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2024-09-04

在MySQL中，数据类型是一个非常重要的概念，因为它定义了数据的种类，决定了可以在这种数据上进行哪些操作。MySQL支持多种数据类型，包括数值型、日期型、字符串型等。

以下是一些常见的数据类型以及它们的用法：

整数类型：

TINYINT
SMALLINT
MEDIUMINT
INT, INTEGER
BIGINT

例如，创建一个名为"users"的表，并包含一个TINYINT类型的列"age"：

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    age TINYINT
);

浮点数类型：

FLOAT
DOUBLE
DECIMAL

例如，创建一个名为"products"的表，并包含一个DECIMAL(10, 2)类型的列"price"：

CREATE TABLE products (
    id INT PRIMARY KEY,
    price DECIMAL(10, 2)
);

日期和时间类型：

DATE
DATETIME
TIMESTAMP
TIME
YEAR

例如，创建一个名为"events"的表，并包含一个DATE类型的列"event\_date"：

CREATE TABLE events (
    id INT PRIMARY KEY,
    event_date DATE
);

字符串类型：

CHAR
VARCHAR
TEXT
BLOB

例如，创建一个名为"posts"的表，并包含一个VARCHAR(255)类型的列"title"和一个TEXT类型的列"content"：

CREATE TABLE posts (
    id INT PRIMARY KEY,
    title VARCHAR(255),
    content TEXT
);

枚举类型：

ENUM

例如，创建一个名为"orders"的表，并包含一个ENUM('pending', 'shipped', 'delivered')类型的列"status"：

CREATE TABLE orders (
    id INT PRIMARY KEY,
    status ENUM('pending', 'shipped', 'delivered')
);

集合类型：

SET

例如，创建一个名为"permissions"的表，并包含一个SET('read', 'write', 'execute')类型的列"access"：

CREATE TABLE permissions (
    id INT PRIMARY KEY,
    access SET('read', 'write', 'execute')
);

以上是一些基本的数据类型使用示例，在实际应用中，你可以根据需要选择合适的数据类型，并在创建表时指定相应的数据类型。

MySQL —— 聚合查询，分组查询与联合查询

2024-08-27

在MySQL中，可以使用GROUP BY子句对数据进行分组，使用AGGREGATE FUNCTIONS（如SUM(), COUNT(), MAX(), MIN(), AVG()）进行聚合查询。

分组查询实例：

假设有一个名为orders的表，包含order_id, customer_id 和 amount三个字段，以下是按customer_id分组，计算每个客户的订单总数和金额总和的查询：

SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id;

联合查询（也称为JOIN查询）可以将多个表中的行根据相关联的列合并起来。

联合查询实例：

假设有两个表，customers（包含customer_id和customer_name）和orders（包含order_id, customer_id和amount），以下是将这两个表通过customer_id联合起来的查询：

SELECT customers.customer_name, orders.order_id, orders.amount
FROM customers
JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id;

联合分组查询：

联合分组查询是联合查询和分组查询的结合，可以根据多个表的列进行分组，并进行聚合操作。

SELECT customers.customer_name, orders.order_date, COUNT(*) AS order_count, SUM(orders.amount) AS total_amount
FROM customers
JOIN orders ON customers.customer_id = orders.customer_id
GROUP BY customers.customer_name, orders.order_date;

以上代码展示了如何联合两个表，并按客户名称和订单日期分组，计算每个客户每个订单日期的订单数和订单金额总和。

2024-08-27

解释：

这个错误表示客户端的主机没有被授权访问MySQL服务器。这通常发生在尝试从未被明确授权的IP地址或主机名连接到MySQL服务器时。

解决方法：

登录到MySQL服务器。
使用管理员账户登录到MySQL数据库。
根据需要更新mysql.user表，给予相应用户从特定主机连接的权限。

例如，如果你想允许用户user_name从IP地址192.168.1.100连接，可以使用以下SQL命令：

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'user_name'@'192.168.1.100' IDENTIFIED BY 'password' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;

这里GRANT ALL PRIVILEGES ON *.*表示授予用户对所有数据库和表的所有权限，你可以根据需要限制特定权限。'user_name'@'192.168.1.100'指定了用户名和允许连接的主机。'password'是用户的密码。FLUSH PRIVILEGES;用于立即生效。

确保替换user_name、192.168.1.100和password为实际的用户名、IP地址和密码。如果你不希望限制到特定IP，可以使用'user_name'@'%'来允许从任何主机连接。

注意：执行这些操作前，请确保你有足够的权限，并考虑到安全风险。

【MySQL探索之旅】数据库设计以及聚合查询

2024-08-27

-- 创建一个简单的订单详情表
CREATE TABLE `order_details` (
  `order_id` INT NOT NULL,
  `product_id` INT NOT NULL,
  `unit_price` DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
  `quantity` INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`order_id`, `product_id`)
);

-- 向订单详情表中插入数据
INSERT INTO `order_details` (`order_id`, `product_id`, `unit_price`, `quantity`) VALUES
(1, 101, 10.00, 3),
(1, 102, 15.00, 2),
(2, 103, 20.00, 1),
(3, 104, 25.00, 3),
(3, 105, 30.00, 5),
(3, 106, 35.00, 2);

-- 查询每个订单的总金额
SELECT
  order_id,
  SUM(unit_price * quantity) AS total_amount
FROM
  order_details
GROUP BY
  order_id;

这段代码首先创建了一个名为order_details的表，并定义了order_id和product_id作为主键，然后插入了一些示例数据。最后，使用GROUP BY子句和SUM函数进行了一个聚合查询，计算了每个订单的总金额。这个过程展示了如何设计数据库表、向表中插入数据以及如何执行聚合查询，这是数据库开发的基本技能。

【数仓】DataX软件安装及配置，从mysql同步到hdfs

2024-08-27

DataX 是一款由阿里巴巴开源的大数据同步工具，主要用于在各种异构数据源间高效地完成数据的同步工作。以下是如何安装和配置 DataX，以及如何使用 DataX 从 MySQL 同步数据到 HDFS 的简要步骤。

安装 DataX
- 下载地址：https://github.com/alibaba/DataX
- 解压到指定目录
配置 DataX
- 在 datax/job/ 目录下创建一个新的配置文件，例如 mysql2hdfs.json
编辑 mysql2hdfs.json 配置文件

{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "mysqlreader",
                    "parameter": {
                        "username": "your_mysql_username",
                        "password": "your_mysql_password",
                        "column": ["id", "name", "age"],
                        "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "table": ["your_table_name"],
                                "jdbcUrl": ["jdbc:mysql://your_mysql_host:3306/your_database"]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "hdfswriter",
                    "parameter": {
                        "defaultFS": "hdfs://your_hdfs_host:8020",
                        "fileType": "text",
                        "path": "/user/hive/warehouse/your_hdfs_target_table_path",
                        "fileName": "your_output_file_name",
                        "column": [
                            {
                                "name": "id",
                                "type": "int"
                            },
                            {
                                "name": "name",
                                "type": "string"
                            },
                            {
                                "name": "age",
                                "type": "int"
                            }
                        ],
                        "writeMode": "append",
                        "fieldDelimiter": ","
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

运行 DataX
- 在 DataX 的根目录下，使用以下命令运行：

python datax/bin/datax.py job/mysql2hdfs.json

确保在运行之前已经安装了 Python 环境，并且 MySQL 和 HDFS 服务是可用的。以上步骤和配置文件仅作为示例，实际使用时需要根据实际情况调整配置，例如数据库的用户名、密码、表名、HDFS 的地址和端口等。

MySQL表的增删改查（CRUD）

2024-08-27

以下是MySQL表的基本增删改查操作的示例代码：

-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100) NOT NULL
);

-- 插入数据
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');

-- 查询数据
SELECT * FROM users;

-- 更新数据
UPDATE users SET username='user2' WHERE id=1;

-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id=1;

这段代码展示了如何创建一个简单的用户表，如何向表中插入一条新记录，如何查询表中的所有记录，如何更新记录，以及如何删除记录。这些操作是任何数据库驱动的应用程序的基础。

k8s学习--利用helm部署应用mysql，加深helm的理解

2024-08-27

# 安装Helm客户端
curl https://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3 | bash

# 添加官方Helm仓库
helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami

# 更新Helm仓库信息
helm repo update

# 安装MySQL
helm install my-mysql bitnami/mysql --version 6.10.0

# 查看安装的版本
helm list

# 查看安装的详细信息
helm status my-mysql

# 通过values.yaml文件自定义配置
helm install my-mysql bitnami/mysql -f values.yaml

# 卸载MySQL
helm uninstall my-mysql

在这个例子中，我们首先下载并安装Helm客户端。然后，我们添加了Helm的官方仓库，并更新了本地的仓库信息。接下来，我们使用Helm安装了MySQL，并指定了版本号。我们还展示了如何查看已安装的版本和详细信息，以及如何通过values.yaml文件自定义配置。最后，我们展示了如何卸载已安装的MySQL。这个过程加深了对Helm的理解，并能够在实际应用中使用Helm来管理Kubernetes应用的部署。

Mysql 的账户管理，索引，存储引擎

2024-08-27

在MySQL中，账户管理涉及创建用户、分配权限和管理用户的密码。以下是一些基本的SQL命令来管理MySQL账户：

-- 创建新用户
CREATE USER 'username'@'hostname' IDENTIFIED BY 'password';

-- 授权用户
GRANT ALL PRIVILEGES ON database_name.* TO 'username'@'hostname';

-- 设置或更改用户密码
SET PASSWORD FOR 'username'@'hostname' = PASSWORD('new_password');

-- 刷新权限
FLUSH PRIVILEGES;

索引是一种数据结构，可以帮助数据库高效地查找、排序和访问数据表中的特定列。以下是创建索引的基本SQL命令：

-- 创建普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);

-- 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column_name);

-- 创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name);

MySQL支持多种存储引擎，每种引擎都有其特定的用途和特性。以下是查看和更改当前默认存储引擎的命令：

-- 查看当前默认存储引擎
SHOW VARIABLES LIKE 'storage_engine%';

-- 更改默认存储引擎
SET DEFAULT_STORAGE_ENGINE=engine_name;

请注意，具体的SQL语法可能会根据MySQL的版本而有所不同。在应用上述命令时，请确保替换掉 'username'、'hostname'、'database\_name'、'table\_name' 和 'column\_name' 以及 'new\_password' 为实际的值。同时，执行权限操作时应谨慎，避免引起安全问题。

【MySQL系列】- MySQL自动备份详解

2024-08-26

MySQL自动备份可以通过多种方式实现，以下是一个使用mysqldump命令和cron任务来定期执行自动备份的例子：

创建一个备份脚本backup.sh:

#!/bin/bash

# 定义数据库的访问凭证
DB_USER="your_username"
DB_PASSWORD="your_password"
DB_NAME="your_database_name"

# 定义备份目录
BACKUP_DIR="/path/to/your/backup/directory"

# 创建备份目录如果不存在
mkdir -p $BACKUP_DIR

# 执行mysqldump备份命令
mysqldump -u $DB_USER -p$DB_PASSWORD $DB_NAME > ${BACKUP_DIR}/${DB_NAME}-$(date +%Y%m%d%H%M%S).sql

# 压缩备份文件
gzip ${BACKUP_DIR}/${DB_NAME}-$(date +%Y%m%d%H%M%S).sql

确保脚本可执行：

chmod +x backup.sh

设置cron任务来定期执行备份脚本。打开当前用户的crontab文件：

crontab -e

添加一行来定义备份的执行计划，例如每天凌晨1点执行备份：

0 1 * * * /path/to/your/backup.sh

保存并退出编辑器，cron会自动执行定义的备份任务。

这样，你就设置了一个自动的MySQL备份系统，它会在指定的时间自动执行备份操作。记得替换脚本中的your_username, your_password, your_database_name, 和 /path/to/your/backup/directory 为你的实际数据库用户、密码、数据库名和备份目录。

SQL注入之MYSQL手工注入篇

2024-08-26

在MySQL中进行手工注入，可以通过以下步骤进行：

确定应用程序是否容易受到SQL注入攻击。
识别应用程序使用的数据库和表。
了解应用程序的SQL查询结构。
根据应用程序的反应，构建特定的SQL命令来获取更多信息。

以下是一个简单的SQL注入示例：

假设有一个登录查询如下：

SELECT * FROM users WHERE username='$username' AND password='$password'

如果输入的用户名是：




admin'--

密码为任意值，SQL查询将变为：

SELECT * FROM users WHERE username='admin'--' AND password='$password'

后面的--会使得注释掉剩余的SQL查询，这样我们就能绕过正常的认证，登录任何账号。

为了防御这种攻击，应该使用参数化查询或者预编译语句，例如在PHP中使用PDO：

$stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM users WHERE username=:username AND password=:password');
$stmt->execute([
    'username' => $username,
    'password' => $password
]);

这样可以确保输入的数据不会被解释为SQL代码的一部分，从而防止SQL注入攻击。