PHPCMS V9可以轻松承载百万级的访问数据,最大的功臣就是PHPCMS良好的数据库结构,在数据库的设计方面,一定是下足了功夫.   一般网站的信息量离这个级别相差甚远,但是了解学习一下PHPCMS的数据库结构,对我们也是有好处的.       数据表的默认表前缀是V9_ ,在安装PHPCMS的时候,我们是可以选择修改表前缀的,表前缀的主要作用是数据库中有不同系统的数据表存在时,可以用表前缀来区分出来.   V9的数据表命名规范 表前缀_模块名,例如管理员表 v9_admin    表中有具体

现在需要分析访问日志,怎么办? 比如分析D:\Servers\Apache2.2\logs\access2014-05-22.log http://my.oschina.net/cart/针对这个问题特意开发了一款小工具分析Apache 日志,拆分字段成CSV文件并插入Mysql数据库分析 <?php $date = '2014-05-22'; file_put_contents($date.'.csv', ''); file_put_contents($date.'.csv', '"IP

一.数据库分析 二.表的分析 1.分析表exec dbms_stats.gather_table_stats('SFISM4','R_SN_DETAIL_T',CASCADE=>TRUE);exec dbms_stats.gather_table_stats('ISMP','MAPI_ASYNC_NOTIFY',degree => 8,estimate_percent=> 100,cascade=>true);2.分析分区表exec dbms_stats.gather_table_

上周收到一条求助信息:“如何用TCGA数据库分析LINC00152在卵巢癌与正常组织的的表达差异?” 所以以这个题目为记录分析过程如下: 一.下载数据 a)进入网站https://cancergenome.nih.gov/   网页截图如下: b)进入数据下载 Launch Data Portal   ,截图如下: 进入数据下载接口后,有Projects Exploration Analysis Repository 四个栏目,我们数据下载可进入Repository菜单栏,截图如下: 网页分成左

标签(空格分隔): 千牛,逆向 问题:Android 千牛登陆后产生保存用户数据的db无法直接用sqlite3打开,需要解密. 反编译Apk后jd-gui查看源码.熟悉的sqlcrypto模块加密,阿里大部分的apk数据库都采用这种方案.Sqlcrypto加密方案,由java层生成一个16位的秘钥,传入libdatabase_sqlcyrpto.so加解密.关键点获取该秘钥进行解密 1.对SqliteOpenHelper类的setPassword 已经各种涉及到mPassword的函数下断 1)

http://www.cnblogs.com/suihui/archive/2013/08/01/3229821.html 一.查 ①select($where = '', $data = '*', $limit = '', $order = '', $group = '', $key='') /** * 执行sql查询 * @param $where 查询条件[例`name`='$name'] * @param $data 需要查询的字段值[例`name`,`gender`,`birthday

作者:倪煜 InnoDB锁机制常常困扰大家,不同的条件下往往表现出不同的锁竞争,在实际工作中经常要分析各种锁超时.死锁的问题.本文通过不同条件下的实验,利用InnoDB系统给出的各种信息,分析了锁的工作机制.通过本文可以帮助大家了解InnoDB锁的基本原理,常见的冲突.死锁,以及对InnoDB事务日志信息的解读. 1. 索引基本原理 InnoDB主要使用行级锁(row lock),其行锁是通过在索引项上加锁而实现的,如果MySQL的执行计划没有用到索引,那么行锁也就无意义了,所以了解锁之前需要了

做了一年的大一年度项目了,对于关系型数据库结构还是有些了解了,有的时候还是觉得这种二维表不是很顺手.在看过一篇文章之后,对NoSQL有了初步的了解,(https://keen.io/blog/53958349217/analytics-for-hackers-how-to-think-about-event-data).这边文章写的很好,确实写出来了在实际情况下NoSQL的“用武之地”,而且用了MineCraft作分析,但是也许不够全面.比如文章中只是提到了,entity数据用关系型怎么存,ev

在使用Navicate for mysql进行数据库设计时,如果要分析已有db的表结构,则可以将已经分析过的表放入一个新建的组中,把精力更加集中在剩下的表中,以免受到干扰.

bbqsql SQL盲注可能很难被利用. 当可用的工具工作时,它们运行良好,但是当它们不工作时,您必须编写自定义的东西. 这是耗时且乏味的. BBQSQL可以帮助你解决这些问题. BBQSQL是一个用Python编写的SQL盲注框架. 在攻击棘手的SQL注入漏洞时非常有用. BBQSQL也是一个半自动工具,允许对那些难以触发SQL注入结果进行相当多的自定义. 该工具可与数据库无关,并且功能多样. 它还具有直观的UI,可以更轻松地设置攻击. Python geven的实现使BBQSQL运行非常快.

一.TPFlow项目数据库表: 1. 流程相关: a. leipi_flow工作流表: b. leipi_flow_process流程步骤表: c. leipi_run_process运行过程表:记录运行过程中由谁签发,审核批准之类的信息: d. leipi_run_sign会签表: e. leipi_run工作流运行时的表      leipi_run_cache运行缓存表:存储工作流运行时的信息: leipi_run_log运行时日志表 2.发起事件相关: a. leipi_news新闻管理

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1.数据库赋权 进入mysql数据库: mysql> use mysql; 给root用户设置新密码: mysql> update user set password=password("新密码") where user="root"; 刷新数据库 mysql> flush privileges; nagios监控 mysql> GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'nagiosshow'@

1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体.在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体.这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表.这就是“一张原始单证对应多个实体”的典型例子.2. 主键与外键 一般而言,

R语言数据集的字段含义 作者:马文敏 选择一种数据结构来储存数据 将数据输入或导入到这个数据结构中 数据集的概念 数据集通常是有数据结构的一个矩形数组,行表示规则,列表示变量. 不同的行业对数据集的行和列的叫法不同 统计学家称他们为观测和变量 数据库分析为记录和字段 示例分析者叫他们示例 R语言可以处理的数据类型有很多种包括数据型,字符型,逻辑性,原生性. 2.数据结构 R语拥有很多用于储存数据的对象类型,包括标量,向量,矩阵,数组,数据框和列表. 向量 向量数据必须要有相同的类型和模式的数据,

Java数据库设计14个技巧   1. 原始单据与实体之间的关系 可以是一对一.一对多.多对多的关系.在一般情况下,它们是一对一的关系:即一张原始单据对应且只对应一个实体.在特殊情况下,它们可能是一对多或多对一的关系,即一张原始单证对应多个实体,或多张原始单证对应一个实体.这里的实体可以理解为基本表.明确这种对应关系后,对我们设计录入界面大有好处. [例1]:一份员工履历资料,在人力资源信息系统中,就对应三个基本表:员工基本情况表.社会关系表.工作简历表.   这就是"一张原始单证对应多个实体&

本文翻译自Coding-Geek文章:< How does a relational database work>.原文链接:http://coding-geek.com/how-databases-work/#Buffer-Replacement_strategies 本文翻译了如下章节, 介绍数据库的统计分析: Statistics–数据特征统计分析 在了解数据库如何做查询优化前,我们先讲一下数据库如何做数据特征分析.没有数据特征分析的数据库不是优秀的数据库. 如果你不指令数据库分析数据,

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列

试题四(共 25 分) 阅读以下关于数据库分析与建模的叙述,在答题纸上回答问题 1至问题 3. [说明] 某电子商务企业随着业务不断发展,销售订单不断增加,每月订单超过了 50 万笔,急需开发一套新的互联网电子订单系统.同时该电商希望建立相应的数据中心,能够对订单数据进行分析挖掘,以便更好地服务用户.王工负责订单系统的数据库设计与开发,初步设计的核心订单关系模式为:orders(order_no,customer_no ,order_date,product_no,price,. ....);

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