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标签: SQL

程序员疫苗:代码注入

程序员疫苗:代码注入

几个月在我的微博上说过要建一个程序员疫苗网站,希望大家一起来提交一些错误示例的代码,来帮助我们新入行的程序员,不要让我们的程序员一代又一代的再重复地犯一些错误。很多程序上错误就像人类世界的病毒一样,我们应该给我们的新入行的程序员注射一些疫苗,就像给新生儿打疫苗一样,希望程序员从入行时就对这些错误有抵抗力。

我的那个疫苗网站正在建议中(不好意思拖了很久),不过,我可以先写一些关于程序员疫苗性质的文章,也算是热热身。希望大家喜欢,先向大家介绍第一注疫苗——代码注入。

Shell注入

我们先来看一段perl的代码:

[perl]use CGI qw(:standard);
$name = param(‘name’);
$nslookup = "/path/to/nslookup";
print header;
if (open($fh, "$nslookup $name|")) {
  while (<$fh>) {
print escapeHTML($_);
print "<br>\n";
}
close($fh);
}[/perl]

如果用户输入的参数是:

coolshell.cn%20%3B%20/bin/ls%20-l

那么,这段perl的程序就成了:

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性能调优攻略

性能调优攻略

关于性能优化这是一个比较大的话题,在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点,今天,想从一些技术细节上谈谈性能优化,主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识,并不一定全对,希望大家指正和补充

在开始这篇文章之前,大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》,这篇文章基本上告诉你——要进行优化,先得找到性能瓶颈! 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前,请让我讲一下系统性能的定义和测试,因为没有这两件事,后面的定位和优化无从谈起。

一、系统性能定义

让我们先来说说如何什么是系统性能。这个定义非常关键,如果我们不清楚什么是系统性能,那么我们将无法定位之。我见过很多朋友会觉得这很容易,但是仔细一问,其实他们并没有一个比较系统的方法,所以,在这里我想告诉大家如何系统地来定位性能。 总体来说,系统性能就是两个事:

  1. Throughput ,吞吐量。也就是每秒钟可以处理的请求数,任务数。
  2. Latency, 系统延迟。也就是系统在处理一个请求或一个任务时的延迟。

一般来说,一个系统的性能受到这两个条件的约束,缺一不可。比如,我的系统可以顶得住一百万的并发,但是系统的延迟是2分钟以上,那么,这个一百万的负载毫无意义。系统延迟很短,但是吞吐量很低,同样没有意义。所以,一个好的系统的性能测试必然受到这两个条件的同时作用。 有经验的朋友一定知道,这两个东西的一些关系:

  • Throughput越大,Latency会越差。因为请求量过大,系统太繁忙,所以响应速度自然会低。
  • Latency越好,能支持的Throughput就会越高。因为Latency短说明处理速度快,于是就可以处理更多的请求。

二、系统性能测试

经过上述的说明,我们知道要测试系统的性能,需要我们收集系统的Throughput和Latency这两个值。

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NoSQL 数据建模技术

NoSQL 数据建模技术

全文译自墙外文章“NoSQL Data Modeling Techniques”,译得不好,还请见谅。这篇文章看完之后,你可能会对NoSQL的数据结构会有些感觉。我的感觉是,关系型数据库想把一致性,完整性,索引,CRUD都干好,NoSQL只干某一种事,但是牺牲了很多别的东西。总体来说,我觉得NoSQL更适合做Cache。下面是正文——

NoSQL 数据库经常被用作很多非功能性的地方,如,扩展性,性能和一致性的地方。这些NoSQL的特性在理论和实践中都正在被大众广泛地研究着,研究的热点正是那些和性能分布式相关的非功能性的东西,我们都知道 CAP 理论被很好地应用于了 NoSQL 系统中(陈皓注:CAP即,一致性(Consistency), 可用性(Availability), 分区容忍性(Partition tolerance),在分布式系统中,这三个要素最多只能同时实现两个,而NoSQL一般放弃的是一致性)。但在另一方面,NoSQL的数据建模技术却因为缺乏像关系型数据库那样的基础理论没有被世人很好地研究。这篇文章从数据建模方面对NoSQL家族进行了比较,并讨论几个常见的数据建模技术。

要开始讨论数据建模技术,我们不得不或多或少地先系统地看一下NoSQL数据模型的成长的趋势,以此我们可以了解一些他们内在的联系。下图是NoSQL家族的进化图,我们可以看到这样的进化:Key-Value时代,BigTable时代,Document时代,全文搜索时代,和Graph数据库时代:(陈皓注:注意图中SQL说的那句话,NoSQL再这样发展下去就是SQL了,哈哈。)


NoSQL Data Models

首先,我们需要注意的是SQL和关系型数据模型已存在了很长的时间,这种面向用户的自然性意味着:

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千万别惹程序员

千万别惹程序员

酷壳好久没有发娱乐性质的技术文章了,搞得气氛有点严肃了,考虑到程序员们都是比较严肃和容易较真的类书呆子的群体,所以,需要更新一个有娱乐性质的文章了。正好最近看到了两个比较有趣的图,在新浪微博上都得到了比较不错的反响,因此,更新到酷壳上来。

如果编程语言是一种刀

下面这个图是把编程语言看做是一种刀,那么会是什么样的。这个图我个人感觉很有意思。

对于这个图,最好不要解释,意会就好。不过,我却有点想不解风情,忍不住想解释一下。

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图解SQL的Join

图解SQL的Join

对于SQL的Join,在学习起来可能是比较乱的。我们知道,SQL的Join语法有很多inner的,有outer的,有left的,有时候,对于Select出来的结果集是什么样子有点不是很清楚。Coding Horror上有一篇文章(实在不清楚为什么Coding Horror也被墙)通过 文氏图 Venn diagrams 解释了SQL的Join。我觉得清楚易懂,转过来。

假设我们有两张表。

  • Table A 是左边的表。
  • Table B 是右边的表。

其各有四条记录,其中有两条记录是相同的,如下所示:

id name       id  name
-- ----       --  ----
1  Pirate     1   Rutabaga
2  Monkey     2   Pirate
3  Ninja      3   Darth Vader
4  Spaghetti  4   Ninja

下面让我们来看看不同的Join会产生什么样的结果。

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6个有用的MySQL语句

6个有用的MySQL语句

以前本站给大家介绍过《MySQL性能优化的最佳20+条经验》,今天给大家介绍六条比较有用的MySQL的SQL语句,可能很多人都通过PHP来实现这些功能。

1. 计算年数

你想通过生日来计算这个人有几岁了。


SELECT DATE_FORMAT(FROM_DAYS(TO_DAYS(now()) - TO_DAYS(@dateofbirth)), '%Y') + 0;

2. 两个时间的差

取得两个 datetime 值的差。假设 dt1 和 dt2 是 datetime 类型,其格式为 ‘yyyy-mm-dd hh:mm:ss’,那么它们之间所差的秒数为:


UNIX_TIMESTAMP( dt2 ) - UNIX_TIMESTAMP( dt1 )

除以60就是所差的分钟数,除以3600就是所差的小时数,再除以24就是所差的天数。

3. 显示某一列出现过N次的值


SELECT id
FROM tbl
GROUP BY id
HAVING COUNT(*) = N;

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Web程序的最佳测试数据

Web程序的最佳测试数据

这里有一篇Matthias写的关于转义字符文章-“The art of escaping”,这篇文章告诉你有一些比较特殊的字符需要你去认真的处理,不然,你的网站程序轻则出错,重则被人黑了。这些物殊的字符是[<"@%'&_\?/:;,>কী €] ,你可以使用这个字符串到任意一个可以输入的Web程序上去做测试。

下面这个表格告诉你为什么这些字符很特殊。这个列表不会是完整的,而且也永远不会完整。

相关领域 转义字符
HTML < , > , &
JSON
SQL in mySql 字符串 “, ‘, 通配符 %, _
rfc 1738 for URL-parameter ;, /, ?, :, “, @, =, & 空格


把这些转义字符放在一起,然后再整些 utf-8 的一些特殊字符。这些utf-8的字符你可以参看本站的Unicode字符预览表一文,并从中获取。另外,你还可以使用下面的这些工具来对你的程序进行调试或检查:

如果上面的工具都不能帮助你的话,你可能需要打调试日志,或是使用一个透明的代理服务器:如: Charles Web Debugging Proxy (Windows)

(全文完)

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SQL的Where语句

SQL的Where语句

某DBA在查看自己的数库日志的时候,看到了数据库服务器上出现了很多很怪异的SQL的Where条件语句,是下面这个样子:(所有的where语句前都有了一个叫“1=1”的子条件)呵呵。

SQL Where Clause

要理解这个事情的原因其实并不难。只要你是一个编写数据库的程序员,你就会知道——动态生成where后的条件的“麻烦”,那就是条件的“分隔”-and或or。下面听我慢慢说来。

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如何比较两个数据表

如何比较两个数据表

有些时候,我们可能想要比较一下两个数据表,以找到其中不同的数据。比如,在进行数据移植的时候,或是在合并数据的时候,或是在比对验证数据的时候。当然比较两个表,需要这两个表结构是一样的。

我们先假设一下有如下表结构:

CREATE TABLE jajal
(
    user_id integer NOT NULL,
    first_name character varying(255),
    last_name character varying(255),
    grade character(1),
    CONSTRAINT jajal_pkey PRIMARY KEY (user_id)
)

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