CTF Web SQL注入专项整理（持续更新中）
SQL注入专项整理
Spark SQL简介与基本用法
Spark SQL是Apache Spark的一个模块，用于处理结构化数据。它提供了一个高性能、分布式的SQL查询引擎，可以轻松处理各种数据源，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。Spark SQL的主要特点包括：支持SQL查询：您可以使用标准的SQL查询语言来查询和分析数据，无需编写复杂的
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sql coalesce函数 (全网最详细解读 案例)
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【Java用法】java 不使用sql 实现分页效果
在数据库应用中，通常仍推荐使用SQL语句结合数据库自身的分页机制来进行分页查询，以优化性能和资源使用。在Java中，不使用SQL直接实现分页效果通常是指对内存中的数据集合（如List）进行分页操作。如果你正在处理一个动态改变大小的列表，你可能需要使用更复杂的方法来处理分页。的类，它接收一个列表和每页
【JaveWeb教程】（27）Mybatis的XML配置文件与Mybatis动态SQL 详细代码示例讲解
在页面原型中，列表上方的条件是动态的，是可以不传递的，也可以只传递其中的1个或者2个或者全部。而在我们刚才编写的SQL语句中，我们会看到，我们将三个条件直接写死了。如果页面只传递了参数姓名name 字段，其他两个字段 性别 和 入职时间没有传递，那么这两个参数的值就是null。此时，执行的SQL语句
SQL 常见函数整理 _ Format 将日期、时间和数字值格式化
SQL 中 Format 格式化日期时间数字
【MySQL】：探秘主流关系型数据库管理系统及SQL语言
在现代信息技术领域中，数据库管理系统扮演着至关重要的角色。本文将介绍数据库、数据库管理系统和SQL等概念，并深入探讨主流的关系型数据库管理系统以及关系型数据库的数据模型。通过本文，读者将对关系型数据库的基本原理有更清晰的了解，为学习和应用MySQL以及其他关系型数据库打下坚实的基础。在这一部分，我们
Spring Boot 中批量执行 SQL 脚本的实践
在Spring Boot应用中，有时候我们需要批量执行存储在数据库中的 SQL 脚本。本文将介绍一个实际的案例，演示如何通过 Spring Boot、MyBatis 和数据库来实现这一目标。
H2数据库配置及相关使用方式一站式介绍（极为详细并整理官方文档）
由于国内H2嵌入式数据库并不是主流数据库，因此相关生态资源文件都比较少，并且很多都是断断续续的，针对此类问题笔者特意去官网整理相关配置文件及说明并进行梳理，方便大家开发时使用。H2数据库配置及相关使用方式一站式介绍（极为详细并整理官方文档）
【MySQL】：DDL数据库定义与操作
SQL是一种强大的语言，根据其功能可以分为DDL、DML、DQL和DCL四类。其中，DDL用于定义数据库对象，如数据库、表和字段。本文将深入探讨DDL的数据库操作，包括查询数据库、创建数据库、删除数据库、切换数据库以及表的查询、创建、修改和删除等操作。通过本文，读者将对SQL的DDL操作有更加全面的
Leo赠书活动-15期 语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战
语义解析技术可以提高人机交互的效率和准确性，在自然语言处理、数据分析、智能客服、智能家居等领域都有广泛的应用前景。特别是在大数据时代，语义解析能够帮助企业更快速地从大量的数据中获取有用的信息，从而提高决策效率。以上便是本文的全部内容，本人才疏学浅，文章有什么错误的地方，欢迎大佬们批评指正！我是Leo
SQL：查询结果升序、降序排列
SQL 查询时，查询结果按照某一列参数升序或者降序排列后再输出是常见的用法，本文主要介绍了利用 order by 对输出结果进行排序的用法SQL37 查找后多列排序SQL38 查找后降序排列。
Spark SQL实战(08)-整合Hive
统计每个人爱好的个数* pk：3* 1）定义函数* 2）注册函数* 3）使用函数。
实战案例！Python+SQL京东用户行为分析
复购率较低，说明用户对平台购物体验不满，需要找出用户槽点，提高用户购物满意度，优化商品推送机制，对老用户给予特别福利，提高他们所享受权益。消费用户人均访问量和总访问量占比都在平均值以上，有过消费记录的用户更愿意在网站上花费更多时间，说明网站的购物体验尚可，老用户对网站有一定依赖性，对没有过消费记录的
SQL安全：常见手段
SQL安全使用的常见手段
【源码解析】flink sql执行源码概述：flink sql执行过程中有哪些阶段，这些阶段的源码大概位置在哪里
本文大致分析了flink sql执行过程中的各个阶段的源码逻辑，这样可以在flink sql执行过程中， 能够定位到任务执行的某个阶段的代码大概分布在哪里，为更针对性的分析此阶段的细节逻辑打下基础，比如create 的逻辑是怎么执行的，select的逻辑是怎么生成的，优化逻辑都做了哪些，而这些是接下
Flink-SQL join 优化 -- MiniBatch + local-global
Flink-SQL 在多流join时，若数据过多，既会增加内存开销，也会导致container超时，checkpoint失败，因此要尽量减少参与计算数据量，优化聚合算子
2024 .1.7 Day05_Spark_HomeWork； Spark_SQL
需要手动指定schema信息.如果手动指定的时候,名称字段与json中的key名称不一致,会解析不成功, 以null值填充。csv/json中schema的结构,如果是字符串类型,那么字段名称和字段数据类型间,只能以空格分隔。1. Sparksql是基于内存计算 , Hivesql底层是运行在Mr上
Spark内容分享(二十六)：Hive SQL 迁移 Spark SQL 在网易传媒的实践
回顾整个方案的设计过程，实际上没有太多选择的余地，在没法在spark引擎层做兼容的前提，和以脚本提交任务的现状下，只能选择基于git版本管理的自动化迁移流程。方案能这么顺利实施，主要因为任务代码是以脚本的形式存在，这样我们可以很方便的用各种程序处理脚本源代码，避免了大量重复性的工作，特别是用git进
