MySQL索引分析和优化（转） 索引用来快速地寻找那些具有特定值的记录，所有MySQL索引都以B-树的形式保存。如果没有索引，执行查询时MySQL必须从第一个记录开始扫描整个表的所有记 录，直至找到符合要求的记录。表里面的记录数量越多，这个操作的代价就越高。如 果作为搜索条件的列上已经创建了索引，MySQL无需扫描任何记录即可迅速得到目标记录所在的位置。如果表有1000个记录，通过索引查找 记录至少要比顺序扫描记录快100倍,个人感觉快100倍有点夸张。 假设我们创建了一 个名为people的表 CREATE TABLE people ( peopleid SMALLINT NOT NULL, name CHAR(50) NOT NULL ); 创建完后，我 们随机把1000个不同name值插入到people表。 可以看到，在数据文件中name列没有任何明确的次序。如果我们创建了name列的索 引，MySQL将在索引中排序name列。 对于索引中的每一 项，MySQL在内部为它保存一个数据文件中实际记录所在位置的“指针”。因此，如果我们要查找name等于“Mike”记录的 peopleid（SQL命令为“SELECT peopleid FROM people WHERE name=’Mike’;”），MySQL能够在name的索引中查找“Mike”值，然后直接转到 数据文件中相应的行，准确地返回该行的 peopleid（999）。在这个过程中，MySQL只需处理一个行就可以返回结果。如果没有“name”列的索引， MySQL要扫描数据文件中的所 有记录，即1000个记录！显然，需要MySQL处理的记录数量越少，则它完成任务的速度就越快。 索引的类型 普通索引 这是最基本的索引类型，而且它没 有唯一性之类的限制。普通索引可以通过以下几种方式创建 创建索引，例如CREATE INDEX <索引的名字>; ON tablename (列的列表); 修改表，例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX [索引的名字] (列的列表); 创建表的时候指定索引，例如CREATE TABLE tablename [...]
字符描述： \：将下一个字符标记为特殊字符或字面值。例如”n”与字符”n”匹配。”\n”与换行符匹配。序列”\\”与”\”匹配，”\(“与”(“匹配。 ^ ：匹配输入的开始位置。 $ ：匹配输入的结尾。 * ：匹配前一个字符零次或几次。例如，”zo*”可以匹配”z”、”zoo”。 + ：匹配前一个字符一次或多次。例如，”zo+”可以匹配”zoo”,但不匹配”z”。 ? ：匹配前一个字符零次或一次。例如，”a?ve?”可以匹配”never”中的”ve”。 .： 匹配换行符以外的任何字符。 (pattern) 与模式匹配并记住匹配。匹配的子字符串可以从作为结果的 Matches 集合中使用 Item [0]…[n]取得。如果要匹配括号字符(和 )，可使用”\(” 或 “\)”。 x|y：匹配 x 或 y。例如 “z|food” 可匹配 “z” 或 “food”。”(z|f)ood” 匹配 “zoo” 或 “food”。 {n}：n 为非负的整数。匹配恰好n次。例如，”o{2}” 不能与 “Bob 中的 “o” 匹配，但是可以与”foooood”中的前两个o匹配。 {n,} ：n 为非负的整数。匹配至少n次。例如，”o{2,}”不匹配”Bob”中的”o”，但是匹配”foooood”中所有的o。”o{1,}”等价 于”o+”。”o{0,}”等价于”o*”。 {n,m} ：m 和 n 为非负的整数。匹配至少 n 次，至多 m [...]
function gb2312(key) { var r = “”; for(var i=0;i<key.length;i++) { var t = key.charCodeAt(i); if(t>=0x4e00 || t==0x300A || t==0x300B) { try { execScript(“ascCode=hex(asc(\”"+key.charAt(i)+”\”))”, “vbscript”); r += ascCode.replace(/(.{2})/g, “%$1″); } catch(e) {} } else{r += escape(key.charAt(i))} } return r; }
模式修正符 模式修正符 — 解说正则表达式模式中使用的修正符 说明 下面列出了当前在 PCRE 中可能使用的修正符。括号中是这些修正符的内部 PCRE 名。修正符中的空格和换行被忽略，其它字符会导致错误。 i (PCRE_CASELESS) 如果设定此修正符，模式中的字符将同时匹配大小写字母。 m（PCRE_MULTILINE） 默 认情况下，PCRE 将目标字符串作为单一的一“行”字符所组成的（甚至其中包含有换行符也是如此）。“行起始”元字符（^）仅仅匹配字符串的起始，“行结束”元字符（$）仅 仅匹配字符串的结束，或者最后一个字符是换行符时其前面（除非设定了 D 修正符）。这和 Perl 是一样的。 当设定了此修正符，“行 起始”和“行结束”除了匹配整个字符串开头和结束外，还分别匹配其中的换行符的之后和之前。这和 Perl 的 /m 修正符是等效的。如果目标字符串中没有“\n”字符或者模式中没有 ^ 或 $，则设定此修正符没有任何效果。 s（PCRE_DOTALL） 如 果设定了此修正符，模式中的圆点元字符（.）匹配所有的字符，包括换行符。没有此设定的话，则不包括换行符。这和 Perl 的 /s 修正符是等效的。排除字符类例如 [^a] 总是匹配换行符的，无论是否设定了此修正符。 x（PCRE_EXTENDED） 如果 设定了此修正符，模式中的空白字符除了被转义的或在字符类中的以外完全被忽略，在未转义的字符类之外的 # 以及下一个换行符之间的所有字符，包括两头，也都被忽略。这和 Perl 的 /x 修正符是等效的，使得可以在复杂的模式中加入注释。然而注意，这仅适用于数据字符。空白字符可能永远不会出现于模式中的特殊字符序列，例如引入条件子模式 的序列 (?( 中间。 e 如果设定了此修正符，preg_replace() 在替换字符串中对逆向引用作正常的替换，将其作为 [...]
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近期研究一些突破验证码方面的知识,记录下来。一方面算是对这几天学习知识的总结帮助自己理解；另一方面希望对研究 这方面的技术同学有所帮助；另外也希望引起网站管理者的注意，在提供验证码时多些考虑进去。由于刚刚接触这方面的知识，理解比较浅显，有错误再所难免，欢 迎拍砖。
filter:alpha(opacity=50);
/* IE */
-moz-opacity:0.5;
/* Moz + FF */
opacity: 0.5;
/* 支持CSS3的浏览器（FF 1.5也支持）*/
聚集索引和非聚集索引的根本区别是表记录的排列顺序和与索引的排列顺序是否一致，聚集索引表记录的排列顺序与索引的排列顺序一致，优点是查询速度快，因为一旦具有第一个索引值的纪录被找到，具有连续索引值的记录也一定物理的紧跟其后。 聚集索引的缺点是对表进行修改速度较慢，这是为了保持表中的记录的物理顺序与索引的顺序一致，而把记录插入到数据页的相应位置，必须在数据页中进行数据重排，降低了执行速度。建议使用聚集索引的场合为： a.此列包含有限数目的不同值； b.查询的结果返回一个区间的值； c.查询的结果返回某值相同的大量结果集。 非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序，但记录的物理顺序和索引的顺序不一致，聚集索引和非聚集索引都采用了B+树的结构，但非聚集索引的叶子层并不与实际的数据页相重叠，而采用叶子层包含一个指向表中的记录在数据页中的指针的方式。非聚集索引比聚集索引层次多，添加记录不会引起数据顺序的重组。建议使用非聚集索引的场合为： a.此列包含了大量数目不同的值； b.查询的结束返回的是少量的结果集； c.order by 子句中使用了该列。
通过命令 netstat -tnl 可以查看当前服务器打开了哪些端口 [root@localhost ~]# netstat -tnl Active Internet connections (only servers) Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign Address State tcp 0 0 0.0.0.0:3306 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 0.0.0.0:111 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 0.0.0.0:10000 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 127.0.0.1:631 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 127.0.0.1:25 0.0.0.0:* LISTEN tcp 0 0 :::80 [...]