По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Прежде чем приступить к изучению виртуальной локальной сети (VLAN), необходимо иметь определенное представление о локальной сети. Локальную сеть можно рассмотреть с двух сторон. С одной стороны, локальная сеть это все пользовательские устройства, серверы, коммутаторы, маршрутизаторы, кабели и точки беспроводного доступа, расположенные в одном месте. С другой стороны, в более узком понимании определения локальной сети, позволяет нам освоить концепцию виртуальной локальной сети: локальная сеть включает все устройства в одном широковещательном домене.
p>
Широковещательный домен это устройства, подключенные к локальной сети, таким образом, что, когда одно из устройств отправляет широковещательный кадр, все остальные устройства получают копию этого кадра. Таким образом, понятие локальной сети и широковещательного домена является практически одинаковым.
Коммутатор, с настройками по умолчанию, считает, что все его интерфейсы находятся в одном широковещательном домене. То есть, когда широковещательный кадр приходит на один конкретный порт коммутатора, устройство пересылает этот широковещательный кадр на все остальные свои порты. В связи с таким принципом работы коммутатора, чтобы создать два разных широковещательных домена, придется купить два разных коммутатора для локальной сети Ethernet, как показано на рисунке:
Показаны два домена: домен 1 (подсеть 1) и домен 2 (подсеть 2). В первом домене два компьютера, а именно ПК1 и ПК2, подключены к коммутатору SW1 для создания широковещательного домена 1. Аналогично, во втором домене два компьютера, а именно ПК3 и ПК4, подключены к коммутатору SW2 для создания широковещательного домена 2.
Используя два VLAN’а, можно организовать те же две сети, что изображены на рисунке 1- создать два широковещательных домена с помощью одного коммутатора. С VLAN’нами коммутатор может настроить некоторые интерфейсы в один широковещательный домен, а некоторые в другой, создавая несколько широковещательных доменов. Эти отдельные широковещательные домены, созданные коммутатором, называются виртуальными локальными сетями (VLAN).
Рисунок ниже демонстрирует использование одного коммутатора для создания двух VLAN’ов, рассматривая порты в каждом VLAN’е как полностью самостоятельные. Коммутатор никогда не перешлет кадр, отправленный ПК1 (VLAN 1) либо ПК3 либо ПК4 (VLAN 2).
Из рисунка мы видим, что используется один коммутатор для нескольких широковещательных доменов. Из широковещательного домена 1 (подсеть 1) две системы ПК1 и ПК2 подключены к коммутатору SW1. Из широковещательного домена 2 (подсеть 2) к коммутатору SW1 подключены две системы ПК3 и ПК4.
Проектирование локальных сетей кампуса с использованием большего количества VLAN’ов, в каждом из которых используется минимальное количество коммутационного оборудования, часто помогает улучшить локальную сеть во многих отношениях. Например, широковещательная передача, отправленная одним узлом во VLAN1, будет приниматься и обрабатываться всеми другими узлами этого VLAN1-но не узлами из другого VLAN. Чем меньше посторонних узлов в сети получают широковещательные кадры, тем выше безопасность локальной сети.
Это всего лишь несколько причин для разделения хостов на разные VLAN. В следующем списке перечислены наиболее распространенные причины, по которым следует создавать VLAN’ны:
Чтобы уменьшить нагрузку на процессор на каждом устройстве; повышение производительности узла, путем уменьшения числа устройств, которые принимают каждый широковещательный кадр;
Повысить уровень безопасности за счет уменьшения числа хостов, получающих копии кадров, которые коммутаторы отправляют (broadcasts, multicasts, and unknown unicasts);
Повышение безопасности хостов за счет применения различных политик безопасности для каждого VLAN;
Создание подразделений, группирующих пользователей по отделам или группам, которые работают вместе, а не по физическому местоположению;
Уменьшение нагрузки для протокола связующего дерева (STP) путем ограничения VLAN одним коммутатором доступа.
Нужно просмотреть текст внутри двоичного файла или файла данных? Команда Linux strings извлечет и выведет на терминал биты текста, которые называются "строками".
Linux полон команд, которые могут выглядеть как решения в поисках проблем. Команда strings одна из них. Так, зачем же она нужна? Есть ли похожая команда, которая перечисляет строки для печати из двоичного файла?
Давайте вернемся назад. Двоичные файлы, такие как программные файлы, могут содержать строки читаемого человеком текста. Но как мы их видим? Если использовать cat или less, то, скорее всего, зависнет окно терминала. Программы, предназначенные для работы с текстовыми файлами, не могу обрабатывать исполняемые файлы, содержащие непечатаемые символы.
Большая часть данных в двоичном файле нечитабельна и не могут быть выведены в окно терминала каким-либо образом, так как нет знаков или стандартных символов для представления двоичных значений, которые не соответствуют буквенно-цифровым символам, знакам пунктуации или пробелам. В совокупности они называются "печатаемыми" символами. Остальные - "непечатаемые" символы.
Поэтому попытка просмотра или поиска текстовых строк в двоичном файле или файле данных является проблемой. И вот здесь на помощь спешит strings. Он извлекает строки печатаемых символов из файлов, чтобы другие команды могли использовать эти строки без необходимости контактировать с непечатаемыми символами.
Использование команды strings
На самом деле нет ничего сложного в этой команде: просто передаем команде название файла.
Как пример, мы попробуем просмотреть содержимое исполняемого файла jibber с помощью strings.
strings jibber
На скриншоте ниже список строк, извлечённых из указанного файла:
Установка минимальной длины строки
По умолчанию, команда strings ищет строки, содержащие четыре и более символов. Чтобы изменить значение по умолчанию используется ключ –n.
Имейте ввиду, что чем короче минимальная длина, тем больше шансов получить на выводе бесполезного материала.
Некоторые двоичные значения имеют то же числовое значение, что и значение, представляющее печатаемый символ. Если два из этих числовых значений находятся рядом в файле, а минимальная длина, равна двум, эти байты будут отображаться как строки.
Чтобы установить длину строки равной двум, используйте следующую команду:
strings -n 2 jibber
Теперь у нас на выводе есть строки, длина который равна двум и более символам. Учтите, что пробел тоже считается печатаемым символом.
Ограничение вывода команды strings командой less
Чтобы ограничить объем выведенной информации вывод команды strings можно передать команде less, а затем прокруткой просматривать всю информацию:
strings jibber | less
Теперь мы видим список, выводимый командой less, где начало списка отображено первым:
Использование strings с файлами объектов
Обычно исходный код программ компилируется в файлы объектов. Они в свою очередь связаны с файлами библиотек, чтобы создать исполняемый файл. У нас есть файл объектов jibber, давайте посмотрим, что в нем:
jibber.o | less
Данные выводятся в таблице по 8 колонок, каждая из строк которой заканчивается на букву “H”. В данном примере у нас SQL запрос.
Но если прокрутить ниже, то можно заметить, что форматирование не относится ко всему файлу.
Думаю, интересно видеть разницу между текстовыми строками файла объектов и конечного исполняемого файла.
Поиск в конкретной области файла
Скомпилированные программы имеют различные области, которые используются для хранения текста. По умолчанию, strings ищет текст во всем файле. Это так же, как если бы вы использовали параметр -a (all). Для поиска строк только в инициализированных, загруженных разделах данных в файле используйте параметр -d (data).
strings -d jibber | less
Если нет особой причины, то вполне можно обойтись значением по умолчанию.
Вывод номера строки
Иногда бывает необходимо узнать точное смещение, расположение строки в файле. В этом нам поможет ключ –o (offset).
strings -o parse_phrases | less
В данном случае номера строки показаны в восьмеричной системе.
Для получения значений в других системах исчисления, достаточно использовать опцию –t, а затем передать нужный ключ: d (десятичная система), x (шестнадцатеричная) или o (восьмеричная). Опция –t с ключом o равнозначна запуску команды strings с ключом –o.
strings -t d parse_phrases | less
Теперь номера строк показаны в десятичной системе:
strings -t x parse_phrases | less
А тут в шестнадцатеричной:
Вывод управляющих символов
Команда strings принимает знаки табуляции и пробела, как часть строки, игнорируя при этом символ начала новой строки - /r или возврата каретки - /r. Чтобы включить их отображение нужно добавить ключ –w.
strings -w add_data | less
Ниже мы видим пустую строку. Это результат работы управляющих символов: либо символа новой строки, либо символ возврата каретки.
Мы не ограничены только файлами
Мы можем использовать строки с любым, что есть или может создать поток байтов.
С помощью этой команды мы можем просмотреть содержимое оперативной памяти (RAM) нашего компьютера.
Нам нужно использовать >sudo, потому что мы получаем доступ /dev/mem. Это символьного файл устройства, в котором хранится изображение оперативной памяти компьютера.
sudo strings /dev/mem | less
В списке не все содержимое оперативной памяти, а лишь то, что команда strings смогла извлечь.
Поиск нескольких файлов сразу
Маски можно использовать для выбора групп файлов для поиска. Символ * обозначает нуль и больше символов, а символ «?» означает любой отдельный символ. Можно также указать в командной строке множество имен файлов.
Мы будем использовать маску для поиска всех исполняемых файлов в каталоге /bin. Поскольку список будет содержать результаты из многих файлов, будет использоваться параметр -f (имя файла). Имя файла будет напечатано в начале каждой строки. Затем можно просмотреть файл, в котором была найдена данная строка.
Затем передадим результаты через grep и выведем строки, содержащие слово "Copyright":
strings -f /bin/* | grep Copyright
Мы получаем упорядоченный список с об авторских правах каждого файла в каталоге /bin, с именем файла в начале каждой строки.
Команда strings распутана
Команда strings – это не какая-то тайная команда. Это обычная команда Linux. Он делает выполняет конкретные задачи и делает это очень хорошо.
Это еще один из преимуществ Linux, и действительно мощных в сочетании с другими командами. Когда вы видите, как он может оперировать двоичными файлами и другими инструментами, такими как grep, начинаете по-настоящему ценить функциональность этой слегка непонятной команды.
SQL расшифровывается как Structured Query Language, или структурированный язык запросов. Команды SQL – это инструкции, которые даются базе данных для выполнения задач, функций и запросов с данными.
SQL-командами можно пользоваться для поиска по базе данных и выполнения различных функций: создания и удаления таблиц, добавления данных в таблицы и их редактирования.
Ниже приведен список основных команд (их иногда называют операторами), которые необходимо знать при работе с SQL.
SELECT и FROM
SELECT в запросе определяет, какие столбцы данных отобразить в результатах. Кроме того, в SQL есть возможности отображать данные не из столбца таблицы.
В примере ниже показаны 3 столбца, взятые из таблицы студентов Student (через SELECT и FROM) и один вычисляемый столбец. В базе данных хранятся ID (studentID), имя (FirstName) и фамилия (LastName) студента. Мы можем объединить столбцы с именем и фамилией и создать вычисляемое поле с полным именем (FullName).
SELECT studentID, FirstName, LastName, FirstName + ' ' + LastName AS FullName
FROM student;
Вывод:
+-----------+-------------------+------------+------------------------+
| studentID | FirstName | LastName | FullName |
+-----------+-------------------+------------+------------------------+
| 1 | Monique | Davis | Monique Davis |
| 2 | Teri | Gutierrez | Teri Gutierrez |
| 3 | Spencer | Pautier | Spencer Pautier |
| 4 | Louis | Ramsey | Louis Ramsey |
| 5 | Alvin | Greene | Alvin Greene |
| 6 | Sophie | Freeman | Sophie Freeman |
| 7 | Edgar Frank "Ted" | Codd | Edgar Frank "Ted" Codd |
| 8 | Donald D. | Chamberlin | Donald D. Chamberlin |
| 9 | Raymond F. | Boyce | Raymond F. Boyce |
+-----------+-------------------+------------+------------------------+
9 rows in set (0.00 sec)
CREATE TABLE
Название CREATE TABLE говорит само за себя – оператор создает таблицу. Вы можете задать название таблицы и настроить, какие столбцы будут присутствовать в таблице.
CREATE TABLE table_name (
column_1 datatype,
column_2 datatype,
column_3 datatype
);
ALTER TABLE
ALTER TABLE изменяет структуру таблицы. Вот так можно добавить столбец в базу данных:
ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype;
CHECK
CHECK ограничивает диапазон значений, которые можно добавить в столбец.
Когда вы настраиваете ограничение CHECK для отдельного столбца, оператор проверяет, что в этом столбце присутствуют строго определенные значения. Если же CHECK настраивается для таблицы, то он может ограничивать значения в отдельных столбцах на основании значений из других столбцов этой строки.
В следующем примере при создании таблицы Persons используется ограничение CHECK для столбца «Возраст» (Age). Таким образом проверяется, что в таблицу не попадают лица младше 18 лет.
CREATE TABLE Persons (
ID int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Age int,
CHECK (Age>=18)
);
Следующий синтаксис используется для присвоения названия оператору CHECK и настройки CHECK для нескольких столбцов:
CREATE TABLE Persons (
ID int NOT NULL,
LastName varchar(255) NOT NULL,
FirstName varchar(255),
Age int,
City varchar(255),
CONSTRAINT CHK_Person CHECK (Age>=18 AND City='Sandnes')
);
WHERE (AND, OR, IN, BETWEEN и LIKE)
Оператор WHERE используется для ограничения количества возвращаемых строк.
Сначала, в качестве примере, мы покажем оператор SELECT и его результат без оператора WHERE. Затем добавим оператор WHERE, в котором используются сразу 5 из вышеуказанных квалификаторов.
SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated FROM student;
+-----------+------------------------+-----------+---------------------+
| studentID | FullName | sat_score | rcd_updated |
+-----------+------------------------+-----------+---------------------+
| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 3 | Spencer Pautier | 1000 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 7 | Edgar Frank "Ted" Codd | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |
| 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |
| 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |
+-----------+------------------------+-----------+---------------------+
9 rows in set (0.00 sec)
Теперь повторим запрос SELECT, но ограничим возвращаемые строки оператором WHERE.
STUDENT studentID, FullName, sat_score, recordUpdated
FROM student
WHERE (studentID BETWEEN 1 AND 5 OR studentID = 8)
AND
sat_score NOT IN (1000, 1400);
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+
| studentID | FullName | sat_score | rcd_updated |
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+
| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+
5 rows in set (0.00 sec)
UPDATE
Для обновления записи в таблице используется оператор UPDATE.
Условием WHERE можно уточнить, какие именно записи вы бы хотели обновить. Вы можете обновлять по одному или нескольким столбцам сразу. Синтаксис выглядит так:
UPDATE table_name
SET column1 = value1,
column2 = value2, ...
WHERE condition;
В примере ниже обновляется название записи (поле Name) с Id 4:
UPDATE Person
SET Name = “Elton John”
WHERE Id = 4;
Помимо этого, можно обновлять столбцы в таблице значениями из других таблиц. Чтобы получить данные из нескольких таблиц, воспользуйтесь оператором JOIN. Синтаксис выглядит так:
UPDATE table_name1
SET table_name1.column1 = table_name2.columnA
table_name1.column2 = table_name2.columnB
FROM table_name1
JOIN table_name2 ON table_name1.ForeignKey = table_name2.Key
В примере ниже мы обновляем поле «Менеджер» (Manager) для всех записей:
UPDATE Person
SET Person.Manager = Department.Manager
FROM Person
JOIN Department ON Person.DepartmentID = Department.ID
GROUP BY
GROUP BY позволяет объединять строки и агрегировать данные.
Вот так выглядит синтаксис GROUP BY:
SELECT column_name, COUNT(*)
FROM table_name
GROUP BY column_name;
HAVING
HAVING позволяет сортировать данные, которые собираются через GROUP BY. Таким образом, пользователю показывается лишь ограниченный набор записей.
Вот так выглядит синтаксис HAVING:
SELECT column_name, COUNT(*)
FROM table_name
GROUP BY column_name
HAVING COUNT(*) > value;
AVG()
AVG, или среднее, вычисляет среднее значение числового столбца из набора строк, которые возвращает оператор SQL.
Вот так выглядит синтаксис:
SELECT groupingField, AVG(num_field)
FROM table1
GROUP BY groupingField
А вот пример этого оператора для таблицы Student:
SELECT studentID, FullName, AVG(sat_score)
FROM student
GROUP BY studentID, FullName;
AS
AS позволяет переименовать столбец или таблицу с помощью псевдонима.
SELECT user_only_num1 AS AgeOfServer, (user_only_num1 - warranty_period) AS NonWarrantyPeriod FROM server_table
И вот так будет выглядеть результат.
+-------------+------------------------+
| AgeOfServer | NonWarrantyPeriod |
+-------------+------------------------+
| 36 | 24 |
| 24 | 12 |
| 61 | 49 |
| 12 | 0 |
| 6 | -6 |
| 0 | -12 |
| 36 | 24 |
| 36 | 24 |
| 24 | 12 |
+-------------+------------------------+
Кроме того, через оператор AS вы можете задать название таблицы – так будет проще обращаться к ней в JOIN.
SELECT ord.product, ord.ord_number, ord.price, cust.cust_name, cust.cust_number FROM customer_table AS cust
JOIN order_table AS ord ON cust.cust_number = ord.cust_number
Результат выглядит так.
+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+
| product | ord_number | price | cust_name | cust_number |
+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+
| RAM | 12345 | 124 | John Smith | 20 |
| CPU | 12346 | 212 | Mia X | 22 |
| USB | 12347 | 49 | Elise Beth | 21 |
| Cable | 12348 | 0 | Paul Fort | 19 |
| Mouse | 12349 | 66 | Nats Back | 15 |
| Laptop | 12350 | 612 | Mel S | 36 |
| Keyboard| 12351 | 24 | George Z | 95 |
| Keyboard| 12352 | 24 | Ally B | 55 |
| Air | 12353 | 12 | Maria Trust | 11 |
+-------------+------------+-----------+-----------------+--------------+
ORDER BY
ORDER BY позволяет сортировать результирующий набор данных по одному или нескольким элементам в разделе SELECT. Ниже дан пример сортировки студентов по имени (FullName) в порядке убывания. Изначально используется стандартная сортировка по возрастанию (ASC), поэтому для сортировки в обратном порядке мы применяем DESC.
SELECT studentID, FullName, sat_score
FROM student
ORDER BY FullName DESC;
COUNT
COUNT вычисляет количество строк и возвращает результирующее значение в столбце.
Ниже приводятся возможные сценарии использования COUNT:
Подсчет всех строк в таблице (не требуется Group by)
Подсчет общего числа подмножеств данных (в операторе обязательно прописывается Group By)
Этот оператор SQL выводит количество всех строк. Кроме того, что вы можете настроить название результирующего столбца COUNT с помощью AS.
SELECT count(*) AS studentCount FROM student;
DELETE
DELETE используется для удаления записи из таблицы.
Будьте внимательны! Вы можете удалить несколько записей в таблице, либо сразу все. С помощью условия WHERE вы указываете, какие записи необходимо удалить. Синтаксис выглядит так:
DELETE FROM table_name
WHERE condition;
Вот так выглядит удаление из таблицы Person записи с Id 3:
DELETE FROM Person
WHERE Id = 3;
INNER JOIN
JOIN, или внутреннее соединение, выбирает записи, соответствующие значениям в двух таблицах.
SELECT * FROM A x JOIN B y ON y.aId = x.Id
LEFT JOIN
LEFT JOIN возвращает все строки из левой таблицы и соответствующие им строки из правой таблицы. Строки из левой таблицы возвращаются даже при пустых значениях в правой таблице. Если для строк из левой таблицы нет соответствия в правой, то в значениях последней будет стоять null.
SELECT * FROM A x LEFT JOIN B y ON y.aId = x.Id
RIGHT JOIN
RIGHT JOIN возвращает все строки из правой таблицы и соответствующие им строки из левой. В отличие от левого соединения, здесь возвращаются все строки из правой таблицы, даже если им ничего не соответствует в левой. В таком случае, в значениях столбцов из левой таблицы будет стоять null.
SELECT * FROM A x RIGHT JOIN B y ON y.aId = x.Id
FULL OUTER JOIN
FULL OUTER JOIN возвращает все строки, соответствующие условиям в любой из таблиц. Если в левой таблице есть строки, которым ничего не соответствует в правой, то они все равно отобразятся в результирующих значениях. То же самое распространяется и на строки из правой таблицы без соответствующих значений в левой.
SELECT Customers.CustomerName, Orders.OrderID
FROM Customers
FULL OUTER JOIN Orders
ON Customers.CustomerID=Orders.CustomerID
ORDER BY Customers.CustomerName
INSERT
INSERT используется для добавления данных в таблицу.
INSERT INTO table_name (column_1, column_2, column_3)
VALUES (value_1, 'value_2', value_3);
LIKE
LIKE используется в связке с WHERE или HAVING (в составе оператора GROUP BY) и ограничивает выбранные строки по элементам, если в столбце содержится определенный шаблон символов.
Этот SQL запрос выбирает студентов, чье значение в FullName начинается с «Monique» или заканчивается с «Greene».
SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated
FROM student
WHERE
FullName LIKE 'Monique%' OR
FullName LIKE '%Greene';
+-----------+---------------+-----------+---------------------+
| studentID | FullName | sat_score | rcd_updated |
+-----------+---------------+-----------+---------------------+
| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
+-----------+---------------+-----------+---------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
Перед LIKE вы можете добавить NOT, и тогда строки, соответствующие условию, будут исключаться, а не добавляться. Этот SQL исключает записи, у которых в столбце FULL NAME содержится «cer Pau» и «Ted».
SELECT studentID, FullName, sat_score, rcd_updated
FROM student
WHERE FullName NOT LIKE '%cer Pau%' AND FullName NOT LIKE '%"Ted"%';
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+
| studentID | FullName | sat_score | rcd_updated |
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+
| 1 | Monique Davis | 400 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 2 | Teri Gutierrez | 800 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 4 | Louis Ramsey | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 5 | Alvin Greene | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 6 | Sophie Freeman | 1200 | 2017-08-16 15:34:50 |
| 8 | Donald D. Chamberlin | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |
| 9 | Raymond F. Boyce | 2400 | 2017-08-16 15:35:33 |
+-----------+----------------------+-----------+---------------------+
7 rows in set (0.00 sec)