DES_DECRYPT(crypt_str[,key_str]) 使用DES_ENCRYPT()加密一个字符串.若出现错误,这个函数会返回 NULL. 注意,这个函数只有当MySQL在SSL 的支持下配置完毕时才会运作.请参见5.8.7节,“使用安全连接”. 假如没有给定 key_str 参数,  DES_DECRYPT() 会首先检查加密字符串的第一个字节, 从而确定用来加密原始字符串的DES密码关键字数字,之后从DES关键字文件中读取关键字从而解密信息.为使其运行,用户必须享有 SUPE

MySQL里面的锁可以分为:全局锁,表级锁,行级锁. 一.全局锁:对整个数据库实例加锁.MySQL提供加全局读锁的方法:Flush tables with read lock(FTWRL)这个命令可以使整个库处于只读状态.使用该命令之后,数据更新语句.数据定义语句和更新类事务的提交语句等操作都会被阻塞.使用场景:全库逻辑备份.风险:1.如果在主库备份,在备份期间不能更新,业务停摆2.如果在从库备份,备份期间不能执行主库同步的binlog,导致主从延迟官方自带的逻辑备份工具mysqldump,当m

用python向MySQL中插入中文数据出错,原代码片段: 1 db = MySQLdb.connect("localhost","root","123","TESTDB") 2 cursor = db.cursor() 3 sql = '''INSERT INTO aaaa(bb,cc) values(%s , %s)''' 4 5 data = ("山东","威海") 6 curso

假如说我有这样一个表,我想往这个表里面插入大量数据 CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user_info` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键', `name` varchar(255) NOT NULL default '' COMMENT '姓名', `age` int(11) NOT NULL default '0' COMMENT '年龄', PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE

session数据存取的方法可通过session.serialize_handler方法来判断,反序列化可通过下面的unserialize方法,参考http://stackoverflow.com/questions/27813619/unserializing-php-session-data-from-db-table public static function unserialize($session_data) { $method = ini_get("session.serializ

mysql> select accid as uid,date(datetime) AS datetime from game.logLogin GROUP BY accid HAVING datetime='2013-8-20'; +---------+------------+ | uid | datetime | +---------+------------+ | | -- | | | -- | +---------+------------+ rows in set (0.00 sec

1:和ListView的数据跟新是基本一样的. 2:Activity代码示例 public class MainActivity extends AppCompatActivity { AlertDialog alertDialog; View view; List<String> data = new ArrayList<>(); ListView listView; ArrayAdapter<String> adapter; Handler handler=new

Redis 内存数据集大小上升到一定大小的时候,就会施行数据淘汰策略. 相关知识:Redis 提供 6 种数据淘汰策略: volatile-lru:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选最近最 少使用的数据淘汰 volatile-ttl:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中挑选将要过 期的数据淘汰 volatile-random:从已设置过期时间的数据集(server.db[i].expires)中任意 选择数据淘汰 allk

pandas大家用的都很多,像我这种用的不够熟练,也不够多的就只能做做笔记,尽量留下点东西吧. 筛选行: a. 按照列的条件筛选 df = pandas.DataFrame(...) # supposing it has 3 columns: a, b and c df[(df['a'] > 0) & (df['b'] < 0) | df['c'] > 0] b. 按照索引的条件筛选 needed_seq=[1,2,3,6] needed_df = df.loc[needed_s

usergrade表 1.找到里面username是null的行 SELECT * FROM usergrade WHERE ISNULL(USERNAME) SELECT * FROM usergrade  WHERE USERNAME IS NULL 2.找到里面username不是null的行 SELECT * FROM usergrade  WHERE USERNAME IS NOT NULL 3.列出所有的行,并且将username是null的字段替换为lxy SELECT IFNUL

下面我们结合 HDFS,介绍 Sqoop 从关系型数据库的导入和导出 一.MySQL里的数据通过Sqoop import HDFS 它的功能是将数据从关系型数据库导入 HDFS 中,其流程图如下所示. 我们来分析一下 Sqoop 数据导入流程,首先用户输入一个 Sqoop import 命令,Sqoop 会从关系型数据库中获取元数据信息, 比如要操作数据库表的 schema是什么样子,这个表有哪些字段,这些字段都是什么数据类型等. 它获取这些信息之后,会将输入命令转化为基于 Map 的 MapR

目的: 1.根据模板里面的excel数据信息,动态创建line chart 2.linechart 的样式改为灰色 3.以流的形式写到客户端,不管客户端是否装excel,都可以导出到到客户端 4.使用Aspose.Cells的基本功能 5.使用mvc测试代码 导出到excel里面的效果图 excel里面的数据源sheet2 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 中原地产 10 20 30 40 50 70 80 上海中原 30 80 44 55 88 90 120

1.查看mysql容器 docker ps 比如我的是:94df84cbaaaa 2.复制sql文件到docker mysql里面的tmp文件夹 docker cp ./admin.sql 94df84cbaaaa:/tmp/ 3.然后进入docker mysql里面执行命令登录mysql docker exec -ti 94df84cbaaaa /bin/bash msyql -u root -p 回车输入密码 4.然后选择数据库 use admin; 5.执行命令导入 source /tmp

/// <summary> /// DES数据解密 /// </summary> /// <param name="targetValue"></param> /// <param name="key"></param> /// <returns></returns> public static string Decrypt(string targetValue, str

# 2.写代码实现,把我的数据库里面的stu表中的数据,导出到excel中 #编号 名字 性别 # 需求分析:# 1.连接好数据库,写好SQL,查到数据 [[1,'name1','男'],[1,'name1','男']]# 2.写excel,xlwt import pymysql,xlwtdef my_db(sql): import pymysql coon = pymysql.connect( host='118.xx.xx.xx', user='xxx', passwd='123456',

Sqoop 可以与Hive系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HIVE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) 前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop Expor

promise 里面的 console.info 打印信息 并不准确,后期有修改对象数据,会覆盖,影响之前的显示

Sqoop 可以与HBase系统结合,实现数据的导入和导出,用户需要在 sqoop-env.sh 中添加HBASE_HOME的环境变量. 具体,见我的如下博客: hadoop2.6.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive) hadoop2.2.0(单节点)下Sqoop-1.4.6安装与配置(数据读取涉及hadoop.hbase和hive)     前期工作 (MySQL里的数据)通过Sqoop Import HDFS 里 和 通过Sqoop

前言 现在很多接口的登录是返回一个json数据,token值在返回的json里面,在jmeter里面也可以直接提取json里面的值. 上一个接口返回的token作为下个接口的入参. 案例场景 我现在有一个登陆接口A,登陆成功后返回一个token值.有一个获取绑定卡号的接口B,但是接口B必须要先登录后传登录的token才能访问 A接口登录接口文档基本信息 访问地址:http://127.0.0.1:8000/api/v1/login/ 请求类型:POST 请求头部:application/json

程序中使用了.properties文件作为参数配置文档,好处是灵活配置各项参数 一旦对数据库的一些参数进行了配置,势必涉及数据库的IP,端口,用户名和密码 properties文件全是unicode编码明文存储,程序打包交付后,其他人能够很容易使用解压软件打开jar查看你的.properties文件 所以一些敏感变量需要加密处理 首先需要了解一些基本的加密算法,比如MD5,比如DES和RSA MD5是一种不可逆的加密算法,使用散列后特征码的方式表现需要加密的字符或者文件,常用在系统登陆的密码比对

前言 之前介绍的月报中,详细介绍了InnoDB Buffer Pool的实现细节,Buffer Pool主要就是用来存储数据页的,是数据页在内存中的动态存储方式,而本文介绍一下数据页在磁盘上的静态存储方式以及相关的操作.由于数据页的结构涉及InnoDB非常底层的代码,因此各个版本的MySQL都可以参考.相关代码主要集中在page目录下. 基础知识 数据库采用数据页的形式组织数据.MySQL默认的非压缩数据页为16KB.在ibd中间中,0-16KB偏移量即为0号数据页,16KB-32KB的为1号数