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2024-09-06

为了回答您的问题，我需要一个具体的编程任务或者是一个明确的代码问题。例如，您是需要连接到MySQL数据库、创建表、插入数据还是进行查询？请提供更多的信息，以便我能够提供一个精确的解决方案和示例代码。

嵌入式数据库之sqlite3

2024-09-06

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎，实现了多数的SQL92标准。它使用C语言写成，其主要优点是高可靠性、易于使用、高效、易于嵌入，且数据库大小只有几百KB。

在Python中，我们可以使用sqlite3库来操作SQLite3数据库。

创建/连接数据库




import sqlite3
 
# 连接到现有的数据库，如果不存在，则在当前目录创建
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()

创建表




# 创建表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')

插入数据




# 插入数据
cursor.execute("INSERT INTO user (id, name) VALUES ('1', 'Michael')")
cursor.execute("INSERT INTO user (id, name) VALUES ('2', 'John')")

查询数据




# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM user")
values = cursor.fetchall()
for row in values:
    print(row)

更新数据




# 更新数据
cursor.execute("UPDATE user SET name = 'Michael_new' WHERE id = '1'")

删除数据




# 删除数据
cursor.execute("DELETE FROM user WHERE id = '2'")

关闭Cursor和Connection




# 关闭Cursor和Connection
cursor.close()
conn.commit()
conn.close()

以上就是在Python中使用sqlite3库的基本操作。

GreenPlum的Java语言扩展实施

2024-09-06




import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
 
public class GreenplumSparkConnectorExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession.builder()
            .appName("Greenplum Spark Connector Example")
            .config("spark.master", "local")
            .getOrCreate();
 
        // 使用Spark读取Greenplum数据库中的数据
        Dataset<Row> greenplumData = spark.read()
            .format("org.apache.spark.sql.exetension.greenplum.GreenplumSourceProvider")
            .option("url", "jdbc:postgresql://your_greenplum_host:5432/your_database")
            .option("dbtable", "your_table")
            .option("user", "your_username")
            .option("password", "your_password")
            .load();
 
        // 展示数据
        greenplumData.show();
 
        // 关闭SparkSession
        spark.stop();
    }
}

这个代码示例展示了如何在Java中使用Apache Spark来连接并读取Greenplum数据库中的数据。首先，创建一个SparkSession，然后使用Spark的DataFrame API读取Greenplum数据源。最后，展示数据并关闭SparkSession。注意，这个代码示例假设已经有一个Greenplum数据源的Spark连接器可用。

2024-09-06

org.springframework.web.servlet.NoHandlerFoundException异常通常表示Spring MVC框架未找到匹配当前请求的处理器（Controller）。

解释：

这个异常通常发生在以下几种情况：

请求的URL没有正确映射到任何控制器上。
控制器方法没有使用正确的注解（如@RequestMapping或@GetMapping）。
控制器的路径不正确或者没有被Spring扫描到。

解决方法：

确认请求的URL是否正确，并且与控制器中的映射相匹配。
检查控制器是否有相应的映射注解，并且路径定义正确。
确保控制器类和方法上的注解使用了正确的路径。
如果使用了特殊的组件扫描路径，确保@ComponentScan注解或XML配置中包含了控制器的包路径。
如果使用了MVC命名空间，确保你的控制器类继承了Controller或标注了@Controller。
查看Spring配置文件，确保没有错误配置导致控制器未被加载。

示例：

假设你有一个控制器方法如下：




@Controller
public class MyController {
    @RequestMapping("/mypath")
    public String myMethod() {
        // ...
        return "viewName";
    }
}

确保请求的URL是/mypath，并且其他所有配置都正确无误。如果问题依然存在，可以通过查看Spring的日志文件来获取更多线索。

MongoDB部署策略

2024-09-06

MongoDB的部署策略取决于你的具体需求，比如数据量、性能要求、高可用性等。以下是一些常见的MongoDB部署策略：

单实例部署：适用于小型应用和开发环境。
主从复制：实现数据冗余备份和读写分离。
副本集（Replica Set）：自动故障转移的主从复制。
分片集群（Sharded Cluster）：水平扩展，支持大量数据。

以下是一个MongoDB副本集的部署示例：




# 启动第一个副本集成员，主节点
mongod --port 27017 --dbpath /srv/mongodb/db0 --replSet rs0
 
# 启动第二个副本集成员，从节点
mongod --port 27018 --dbpath /srv/mongodb/db1 --replSet rs0
 
# 启动第三个副本集成员，从节点
mongod --port 27019 --dbpath /srv/mongodb/db2 --replSet rs0
 
# 连接到其中一个mongod实例
mongo --port 27017
 
# 在Mongo shell中初始化副本集
rs.initiate(
  {
    _id: "rs0",
    members: [
      { _id: 0, host: "localhost:27017" },
      { _id: 1, host: "localhost:27018" },
      { _id: 2, host: "localhost:27019" }
    ]
  }
)

确保每个mongod实例的dbPath指向不同的文件夹，并且每个实例的端口号不同。rs0是副本集的名称，你可以根据需要更改。

在生产环境中，你可能需要更复杂的配置，比如安全性认证、参数调优、监控等，这些通常依赖于特定的服务器硬件和网络环境。

Oracle的这些BUG你要遇到,说明你是一个DBA老鸟...

2024-09-06

这个句子是一个调侃或者鼓励用户去面对Oracle数据库中可能遇到的问题，并且表明如果用户能够解决这些问题，那么他就是一个数据库管理员（DBA）方面的老鸟。

解释：

Oracle数据库中的"BUG"通常指的是软件中的缺陷或者错误。随着时间的推移，Oracle会发布补丁或者更新来修复这些已知的问题。

解决方法：

确认问题：首先需要确认是否真的遇到了Oracle的BUG。
查找文档：查看Oracle的官方文档或者支持网站，确认BUG的编号和描述。
应用补丁：根据BUG的编号，找到对应的补丁，并按照Oracle提供的指导进行安装。
测试修复：在应用补丁之后，进行充分的测试，确保问题得到修复。
监控系统：补丁安装后，需要持续监控系统表现，确保问题不再复现。

注意：在实际操作中，如果是生产环境，应该在维护窗口期进行此类操作，并确保有充足的备份和恢复计划。

2024-09-06

在Spring Boot应用中使用Nacos作为配置中心时，可以利用Nacos的密文支持功能来保护敏感配置信息的安全。以下是一个简化的例子，展示如何使用Nacos的密文支持来加密配置信息并在Spring Boot应用中解密使用。

首先，需要在Nacos的控制台上对配置信息进行加密。
使用Nacos控制台的加密功能，将需要加密的密码转换为密文。
在bootstrap.properties或application.properties中，引用Nacos的密文配置。
在Spring Boot应用中，使用@Value注解或者配置类来获取解密后的配置信息。

以下是具体步骤的代码示例：

步骤1: 在Nacos控制台加密密码

访问Nacos控制台，在配置列表中选择对应的配置，点击“编辑”，在“加密”栏目中输入需要加密的密码，点击“加密”按钮，得到密文。

步骤2: 配置bootstrap.properties




spring.cloud.nacos.config.username=nacos
spring.cloud.nacos.config.password=nacos
spring.cloud.nacos.config.namespace=命名空间ID
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id=application-dev.properties
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].group=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].refresh=true

步骤3: 配置文件中使用密文




# 在配置文件中使用密文
your.secret.password={cipher}NACOS_ENCRYPTED_PASSWORD_SECRET

步骤4: 在Spring Boot应用中使用配置




import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class YourComponent {
 
    @Value("${your.secret.password}")
    private String secretPassword;
 
    // 使用解密后的密码
}

确保你的Spring Boot应用已经集成了Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery和Nacos Config依赖，并且配置了正确的Nacos服务器地址、命名空间和认证信息。

注意：

确保Nacos服务器已经启用密文支持功能。
密文配置项需要以{cipher}作为前缀。
确保你的Spring Boot应用已经配置了Nacos Config的解密功能（Nacos官方提供的SDK通常已经内置了解密逻辑）。

以上步骤和代码示例提供了一个简化的方案，用于在Spring Boot应用中结合Spring Cloud Alibaba使用Nacos作为配置中心时，如何安全地存储和使用加密的敏感配置信息。

mybatis-plus实现自动填充创建人/更新人以及时间字段

2024-09-06

在MyBatis-Plus中，自动填充功能可以通过实现MetaObjectHandler接口来完成。以下是一个简单的实现示例：

创建一个实现了MetaObjectHandler接口的类：




import com.baomidou.mybatisplus.core.handlers.MetaObjectHandler;
import org.apache.ibatis.reflection.MetaObject;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.Date;
 
@Component
public class MyMetaObjectHandler implements MetaObjectHandler {
 
    @Override
    public void insertFill(MetaObject metaObject) {
        // 自动填充创建时间和创建人字段
        this.strictInsertFill(metaObject, "createTime", Date.class, new Date()); // 创建时间
        this.strictInsertFill(metaObject, "createUser", String.class, "system"); // 创建人
    }
 
    @Override
    public void updateFill(MetaObject metaObject) {
        // 自动填充更新时间和更新人字段
        this.strictUpdateFill(metaObject, "updateTime", Date.class, new Date()); // 更新时间
        this.strictUpdateFill(metaObject, "updateUser", String.class, "system"); // 更新人
    }
}

在实体类中使用@TableField注解指定填充策略：




import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableField;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.FieldFill;
import java.util.Date;
 
public class Entity {
 
    // 其他字段...
 
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)
    private Date createTime;
 
    @TableField(fill = FieldFill.INSERT)
    private String createUser;
 
    @TableField(fill = FieldFill.UPDATE)
    private Date updateTime;
 
    @TableField(fill = FieldFill.UPDATE)
    private String updateUser;
 
    // 省略getter和setter方法
}

确保你的MyBatis-Plus配置类中注册了MyMetaObjectHandler：




import com.baomidou.mybatisplus.core.injector.MetaObjectHandlerInjector;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.spring.MybatisSqlSessionFactoryBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MybatisPlusConfig {
 
    @Bean
    public MetaObjectHandlerInjector metaObjectHandlerInjector() {
        return new MetaObjectHandlerInjector();
    }
 
    @Bean
    public MybatisSqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean() {
        MybatisSqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new Mybati

Mybatis TypeHandler 介绍及使用

2024-09-06

MyBatis 的 TypeHandler 是一个接口，用于定义如何从数据库类型转换为 Java 类型，以及如何将 Java 类型转换为 SQL 数据类型。

自定义 TypeHandler 的步骤：

实现 TypeHandler 接口，或者继承 BaseTypeHandler 抽象类。
重写相关的方法，如 setNonNullParameter (Java -> JDBC) 和 getResult (JDBC -> Java)。
在 MyBatis 配置文件中注册自定义的 TypeHandler。

示例代码：




import org.apache.ibatis.type.BaseTypeHandler;
import org.apache.ibatis.type.JdbcType;
import java.sql.CallableStatement;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
 
public class MyCustomTypeHandler extends BaseTypeHandler<MyType> {
 
    @Override
    public void setNonNullParameter(PreparedStatement ps, int i, MyType parameter, JdbcType jdbcType) throws SQLException {
        // Java -> JDBC
        ps.setString(i, parameter.toString());
    }
 
    @Override
    public MyType getNullableResult(ResultSet rs, String columnName) throws SQLException {
        // JDBC -> Java
        return new MyType(rs.getString(columnName));
    }
 
    @Override
    public MyType getNullableResult(ResultSet rs, int columnIndex) throws SQLException {
        // JDBC -> Java
        return new MyType(rs.getString(columnIndex));
    }
 
    @Override
    public MyType getNullableResult(CallableStatement cs, int columnIndex) throws SQLException {
        // JDBC -> Java
        return new MyType(cs.getString(columnIndex));
    }
}

在 MyBatis 配置文件中注册 TypeHandler：




<typeHandlers>
  <typeHandler handler="com.example.MyCustomTypeHandler"/>
</typeHandlers>

使用 TypeHandler：




<select id="selectMyType" resultType="myType">
  SELECT my_column FROM my_table
</select>

在这个例子中，我们定义了一个 MyCustomTypeHandler 类，它将 Java 类型 MyType 映射到 SQL 字符串类型。在 MyBatis 配置文件中注册该 TypeHandler 后，MyBatis 就会使用它来处理 MyType 类型的数据和 SQL 字符串类型的数据的转换。

Redis之zset实现滑动窗口限流

2024-09-06

所有,redis




import redis
import time
 
# 连接Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 滑动窗口限流的实现
def is_rate_limited(key, max_requests, window_size):
    # 计算窗口结束时间
    window_end = time.time() + window_size
    
    # 记录请求次数并设置过期时间
    requests = r.incr(key)
    r.expire(key, window_size)
    
    # 如果请求次数超过了限制，返回True表示被限流
    if requests > max_requests:
        return True
    
    # 如果在窗口内第一次达到限制，计算剩余时间
    if requests == max_requests:
        return window_end - time.time()
    
    # 没有超过限制，返回False
    return False
 
# 使用示例
key = 'user_123'  # 用户标识
max_requests = 10  # 时间窗口内最大请求次数
window_size = 60  # 时间窗口大小，单位秒
 
# 检查是否需要限流
sleep_time = is_rate_limited(key, max_requests, window_size)
if sleep_time:
    print(f"请求过于频繁，请于{sleep_time}秒后再试。")
else:
    print("请求被接受。")

这段代码使用Redis的键值功能实现了一个简单的滑动窗口限流器。它通过记录用户的请求次数，并设置一个有效期来管理时间窗口。如果请求次数超过限制，则进行限流。