数据库系统

1、上传mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.6.gz到/root目录下 2、解压：tar zxvf mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.6.gz 3、移动解压文件夹到MongoDB安装目录 mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.6 /opt/mongodb 4、创建MongoDB数据库存放路径 mkdir -p /opt/mongodb/data 5、创建MongoDB数据库日志存放路径 mkdir -p /opt/mongodb/logs 6、启动MongoDB ./mongod --replSet dtoa --dbpath=/opt/mongodb/data/ --port 27017 --logpath=/opt/mongodb/logs/mongodb.log --fork --logappend 如果mongoDB启动报错 ERROR: child process failed, exited with error number，请参考如下链接解决 http://yijiebuyi.com/blog/f2e849b336b4d27fbf91bc52735d7841.html 设置随机启动 vi /etc/rc.local加入启动命令即可 出现下面的事由于openssl版本低，用yum

确定了了项目是基于web的一个订餐系统（这个比较好写） 构思了以下项目的整体架构 首先是登陆系统确定登陆系统-确定校园-以及订餐（餐饮数据库）这样的一个JAVA web项目 MyEclipse作为编辑器，Tomcat作为本地服务器进行部署 （网页美化也是一个大工程我透） 结合之前学过的相关的技术进行 问题难点就是登陆还有订餐数据库什么的了吧 计划明天去找一些相关资料进行撰写 嗯就是这样！ 来源： https://www.cnblogs.com/yk321/p/11385569.html

1. 引言 　　近年来，随着Internet/Intranet建网技术的飞速发展和在世界范围内的迅速普及，计算机 　　应用程序已从传统的桌面应用转到Web应用。基于B/S（Browser/Server）架构的3层开发模式逐渐取代C/S（Client/Server）架构的开发模式，成为开发企业级应用和电子商务普遍采用的技术。在Web应用开发的早期，主要使用的技术是 CGI ﹑ ASP ﹑ PHP 等。之后，Sun公司推出了基于 Java 语言的Servlet+Jsp+JavaBean技术。相比传统的开发技术，它具有跨平台﹑ 安全 ﹑有效﹑可移植等特性，这使其更便于使用和开发。 　　Java应用程序访问 数据库 的基本原理 　　在Java语言中，JDBC（Java DataBase Connection）是应用程序与数据库沟通的桥梁, 　　即Java语言通过JDBC技术访问数据库。JDBC是一种“开放”的方案，它为数据库应用开发人员﹑数据库前台工具开发人员提供了一种标准的应用程序 设计 接口，使开发人员可以用纯Java语言编写完整的数据库应用程序。JDBC提供两种API，分别是面向开发人员的API和面向底层的JDBC驱动程序API，底层主要通过直接的JDBC驱动和JDBC-ODBC桥驱动实现与数据库的连接。 　　一般来说，Java应用程序访问数据库的过程（如图1所示）是： 　

1. 引言 　　近年来，随着Internet/Intranet建网技术的飞速发展和在世界范围内的迅速普及，计算机 　　应用程序已从传统的桌面应用转到Web应用。基于B/S（Browser/Server）架构的3层开发模式逐渐取代C/S（Client/Server）架构的开发模式，成为开发企业级应用和电子商务普遍采用的技术。在Web应用开发的早期，主要使用的技术是 CGI ﹑ ASP ﹑ PHP 等。之后，Sun公司推出了基于 Java 语言的Servlet+Jsp+JavaBean技术。相比传统的开发技术，它具有跨平台﹑ 安全 ﹑有效﹑可移植等特性，这使其更便于使用和开发。 　　Java应用程序访问 数据库 的基本原理 　　在Java语言中，JDBC（Java DataBase Connection）是应用程序与数据库沟通的桥梁, 　　即Java语言通过JDBC技术访问数据库。JDBC是一种“开放”的方案，它为数据库应用开发人员﹑数据库前台工具开发人员提供了一种标准的应用程序 设计 接口，使开发人员可以用纯Java语言编写完整的数据库应用程序。JDBC提供两种API，分别是面向开发人员的API和面向底层的JDBC驱动程序API，底层主要通过直接的JDBC驱动和JDBC-ODBC桥驱动实现与数据库的连接。 　　一般来说，Java应用程序访问数据库的过程（如图1所示）是： 　

Python之MySQL 一.概述 　　 数据库(Database，简称DB) 　　数据库技术是计算机应用领域中非常重要的技术，它产生于20世纪60年代末，是数据管理的最新技术，也是软件技术的一个重要分支。 　　简单的说， 数据库 就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织、存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据。更简单的形象理解，数据库和我们生活中存放杂物的仓库性质一样，区别只是存放的东西不同。 　　数据库表(table) 　　数据表是关系数据库中一个非常重要的对象，是其它对象的基础，也是一系列二维数组的集合，用来存储、操作数据的逻辑结构。根据信息的分类情况。一个数据库中可能包含若干个数据表，每张表是由行和列组成，记录一条数据,数据表就增加一行，每一列是由字段名和字段数据集合组成，列被称之为字段，每一列还有自己的多个属性，例如是否允许为空、默认值、长度、类型、存储编码、注释等.例如 　　　 　　数据(data) 　　 　存储在表中的信息就叫做数据. 　　 数据库系统有3个主要的组成部分 　　　1.数据库（Database System）：用于存储数据的地方。 　　　2.数据库管理系统（Database Management System，DBMS）：用户管理数据库的软件。 　　　3.数据库应用程序

信安之路 第03周 前言 这周自主研究的任务如下： 任务附录的解释： 文件读写在通过数据库注入漏洞获取webshell的时候很有用 系统库和表存放了很多关键信息，在利用注入漏洞获取更多信息和权限的过程很有帮助 eg：库信息、表信息、用户信息、权限信息、安装配置信息 用户信息表一般密码都是hash加密过的，可以利用hashcat暴力破解（GPU） 1.文件操作相关 1.1.探索与发现 需要什么权限才可以进行 文件读写操作 ，看个简单测试： 读写前提： secure_file_priv 不为 NULL 、用户具有 File 权限（ mysql.user 中用户的 file_priv=Y ） 先看权限： root@localhost 账号直接可以读取文件 命令附录： show variables like 'secure_file_priv'; select user,host,file_priv from mysql.user; select load_file("etc/passwd"); 1.2.参数说明 secure_file_priv的简单说明： PS： MariaDB5.x 默认为空， secure_file_priv= NULL 表示 不允许 文件读写 secure_file_priv= /xxx （ / 则代表任意目录读写） 表示只能在 指定目录 /xxx 中文件读写

一个系统可能包含很多模块，如数据库、前端、缓存、搜索、消息队列等，每个模块都需要做到高可用，才能保证整个系统的高可用。对于数据库服务而言，高可用的实现可能更加复杂，对用户的服务可用，不仅仅是能访问，还需要有正确性保证，因此讨论数据库的高可用方案时，在容灾之外，还要同时考虑方案中数据一致性问题。 本文将通过介绍一些业界主流的数据库高可用架构、每种方案的特性和优缺点，以及数据库高可用架构的自动化运维实现，讲讲数据库高可用容灾方案设计与实现，希望抛砖引玉，和大家一起讨论。 一、高可用数据库概述 什么是高可用数据库？ 高可用数据库是由一系列数据库构成的总体系统，在任何时刻，至少有一个节点可以接受用户的请求并提供数据库服务。大多数数据库架构中，有一个主节点处理主要请求，还有若干备用节点用于容灾切换，当主节点不能提供服务时，备用节点成为主节点继续提供服务，用以保证整个系统的可用和稳定。 高可用数据库有很多优点： 第一，方便读写分离。数据库请求当中，一般读操作的请求次数远大于写操作，高可用数据库可以通过将写操作放在主数据库节点上进行，将读操作分担到若干从库上，来提升读操作吞吐量，进而提升读写效率； 第二，变更不停服。当整个高可用数据库架构或者主节点升级时，可以让高可用数据库先进行主库切换，让备用节点替换原主节点提供数据库服务，当主节点升级完毕后，再将主从库服务切换回来

农业银行以国产数据库GBase 8a为基础的国内最大的金融大数据平台采用混搭融合架构、双活数据仓库、超大规模数据库集群这些先进技术全部应用其中。56是生产环境，现在实现了56环境的双活!5.2PB数据量、236个节点、每天6000多个复杂的分析任务。 项目背景 随着互联网+时代的到来，金融大数据呈指数增长。结构化数据增长基本可控，它随着业务的增长是一个线性关系；而对非结构化数据，尤其语音、图像，优酷上的视频，增长巨大。现在精准营销、风险控制、运营等对大数据的应用提出更高的要求。随着大数据时代到来，处理大数据的技术手段和成本的下降都提供了对大数据的可能，在技术上它也是成长最快的一部分。 中国农业银行数据仓库项目最初是基于Sybase IQ建设的，主要应用于统计报表。随着数据量的不断增大、接入的系统越来越多，Sybase IQ由于性能的限制，已经很难在指定的时间窗口中完成统计，也无法继续接入其它的业务系统数据，无法满足银行内部数据分析和监管机构的监管数据要求。系统架构的障碍影响了客户从宝贵的数据资源中挖掘价值，寻找新的、更先进的产品成为客户不得不考虑的问题。 着眼未来，为更好地利用大数据领域新兴技术构造大数据平台，应对市场变幻、带动业务模式创新，寻求新的技术方向已成为必然选择。同时近年来信息安全问题越来越受中国政府和企业的关注，关键领域信息系统的国产化逐步开展。基于信息安全

1、数据库存储的是明文的密码，要更换为加密过后的密码 2、数据库存储两个用户名一样，但是密码不一样的账户 来源： https://www.cnblogs.com/elian91/p/11373038.html

单机MySQL的美好时代 在90年代，一个网站的访问量一般都不大，用单个数据库完全可以轻松应付。 在那个时候，更多的都是静态网页，动态交互类型的网站不多 初期架构 | center DAL，（Data Access Layer）。其功能主要是负责数据库的访问。简单地说就是实现对数据表的Select（查询）、Insert（插入）、Update（更新）、Delete（删除）等操作。 上述架构下，我们来看看数据存储的瓶颈是什么？ 1、数据量的总大小 一个机器放不下时。（表要占空间，表的索引要占空间） 2、数据的索引（B+ Tree树）一个机器的内存放不下时库 3、访问量(读写混合)一个实例不能承受，（读写一个库） 真正意义上的库应该是主从复制，读写分离，而mysql等数据库只能自己从自己的库中读与写，也就是自己和自己玩。 如果满足了上述1 or 3个，则需要进化.. Memcached(缓存,java上还有一个ehcache)+MySQL+垂直拆分 后来，随着访问量的上升，几乎大部分使用MySQL架构的网站在数据库上都开始出现了性能问题，web程序不再仅仅专注在功能上，同时也在追求性能。程序员们开始大量的使用缓存技术来缓解数据库的压力， 优化数据库的结构和索引 。开始比较流行的是通过文件缓存来缓解数据库压力，但是当访问量继续增大的时候，多台web机器通过文件缓存不能共享