PHP输入关键词后在数据库搜索并显示记录

加密部分:

<php

$name="油菜";

echo "/searchphpkeywords="urlencode($name);

>

解密部分:

<php

//$_REQUEST为PHP的预定义全局数组,可以用来获取URL中的参数值

$name=urldecode($_REQUEST($name));

>

数据库搜索部分:

<php

$sql="select form table where greenKind like '%"$name"%'";

$server='localhost';

$username='root';

$password='12345678';

$db='mycounter';

$conn=mysql_connect($server,$username,$password,$db);

$result=mysql_query($sql);

$row=mysql_fetch_array($result);取结果中的一行

foreach($row as $col)

echo $col;//输出每一个字段

>

1、运行Navicat数据库管理工具，连接本地数据库。点击左上角文件或者工具栏连接图标，创建数据库连接。NavicatforMySQL可以连接本地Mysql数据库，还可以连接远程Mysql数据库。两者连接方式基本相同。

2、连接好数据库之后，点击新建数据库，打开新建数据库对话框，输入数据库名之后，点击确定按钮。

3、为数据库添加数据表，这里是通过数据表的创建语句自动创建数据表。先到工程目录下找到创建数据表的SQL语句。

4、在NavicatforMySQL选中刚才创建的数据库，选择查询->新建查询，把步骤三中的SQL语句复制到查询编辑器中，点击运行。

举例20万的长尾关键字，如何进行分类，管理，创造相关页面，排名跟踪等相关工作这个问题确实是个非常非常好的问题。

20 万甚至上百万千万的词管理，如果没有较好的管理措施，将会是个灾难。

有说把时间放在关键词管理上还不如放在内容创造上，这是他的回答；有这个精力不如放在新内容挖掘上！

既然是长尾词，不知道你是什么行业，可能会有时效性!也有可能没有这个缺陷!但是你很难解决每一个长尾词的排名，这就涉及到在当初设计网站结构的时候有没有考虑布词结构。如果当初有系统的结构，那么和程序沟通做出相应的工具!比如根据日志导出关键词表格，然后在导入查询排名 ! 如果没有系统的结构 20 万次，20 万个页面，那么即便监测到了，改起来也是一个庞大的工程，有一定的道理。

这个道理的前提是你搞不定这些词库管理。搞不定关键词管理，希望堆内容来掩盖问题，好了，现在你就有两个混乱的问题了——关键词和内容。

这个问题非常值得专门写好几篇文章谈一下，我写过一篇文章，SEO之建立有效页面数据库：目的、定义、流程、应用，里面核心逻辑可以借鉴到海量关键词管理上——建立关键词数据库。这里简单说点思路。

请注意：思路是重点，技术不是。掌握了思路，就算是用 Excle，也是能够搞定。当然，最好是升级技能点，Excel 处理十万以上的数据有点拖后腿了。

已经假定你这些词本身不需要做清洗了，我也不关心你这些词是怎么来的(当然来源方式对后续的整理方式有影响)，反正就是已经有了 20 万词，这个量级用来做关键词管理练手是非常好的，再少些感觉少了点。

一、构建数据表

首先一定要建立这样一个观念，任何一个词都是一条记录。类似于任何一个页面都是一条记录。实际上任何页面与词都有对应关系(不是一一对应关系)。

既然每个词都是一条记录，那么记录就有相应的字段。记录 + 字段 就是构成一张数据表了，多张表构成数据库了。这里面的核心是搞定数据表构建。

细节逻辑阐述会有点绕，如图。

图表一：

看起来很规整的样子。

图表二：

还是看起来很规整的样子。

图表三：

仍然看起来很规整的样子

图表四：

仍然还是看起来很规整的样子。

图表五：

不管怎样都是很规整的样子。

完成上面的表构建，就远远超出楼主说的如何分类的这个小小的目标了，这何止是分类啊，这是大卸八块。

这些东西是怎么演变出来的，结合这五张图表推演下。貌似网上找不到关于大量关键词管理的资料，我也是自己在实际需求中琢磨出来的。这个行业内肯定有一大把人有各种套路来管理这些海量的词的，但是没有看到分享。

熟练了之后，十万级别的关键词就是塞牙缝的，百万级别也就是喝口汤。但是如果要做细致管理，需要对业务有进一步的了解，不然容易闹出笑话。

二、创造相关页面

页面包括模板和内容。其实从前面的表格，就可以很明确地设计页面模板了。

接下来是内容的确定。在确定内容之前，要考虑页面类型。基本类型就两种：详情页和聚合页。这两者甚至可以互相转化，但仍然建议做这两种基本区分，甚至更细致的区分。也许会有详情页 A、详情页 B 等划分。

除了那种 PGC，内容理解为数据组织，这样的思路会让效率和质量显著提升。内容基本上就是复制、组合、精简、关联等几个基本动作来完成。

词条就是着陆页，词条的细分以及与其他词条的关系(这个关系需要另外做表)就已经决定页面内容大概是什么样子了。假定有两个人在词库的指导下生产内容，具体文字不一样，但基本要点都是偏离不了的。偏离才是有问题的。

三、排名跟踪

关键词排名跟踪分两种：一个是关键词对应的不确定页面排名跟踪，一个是关键词对应的确定页面排名跟踪。两种都做更好。

排名跟踪本质是数据统计分析。那么就得按照数据分析的规矩来办事。前面有人提到分组抽样，这个是对的，他也提到了随机抽样。虽然也要用到随机抽样，但还是有一些前提的。样本要具有典型意义。就好比 10000 个品牌词，就不能笼统做品牌词随机抽样，因为这些品牌词可能有 80% 的不太重要的，而有 18% 一般重要的，2% 是至关重要的。数据分析中要注意这个 2/8 法则的应用。

数据分析还有其他的一些常用的思维，如象限法、对比法、多维法等等，灵活地应用一起来。

最后，再强调下，完成这些动作，市面上的现成工具就能满足，只是很多时候在思路没有理清楚的情况下，被搞复杂了，还在想怎么遍历完20万甚至百万千万的词。用程序员的说法就是，这算法有问题。所以，很多时候，多优化思维才是捷径和正道。

数据库技术已成为计算机信息系统和计算机应用系统的重要技术基础。下面是我为大家精心推荐的数据库技术论文，希望能够对您有所帮助。

数据库技术论文篇一

数据库加密技术分析

摘 要：从信息产业的形成、壮大到信息社会的到来，特别是以微电子革命为代表的个人计算机的迅猛发展和以网络为特征的新一轮信息交流方式的革命，社会的信息化已成为一种社会发展的新趋势。

关键词：数据库;加密;研究

中图分类号：TP31 文献标识码：A

数据库技术的最初应用领域主要是信息管理领域，如政府部门、工商企业、图书情报、交通运输、银行金融、科研教育等各行各业的信息管理和信息处理。事实上，只要有数据需要管理，就可以使用数据库。

1数据库的特点

数据结构化是数据库和文件系统的本质区别。数据结构化是按照一定的数据棋型来组织和存放数据也就是采用复杂的数据模型表示数据结构。数据模型不仅描述数据本身以特点，还描述数据之间的联系。这种结构化的数据反映了数据之间的自然联系，是实现对另据的集中控制和减少数据冗余的前提和保证。

由于数据库是从一个企事业单位的总体应用来全盘考虑井集成教据结构的所以数拒库中的数据不再是面向个别应用而是面向系统的。各个不同的应用系统所需的数据只是翅体模型的一个子集。数据库设计的基础是数据模型。在进行教据库设计时，要站在全局需耍的角度抽象和组织数据，要完整地、准确地描述数据自身和数据之间联系的情况，建立话合总体需耍的数据棋型。数据库系统是以数据库为荃础的，各种应用程序应建立在数据阵之上。数据库系统的这种特点决定了它的设计方法，即系统设计时应先设计数据库，再设计功能程序而不能像文件系统那样，先设计程序，再考虑程序需要的数据。

11有较高的数据独立性

数据库中的数据不是孤立的，数据与数据之间是相互关联的。也就是说，在数据库个不仅要能够表水数据本身，还要能够表水数据与数据之间的联系。例如布银行的储蓄数据库中，有储户信息和账户情息，储户信息和账户信息联的。 数据库能够根据石同的需要按不同的方法组织数据，比如顺序组织方法、索引组织方法、倒排索引组织力法等。这样做的目的就是要最大限度地提高用户或应用程序访问数据烽的效率。闭于有数据库技术之前。数据文件都是独立的，所以任何数据文件都必须含有满足某一应用的全部数据。而在数据库中数据是被所有应用共享的。在设计数据库时，从全局应剧小发，可以使数据库中包含为整个应用服务的全部数据，然后通过模式定义可以灵活组合数据满足每一个应用。数据形具有较高的数据独仅件数据独立性是指数据的组织和存储方法与应蝴程序互不依赖、彼此独立的特性。在数据库技术之前，数据文件的织纠方式和应用程序是密切相关的。当改企数据结构时相应的应用程序也必须陨之修改，这样就大大增加了应用程斤的开发代价和维护代价。而数据库技术以使数据的组织和存储方法与应用程序巨不依赖，从而人大降低应用程序的开发代价和维护代价。

12数据冗余度小、数据共享度高

数据冗余度小是指存储在数据库中的皿复数据少。在非数据库系统中，每个应用程序有它自己的数据文件，从而造成存储数据的大盆宜复。由于在数据库系统方式下教据不再是面向某个应用，而是面向整个系统，这就使得数据库中的数据冗余度小从而避免了由于数据大扭冗余带来的数据冲突问题。

据库系统通过数据模型和数据控制机制提高数据的共享性。数据共享度高会提高数据的利用率，使得数据更有价值，能够更容易、更方使地使用。

2数据库加密方法

从所面临的安全与保密威胁方面来看，数据库系统应该重点对付以下威胁： 非授权访问、假冒合法用广、数据完整性受破坏系统的正常运行、病毒、通信线路被窃听等。而威胁网络安全的因素：计算机系统的脆弱性、协议安全的脆弱性、数据库管理系统安全的脆弱性、人为的因素、各种外部威胁，主要包括以下方面。

数据欺骗：非法篡改数据或输人假数据;特洛伊木马术：非法装人秘密指令或程序，由计算机执行犯罪活动;意大利香肠术：利用计算机从金融银行信息系统上一点点窃取存款，如窃取账户的利息尾数，积少成多;逻辑炸d：输人犯罪指令，以便在指定的时间或条件下删除数据文卷，或者破坏系统功能;线路截收：从系统通信线路上截取信息;陷阱术：利用程序中用于调试或修改、增加程序功能而特设的断点，插人犯罪指令或在硬件中相应的地方增设某种供犯罪用的装置，总之是利用软件和硬件的某些断点或接口插入犯罪指令或装置;寄生术：用某种方式紧跟有特权的用户进人系统，或者在系统中装人“寄生虫”;超级冲杀：用共享程序突破系统防护，进行非法存取或破坏数据及系统功能;异步攻击：将犯罪指令混杂在正常作业程序中，以获取数据文件电脑病毒：将具有破坏系统功能和系统服务与破坏或删除数据文卷的犯罪程序装人系统某个功能程序中，让系统在运行期间将犯罪程序自动拷贝给其他系统，这就好像传染性病毒一样四处蔓延。

21数据库加密技术探索

密码学是一门古老而深奥的学科，对一般人来说是陌生的，因为长期以来它只在很小的范围内(如军事、外交、悄报等部门)使用。计算机密码学是研究计算机信息加密、解密及其变换的科学是数学和计算机的交叉学科，也是一门新兴的学科，随着计算机网络和计算机通信技术的发展，计算机密码学得到前所未有的重视并迅速普及和发展起来。数据加密技术主要分为传输加密和存储加密，而数据传输加密技术是对传输中的数据流进行加密，常用的有链路加密、节点加密和端到端加密三种方式。

(1)链路加密，是传输数据仅在物理层前的数据链路层进行加密，不考虑信源和信宿。它用于保护通信节点间的数据，接收方是传送路径上的各台节点机，信息在每台节点机内都要被解密和再加密，依次进行，直至到达目的地。

(2)节点加密，是在节点处采用一个与节点机相连的密码装置。密文在该装置中被解密并被重新加密，明文不通过节点机，避免了链路加密节点处易受攻击铂缺点。

结语

数据加密技术是最基本的安全技术，被誉为信息安全的核心，最初主要用于保证数据在存储和传输过程中的保密性。它通过变换和置换等各种方法将被保护信息置换成密文，然后再进行信息的存储或传输，即使加密信息在存储或者传输过程为非授权人员所获得，也可以保证这些信息不为其认知从而达到保护信息的目的。该方法的保密性直接取决于所采用的密码算法和密钥长度。

参考文献

[1]钱雪忠数据库原理及技术[M]北京：清华大学出版社，2011

[2]刘升数据库系统原理与应用[M]北京：清华大学出版社，2012

点击下页还有更多>>>数据库技术论文

在SQL Server中，存储数据的最小单位是页，每一页所能容纳的数据为8060字节而页的组织方式是通过B树结构（表上没有聚集索引则为堆结构，不在本文讨论之列)如下图:

在聚集索引B树中，只有叶子节点实际存储数据，而其他根节点和中间节点仅仅用于存放查找叶子节点的数据

每一个叶子节点为一页，每页是不可分割的 而SQL Server向每个页内存储数据的最小单位是表的行(Row)当叶子节点中新插入的行或更新的行使得叶子节点无法容纳当前更新或者插入的行时，分页就产生了在分页的过程中，就会产生碎片

理解外部碎片

首先，理解外部碎片的这个“外”是相对页面来说的。外部碎片指的是由于分页而产生的碎片比如，我想在现有的聚集索引中插入一行，这行正好导致现有的页空间无法满足容纳新的行。从而导致了分页:

因为在SQL SERVER中，新的页是随着数据的增长不断产生的，而聚集索引要求行之间连续，所以很多情况下分页后和原来的页在磁盘上并不连续

这就是所谓的外部碎片

由于分页会导致数据在页之间的移动，所以如果插入更新等 *** 作经常需要导致分页，则会大大提升IO消耗，造成性能下降

而对于查找来说，在有特定搜索条件，比如where子句有很细的限制或者返回无序结果集时，外部碎片并不会对性能产生影响。但如果要返回扫描聚集索引而查找连续页面时,外部碎片就会产生性能上的影响

在SQL Server中，比页更大的单位是区(Extent)一个区可以容纳8个页区作为磁盘分配的物理单元所以当页分割如果跨区后，需要多次切区。需要更多的扫描因为读取连续数据时会不能预读，从而造成额外的物理读，增加磁盘IO

理解内部碎片

和外部碎片一样，内部碎片的”内”也是相对页来说的下面我们来看一个例子:

我们创建一个表，这个表每个行由int(4字节),char(999字节)和varchar(0字节组成），所以每行为1003个字节,则8行占用空间10038=8024字节加上一些内部开销，可以容纳在一个页面中:

当我们随意更新某行中的col3字段后，造成页内无法容纳下新的数据，从而造成分页:

分页后的示意图:

而当分页时如果新的页和当前页物理上不连续，则还会造成外部碎片

内部碎片和外部碎片对于查询性能的影响

外部碎片对于性能的影响上面说过，主要是在于需要进行更多的跨区扫描，从而造成更多的IO *** 作

而内部碎片会造成数据行分布在更多的页中，从而加重了扫描的页树，也会降低查询性能

下面通过一个例子看一下,我们人为的为刚才那个表插入一些数据造成内部碎片:

通过查看碎片，我们发现这时碎片已经达到了一个比较高的程度:

通过查看对碎片整理之前和之后的IO，我们可以看出，IO大大下降了:

对于碎片的解决办法

基本上所有解决办法都是基于对索引的重建和整理，只是方式不同

1删除索引并重建

这种方式并不好在删除索引期间，索引不可用会导致阻塞发生。而对于删除聚集索引，则会导致对应的非聚集索引重建两次(删除时重建，建立时再重建)虽然这种方法并不好，但是对于索引的整理最为有效

2使用DROP_EXISTING语句重建索引

为了避免重建两次索引，使用DROP_EXISTING语句重建索引，因为这个语句是原子性的，不会导致非聚集索引重建两次，但同样的，这种方式也会造成阻塞

3如前面文章所示，使用ALTER INDEX REBUILD语句重建索引

使用这个语句同样也是重建索引，但是通过动态重建索引而不需要卸载并重建索引是优于前两种方法的，但依旧会造成阻塞。可以通过ONLINE关键字减少锁，但会造成重建时间加长

4使用ALTER INDEX REORGANIZE

这种方式不会重建索引，也不会生成新的页，仅仅是整理，当遇到加锁的页时跳过，所以不会造成阻塞。但同时，整理效果会差于前三种

理解填充因子

重建索引固然可以解决碎片的问题但是重建索引的代价不仅仅是麻烦，还会造成阻塞。影响使用而对于数据比较少的情况下，重建索引代价并不大。而当索引本身超过百兆的时候。重建索引的时间将会很让人蛋疼

填充因子的作用正是如此。对于默认值来说，填充因子为0（0和100表示的是一个概念）,则表示页面可以100%使用。所以会遇到前面update或insert时，空间不足导致分页通过设置填充因子，可以设置页面的使用程度:

下面来看一个例子:

还是上面那个表我插入31条数据，则占4页:

通过设置填充因子，页被设置到了5页上:

这时我再插入一页，不会造成分页:

上面的概念可以如下图来解释:

可以看出，使用填充因子会减少更新或者插入时的分页次数，但由于需要更多的页，则会对应的损失查找性能

以上就是关于PHP输入关键词后在数据库搜索并显示记录全部的内容，包括:PHP输入关键词后在数据库搜索并显示记录、往mysql数据库中的某个表里添加记录时,可以使用关键词、网站做SEO时，大量的长尾关键词如何管理等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！