2024-09-04

在Oracle中使用XTTS(Transparent Table Access for Multitenant Applications)方式迁移11g数据库到PDB(Pluggable Database),需要先在源数据库上配置好XTTS,然后使用RMAN或者数据泵(Data Pump)工具进行数据和元数据的迁移。

以下是一个基本的迁移步骤示例:

  1. 在源数据库上配置XTTS。



-- 在源数据库上运行以下命令来配置XTTS
ALTER SYSTEM SET ENABLE_XTTS = TRUE SCOPE=SPFILE;
  1. 创建PDB并打开。



-- 使用以下命令创建并打开PDB
CREATE PLUGGABLE DATABASE pdb_name ADMIN USER pdb_admin IDENTIFIED BY pdb_password
    FILE_NAME_CONVERT = ('old_db_name', 'new_pdb_name')
    PATH_PREFIX = '/new_pdb_path/pdb_name/';
 
ALTER PLUGGABLE DATABASE pdb_name OPEN;
  1. 使用RMAN或数据泵进行数据迁移。

使用RMAN:




-- 在RMAN中运行以下命令来复制数据
RMAN> DUPLICATE TARGET DATABASE FOR PLUGGABLE DATABASE pdb_name;

使用数据泵(Data Pump):




-- 在源数据库上使用数据泵导出
expdp system/password@old_db_name schemas=SCHEMA_NAME directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=expdp.dmp logfile=expdp.log
 
-- 然后在目标PDB上使用数据泵导入
impdp system/password@pdb_name schemas=SCHEMA_NAME directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=expdp.dmp logfile=impdp.log
  1. 校验数据是否迁移成功。



-- 在PDB中验证数据是否完整
SELECT COUNT(*) FROM SCHEMA_NAME.TABLE_NAME;

请注意,这只是一个基本的迁移示例,实际迁移可能需要考虑更多的参数和细节。在执行这些操作之前,请确保有完整的备份和恢复计划,并在测试环境中进行验证。

2024-09-04



import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
 
@SpringBootApplication
public class MongoDBApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MongoDBApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    public MongoClient mongoClient() {
        // 连接到MongoDB服务,默认连接到本地的27017端口
        return MongoClients.create();
    }
 
    @Bean
    public MongoDatabase mongoDatabase() {
        // 选择数据库,如果数据库不存在,MongoDB会自动创建
        return mongoClient().getDatabase("testdb");
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot应用程序中简单地整合MongoDB。通过定义MongoClientMongoDatabase的Bean,Spring Boot会自动配置并管理MongoDB的连接。这是一个入门级的例子,展示了如何开始使用MongoDB和Spring Boot进行开发。

2024-09-04

在Spring Cloud中,Feign是一个声明式的Web服务客户端,可以用来调用HTTP接口。但是Feign默认不支持直接传递HttpServletRequest,因为Feign的请求是在服务消费者端构建的,而HttpServletRequest是与特定的HTTP请求相关的,只能在服务提供者的上下文中使用。

如果你需要在Feign客户端传递一些原始的HTTP请求信息,你可以手动传递这些信息作为方法参数。Spring Cloud Feign支持将一些常见的请求属性自动绑定到方法参数,例如头信息、查询参数等。

以下是一个示例,演示如何在Feign客户端传递请求头信息:




import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestHeader;
 
@FeignClient(name = "service-provider")
public interface MyFeignClient {
 
    @GetMapping("/some-endpoint")
    String someEndpoint(@RequestHeader("User-Agent") String userAgent);
}

在上面的例子中,@RequestHeader("User-Agent")注解将HTTP请求的User-Agent头信息作为参数传递给Feign客户端的方法。

如果你需要传递更多的信息,你可以自定义一个POJO来封装这些信息,并将其作为参数传递给Feign客户端的方法。




public class CustomRequest {
    private String headerName;
    private String queryParam;
    // 省略构造器、getter和setter
}
 
@FeignClient(name = "service-provider")
public interface MyFeignClient {
 
    @GetMapping("/some-endpoint")
    String someEndpoint(@RequestHeader("Custom-Header") String headerName,
                        @RequestParam("param") String queryParam);
}

在这个例子中,CustomRequest对象被用来传递自定义的请求头和查询参数。在Feign接口的方法中,使用@RequestHeader@RequestParam注解分别绑定这些属性。

2024-09-04

在SQL Server中,可以使用系统存储过程和动态SQL查询来查看用户表的大小,包括数据、索引和LOB数据(如text, ntext, image, varchar(max), nvarchar(max), varbinary(max)等)。以下是一个示例代码,用于查看特定用户表的大小:




DECLARE @TableName NVARCHAR(128)
DECLARE @SchemaName NVARCHAR(128)
SET @TableName = 'YourTableName' -- 替换为你的表名
SET @SchemaName = 'YourSchemaName' -- 替换为你的架构名,默认是dbo
 
DECLARE @SQL NVARCHAR(MAX)
SET @SQL = 
'
SELECT 
    SUM(reserved_page_count) * 8 AS reserved_space_KB, 
    SUM(used_page_count) * 8 AS data_space_KB, 
    SUM(CASE WHEN index_id < 2 THEN used_page_count ELSE 0 END) * 8 AS index_space_KB, 
    SUM(CASE WHEN index_id < 2 THEN reserved_page_count ELSE 0 END) * 8 AS index_reserved_space_KB
FROM sys.dm_db_partition_stats
WHERE object_id = OBJECT_ID(''' + @SchemaName + '.' + @TableName + ''')
 
UNION ALL
 
SELECT 
    CAST(SUM(size) AS DECIMAL(18,2)) AS LOB_data_space_KB,
    CAST(SUM(reserved_page_count) AS DECIMAL(18,2)) * 8 AS LOB_reserved_space_KB
FROM sys.dm_db_lob_space_usage
WHERE object_id = OBJECT_ID(''' + @SchemaName + '.' + @TableName + ''')
'
 
EXEC sp_executesql @SQL

请确保替换@TableName@SchemaName为你要查询的表名和架构名。这段代码会返回表的保留空间、数据空间、索引空间和LOB数据的空间。

注意:这些查询利用了SQL Server的动态管理视图(DMVs)和函数,如sys.dm_db_partition_statssys.dm_db_lob_space_usage,这些功能提供了关于数据库中空间使用情况的详细信息。在使用这些查询时,请确保你有足够的权限来访问这些视图。

2024-09-04

错误解释:

这个错误通常发生在使用SQLite3的数据库API时,当你尝试执行一个带有占位符(如?或命名占位符:name)的SQL语句,但是在执行时提供的参数数量与占位符数量不匹配时。

解决方法:

  1. 检查SQL语句中的占位符数量与你在执行时提供的参数数量是否相同。
  2. 如果使用命名占位符(如:name),确保使用字典正确地传递参数,其中键为占位符名称,值为对应的参数值。

示例:




import sqlite3
 
# 假设你已经建立了一个SQLite连接并命名为conn
cursor = conn.cursor()
 
# 错误的SQL语句,占位符数量与提供的参数数量不匹配
sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?);"
params = ('value1',)  # 只提供了一个参数
 
# 这将会引发错误
cursor.execute(sql, params)
 
# 正确的SQL语句,占位符数量与提供的参数数量匹配
sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?);"
params = ('value1', 'value2')  # 提供了两个参数
 
# 这将会正常执行
cursor.execute(sql, params)
 
# 如果使用命名占位符
sql = "INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (:name1, :name2);"
params = {'name1': 'value1', 'name2': 'value2'}  # 使用字典传递参数
 
# 这将会正常执行
cursor.execute(sql, params)
 
# 确保提交事务
conn.commit()

确保你的SQL语句和执行时提供的参数数量和格式完全匹配,这样就可以解决“Incorrect number of bindings supplied”的错误。

2024-09-04

在LightDB/PostgreSQL中,执行计划缓存是通过查询计划器来管理的。当一个查询首次执行时,查询计划器会生成一个执行计划,并将其存储在内存中,以便后续的查询可以重用这个计划。

执行计划缓存的管理涉及到两个主要的参数:effective_cache_sizework_memeffective_cache_size 控制了PostgreSQL为计划缓存分配的内存大小,而 work_mem 是每个查询操作所分配的内存大小。

以下是一个简单的例子,演示如何设置这些参数:




-- 设置查询工作内存
ALTER SYSTEM SET work_mem = '64MB';
 
-- 设置有效缓存大小
ALTER SYSTEM SET effective_cache_size = '512MB';

在实际操作中,这些设置应在 postgresql.conf 文件中进行,并在修改后重启数据库服务使之生效。

执行计划缓存的清理和更新通常是由PostgreSQL自动完成的,但在某些情况下,可能需要手动干预。例如,可以使用以下命令清理计划缓存:




-- 清理所有计划缓存
DISCARD ALL;
 
-- 重设分析缓存参数
RESET effective_cache_size;
RESET work_mem;

这些命令需要在SQL会话中执行,并可能需要相应的权限。

2024-09-04



from decimal import Decimal
 
# 使用Decimal进行高精度加法
def add_decimal(num1, num2):
    return Decimal(num1) + Decimal(num2)
 
# 使用Decimal进行高精度减法
def subtract_decimal(num1, num2):
    return Decimal(num1) - Decimal(num2)
 
# 使用Decimal进行高精度乘法
def multiply_decimal(num1, num2):
    return Decimal(num1) * Decimal(num2)
 
# 使用Decimal进行高精度除法
def divide_decimal(num1, num2):
    return Decimal(num1) / Decimal(num2)
 
# 示例
result_add = add_decimal('0.1', '0.00001')
result_sub = subtract_decimal('0.1', '0.00001')
result_mul = multiply_decimal('0.1', '0.00001')
result_div = divide_decimal('0.1', '0.00001')
 
print(f"加法结果: {result_add}")
print(f"减法结果: {result_sub}")
print(f"乘法结果: {result_mul}")
print(f"除法结果: {result_div}")

这段代码演示了如何使用Python的decimal模块进行高精度的算术运算。通过将浮点数转换为Decimal对象,我们可以确保进行精确的数学运算,而不会受限于浮点数运算的不精确性。这对于财务计算、科学计算等领域非常有用。

2024-09-04

MyBatis-Plus 在使用雪花算法生成ID时,如果通过Swagger返回这个ID,可能会遇到精度丢失的问题。这通常是因为JavaScript中Number类型的精度有限,如果ID超过了Number能表示的安全整数范围(大约±9007199254740991),则可能会丢失精度。

解决方法:

  1. 使用字符串传输ID:在定义实体类的ID属性时,使用String类型而不是Long类型来存储ID,这样可以避免数值精度的问题。



public class Entity {
    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
    private String id;
    // ... 其他属性
}
  1. 配置Swagger:在Swagger的配置中,将ID的表现形式指定为字符串。



@Bean
public Docket createRestApi() {
    return new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
            .apiInfo(apiInfo())
            .select()
            .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.controller"))
            .paths(PathSelectors.any())
            .build()
            .pathMapping("/")
            .directModelSubstitute(Long.class, String.class) // 确保ID以字符串形式返回
            .genericModelSubstitutes(DeferredResult.class)
            .useDefaultResponseMessages(false);
}

通过以上两步,可以确保在Swagger中ID作为字符串返回,避免了JavaScript处理时的精度问题。

2024-09-04



import org.eclipse.milo.opcua.sdk.client.OpcUaClient;
import org.eclipse.milo.opcua.sdk.client.api.subscriptions.UaSubscription;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.builtin.NodeId;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.builtin.StatusCode;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.builtin.unsigned.UInteger;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.structures.MonitoredItemCreateRequest;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.structures.MonitoredItemNotification;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.structures.MonitoringMode;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.enumerated.MonitoringParameters;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.enumerated.MonitoringFilter;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.enumerated.TimestampsToReturn;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.enumerated.ClientMonitoredItemCreateResult;
import org.eclipse.milo.opcua.stack.core.types.enumerated.ClientMonitoredItemCreateRequest;
 
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
 
public class OpcUaClientExample {
 
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 创建OPC UA客户端,需要服务器URL
        String endpointUrl = "opc.tcp://example.com:4840";
        OpcUaClient client = OpcUaClient.create(endpointUrl);
 
        // 连接客户端
        client.connect().get();
 
        // 创建订阅
        UaSubscription subscription = client.getSubscriptionManager().createSubscription(1000.0).get();
 
        // 创建监控项请求,监控特定节点ID
        NodeId nodeId = NodeId.parse("ns=2;s=Demo.Sensor1:Temperature");
        MonitoredItemCreateRequest monitoredItemCreateRequest = new MonitoredItemCreateRequest(
                MonitoringMode.Reporting,
                nodeId,
                (MonitoringFilter) null,
                new MonitoringParameters(
                        client.getServer().getServerStatus().getServiceLevel(),
                        true
                )
        );
 
    
2024-09-04

MyBatis 和 Spring Data JPA 是两个常用的持久层框架,它们各自提供了不同的特性和用法。

MyBatis:

优点:

  1. 简单易学,对SQL查询的控制非常精细。
  2. 可以进行更复杂的SQL查询,支持高级ResultMap和动态SQL。
  3. 不受限于特定的数据库,可以直接编写数据库无关的SQL。
  4. 可以手动控制数据库连接,管理事务。
  5. 二级缓存可以进行更细粒度的缓存控制。

缺点:

  1. 需要手动管理实体与SQL之间的映射。
  2. 不支持自动生成表,需要手写SQL语句。
  3. 不支持Hibernate的自动加载功能。

Spring Data JPA:

优点:

  1. 基于JPA,提供了更高级的抽象,简化了数据访问层的编码。
  2. 支持Repository层的自动实现,简化了仓库的创建。
  3. 支持查询方法命名规则,可以用简单的方法命名代替复杂的查询。
  4. 自动实体映射管理,减少了手动编写SQL的需求。
  5. 支持缓存管理,包括二级缓存和查询缓存。

缺点:

  1. 对SQL查询的控制相对较弱,不适合复杂的SQL查询。
  2. 不能进行非标准SQL查询或复杂的连接查询。
  3. 不支持复杂的数据库操作,比如存储过程。
  4. 不支持复杂的数据模型,比如继承。

综上所述,MyBatis和Spring Data JPA各有所长,选择哪一个取决于具体的项目需求和团队的技术背景。对于简单的CRUD操作,Spring Data JPA 提供了很好的便利性;而对于复杂的查询或需要控制SQL层次的项目,MyBatis 可能是更好的选择。