，我们熟悉的RDBMS就是此种类型的。面向行存储的数据库主要适合于事务性要求严格场合，或者说面向行存储的存储系统适合OLTP。可是依据CAP理论，传统的RDBMS。为了实现强一致性，通过严格的ACID事务来进行同步，这就造成了系统的可用性和伸缩性方面大大折扣。而眼下的非常多NoSQL产品，包含Hbase，它们都是一种终于一致性的系统，它们为了高的可用性牺牲了一部分的一致性。好像。我上面说了面向列存储，那么究竟什么是面向列存储呢？Hbase,Casandra,Bigtable都属于面向列存储的分布式存储系统。 看到这里，假设您不明确Hbase是个啥东东，不要紧，我再总结一下下： Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统。它的长处在于能够实现高性能的并发读写操作，同一时候Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。 二 Hbase数据模型 HBase,Cassandra的数据模型很类似。他们的思想都是来源于Google的Bigtable，因此这三者的数据模型很类似，唯一不同的就是Cassandra具有Super cloumn family的概念，而Hbase眼下我没发现。好了。废话少说。我们来看看Hbase的数据模型究竟是个啥东东。 在Hbase里面有以下两个基本的概念，Row key,Column Family。我们首先来看看Column family,Column family中文又名“列族”，Column family是在系统启动之前预先定义好的，每个Column Family都能够依据“限定符”有多个column.以下我们来举个样例就会很的清晰了。 假如系统中有一个User表。假设依照传统的RDBMS的话。User表中的列是固定的，比方schema 定义了name,age,sex等属性。User的属性是不能动态添加的。可是假设採用列存储系统。比方Hbase。那么我们能够定义User表，然后定义info 列族。User的数据能够分为：info:name = zhangsan,info:age=30,info:sex=male等。假设后来你又想添加另外的属性。这样非常方便仅仅须要info:newProperty就能够了。 或许前面的这个样例还不够清晰，我们再举个样例来解释一下。熟悉SNS的朋友，应该都知道有好友Feed，一般设计Feed，我们都是依照“某人在某时做了标题为某某的事情”，可是同一时候一般我们也会预留一下keyword，比方有时候feed或许须要url，feed须要image属性等，这样来说。feed本身的属性是不确定的。因此假设採用传统的关系数据库将很麻烦。况且关系数据库会造成一些为null的单元浪费，而列存储就不会出现这个问题。在Hbase里，假设每个column 单元没有值，那么是占用空间的。
省市区联动这种插件应该很多人用过，在我第一次写这种功能的时候，第一时间就是找插件，尤其是移动端，对当时的我来说从来没有想过自己写。
Mysql数据库软件是一个客户端或服务器系统，其中包括：支持各种客户端程序和库的多线程SQL服务器、不同的后端、广泛的应用程序编程接口和管理工具。
TabletServer 在开始拒绝所有传入的写入之前可以消耗的最大内存量：memory_limit_h
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
前面我们已经学习了平时实际开发中用得较多的线性布局(LinearLayout)与相对布局(RelativeLayout), 其实学完这两个基本就够用了,笔者在实际开发中用得比较多的也是这两个,当然作为一个好学的程序猿, 都是喜欢刨根问题的,所以虽说用得不多,但是还是有必要学习一下基本的用法的,说不定哪一天能用得上呢! 你说是吧,学多点东西没什么的,又不吃亏！好了,扯淡就扯到这里,开始这一节的学习吧,这一节我们会学习 Android中的第三个布局:TableLayout(表格布局)！
前面说了xdes 类型页面，第一页的extent0里面的xdes页面叫做fsp 因为里面还存着表空间的数据file space header，这里面主要存着xdes entry几个链表的基点，和inode entry链表的基点，后面的每个组第一页都是xdes类型页面。
CHAR_LENGTH是字符数，而LENGTH是字节数。Latin字符的这两个数据是相同的，但是对于Unicode和其他编码，它们是不同的。
今天，我将教大家如何使用基于整型的手动SQL注入技术来对MySQL数据库进行渗透测试。提醒一下，这是一篇写给newbee的文章。话不多说，我们直奔主题！
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《高性能MySQL》指导 性能优化 1.表优化 2.索引优化 3.查询优化 4.服务器优化 5.系统与硬件优化 稳定优化 1.复制 2.可拓展 3.高可用，避免单点失效等 4.云 5.备份恢复 1.表优化 选择合适的数据类型 减少列和关联 反范式冗余 缓存表、计数器表 2.索引优化 索引独立放在符号的一侧 前缀/翻转后缀索引 合适的多列索引顺序 聚簇索引(索引组织表) 覆盖需要返回字段索引 索引排序 压缩 移除冗余和重复索引 (唯一和主键都是索引） 索引减少锁
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）
1、一张表，里面有ID自增主键，当insert了17条记录之后，删除了第15,16,17条记录，再把Mysql重启，再insert一条记录，这条记录的ID是18还是15 ? 2、MySQL的技术特
在今年上半年的数据库使用状况调查中，笔者收集了众多国内外知名互联网公司的数据库使用情况，其中，国外GitHub、Airbnb、Yelp、Coursera均在使用MySQL数据库，国内阿里巴巴、去哪儿网、腾讯、魅族、京东的部分关键业务同样使用了MySQL数据库。同时，MySQL也是众多数据库排行榜单的第一名，这个开发者和一线互联网企业都在用的开源数据库，你了解多少？这份MySQL自测卷，你会多少呢？
一、游戏规则 你只有一枚炸弹，但是这枚炸弹威力超强（杀伤距离超长，可以消灭杀伤范围内所有的敌人）。请问在哪里放置炸弹才可以消灭最多的敌人？ 二、题目分析 我们先将这个地图模型化。墙用#表示，敌人用G表
这个函数很常用，有三个参数，按顺序分别是字符串，起始位置和长度。可以求指定字符串的子串。当然，第一个参数可以是列的名字。这个函数似乎和mid没有什么不同，如果mid或者substr中的某一个函数被禁了就用另一个。
我以前是后端（asp.net）开发，会点js、jQuery，但是不会写js特效，至于css嘛，拿来用现成的可以，自己动手写就不会了。
变更表结构的是 DBA 经常会遇到的问题之一，在 MySQL 的环境中，一般会直接使用 Alter 语句来完成这些操作，这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作。
CSV是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。最广泛的应用是在程序之间转移表格数据，而这些程序本身是在不兼容的格式上进行操作的（往往是私有的和/或无规范的格式）。因为大量程序都支持某种CSV变体，至少是作为一种可选择的输入/输出格式。
②NameNode 向Client返回可以可以存数据的 DataNode 这里遵循机架感应原则;
最近，在瑞典 MySQL 用户组 (SMUG) 期间，我举办了一场专门讨论MySQL InnoDB 主键的会议。
提升SELECT 的最好方式是使用索引。索引条目作为表数据行的指针，使得查询能够很快的定位到所要查找的数据。所有的MySQL数据类型都可以创建索引。
总概 Holodesk 应用场景 增强在交互分析中Ad-hoc query的高效性 支持流应用insert & update & delete CarbonData 应用场景 支持 big scan
这几年一直是MONGODB使用者，从3.2 到4.0 ，在使用中也一直充分的感受到MONGODB 这几年的飞速的发展以及功能的扩展，偶然在极客时间里面看到有MONGODB 的 终极玩家 唐建法 老师的关于MONGODB的课，其中有一段内容以前是不大敢想的, 就是ORACLE TO MONGODB。
在过去相当长的一段时间，对于ClickHouse 与 DorisDB的性能之争一直经久不息。
线程组-添加-配置元件-JDBC Connection Configuration
1千万，2千万，或者上亿条数据？具体的答案不重要，当然肯定也不会是一个固定的数目，今天我们就一起来探讨探讨这个问题。
SQL UNION 操作符 用于合并两个或多个SELECT语句的结果集。 注意： SELECT语句必须拥有相同数量的列。 列也必须拥有相似的数据类型。 每条SELECT语句中列的顺序必须相同。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
数据库优化: 1.可以在单个SQL语句，整个应用程序，单个数据库服务器或多个联网数据库服务器的级别进行优化 2.数据库性能取决于数据库级别的几个因素，例如表，查询和配置设置 3.在数据库级别进行优化,在硬件级别进行优化,平衡可移植性和性能 4.合适的结构,合适的数据类型;执行频繁更新的应用程序大量表(少列);分析大量数据的应用程序少量表(多列);选择合适的存储引擎和索引; 5.压缩适用于InnoDB表的各种工作负载，以及只读MyISAM表 6.选择合适的锁定策略;InnoDB存储引擎可以处理大多数锁定问题 7.配置的主要内存区域是InnoDB缓冲池和MyISAM密钥缓存。 8.优化select语句,这方面技巧同样适用于其他带where的delete语句等,在where子句的列上设置索引;索引对于引用多个列如join和外键尤其重要
InnoDB 是怎么存储数据的？数据目录 -> 聚簇索引 -> 页 -> 行格式 -> 独立表空间 -> 区，组，段 -> 系统表空间……
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双序列比对可以采用是基于动态规划算法的Needleman-Wunsch（NW）和Smith-Waterman algorithm（SW）算法，虽然精度高，但计算消耗大。当与数据库比对的时候，该算法就显得不切实际。因此TASTA，blast采用启发式算法使得通过大幅度丢失灵敏度来减少运行时间。与FASTA软件相比，blast通过把搜索限制在狭隘的矩阵对角线条带上，来改进FASTA进行数据库搜索的速度。
爱因斯坦说过“耐心和恒心总会得到报酬的”，我也一直把这句话当做自己的座右铭，这句箴言在今年也彻底在“我”身上实现了。
今天的分享来满足这位读者的需求，想读“关于数据库sql或者MySQL的，就那种Python来处理数据库，比如Python爬虫爬到数据，然后封存到数据库里面，然后再从sql里面读取，进行分析可视化”。
[]中括号里面的可以是逻辑值判断，可以是具体的值（即下标），可以是函数，可以是向量
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