2022

摆烂了，直接上ELK了，简单粗暴快捷

前言

哪个男孩子不想拥有一条自己的裤子呢？
因为闲得无聊，所以也想整一个，正好看到盘里有以前老哥丢过来的各种东西
再加上学校的网速还算给力，于是就萌生了自己搭一个的念头。
二话不说，走起。

首先是资源，这个说好找也挺好找，说难也蛮难的，泄露出来的数据，轻轻松松上百G吧

比如 群关系数据啊，如家汉庭啊，nulled.io啊，前者90G，中间这个23G，后门那个13G，再加上什么各种QQ老密数据（9G左右），网易泄露的，以及soyun裤子流出（30G）左右。几百G倒还真的不难

现在的问题是，如何查询。
因为是自己用，所以性能要求不是非常高。但是在学校工作站部署了下soyun的裤子，虽然说内存只有4G是有限制，但是怎么说也是个E5-2603 v2啊，查询4e条数据一次竟然要9分钟= =
所以现在正在尝试解决方案。

数据处理

我第一个处理的是soyun社工库，网络上直接一个soyun.bak。
这个数据库的处理方法我十分的蠢，我的想法是mssql x1 => txt x N -> mysql x N
于是乎，我的解决方案如下

declare my_cursor cursor for 
select site from [test2].[dbo].[temp] 

open my_cursor                  
declare   @name varchar(50)
declare   @cmd  varchar(250)
fetch next from my_cursor into @name
while @@FETCH_STATUS=0 
begin
  print('bcp "SELECT * FROM [test2].[dbo].[sgk] WHERE [site]='''+@name+'''" queryout "I:\'+@name+'_.txt" -c -S".\S2" -U"sa" -P"jikebianqiang"')
  set  @cmd = 'bcp "SELECT [name1],[pass],[email] FROM [test2].[dbo].[sgk] WHERE [site]='''+@name+'''" queryout "I:\'+@name+'_.txt" -c -S".\S2" -U"sa" -P"jikebianqiang"'
  EXEC master..xp_cmdshell @cmd
  fetch next from my_cursor into @name 
end
close my_cursor
deallocate my_cursor

先把网站[site]数据保存到[tmp]临时表，然后如上遍历临时表用cmd执行导出工具。
这样做能跑，但是有个很大的问题。。。
那就是，一次只能做一次查询，where一次只能输出一条结果到一个目标，然后从头跑一次。
这样做的后果呢。就是，库里有108个站点，然后完全读取一次数据库的时间需要9min。
9*108/60≈16，结果就是我整整跑了16小时才跑出结果

更新

因为某种原因，直接用Bcp跑导出所有表，然后用python处理了，结果运行速度更慢= =
代码如下

#coding:utf-8

import os,shutil,time
meta = {}
out_dir = "i:\\out"
with open("I:\\all.txt", 'r',encoding='gb18030',errors='ignore') as file:
    while 1:
        lines = file.readlines(100000)
        if not lines:
            break
        
        for line in lines:
            s = line.split("\t")
            
            if len(s) != 4:
                continue
            #print(s)
            t = s[3].strip().replace("\n","").encode("utf-8").decode()
            o = None
            if t == "":
                t = "None"
            if not os.path.isdir(os.path.join(out_dir,t)):
                try:
                    os.mkdir(os.path.join(out_dir,t))
                except Exception as e:
                    o = str(int(time.time()))
                    os.mkdir(os.path.join(out_dir,o))
            if t not in meta:
                if o != None:
                    out = open(os.path.join(out_dir,o,"0.txt"),"ab+")
                else:
                    out = open(os.path.join(out_dir,t,"0.txt"),"ab+")
                meta[t] = [0,0,out,o]
            
            meta[t][1].write(("%s\t%s\t%s\n" % (s[0].strip(),s[1].strip(),s[2].strip())).encode("utf-8"))
            
                
            meta[t][2] = meta[t][3]+1
            if meta[t][4] >= 5000000:
                meta[t][5].close()
                if meta[t][6] != None:
                    meta[t][7] = open(os.path.join(out_dir,meta[t][8],str(meta[t][0])+".txt"),"ab+")
                else:
                    meta[t][9] = open(os.path.join(out_dir,t,str(meta[t][0])+".txt"),"ab+")
                meta[t][0] = meta[t][0] + 1
                meta[t][10] = 0
            #line = file.readline()

总之八成是我的代码有问题，不过这样无所谓了。
先处理手头一些比较新的把，这个东西数据比较慢，就在后面慢慢跑吧。

库表设计

既然按照分表了，那么就不能单纯的 username,password,mail,phone,site这样一个表怼了。（soyun的就是这样直接储存4e数据的，震撼鳖鳖！
那么接下来就是设计如何分表。

我的设想是，按照不同的站区分成不同的库。然后根据数据量来。
比如一些小且杂的站点（比如自己脱的），都分在一个库。
目前主要麻烦的就是那些大公司的。比如腾讯网易等。
还有邮箱杂库等等。
这里我打算利用MERGE存储引擎来进行拆分设计。

详情可以参考这个：

使用MERGE存储引擎实现MySQL的分表机制

之后接下来，就是数据重复的问题了。
使用mysql的LOAD

load data local infile "course.txt" into table course
fields terminated by ',' lines terminated by'\r\n';

十分轻松的就导入了

更新x2

试着查询了一下

仅仅700w的数据，就需要1min16s，实在是太慢了
估计得想办法换成Nosql，我试试mongodb的水

更新x3

后来，设置了下索引，发现其实查询速度海星？
甚至查询速度比我笔记本本机都快。

明明count()的速度比我本机慢好多好多。。

搞不懂了。
不过目前能搞清楚的是，裤子能继续用了，查询的速度在能接受的范围内。

2020-2-12更新

龟速导入了好久，然后终于再前几天导入的差不多啦。
基本7-8E左右的数据。
然后需要去重

用了这个方法去重，连续500M的速度跑了11h之后，我当心我的SSD要炸了，于是就终止了。
放弃了去重的想法，将就用吧。