更新多行数据，然后把更新的结果读出来，这样的 SQL 要怎么写？--技术头条 -- 微博大V帮你宣传技术博文开发者头条码农头条

更新多行数据，然后把更新的结果读出来，这样的 SQL 要怎么写？ (yq.aliyun.com)

由 @云栖精选 2016-02-29 07:54 / 0个评论

对比脚本型和编译型游戏服务器的热更新方案 (www.codedump.info)

本文对比游戏服务器中C++搭配脚本语言（Lua、Python）以及纯编译型语言（C++、Golang）来进行开发时，进行线上服务器热更新的方案。

by @技术头条 2024-03-21 23:21 查看详情

简单来说，就是数据安全左移，在每一个阶段都做卡点和检测，提高入侵/获取敏感数据的成本，减少后续阶段的日志告警量，提高告警检测准确率，利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问；有账号凭证要检测是否正常（常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……）；有账号也仅知其所需最小权限；梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地，大部分操作在线即可完成，系统埋点要全面和准确；对于数据下载和外发格外关注，下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。

by @技术头条 2024-03-12 22:56 查看详情

基于接口数据变异的App健壮性测试实践 (tech.meituan.com)

本文主要介绍了对网络返回数据进行变异的客户端健壮性测试实践经验。文章第一部分介绍客户端健壮性测试的基本概念；第二部分分享了基于接口返回数据变异的App健壮性测试方案设计的思路；第三部分主要解读了变异数据的构造和异常检测方案设计；第四部分介绍了精简变异数据的探索方案。

by @技术头条 2024-03-12 22:45 查看详情

个人数据安全不完全指南 (thiscute.world)

这里介绍的并不是什么能一蹴而就获得超高安全性的傻瓜式方案，它需要你需要你有一定的技术背景跟时间投入，是一个长期的学习、实践与方案迭代的过程。另外如果你错误地使用了本文中介绍的工具或方案，可能反而会降低你的数据安全性，由此产生的任何损失与风险皆由你自己承担。

by @技术头条 2024-03-12 22:32 查看详情

利用gorm自身提供的方法实现存在更新不存在则创建的能力 (wiki.eryajf.net)

MySQL 有一个语句是 UPSERT 的操作，它结合了 update 和 insert 两种操作的功能。当执行 upsert 操作时，如果指定的记录已经存在，则执行更新操作；如果指定的记录不存在，则执行插入操作。这种操作可以用来确保数据的一致性，并且可以减少对数据库的访问次数。

by @技术头条 2024-01-13 23:49 查看详情

SQL优化(3)-索引与优化原理(上) (example.com)

这一篇我们回归现实中的MySQL数据库，初步学习具体的SQL优化原则，并尝试从索引底层原理出发，分析为什么会有那么多的“规则”。

by @技术头条 2024-01-13 23:28 查看详情

SQL优化(2)-索引与B+树 (example.com)

对于60%的程序员而言，Java的三层架构Controller、Service、Dao可以说是“越往后走天越黑”，特别是到了Dao层，提着灯笼也只能看到脚边一米开外的河边小石子，只闻对岸风啸马嘶却不知到底是人是鬼，只能借着MyBatis或JPA这些ORM框架隔着宽宽的河举行一场又一场的刺刀战，你砍我一刀，我刺你一剑。

诚然，很多人对MySQL数据库的印象就是一个模糊的大铁柜，闭上眼睛深吸一口气仿佛还能嗅到一股铁锈味。只知柜子里藏着很多张表，表里面存着很多行数据，再详细一点的呢？不知道。

MySQL有太多太多细节，根本无法用四、五篇文章说透，但我仍希望这个系列的文章能成为非常好的入门教程，让从来没接触过SQL优化的同学也能快速建立较为系统的知识框架，方便日后学习其他专栏时进一步拓展。

by @技术头条 2024-01-13 23:28 查看详情

简要说明 HTTPS 是如何保证数据安全 (www.addesp.com)

本文简要介绍HTTPS协议是如何保证数据在传输过程中的安全的。
由于是以介绍为主，所以不会涉及细节，而且肯定会有一些错误。如果想要详细了解可自行查阅资料。

by @技术头条 2023-11-06 23:31 查看详情

Go 语言史诗级更新-循环Bug修复 (crossoverjie.top)

背景前两天 Golang 的官方博客更新了一篇文章：Fixing For Loops in Go 1.22，看这个标题的就是修复了 Go 循环的 bug，这真的是史诗级的更新；我身边接触到的大部分 Go 开发者都犯过这样的错误，包括我自己。

by @技术头条 2023-10-25 00:03 查看详情

Hive SQL中的like和rlike (ixyzero.com)

以前知道SQL中的 like 和 rlike 是有区别的，差别主要在于前者只支持百分号(%)——匹配任意数量的任意字符，和下划线(_)——匹配一个任意字符作为特殊字符，后者支持正则匹配——功能更强大，但速度一般也较慢。所以我一般是简单的、希望速度快些的情况下用like做模糊匹配，其它场景用rlike实现。但是近期在分析日志的时候发现Hive SQL中的 like 和 rlike 除了在功能上有区别之外，过滤生成的结果也有差异，比较奇怪，在此记录一下，方便后面参考。

by @技术头条 2023-10-24 23:50 查看详情