起因先说说事情的起因，最近在分析数据时经常遇到一种场景，代码需要频繁的读某一张数据库的表，比如根据地区ID获取地区名称、根据网站分类ID获取分类名称、根据关键词ID获取关键词等。虽然以上需求都可以在原始建表时，通过冗余数据来解决。但仍有部分业务存的只是关联表的ID，数据分析时需要频繁的查表。所读的表存在共同的特点数据几乎不会变更数据量适中，从一万

使用file查看文件是多少位Linux系统下的64位ELF文件用checksec检查文件保护没有canary保护IDA中汇编出伪C代码从unk_601068中读取10个字节，再读取dword_60106C中数据与1853186401比较，unk_601068，dword_60106C都是在段中exp打远程得到flag

一、主从模式通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会损失（或少量损失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。为了避免单点故障，通常的做法是将数据库复制多个副本以部署在不同的服务器上，这样即使有一台服务器出现故障，其他

数据库的三大范式第一范式：每个列都不可以再拆分第二范式：在第一范式的基础上，非主键列完全依赖于主键第三范式：在第二范式上，非主键列只依赖主键，不依赖其他非主键事务的并发问题脏读：事务A读取了事务B更新的数据，然后数据B回滚，那么A读到的是脏数据不可重复读：事务A多次读取同一数据，事务B在事务A读取的过程中对数据进行了修改并提交，导致A多次读的数据

相信很多人的项目都有这种需求，就是查询近7天的记录，但是这7天总有那么几天是没数据的，所以缺失的只能补0 下面的代码不知道能不能看懂，我简单的说一下思路1）先查询红色字体的近7天，再转换成日期2）我的字段使用的是时间戳的方式去保存，只能是先数据库字段先转日期2.1）先查询自己想要的数据，用每天分组，计算好总数后2.2）时间戳字段先转日期

注意：语句中出现的old，new，now（），都为数据库自带的关键字，此处不做解释。两种情况：    第一种：一张表中，更新某条记录的其中的一个字段，触发指定的触发器，记录时间即更新到这条记录中的另一个字段中。    第二种：两张表，当A表更新其中某条记录的某个字段时，触发指定的触发器，更新B表与A表关联的记录的某个字段。对于

1、事物四大特性（ACID）1.原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。2.一致性（consistency）：数据库总数从一个一致性的状态转换到另一个一致性的状态。3.隔离性

  今天在昨天的基础上又做了一些对比测试，也算是对昨天的一个补充和升华。  而这部分内容其实内容量还不少，所以我准备成了ppt的形式，也在团队内部做了一些交流，感兴趣可以直接点击文末的原文来看。初始化数据的必要性  在开始之前还是简单说说初始化数据的必要性，我们做数据库问题定位，性能分析时，如果表里就几条，几十条数据，做性能比对得到的结

ThisPDFisabouthowwemakeourWallysDR90744x4WlanmoduleworkonX86deviceHardwareweusedLinuxPCx1（Ubuntu22.04）DR90745Gwlanmodulex1DR3G11

在本系列文章的早期章节中，我们已经成功地购买了服务器并配置了MySQL、Redis等核心中间件。紧接着，我们不仅建立了后端服务，还开发了我们的首个爬虫程序。后面我们还把爬取到的数据进行了保存，生成了一整套MVC的后端代码，并且提供了一个接口出来。