Linux Kernel 2.6.36-rc8 - 'RDS Protocol' Local Privilege Escalation 然而问题又来了，目标主机上没有gcc，怎么办?...这里需要注意的是生成木马时LHOST填你的服务器公网ip，设置msf监听时LHOST需要填你服务器的内网ip。 ?...僵硬，变换思路在边界服务器上寻找有价值的可利用信息。最后发现了几个password.txt和一个批量更新密码的脚本，找到一个长得像管路员的密码。...这里不得不说一下在内网渗透中信息收集的重要性，这个密码简直太给力了。 ?...用这个密码登录上了受害主机的ssh，ssh都拿到了，接下来把该删掉的东西都删掉。 扫描内网机器10.1.1.17发现开了ftp，用上面那个密码登录进去了，就是这么巧。然后ftp传马，先传了个大马。
这些都是其次，今天要说的是 云的 RDS 产品的高可用的问题，无法信任。...（原因很清楚，我说的这个问题，到那个云都一样，越先进的越会有这个问题） 需要注明的是，云上RDS 系统的高可用，和咱们实体机的高可用不是一个概念，形成的方式也不一样，我们先熟悉一下云上RDS 产品的形成方式...同时判断一个数据库服务是否存在，在云上的数据库也只能弄一个大概，太敏感了，容易切换，导致用户不满意， 而不敏感不切换，长时间数据库无法响应，客户还是不满意，实际上在线下的问题，不会因为你的数据库迁移到了线上...将整体的磁盘空间挤满，数据库没有磁盘空间在去写数据，数据库HANG住，此时高可用程序对数据库开始判断是否工作，发现无法登陆和操作数据库，或判断数据库无法正常提供服务的情况下，开始计时 600秒，数据库一直...这篇文章 3 对于云上的空间管理，不要算计的太厉害，有一定的RDS 产品的冗余空间在一些大事务滥用或者 BINLOG WAL OPLOG 猛增的时候能抗一下，避免因为磁盘空间导致的切换。
缺点也同样明显： 存储空间大，一个文章id一般14个字节，如果限定记录条数为5000，每个用户大概需要70k左右的存储空间，100G大概也就能够存储100多万个用户记录。...它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...rds.Do(nil, "LSET", key, 0, encoded) } rds.Do(nil, "LTRIM", key, 0, bloomfilterNum-1)...70k 10k 文章判断时间 0.57ms 0.18ms 可以看出无论是存储空间还是判断速度，布隆过滤器都远胜一筹。...四、后记 对于布隆过滤器不好直接查看用户已曝光列表的问题，我们可以设计一套明文id上报的功能，平时不开启上报，当需要追踪某个用户曝光记录，则可以对该用户单独多增一套明文上报的功能即可，实现起来也不复杂。
节点TASK 大致为七步 获取检查点时间 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID 数据分块-从检查点开始按照指定数据块大小执行数据分块 按照指定数据块大小执行数据分块 定义SQL获取数据方式...的值】 // 获取检查点时间【跑全量数据时修改CHECK_POINT的时间点为最早的一个时间即可】【数据量高于堆内存限制则必须使用数据分块方案】 CALL apoc.load.jdbc('jdbc:mysql...check_point,row.currentTime AS currentTime,row.check_point AS rawCheckPoint // 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID...row RETURN row,batchFailedSize,currentTime,rawCheckPoint; 关系TASK 大致为七步 获取检查点时间 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID...,row.check_point,'\''], '') AS check_point,row.check_point AS rawCheckPoint // 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID
SCD3可以有效维护有限的历史，而不像SCD2那样保存全部历史。SCD3很少使用。它只适用于数据的存储空间不足并且用户接受有限维度历史的情况。 ...实现代理键 多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。...但它的实现方法却与Oracle的sequence类似，当创建bigserial字段的表时，HAWQ会自动创建一个自增的sequence对象，bigserial字段自动引用sequence实现自增。...编写初始数据装载脚本 所有技术实现的细节都清楚后，现在编写初始数据装载脚本。需要执行两步主要操作，一是将外部表的数据装载到RDS模式的表中，二是向TDS模式中的表装载数据。...模式的表 analyze rds.customer; analyze rds.product; analyze rds.sales_order; -- 装载数据仓库数据 set search_path
CREATE TABLE `ONGDB_TASK_CHECK_POINT` ( `huid` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `hcode...check_point,row.currentTime AS currentTime,row.check_point AS rawCheckPoint // 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID...,row.check_point,'\''], '') AS check_point,row.check_point AS rawCheckPoint // 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID...check_point,row.currentTime AS currentTime,row.check_point AS rawCheckPoint // 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID...check_point,row.currentTime AS currentTime,row.check_point AS rawCheckPoint // 数据分块-从数据库获取检查点之后最大最小自增ID
MySQL表大小限制 MySQL一般安装部署在Linux操作系统上（例如CentOS 7.4），默认都是InnoDB存储引擎，且开启了独立表空间选项（参数innodb_file_per_table=1...，就可以创建按月分表（十月份表bills_202010，202011十一月份表），出完月账任务之后，就可以归档到历史库了，用于数据仓库ETL来做分析报表，确认数据都同步到历史库之后就可以删除这些表释放空间...按表分库 上面介绍了分表方案，常见的有垂直分表和水平分表（拆分后的子表都在同一个 RDS 实例中存储），对应的分库就是垂直分库和水平分库，这里的分库其实是拆分 RDS 实例，是将拆分后的子表存储在不同的...根据业务量增长趋势，计划扩容一台同配置的RDS实例，将订单表 orders 拆分20个子表，每个 RDS 实例10个。 ?...水平拆分 分布式全局唯一ID MySQL InnoDB的表都是使用自增的主键ID，分库分表之后，数据表分布不同的分片上，如果使用自增 ID 作为主键，就会出现不同分片上的主机 ID 重复现象，可以利用
import pymysql # 链接MySQL db = pymysql.connect(host='rm-bp1zq3879r28p726lco.mysql.rds.aliyuncs.com'...创建连接 cursor = conn.cursor() #获取游标对象 rows = cursor.execute(sql) #执行SQL语句 conn.commit() #提交数据库连接，如果是增、...default NULL, PRIMARY KEY (userid))""" rows = cursor.execute(sql) #执行SQL语句 conn.commit() #提交数据库连接，如果是增、...import pymysql #创建数据库连接 conn = pymysql.connect(host='rm-bp1zq3879r28p726lco.mysql.rds.aliyuncs.com',...(MySQL高频面试题)_红目香薰的博客-CSDN博客 异常提交 异常回滚测试，我这里一个正确的insert一个错误的，正确的肯定是能添加成功的，但是有由于第二个语句错误，所以回滚的时候一同回滚。
图数据分块ETL 图数据ETL的一个场景是需要将上亿条上百G的原始数据构建为图数据，在内存不够用的情况下保证数据构建过程可以平稳顺利运行，需要使用数据分块的方式进行构建。...该解决方案依赖于原始数据库的自增ID【上百G超大CSV文件的构建可以导入MySQL之后构建】，经过测试可以在生产环境正常运行并且避免过多的内存消耗。...函数与过程功能介绍 从关系数据库加载数据 apoc.load.jdbc 函数实现数据块ID拆分 olab.ids.batch 迭代处理数据块 apoc.periodic.iterate 对包含特殊字符的变量进行转义操作...olab.escape 数据分块-从数据库获取最大最小自增ID WITH 'jdbc:mysql://datalab-contentdb-dev.crkldnwly6ki.rds.cn-north-1...ongdb-3.5.x apoc-3.5.x olab-apoc-3.5.x 完整实现案例 WITH 'jdbc:mysql://datalab-contentdb-dev.crkldnwly6ki.rds.cn-north
整个过程如下： 监控报警，显示RDS的CPU使用率达到80%以上，DBA介入，准备KILL慢SQL 1分钟内，没有发现明显阻塞的SQL，CPU持续上升到99% 5分钟内，大量应用报警，并且拒绝服务，RDS..., HyperLogLog和地理空间索引（geospatial）等,需要根据业务场景选择合适的类型。...9.命名规范 虽然说Redis支持多个数据库（默认32个，可以配置更多），但是除了默认的0号库以外，其它的都需要通过一个额外请求才能使用。所以用前缀作为命名空间可能会更明智一点。...另外，在使用前缀作为命名空间区隔不同key的时候，最好在程序中使用全局配置来实现，直接在代码里写前缀的做法要严格避免，这样可维护性实在太差了。...，会存在内存暴增和影响Redis性能的隐患 11.禁止大 string 核心集群禁用1mb的string大key(虽然redis支持512MB大小的string)，如果1mb的key每秒重复写入10次，
源数据表 HDFS目录 对应RDS模式中的表 抽取模式 customer /data/rds/customer customer 整体、拉取 product /data/rds/product product...SCD3可以有效维护有限的历史，而不像SCD2那样保存全部历史。SCD3很少使用。它只适用于数据的存储空间不足并且用户接受有限维度历史的情况。...（3）实现代理键 多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键，作为这些表的主键，代理键一般由单列的自增数字序列构成。...但它的实现方法却与Oracle的sequence类似，当创建bigserial字段的表时，OushuDB会自动创建一个自增的sequence对象，bigserial字段自动引用sequence实现自增。...模式的表 analyze rds.customer; analyze rds.product; analyze rds.sales_order; -
到了这里，我们的需求也基本明确了，我们所说的发号器其实就是要确保每次取到的ID号都是唯一的，当然也显而易见是趋势递增的。...但是这种方案在RDS环境中会碰到一个很尴尬的问题，那就是RDS的服务会做内部切换，而切换后的ID值就会重置。...好端端的自增ID一下子被打回了原形，而如果结合主从复制的过程和replace into的逻辑，其实也不难分析出这个问题。...简而言之，对于自增列的使用，在如上的场景中是不能够胜任ID自增的逻辑的，可能会产生断层，我们可以通过别的方式来实现。...------------------+ | 1004 | +------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 一种是多会话状态下验证ID自增的情况
随着云计算的快速发展，越来越多的企业希望从顶层框架入手，探索整体数据架构中的更多可能性，DBaaS(亦称泛数据库类服务)就是PaaS 层的一个重要分支。那么，DBaaS到底是什么?适用于哪些应用场景?...而真正的DBaaS，是由云服务商提供服务，用户不需要用专业的运维团队来维护服务器的运转。...比如：Amazon RDS、阿里云 RDS、Azure SQL Databases 和 Azure Database for MySQL/PostgreSQL 等，都是DBaaS的典型应用。...这种方式，大大加快了企业测试环境下的自动化部署和更新，让数据库应用更加简单。 3、微服务设计。在企业的生产环境中，如果使用了由数据库组成的大量的微服务设计，DBaaS这种模式也会非常适用。...包括：Amazon RDS、谷歌云SQL和Azure SQL数据库等，他们在部署模式、性能和实例类型等方面，各有不同特征。如果企业需求不适合DBaaS，那就需要自建数据库。
需要说明的是,因为空间原因最后子节点每个只有一个链接结点，实际上可以有多个。另外就是一些其他的面试问题了，比方说聚簇索引和非聚簇索引，索引和数据存储在一个位置就是聚簇，否则就不是。...面试中经常会问为什么使用自增主键？MySQL的主键是一个聚簇索引，它的叶子节点存放了数据。...在使用自增主键的情况下，会保证树的分裂照着单方向分裂的，这会大概率导致物理页的分裂也是朝着单方向进行的，即连续的。...当然，需要记住的是，索引只是加快了索引到数据的速度，并不能加快其他方面的速度，我们实际生产过程网络 i/o ，访问数据量大小都会影响访问速度。事务除了索引，事务算是 mysql 另一个特点。...，之前也说过 c/c++ 不适合做后台开发，因为涉及太底层，一个操作都要耗费很多步骤。
短连接的原理 很多人一定想的是短连接是通过一定的算法将长链接变成短连接的，然后访问的时候再还原，恩，非常高大上，但是仔细想想，怎么可能，那得多牛逼的压缩算法，多长的url都可以压缩为几个字节，而且还能还原...所以，实际上，短连接生成核心就两个字：数数，就是不停的自增一个数，然后有个表保存每个数和原始链接的对应关系，访问短连接的时候将原是连接取出来。...(1) 短链接服务的实现 实现一个短链接服务，用数组固然可能，但也显得太LOW了吧，所以为了实现这个服务，从以下几个部分来实现。...Redis中 这部分主要在 shortlib/RedisAdaptor.go中 计数器 数数的功能可以用Redis的自增功能实现，这样也保证了原子性，同样这部分也可以自己实现，因为go语言开线程很容易...缓存服务 Redis固然很快，但是我们还需要更快，要是热门数据存在内存中就更快了，而且还有个问题，就是热门的url要是有人不停的申请短连接会造成浪费，为了防止这个问题，自己实现了一个LRU模块，解析短链接的时候
GO实现简单(命令行)工具:sftp,文檔压解,RDS备份,RDS备份下载 轉載請註明出處：https://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/11721978.html 内容提要：...Python、java,虽然可以跨平台，不过太臃肿了部署一个几兆的应用要安装一个几百兆的语言环境，实在太浪费了内存，js呢又太弱，需要自己造轮子，可以剔除，Rust速度快，不过编写的难度太大，很难考虑，..., f *zip.File) error {... 4.window下调用阿里雲RDS api查询备份并下载 example: main1.go 其實這是對前幾個功能對一個綜合，我對目的是下載阿里雲的RDS...部署後使用命令行調用，這樣會顯得靈活一些，後來覺得這樣使用太過與零碎了，而且window下的執行環境也是個問題，最後才做決定將一組 功能當堵打包，然後使用windows的計畫任務調用，不過既然作為一種可行的方式...，望讀者諒解，另外，以上內容的所有代碼(包括已經打包好的exe程序)我已推送至github rds_backup 這些代碼全部使用GO語言實現，當然以上內容可能並不完整，全黨是拋磚引玉，一個解決問題的方式
提出的特性，其中PG原生数据库最大的问题之一是磁盘空间占用的问题，相对于其他的数据库产品PostgreSQL 数据库会在使用中占用更多的磁盘空间，这是人尽皆知的问题，其他的两个问题也需要进行测试，通过测试来验证...1 台PolarDB 4C 16G 启动硬件压缩 PLS4 1 台PostgreSQL RDS 4C 16G PL1 5万IOPS 针对测试存储空间的部分，我们产生了7个表饱含了BIGINT...，下图图1是PolarDB for PG ,和图2 PostgreSQL RDS占用磁盘空间的截图 ,从磁盘占用的情况可以看出的确PolarDB for PostgreSQL 在同样的数据存储量上，在实际使用的存储空间有优势...实际数据时151.98G的数据在存储到存储后被压缩到55.43GB，相当于我们节省了96.55G 存储空间，越占整体存储空间的64%的空间被省下来了。...PG 启用了压缩后，实际占用的磁盘空间。
数据字典 数据字典是存放有关数据库信息的地方，其用途是用来描述数据的。 比如一个表的创建者信息，创建时间信息，所属表空间信息，用户访问权限信息等。 数据库数据字典是一组表和视图结构。...它们存放在SYSTEM表空间中，当用户在对数据库中的数据进行操作时遇到困难就可以访问数据字典来查看详细的信息。 用户可以用SQL语句访问数据库数据字典。...数据字典内容包括： 数据库中所有模式对象的信息，如表、视图、簇、及索引等。 分配多少空间，当前使用了多少空间等。 列的缺省值。 约束信息的完整性。 用户的名字。 用户及角色被授予的权限。...my_test_ali_mysql_link Source Server Version : 50732 Source Host : rm-bp1zq3879r28p726lco.mysql.rds.aliyuncs.com...TABLE IF EXISTS `users`; CREATE TABLE `users` ( `id` int(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '编号,唯一自增主键
举个例子，交易数据库的订单表 orders 有2亿多数据，RDS 实例遇到了写入瓶颈，普通的 insert 都需要50ms，时常也会收到 CPU 使用率告警，这时就要考虑分库了。...根据业务量增长趋势，计划扩容一台同配置的RDS实例，将订单表 orders 拆分20个子表，每个 RDS 实例10个。...这样解决了订单表 orders 太大的问题，查询的时候要先通过分区键 user_id 定位是哪个 RDS 实例，再定位到具体的子表，然后做 DML操作， 问题是代码改造的工作量大，而且服务调用链路变长了...分布式 ID 如果使用 Mysql 数据库在单库单表可以使用 id 自增作为主键，分库分表了之后就不行了，会出现id 重复。...常用的分布式 ID 解决方案有： UUID 基于数据库自增单独维护一张 ID表 号段模式 Redis 缓存 雪花算法（Snowflake） 百度uid-generator 美团Leaf 滴滴Tinyid
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