sql2005 HashBytes 加密函数
在做项目的时候,在sql中使用了hashbytes函数,运用md5算法去加密一密码。
有关函数HashBytes请参考:在做项目的时候,在sql中使用了hashbytes函数,运用md5算法去加密一密码。代码如下
DECLARE @psw (20)
SET @psw = 'admin'
SELECT hashbytes('md5',@psw)
输出结果:0x19A2854144B63A8F7617A6F225019B12 前面的 0x 是16进制的意思。
现在改变一下变量@psw的类型
DECLARE @psw varchar(20)
SET @psw = 'admin'
SELECT hashbytes('md5',@psw)
输出结果:0x21232F297A57A5A743894A0E4A801FC3
数据类型的不同得到了不同结果。

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Les capacités de recherche en texte intégral d'InNODB sont très puissantes, ce qui peut considérablement améliorer l'efficacité de la requête de la base de données et la capacité de traiter de grandes quantités de données de texte. 1) INNODB implémente la recherche de texte intégral via l'indexation inversée, prenant en charge les requêtes de recherche de base et avancées. 2) Utilisez la correspondance et contre les mots clés pour rechercher, prendre en charge le mode booléen et la recherche de phrases. 3) Les méthodes d'optimisation incluent l'utilisation de la technologie de segmentation des mots, la reconstruction périodique des index et l'ajustement de la taille du cache pour améliorer les performances et la précision.

L'article discute de l'utilisation de l'instruction ALTER TABLE de MySQL pour modifier les tables, notamment en ajoutant / abandon les colonnes, en renommant des tables / colonnes et en modifiant les types de données de colonne.

Oui, MySQL peut être installé sur Windows 7, et bien que Microsoft ait cessé de prendre en charge Windows 7, MySQL est toujours compatible avec lui. Cependant, les points suivants doivent être notés lors du processus d'installation: téléchargez le programme d'installation MySQL pour Windows. Sélectionnez la version appropriée de MySQL (communauté ou entreprise). Sélectionnez le répertoire d'installation et le jeu de caractères appropriés pendant le processus d'installation. Définissez le mot de passe de l'utilisateur racine et gardez-le correctement. Connectez-vous à la base de données pour les tests. Notez les problèmes de compatibilité et de sécurité sur Windows 7, et il est recommandé de passer à un système d'exploitation pris en charge.

La numérisation complète de la table peut être plus rapide dans MySQL que l'utilisation d'index. Les cas spécifiques comprennent: 1) le volume de données est petit; 2) Lorsque la requête renvoie une grande quantité de données; 3) Lorsque la colonne d'index n'est pas très sélective; 4) Lorsque la requête complexe. En analysant les plans de requête, en optimisant les index, en évitant le sur-index et en maintenant régulièrement des tables, vous pouvez faire les meilleurs choix dans les applications pratiques.

L'article discute de la configuration du cryptage SSL / TLS pour MySQL, y compris la génération et la vérification de certificat. Le problème principal est d'utiliser les implications de sécurité des certificats auto-signés. [Compte de caractère: 159]

L'article traite des outils de GUI MySQL populaires comme MySQL Workbench et PhpMyAdmin, en comparant leurs fonctionnalités et leur pertinence pour les débutants et les utilisateurs avancés. [159 caractères]

La différence entre l'index cluster et l'index non cluster est: 1. Index en cluster stocke les lignes de données dans la structure d'index, ce qui convient à la requête par clé et plage primaire. 2. L'index non clumpant stocke les valeurs de clé d'index et les pointeurs vers les lignes de données, et convient aux requêtes de colonne de clés non primaires.

L'article traite des stratégies pour gérer de grands ensembles de données dans MySQL, y compris le partitionnement, la rupture, l'indexation et l'optimisation des requêtes.
