于 2024 年 8 月：

查看空间占用

• 主菜单“云数据库 RDS” - 选择相应实例 - 自治服务 - 一键诊断 - 空间分析 - 立即分析 - 几分钟后就能看到报表（经济版 / 企业版可以开启自动分析）

• 如果没有可清理的空间，可以直接扩容（有条件）：实例 - 基本信息 - 变更配置 - 立即升配

慢查询（索引优化建议）

• 主菜单“云数据库 RDS” - 选择相应实例 - 自治服务 - 慢SQL

2019 年 5 月前：

查看空间占用

• 主菜单“云数据库 RDS 版” - 选择相应实例 - 二级菜单“CloudDBA” - 空间管理

• 主菜单“混合云数据库管理 HDM” - 选择相应实例 - 二级菜单“库表空间” - 数据空间

注意“数据空间”只是数据的大小，跟磁盘占用有直接关系的是“表空间”，某些表（如日志表）记录频繁插入删除的，表空间会比较大，应执行“优化表（OPTIMIZE TABLE）”，优化过程中会影响表的写操作

慢查询（索引优化建议）

• 主菜单“云数据库 RDS 版” - 选择相应实例 - 二级菜单“CloudDBA” - 性能优化

• 主菜单“混合云数据库管理 HDM” - 选择相应实例 - 二级菜单“请求分析” - 慢日志

① 摄像头扫码：无法直接用“识别二维码”，必须把二维码发送到身边的其它设备，再使用手机摄像头完成扫码。

② 成为运营者要求绑定银行卡；成为运营者将占用“微信号绑定的帐号”数量，详见说明。若达到上限，只有法定代表人可继续成为运营者。在公众号“公众平台安全助手”中可查询绑定的帐号。

另外：

• 小程序添加/删除体验成员无须管理员授权

• 如果管理员未关注公众号“公众平台安全助手”，待测……
  

当我们用 ASP.NET Web API 作服务端接口时，如果客户端以 GET 方式请求的 URL 中，由于拼接错误导致“？”和“&”并列出现，会发生 400 Bad Request，那么需要在 IIS 中使用 URL 重写模块来纠正。

请求 URL 如：

http://www.abc.com/api/obj?&foo=bar

需要重写为：

http://www.abc.com/api/obj?foo=bar

打开 IIS 管理器中对应网站的 URL 重写，

添加空白规则。

匹配的 URL 不包含域名，如上述 URL 则匹配的范围是：

api/obj

不包含我们要查找的字符串 ?&，所以此处模式只能匹配所有：

.*

又因为重定向路径中需要包含这部分，所以用括号包裹，即：

(.*)

继续添加条件匹配：

条件输入：{QUERY_STRING}，表示匹配查询字符串，

匹配的部分是“?”后面的字符串：

&foo=bar

那么可以填写模式：

^\&.*

因为 & 后面的部分仍然需要使用，所以用括号包裹：

^\&(.*)

“操作”中选择类型“重定向”，URL 填写：

{R:1}?{C:1}

其中 {R:1} 指代 api/obj，{C:1} 指代 foo=bar

取消“附加查询字符串”前面的勾

重定向类型在测试时可以选择 302 或 307，没问题后选择 301。

完成。

最终我们可以在网站的配置文件 web.config 中看到：

<rewrite>
    <rules>
        <rule name="uni-app-h5-replace-q" stopProcessing="true">
            <match url="(.*)" />
            <conditions>
                <add input="{QUERY_STRING}" pattern="^\&amp;(.*)" />
            </conditions>
            <action type="Redirect" url="{R:1}?{C:1}" appendQueryString="false" redirectType="Temporary" />
        </rule>
    </rules>
</rewrite>

我们要把这段代码复制到开发环境源代码的 web.config 中，以免发布网站时将我们设置好的配置覆盖掉。

在学习和使用 ASP.NET Web API 之前，最好先对 RESTful 有所了解。它是一种软件架构风格、设计风格，而不是标准。

推荐视频教程：https://www.imooc.com/learn/811

讲师：会飞的鱼Xia

需时：2小时25分

REST API 测试工具：

在 Chrome 网上应用店中搜索：Restlet Client

或网站 https://client.restlet.com

>>> 资源路径

SCHEME :// HOST [ ":" PORT ] [ PATH [ "?" QUERY ]]

其中 PATH 中的资源名称应该使用复数名词，举例：

GET https://xoyozo.net/api/Articles/{id}

POST https://xoyozo.net/api/Articles

>>> HTTP verb（对应 CURD 操作）：

>>> 过滤信息：

如分页、搜索等

>>> 常用状态码：

>> 错误处理：

C# 例：throw new HttpResponseException(HttpStatusCode.NotFound);

PHP 例：throw new Exception('文章不存在', 404);

>>> 返回结果：

JSON/XML

不要返回密码等机密字段

>>> 其它：

身份验证窗口（浏览器弹窗，类似 alert，非页面表单），明文传输，安全性不高，不建议使用。实现：

在 Headers 中添加 Authorization:Basic “用户名:密码”的 Base64 编码

〓 系统

〓 文件

〓 tar

〓 磁盘

〓 网络

〓 防火墙

〓 用户/权限

〓 vi 编辑器

〓 计划任务

〓 网站

〓 goaccess

〓 lnmp

〓 nginx

〓 vsftpd

〓 MySQL

〓 scp 远程文件/目录传输命令 (yum install openssh-clients) 用法

scp 会把文件权限（读取/写入/执行）带过来，但所有者为当前执行 scp 命令的用户。

scp 低版本有许多漏洞，用完最好 yum remove openssh-clients

scp 采用直接覆盖的机制，如需判断文件无差异则跳过，应改用 rsync 命令。查看 rsync 详细使用方式及与 scp 对比

〓 rsync 远程文件/目录传输命令 (yum install rsync) 用法查看 rsync 详细使用方式及与 scp 对比

rsync 会把文件权限（读取/写入/执行）带过来，所有者也会带过来。

相比于 scp 最大的优势就是可以增量同步

〓 ftp 客户端 (yum install ftp)

〓 iftop

流量监控工具 教程 

〓 GoAccess

实时网站日志分析工具 官网 

〓 Cacti

网络流量监测图形分析工具 官网  百科 

常见问题笔记

加硬盘

• 插入新硬盘

• 若有 RAID，则先设置，使操作系统能认到硬盘

• 使用 fdisk 命令对新设备进行分区

• 使用 mkfs 命令对新分区进行格式化

• 使用 mount 命令进行挂载

• 设置开机自动挂载（vi /etc/fstab）

更改 MySQL 数据库目录位置

• 停止 MySQL 服务

• 将原数据目录转移或复制到新位置（若是复制，则修改所有者使原来一致）

• 找到 my.cnf 配置文件（一般在 /etc/），修改 datadir 值为新路径

• 启动 MySQL 服务

502 Bad Gateway 问题排查

• 查看 PHP 日志，路径：/usr/local/php/var/log

• 一般为“server reached pm.max_children setting (10), consider raising it”连接数问题，在“/usr/local/php/etc”下的所有配置文件中查找并修改相关设置即可（如改成 1000）。

计划任务（实例：定时备份数据库并通过 FTP 同步至其它服务器）

• 创建可执行文件：vi dotask.sh

• dotask.sh 的内容示例：
  

  DATE_TIME=`date +%Y_%m_%d_%H%M%S`;
  FILE_NAME=数据库名_backup_$DATE_TIME.sql;
  cd /home/mysqlbackup/;
  mysqldump -u数据库用户名 -p数据库密码 数据库名>$FILE_NAME;
  tar -zcf $FILE_NAME.tar.gz $FILE_NAME;
  rm $FILE_NAME;
  
  ftp -v -n FTP地址 << END
  user FTP用户名 FTP密码
  bin
  put 本地目录文件 目标路径文件
  bye
  END
  

  
  文件名乱码问题可以在行末加“;”来解决

• 赋予执行权限：chmod 777 dotask.sh （ls 命令时呈绿色）

• 编辑计划任务：crontab -e

• crontab 书写规则：
  

  # 分 时 日 月 周 文件路径
  0 3 * * * /home/dotask.sh
  30 4 * * * /home/dotask2.sh
  

  
  更多帮助 

• 重启 crond：/etc/init.d/crond restart

netstat

• netstat -an | grep xxx.xxx.xxx.xxx 可查看此 IP 的 TCP 请求及端口

Discuz! 数据库加索引

待优化的 SQL：（pre_forum_thread 表有 150 万条数据）

SELECT * FROM pre_forum_thread  WHERE `fid`='62' AND `displayorder` IN('0','1','2','3','4')  ORDER BY displayorder DESC, dateline DESC    LIMIT 20, 20

加索引前，

EXPLAIN 结果 Extra 为：Using index condition; Using where; Using filesort

> 时间: 0.915s

加索引后：`fid`, `displayorder`, `dateline`

EXPLAIN 结果 Extra 为：Using where 或 Using index condition

> 时间: 0.001s

magapp 数据库加索引

待优化的 SQL：（mag_score_action_log 表有 200 万条数据）

SELECT COUNT(*) AS tp_count
FROM `mag_score_action_log`
WHERE action_id = 20
	AND user_id = 650070
	AND create_time >= 1534953600
	AND create_time < 1535040000
LIMIT 1

加索引前，

EXPLAIN 结果 Extra 为：?????

> 时间: 70s

加索引后：`action_id`, `user_id`, `create_time`

EXPLAIN 结果 Extra 为：Using where; Using index

> 时间: 0.073s

待优化的 SQL：（mag_score_mission_log 表有约 55 万条数据）

SELECT COUNT(*) AS tp_count
FROM `mag_score_mission_log`
WHERE mission_id = 7
	AND user_id = 650070
	AND create_time >= 1534953600
	AND create_time < 1535040000
LIMIT 1

加索引前，

EXPLAIN 结果 rows 为：549178

> 时间: 17.719s

加索引后：`mission_id`, `user_id`, `create_time`

EXPLAIN 结果 rows 为：1

> 时间: 0.025s

待优化的 SQL：（mag_score_mission_user 表有约 28 万条数据）

SELECT *
FROM `mag_score_mission_user`
WHERE `user_id` = 431779
	AND `mission_id` = 5
	AND `create_time` >= 1534953600
ORDER BY complete_count DESC
LIMIT 1

不加索引

1SIMPLEmag_score_mission_userALL282436Using where; Using filesort

> 时间: 7.325s

`user_id`, `mission_id`

1SIMPLEmag_score_mission_userrefix_us_miix_us_mi10const,const7Using where; Using filesort

时间: 0.014s

`user_id`, `mission_id`, `create_time`

1SIMPLEmag_score_mission_userrangeix_us_miix_us_mi151Using index condition; Using filesort

时间: 0.023s

`user_id`, `mission_id`, `complete_count`

1SIMPLEmag_score_mission_userrefix_us_miix_us_mi10const,const7Using where

> 时间: 0.014s

`user_id`, `mission_id`, `complete_count`, `create_time`

1SIMPLEmag_score_mission_userrefix_us_miix_us_mi10const,const7Using where

> 时间: 0.028s

`user_id`, `mission_id`, `create_time`, `complete_count`

1SIMPLEmag_score_mission_userrangeix_us_miix_us_mi151Using index condition; Using filesort

> 时间: 0.025s

其它就不一一举例了，根据 SHOW FULL PROCESSLIST 的慢查询自行加索引就行了。

一: 执行sql语句,返回受影响的行数

在mysql里面,如果没有影响,那么返回行数为  -1 ,sqlserver 里面  还没有测试过

 (var ctx =  MyDbContext())
{
    ctx.Database.ExecuteSqlCommand("");
}

二 : Database.SqlQuery<T>   EF5执行sql查询语句 Database.SqlQuery 带返回值

这个准确的说是  IEnumerable<T> SqlQuery<T>(string sql, params object[] parameters)  ,注意返回值是 IEnumerable

这个是执行sql语句,返回你想要的类型的列表

dbMain.Database.SqlQuery<int>("select max(UserId) from tb_user_account").First();

或者假如你自己有个类别

  PersonView
{      PersonID { ; ; }      Name { ; ; }
}

那么就可以直接返回这个 PersonView类

 (var ctx =  MyDbContext())
{
    var peopleViews = ctx.SqlQuery<PersonView>("").ToList();
}

直接返回你想要的数据. 例如这里是 List<PersonView> 列表

本文未完成，部分测试方法、条件或结果可能有误，请谨慎参考！ :)

本文基于 MySQL 的 InnoDB BTREE 方法的索引进行测试。

以一张包含 2000 万条记录的表做实验：

CREATE TABLE `dt_read`  (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `time` datetime(0) NOT NULL,
  `a_id` int(11) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
);

这张表是用于记录文章点击量的，

`id` 为主键，int(11) 自增；

`time` 为非空 datetime，表示文章打开时间，测试数据是从 2017-03-11 至 2018-04-28；

`a_id` 为非空 int(11)，表示文章 ID，在此表中不唯一，测试数据是从 1 至 260218。

体验“全表扫描”

首先来体验一下什么是全表扫描，执行下面语句：

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2020-1-1' LIMIT 10

> 时间: 0.012s

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' LIMIT 10

> 时间: 7.317s

表中数据是按主键从小到大排列的，当查询条件为 `time` < '2020-1-1' 时，能很快地从表的前端找到 10 条满足条件的数据，所以不再继续判断后面的记录，立刻返回结果，耗时 0.012 秒；但当条件改为 `time` < '2000-1-1' 时，同样逐条判断，直到最后一条也没有找到，这种情况就是所谓的“全表扫描”，耗时 7 秒。

索引对 ORDER BY 的 ASC 和 DESC 的影响

我们给 `time` 建一个索引，同样执行刚才需要全表扫描的语句：

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' LIMIT 10

> 时间: 0.012s

创建 `time` 的索引后，相当于生成了一张按 `time` 字段排列的新表，这时 MySQL 就能够很快地定位并找到符合条件的记录，避免了全表扫描。

试试按 `time` 倒序排：

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' ORDER BY `time` DESC LIMIT 10

> 时间: 0.013s

结论：索引对 ORDER BY 的顺序（ASC）和倒序（DESC）都是有效的。

索引字段的次序对 WHERE 和 ORDER BY 的影响

删除所有索引，创建一个新的索引，字段依次为 `time`, `a_id`。

分别执行以下查询：

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' AND `a_id` < 0 LIMIT 10

> 时间: 0.013s

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `a_id` < 0 AND `time` < '2000-1-1' LIMIT 10

> 时间: 0.013s

结论：MySQL 会自动优化 WHERE 条件的次序来匹配最合适的索引。

但在 ORDER BY 中却不是这么回事了：

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time`, `a_id` LIMIT 10

> 时间: 0.013s

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `a_id`, `time` LIMIT 10

> 时间: 14.066s

原因也很好理解，对两个字段进行排序，先后次序肯定会影响结果集，因此只能以 SQL 语句指定的字段次序来 ORDER BY，这样，按索引的字段次序进行 ORDER BY 查询无疑是更快的。

索引中的字段必须依次使用

保持上例创建的索引不变，即 `time`, `a_id`。

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' AND `a_id` < 0 LIMIT 10

> 时间: 0.013s

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `a_id` < 0 LIMIT 10

> 时间: 6.438s

上句合理利用了索引的字段，而下句跳过了 `time`，直接 WHERE 了 `a_id`，这是不受该索引支持的。

我们可以想象一下这张由索引生成的虚拟表，其实就是一张普通的平面二维表格，按索引指定的字段次序进行了排序，所以全表中仅仅是索引指定的第一个字段是按大小排列的，第二个字段是在第一个字段值相同的区域内按大小排列，后同。所以，跳过索引指定的第一个字段直接对第二个字段进行检索，是无法应用该索引的。这个结论也同样也体现在 ORDER BY 语句中：

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time`, `a_id` LIMIT 10

> 时间: 0.013s

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `a_id` LIMIT 10

> 时间: 29.566s

WHERE 和 ORDER BY 混合

保持上例创建的索引不变，即 `time`, `a_id`。

先来执行这两句：

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `a_id` LIMIT 10

> 时间: 12.29s

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10

> 时间: 0.013s

仅仅 WHERE 了一个 `time`，对 ORDER BY `a_id` 的效率却有质的提升，是因为 WHERE 中的 `time` 和 ORDER BY 中的 `a_id` 一起找到了索引吗？答案是否定的。

我们把时间改大，让它能马上找到符合条件的数据：

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2020-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10

> 时间: 22.34s

为什么这个语句就不走索引了呢？

其实，一个简单的 SELECT 查询语句，首先执行 WHERE，然后 ORDER BY，最后是 LIMIT。每一步都独自去找了索引，而非 WHERE 和 ORDER BY 混在一起去找索引。必须保证每一步是快的，最终才是快的。

当 `time` < '2000-1-1' 时，WHERE 用到了索引，所以很快，ORDER BY 却没有用到索引，但为什么也很快呢？因为 WHERE 的结果集非常小（示例中为 0 条）。

当 `time` < '2020-1-1' 时，WHERE 也用到了索引，但其结果集非常大（示例中为所有记录），再 ORDER BY `a_id` 就非常慢了，因为我们没有创建以 `a_id` 开头的索引。

现在把索引改成只有 `time` 一个字段。

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2020-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10

> 时间: 6.033s

因为索引里有 `

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `time` < '2000-1-1' ORDER BY `a_id` LIMIT 10

> 时间: 0.013s

SELECT * FROM `dt_read` WHERE `a_id` < 0 ORDER BY `time` LIMIT 10

> 时间: 6.033s

第二句先 WHERE `a_id`，后 ORDER BY `time` 是不能匹配所建的索引的。

索引中的字段越多越好

分别在创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下执行下面语句：

本例使用 ORDER BY 而不是 WHERE 来测试是因为，在 WHERE 的多个条件下，如果符合前一条件的筛选结果集过小会导致判断第二条件时数据量不足，无法判断索引是否起作用。

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time` LIMIT 10

仅创建索引（`time`）的情况下：

> 时间: 0.013s

仅创建索引（`time`, `a_id`）的情况下：

> 时间: 0.013s

SELECT * FROM `dt_read` ORDER BY `time`, `a_id` LIMIT 10

仅创建索引（`time`）的情况下：

> 时间: 15.015s

仅创建索引（`time`, `a_id`）的情况下：

> 时间: 0.014s

可以看到，在索引字段依次使用的前提下，索引字段数不少于查询字段数才能避免全表扫描。

虽然索引中的字段越多越好，但必须依次使用，否则也是无效索引。

索引对 INSERT / UPDATE / DELETE 的效率影响

分别在创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下执行下面语句：

INSERT INTO `dt_read` (`time`, `a_id`) VALUES ('2018-4-28', 260218)

不建索引的情况下：

> 时间: 0.01s

仅创建索引（`time`）的情况下：

> 时间: 0.01s

同时创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下：

> 时间: 0.01s

UPDATE `dt_read` SET `time` = '2018-4-28' WHERE `id` = 20000000（注：存在该 id 值的记录）

不建索引的情况下：

> 时间: 0.01s

仅创建索引（`time`）的情况下：

> 时间: 0.01s

同时创建索引（`time`）和索引（`time`, `a_id`）的情况下：

> 时间: 0.01s

虽然在 INSERT / UPDATE / DELETE 时数据库会更新索引，但从实测数据来看，索引对其效率的影响可忽略不计。

一些误区

“in 语法效率很低”?

in 语法也是应用索引的，网传 in 会比一个一个 WHERE OR 要慢得多的说法是不靠谱的。in 主键和 in 索引同理。

另外：

对于字符串类型，LIKE '%abc%' 是不能应用索引的，但 LIKE 'abc%' 可以。更多关于字符串类型的索引，请查阅全文索引（FULLTEXT）。

索引的字段是可以指定长度的，类似字符串索引指定前面若干唯一字符就可以优化效率。

本文系个人实践总结，欢迎批评指正！

EF 提供一个查询 SQL 日志的属性：

DbContext.Database.Log

该属性是一个委托。

最简单的用法是直接输出到控制台：

DbContext.Database.Log = Console.WriteLine;

WebFrom 中可以输出到页面：

DbContext.Database.Log = Response.Write;

该委托可以带一个参数，利用它可以输出简单格式化的日志信息：

DbContext.Database.Log = (sql) =>
{
    Console.WriteLine("查询开始");
    Console.WriteLine(sql);
    Console.WriteLine("查询结束");
};

上面是直接输出到控制台或页面，当然也可以保存到变量：

string s = "";
DbContext.Database.Log = (sql) =>
{
    s += sql;
};

当然还有更强大更广泛的使用方式，有兴趣可以参阅 Jeffcky 的文章。

首先要有个工行U盾，一台手机。

苹果用户在 App Store 中搜索 中国工商银行 和 工商银行通用U盾。

安卓用户从 m.icbc.com.cn 网站下载安装客户端。

以 iPhone 为例：

打开工行U盾 App，选择U盾厂商（我的是“天地融”，无法确定的可以在此查询）

把U盾插入手机的耳机孔，状态显示“已连接”

此时点击“查看证书”提示未安装证书

打开中国工商银行 App，进入：我的 - 安全中心 - 支付管理 - 安全介质管理 - U盾证书下载

依照提示安装证书

现在可以愉快地大额转账啦！