互联网时代各种存储框架层出不穷，眼花缭乱，比如传统的关系型数据库：Oracle、MySQL；新兴的NoSQL：HBase、Cassandra、Redis；全文检索框架：ES、Solr等。如何为自己的业务选取合适的存储方案，相信大家都思考过这个问题，本文简单聊聊我对Mysql、HBase、ES的理解，希望能和大家一起探讨进步，有不对的地方还请指出。MySQL：

一磁盘物理结构(1)盘片：硬盘的盘体由多个盘片叠在一起构成。(https://imghelloworld.osscnbeijing.aliyuncs.com/ca8257beee4683c9331279708f8136d1.

hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据的ETL，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能。HiveSQL是一种类SQL语言，与关系型数据库所支持的SQL语法存在微小的差异。本文对比MySQL和Hive所支持的SQL语法，发现相同的SQL语句在

前言关系，指事物之间相互作用、相互影响的状态。数据之间的关系也是如此，数据之间关系的存储在RDS就已经开始。从数据库支持的外键，到手动建立的关系表，人们采取了许多方法，只为了解决查询复杂、缓慢等问题。在NoSQL兴起的今天，图数据库进入了我们的视野，关系模型静态、刚性、不灵活的本质在网络状的存储结构里已然不复存在。现在，让我们以初学者的身份

91，什么是ORM？        对象关系映射（ObjectRelationalMapping，简称ORM）是一种为了解决程序的面向对象模型与数据库的关系模型互不匹配问题的技术；        简单的说，ORM是通过使用描述对象和数据库之间映射的元数据（在Java中可以用XML或者是注解），将程序中的对象自动持久化到关系数据库中或者将

JPA是描述对象关系表的映射关系，将运行期实体对象持久化到数据库中，提出以面向对象方式操作数据库的思想。Hibernate框架核心思想是ORM实现自动的关系映射。缺点：由于关联操作提出Hql语法。执行CRUD时产生大量冗余的sql，性能较低mybatis继承Hibernate优点，使用通用mapper插件实现JPA的思想操作数据库通用map

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upd8eda6ee91df47c0b9dc9005b1f5b85acd1.JPEG)前言MongoDB是一个基于分布式文件存储的半结构化的非关系型数据库。在海量数据中，可以较高性能的处理存取操作。它是以BSON格式进行数据存储（类似JSON格式，但类型更为

一般流程1.首先看header,veiwsource,目录扫描2.有登陆,尝试sql注入&爆破3.有数据库,必然sql注入?普通sql注入1.判断是否存在回显异常尝试单双引号2.查是字符型?数值型?若1'成功查询,则是字符型若失败则是数值型3.确定字段数1'

基本概念索引（Index）ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个ES集群中可以按需创建任意数目的

作为一家数据智能公司，个推不仅拥有海量的关系型数据，也积累了丰富的keyvalue等非关系型数据资源。个推采用Codis保存大规模的keyvalue数据，随着公司kv类型数据的不断增加，使用原生的Codis搭建的集群所花费的成本越来越高。在一些对性能响应要求不高的场景中，个推计划采用新的存储和管理方案以有效兼顾成本与性能。经过选型，个推引入了360开源的存储