默认端口带来安全隐患，建议更改为 50000-60000 之间的端口号。
Windows 远程桌面（RDP）(3389)
在 Windows 防火墙中放行新端口：在“入站规则”中找到“Open RDP Port 3389”复制并粘贴该规则，修改端口和名称。
若没有这个规则：新建规则 - 端口 - TCP - 特定本地端口（填写新的端口号）- 允许连接 - 名称
如有其它防火墙或安全组也一并配置（如阿里云 ECS 的安全组）
打开注册表（regedit），展开到：HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Terminal Server\WinStations\RDP-Tcp，右侧双击“PortNumber”切换到“十进制”，将 3389 改为新端口号
重启生效
在防火墙和安全组中禁止原默认端口
SSH (22) 之 CentOS
从阿里云控制台登录服务器（如果未设置 root 密码则先设置），直接跳到第 4 步
在外部防火墙中放行新的端口号（如阿里云 ECS 的安全组）
在内部防火墙中放行新的端口号（如 firewalld 或 iptables），使用宝塔面板的直接在面板“安全”页面设置即可
打开 SSH 配置文件
sudo vi /etc/ssh/sshd_config找到并编辑 Port 行的端口号并启用，改为其它端口号
#Port 22重新加载使生效
sudo systemctl reload sshd在防火墙和安全组中禁止原默认端口
建议使用 SSH 密钥对代替传统账号密码登录
FTP (21) 之 FileZilla Server Windows 版
一般地，在 Windows Defender 防火墙中是以添加应用 filezilla-server.exe 的方式允许的，所以不需要更改端口。如果以端口方式允许的，那么在入站规则中允许新的端口。
如有其它防火墙或安全组也一并配置（如阿里云 ECS 的安全组）
打开 Administer FileZilla Server，打开菜单 - Server - Configure - Server listeners，右侧窗口中将 Port 改为新端口（强烈建议将 Protocol 改为“Require explicit FTP over TLS”，即禁止 FTP 协议，改为使用 FTPS 协议）
从防火墙和安全组移除 21 端口
FTP (21) 之 Pure-Ftpd（宝塔面板）
在防火墙中放行新的端口号（如阿里云 ECS 的安全组）
进入宝塔面板，打开“安全”，添加端口规则 TCP
在宝塔面板中进入软件商店，找到 Pure-Ftpd 并打开，切换到“配置修改”，搜索“Bind”，删除开头的“#”，将端口号 21 改为新端口号，保存（强烈建议将 TLS 项改为 2，即禁止 FTP 协议，仅允许 FTPS 协议）
切换到“服务”选项卡，点击“重启”
从防火墙和安全组移除 21 端口
MySQL (3306) 之阿里云云数据库 RDS MySQL 版
打开控制台 RDS 实例页，左侧菜单点击“白名单与安全组”，切换到“安全组”查看正在使用的安全组ID
（若使用了安全组）打开控制台 ECS 首页，左侧菜单点击“安全组”，找到这个安全组，放行新的端口
打开控制台 RDS 实例页，左侧菜单点击“数据库连接”，点击“修改连接地址”，在弹出框中修改端口
从防火墙和安全组移除原端口（确保没有其它实例正在使用此端口）
PolarDB (3306)
打开控制台 PolarDB 集群实例页，左侧菜单点击“集群白名单”，切换到“安全组”查看正在使用的安全组ID
（若使用了安全组）打开控制台 ECS 首页，左侧菜单点击“安全组”，找到这个安全组，放行新的端口
打开控制台 PolarDB 集群实例页，左侧菜单点击“基本信息”，点击“主地址”和“集群地址”的“配置”，在“网线信息”中点击“更多”更改端口
从防火墙和安全组移除原端口（确保没有其它实例正在使用此端口）
MSSQL (1433) 之阿里云云数据库 RDS SQL Server 版
打开控制台 RDS 实例页，左侧菜单点击“白名单与安全组”，切换到“安全组”查看正在使用的安全组ID
（若使用了安全组）打开控制台 ECS 首页，左侧菜单点击“安全组”，找到这个安全组，放行新的端口
打开控制台 RDS 实例页，左侧菜单点击“数据库连接”，点击“修改连接地址”，在弹出框中修改端口
从防火墙和安全组移除原端口（确保没有其它实例正在使用此端口）
Redis (6379) 之阿里云云数据库 Redis 版
打开控制台 Redis 实例页，左侧菜单点击“白名单设置”，切换到“安全组”查看正在使用的安全组ID
（若使用了安全组）打开控制台 ECS 首页，左侧菜单点击“安全组”，找到这个安全组，放行新的端口
打开控制台 Redis 实例页，在“连接信息”中点击“修改连接地址”，在弹出框中修改端口
从防火墙和安全组移除原端口（确保没有其它实例正在使用此端口）
宝塔面板 (8888)
在防火墙中放行新的端口号（如阿里云 ECS 的安全组），或直接在私网其它 ECS 上的浏览器上直接访问原 8888 端口的地址
进入宝塔面板，打开面板设置，切换到“安全设置”页，找到“面板端口”，点击“设置”
在防火墙和安全组中禁止原默认端口
IIS 管理服务（Web 部署）(8172)
在 Windows 防火墙中放行新端口：在“入站规则”中找到“Web 管理服务(HTTP 流量入站)”因其为预定义规则且复制也无法修改，所以按其设置新建一个，并指定新的端口。
如有其它防火墙或安全组也一并配置（如阿里云 ECS 的安全组）
打开 IIS 管理器 - 管理服务，右侧停止，左侧修改端口，右侧应用、启动
VS 中发布配置修改“服务器(E)”项添加端口（域名:端口），第一次连接接受证书
在防火墙和安全组中禁止原默认端口
方法一：
在 DbContext.cs 文件中找到 OnConfiguring 方法，添加代码：
#if DEBUG
optionsBuilder.EnableSensitiveDataLogging();
optionsBuilder.LogTo(Console.WriteLine); // 输出日志到控制台
//optionsBuilder.LogTo(message => Debug.WriteLine(message)); // 输出日志到“输出”窗口
#endif搞定。
若原来是 => 形式的，改为 { } 形式写法即可。
方法二：使用 Logging
打开 DbContext 文件，添加
using Microsoft.Extensions.Logging;
using Microsoft.Extensions.Logging.Debug;将
optionsBuilder.UseMySql替换为
optionsBuilder.UseLoggerFactory(MyLoggerFactory).UseMySql添加方法
public static readonly LoggerFactory MyLoggerFactory = new LoggerFactory(new[] {
new DebugLoggerProvider()
});即可在“输出”窗口看到生成的 SQL 语句了。
Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql 升级到 7.0 后出现：
System.InvalidOperationException:“The 'sbyte' property could not be mapped to the database type 'tinyint(1)' because the database provider does not support mapping 'sbyte' properties to 'tinyint(1)' columns. Consider mapping to a different database type or converting the property value to a type supported by the database using a value converter. See https://aka.ms/efcore-docs-value-converters for more information. Alternately, exclude the property from the model using the '[NotMapped]' attribute or by using 'EntityTypeBuilder.Ignore' in 'OnModelCreating'.”
对比 6.0 生成的 DbContext.cs 发现缺少了 UseLoggerFactory，按旧版修改即可。
找到 OnConfiguring 方法，上方插入：
public static readonly LoggerFactory MyLoggerFactory = new LoggerFactory(new[] {
new DebugLoggerProvider()
});在 OnConfiguring 方法中将：
optionsBuilder.UseMySql("连接字符串");改为：
optionsBuilder.UseLoggerFactory(MyLoggerFactory).UseMySql("连接字符串");论坛出现动态页面打开或刷新非常慢（超过半分钟），甚至打不开，该页无法显示，502 Bad Gateway 等情况，TTFB 计时需要好几秒。
切换 nginx 版本、php 版本 等均无效果，甚至购买新的 ECS 重新搭建环境也是效果甚微。
最终在阿里云 RDS 管理中，手动主备库切换，问题得以解决。
因此大概率是原主库有问题（有损坏的表需要修复或锁等情况）。
查询故障时间段的慢 SQL，发现某表的锁等待时间特别长，不知道是不是这个表的原因导致的。
次日，提交工单得到回复是原主库（现备库）会自动修复，经再次主备库切换测试得到了肯定的结果。
再次日，又遇到同样的打开慢的情况，这次直接找到慢 SQL 中锁等待时间较长的表，优化（OPTIMIZE TABLE）（虽然是 InnoDB），立刻解决了问题。
开发环境正常，发布到 IIS 报错
Could not load file or assembly 'Microsoft.EntityFrameworkCore.Relational, Version=6.0.x.0, Culture=neutral, PublicKeyToken=adb9793829ddae60'. 系统找不到指定的文件。
尝试在 UI 层安装 Pomelo.EntityFrameworkCore.MySql 无果。
最终，在发布时文件发布选项中，去掉“启用 ReadyToRun 编译”就正常了。
当然这种情况不是在所有启用了 ReadyToRun 编译的项目中遇到，但该项目改为不启用 ReadyToRun 后恢复正常了，原因暂时未知。
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;
namespace xxx.xxx.xxx.Controllers
{
public class DiscuzTinyintViewerController : Controller
{
public IActionResult Index()
{
using var context = new Data.xxx.xxxContext();
var conn = context.Database.GetDbConnection();
conn.Open();
using var cmd = conn.CreateCommand();
cmd.CommandText = "SELECT `TABLE_NAME` FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE();";
Dictionary<string, List<FieldType>?> tables = new();
using var r = cmd.ExecuteReader();
while (r.Read())
{
tables.Add((string)r["TABLE_NAME"], null);
}
conn.Close();
foreach (var table in tables)
{
var conn2 = context.Database.GetDbConnection();
conn2.Open();
using var cmd2 = conn2.CreateCommand();
cmd2.CommandText = "DESCRIBE " + table.Key;
using var r2 = cmd2.ExecuteReader();
List<FieldType> fields = new();
while (r2.Read())
{
if (((string)r2[1]).Contains("tinyint(1)"))
{
fields.Add(new()
{
Field = (string)r2[0],
Type = (string)r2[1],
Null = (string)r2[2],
});
}
}
conn2.Close();
tables[table.Key] = fields;
}
foreach (var table in tables)
{
foreach (var f in table.Value)
{
var conn3 = context.Database.GetDbConnection();
conn3.Open();
using var cmd3 = conn3.CreateCommand();
cmd3.CommandText = $"SELECT {f.Field} as F, COUNT({f.Field}) as C FROM {table.Key} GROUP BY {f.Field}";
using var r3 = cmd3.ExecuteReader();
List<FieldType.ValueCount> vs = new();
while (r3.Read())
{
vs.Add(new() { Value = Convert.ToString(r3["F"]), Count = Convert.ToInt32(r3["C"]) });
}
conn3.Close();
f.groupedValuesCount = vs;
}
}
return Json(tables.Where(c => c.Value != null && c.Value.Count > 0));
}
private class FieldType
{
public string Field { get; set; }
public string Type { get; set; }
public string Null { get; set; }
public List<ValueCount> groupedValuesCount { get; set; }
public class ValueCount
{
public string Value { get; set; }
public int Count { get; set; }
}
public string RecommendedType
{
get
{
if (groupedValuesCount == null || groupedValuesCount.Count < 2)
{
return "无建议";
}
else if (groupedValuesCount.Count == 2 && groupedValuesCount.Any(c => c.Value == "0") && groupedValuesCount.Any(c => c.Value == "1"))
{
return "bool" + (Null == "YES" ? "?" : "");
}
else
{
return "sbyte" + (Null == "YES" ? "?" : "");
}
}
}
}
}
}[{
"key": "pre_forum_post",
"value": [{
"field": "first",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1395501
}, {
"value": "1",
"count": 179216
}],
"recommendedType": "bool"
}, {
"field": "invisible",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "-5",
"count": 9457
}, {
"value": "-3",
"count": 1412
}, {
"value": "-2",
"count": 1122
}, {
"value": "-1",
"count": 402415
}, {
"value": "0",
"count": 1160308
}, {
"value": "1",
"count": 3
}],
"recommendedType": "sbyte"
}, {
"field": "anonymous",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1574690
}, {
"value": "1",
"count": 27
}],
"recommendedType": "bool"
}, {
"field": "usesig",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 162487
}, {
"value": "1",
"count": 1412230
}],
"recommendedType": "bool"
}, {
"field": "htmlon",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1574622
}, {
"value": "1",
"count": 95
}],
"recommendedType": "bool"
}, {
"field": "bbcodeoff",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "-1",
"count": 935448
}, {
"value": "0",
"count": 639229
}, {
"value": "1",
"count": 40
}],
"recommendedType": "sbyte"
}, {
"field": "smileyoff",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "-1",
"count": 1359482
}, {
"value": "0",
"count": 215186
}, {
"value": "1",
"count": 49
}],
"recommendedType": "sbyte"
}, {
"field": "parseurloff",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1572844
}, {
"value": "1",
"count": 1873
}],
"recommendedType": "bool"
}, {
"field": "attachment",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1535635
}, {
"value": "1",
"count": 2485
}, {
"value": "2",
"count": 36597
}],
"recommendedType": "sbyte"
}, {
"field": "comment",
"type": "tinyint(1)",
"null": "NO",
"groupedValuesCount": [{
"value": "0",
"count": 1569146
}, {
"value": "1",
"count": 5571
}],
"recommendedType": "bool"
}]
}]测试表数据量 152 万条，测试跳过 100 万取 10 条。
测试一：直接使用 limit 跳过 1000000 取 10，耗时 2.4s；
SELECT *
FROM `pre_forum_post`
ORDER BY `pid`
LIMIT 1000000, 10
> OK
> 时间: 2.394s测试二：先使用 limit 跳过 1000000 取 1，再使用配合 where 条件，使用 limit 取 10，耗时 0.2s。
SELECT *
FROM `pre_forum_post`
WHERE `pid` >= (
SELECT `pid`
FROM `pre_forum_post`
ORDER BY `pid`
LIMIT 1000000, 1
)
ORDER BY `pid`
LIMIT 10
> OK
> 时间: 0.207s两次测试耗时相差约 10 倍。测试取 100 条或取 1 条，耗时都相差约 10 倍。
但若测试跳过条数较小时，测试一效率更高，因此应按照项目的实际需要选择适当的查询方法。
如果您想在 MySQL / SQL Server 等数据库的所有表的所有字段中搜索文本字符串，您可以使用 Navicat 非常轻松地完成此操作。以下是搜索每个数据库表的步骤。
1) 打开 Navicat，在菜单中选择：工具 - 在数据库或模式中查找...
2) 转到搜索表单
如图所示，你会看到一个看起来像这样的表单：
现在您所要做的就是填写您的搜索条件。
3) 按“查找”并浏览结果
完成这些操作后，只需按“查找”按钮，稍等片刻，然后浏览结果即可。此图显示了结果的样子：
当您双击“查找结果”中的一个表时，Navicat 将向您显示相关结果。
概括
总而言之，如果您需要在整个 MySQL 数据库及其所有表中搜索字符串，这种方法对我来说效果很好。
private static List<string> GetTableNames(DbContext context)
{
context.Database.OpenConnection();
var connection = context.Database.GetDbConnection();
using var command = connection.CreateCommand();
command.CommandText = @"SELECT `TABLE_NAME`
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE();";
var tableNames = new List<string>();
using var reader = command.ExecuteReader();
while (reader.Read())
{
tableNames.Add((string)reader["TABLE_NAME"]);
}
return tableNames;
}如果您想在 MySQL 数据库的所有表的所有字段中搜索文本字符串，您可以使用 phpMyAdmin 非常轻松地完成此操作。以下是搜索每个 MySQL / MariaDB 数据库表的步骤。
1) 选择所需的数据库
第一步是选择要搜索的数据库。不要选择表格，只需选择要搜索的数据库。（如果您选择一个表格，您将在第 2 步中获得不同的搜索表单。）
在这张图片中，我展示了我想搜索一个名为 db_bbs2021 的数据库：
2) 转到搜索表单
如图所示，然后您要单击 phpMyAdmin“搜索”选项卡。当你这样做时，你会看到一个看起来像这样的表单：
现在您所要做的就是填写您的搜索条件。
3) 填写您的搜索条件
在我的例子中，我想搜索字符串“xoyozo”，我想查看每个 MySQL 数据库表，所以我将该字符串放在“要搜索的内容”字段中，然后选择每个数据库表：
4) 按“执行”并浏览结果
完成这些操作后，只需按“执行”按钮，稍等片刻，然后浏览结果即可。此图显示了结果的样子：
结果中显示“浏览”和“删除”链接的任何行都表示在该数据库表中找到了搜索字符串。当您单击浏览时，phpMyAdmin 将向您显示相关结果。
概括
总而言之，如果您需要在整个 MySQL 数据库及其所有表中搜索字符串，这种方法对我来说效果很好。
缺点
若数据库尺寸过大或服务器配置较低，在执行过程中可能会出现
