分类数据库下的文章

2024-09-09




-- 创建变更数据捕捉测试用表
CREATE TABLE change_log_test (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data TEXT
);
 
-- 开启变更数据捕捉功能
ALTER TABLE change_log_test SET LOGGED;
 
-- 插入测试数据
INSERT INTO change_log_test (data) VALUES ('Initial data');
 
-- 更新测试数据
UPDATE change_log_test SET data = 'Updated data';
 
-- 查询变更数据捕捉内容
SELECT * FROM pg_logical_slot_get_changes('slot_change_log_test', NULL, NULL);
 
-- 删除变更数据捕捉槽位
DROP SLOT slot_change_log_test;
 
-- 删除测试用表
DROP TABLE change_log_test;

这段代码展示了如何在PostgreSQL中使用变更数据捕捉（CDC）功能。首先，创建了一个用于测试的表，并开启了变更数据捕捉。然后，进行了插入和更新操作，并查询变更日志。最后，代码展示了如何删除创建的槽位和测试表。这个例子简单直观地展示了CDC的基本使用方法。

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【PostgreSQL】PG_DUMP的文件大小元小于库占用物理空间统计

System

2024-09-09

所有,数据库

在PostgreSQL中，使用pg_dump工具导出数据时，可以使用--schema-only选项来仅导出数据库模式（结构）而不导出数据本身，这样可以生成一个较小的备份文件。但是，这个文件的大小可能仍然会超出预期，因为它包含了数据库对象的定义，如索引、外键等，这些定义可能会占用较多空间。

为了进一步减小pg_dump的输出大小，可以使用--clean选项来去除不必要的信息，比如注释和扩展属性。

此外，使用gzip或bzip2压缩可以进一步减小文件大小。

以下是一个使用pg_dump的示例命令，它结合了上述提到的选项来导出数据库模式并进行压缩：




pg_dump -U username -d dbname --schema-only --clean --file=dbname_schema.sql
gzip dbname_schema.sql

这将导出数据库dbname的模式，去除注释和额外信息，并将输出保存到文件dbname_schema.sql.gz中。

请注意，即使采取了这些措施，pg_dump导出的文件大小仍然可能不会和数据库实际占用的磁盘空间完全对应。这是因为pg_dump不会导出数据库的Free Space，也不会导出为了优化性能而由操作系统管理的文件系统空间（例如，在Linux上通过ext4文件系统的预分配空间）。这些空间可能会显著增加数据库的物理存储。

如果你需要估计数据库的物理存储大小，你可以使用pg_database_size()函数，如下：




SELECT pg_size_pretty(pg_database_size('dbname'));

这将返回数据库dbname的大小，以易于阅读的格式展示。

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postgresql安装postgis插件

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2024-09-09

所有,数据库

要在PostgreSQL中安装PostGIS插件，你需要确保PostGIS与你的PostgreSQL版本兼容。以下是在Linux系统上通过psql命令行安装PostGIS的步骤：

打开终端。
运行以下命令来安装PostGIS。你可能需要使用sudo来获取管理员权限。




# 更新包管理器的索引
sudo apt-update
 
# 安装PostGIS
sudo apt-get install postgis

如果你使用的是其他Linux发行版或者需要手动安装，你可以使用以下方法：

首先，确保你已经安装了PostgreSQL。
安装PostGIS之前，你可能需要安装一些依赖库。
使用CREATE EXTENSION命令在PostgreSQL数据库中启用PostGIS。

以下是在PostgreSQL中为特定数据库启用PostGIS的示例SQL命令：




-- 连接到你的数据库
psql -d your_database_name -U your_username
 
-- 启用PostGIS扩展
CREATE EXTENSION postgis;

替换your_database_name和your_username为你的实际数据库名和用户名。

如果你需要从源代码手动安装PostGIS，你可以按照PostGIS的官方文档进行操作，这通常涉及到下载源码，编译并安装。这种方法更加复杂，并且需要更多的手动干预，因此除非你有特殊需求，否则不推荐使用这种方法。

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Oracle数据字典之——v$lock 和v$locked_object

System

2024-09-09

所有,数据库

在Oracle数据库中，v$lock和v$locked_object视图用于提供锁定信息。

v$lock视图提供了数据库中所有锁的信息，包括锁的类型、锁定的模式以及谁持有这些锁。

v$locked_object视图提供了当前被锁定的对象的信息，包括对象的名称、对象类型、以及哪个会话持有该对象的锁。

以下是如何查询这两个视图的简单示例：




-- 查询v$lock视图
SELECT * FROM v$lock;
 
-- 查询v$locked_object视图
SELECT * FROM v$locked_object;

为了更有效地使用这些视图，你可以根据需要的信息选择特定的列，并根据实际情况添加过滤条件。例如，如果你想要查询当前正在锁定的对象及相关会话信息，你可以这样做：




-- 查询v$locked_object视图中的相关列，并关联v$session视图获取会话信息
SELECT
  lo.object_id,
  ao.object_name,
  ao.object_type,
  lo.session_id,
  s.username,
  s.sid,
  s.serial#
FROM
  v$locked_object lo
JOIN
  all_objects ao ON lo.object_id = ao.object_id
JOIN
  v$session s ON lo.session_id = s.sid;

请注意，查询这些视图通常需要具有相应的数据库权限。在实际使用时，请确保查询的结果不会引起性能问题，并谨慎处理锁定的对象，避免产生数据库死锁等并发问题。

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Ubuntu 网络配置指导手册

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2024-09-09

所有,数据库

由于Ubuntu网络配置可以通过多种方式（如Netplan, Ubuntu Netcfg, ifupdown, NetworkManager等）实现，以下是一个基于Netplan的简单示例：

找到配置文件：Netplan的配置文件通常位于/etc/netplan/目录下，文件名可能是01-netcfg.yaml，50-cloud-init.yaml或其他以.yaml为后缀的文件。
编辑配置文件：使用文本编辑器（如nano或vim）编辑该文件。




sudo nano /etc/netplan/01-netcfg.yaml

配置静态IP：以下是一个静态IP配置的示例。




network:
  version: 2
  renderer: networkd
  ethernets:
    enp0s3:
      dhcp4: no
      addresses:
        - 192.168.1.10/24
      gateway4: 192.168.1.1
      nameservers:
          addresses: [8.8.8.8, 8.8.4.4]

应用配置：保存文件并应用配置。




sudo netplan apply

重启网络服务：




sudo systemctl restart systemd-networkd

确认配置：使用ip addr或ifconfig命令确认网络配置已生效。




ip addr

以上步骤展示了如何为Ubuntu系统配置静态IP地址。对于其他网络配置（如动态IP分配、多网卡配置等），只需调整配置文件中的相应字段即可。

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Django中的模型小总结：

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2024-09-09

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在Django中，模型是一个Python类，它是Django模型的核心部分。以下是一些Django模型的常见用法和示例代码：

定义模型：




from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)

添加字段选项：




class Person(models.Model):
    first_name = models.CharField(max_length=30)
    last_name = models.CharField(max_length=30)
    birth_date = models.DateField(blank=True, null=True)

创建多对多关系：




class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
 
class Group(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
    members = models.ManyToManyField(Person, related_name='groups')

使用ForeignKey创建一对多关系：




class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
 
class Group(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
    members = models.ForeignKey(Person, on_delete=models.CASCADE, related_name='groups')

使用OneToOneField创建一对一关系：




class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
 
class Profile(models.Model):
    user = models.OneToOneField(Person, on_delete=models.CASCADE)

自定义模型管理器：




class PersonManager(models.Manager):
    def get_adults(self):
        return self.filter(age__gt=18)
 
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
    age = models.IntegerField()
    objects = PersonManager()

使用Meta选项自定义表名和字段：




class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=128)
 
    class Meta:
        db_table = 'custom_person_table'

创建一个抽象基模型：




class CommonInfo(models.Model):
    created_at = models.DateTimeField(auto_now_add=True)
    updated_at = models.DateTimeField(auto_now=True)
 
    class Meta:
        abstract = True
 
class Person(CommonInfo):
    name = models.CharField(max_length=128)

这些是Django模型的一些常见用法和示例。在实际应用中，你可以根据需要定义更复杂的模型关系和字段。

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2024-09-09

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这个错误信息表明你尝试使用pg_ctl连接PostgreSQL数据库时遇到了问题，具体是提示可能已经有另一个服务器实例在运行，并尝试启动服务器。

错误解释:

PostgreSQL数据库在同一时间只能由一个服务器进程运行。如果系统检测到已有进程在监听数据库的端口（默认是5432），它会拒绝再次启动另一个服务器实例。

解决方法:

确认是否有另一个PostgreSQL服务正在运行。可以使用如下命令检查：
```
ps aux | grep postgres
```
或者使用系统服务管理工具检查服务状态，例如：
```
systemctl status postgresql
```
或
```
service postgresql status
```
如果有另一个服务器实例正在运行，你需要停止它。可以使用pg_ctl stop命令或者系统服务命令停止服务。
如果你确认没有其他服务在运行，但仍然遇到这个错误，可能是之前的服务器没有正确关闭，导致了端口占用。你可以使用如下命令来找出占用端口的进程并结束它：
```
sudo fuser -k 5432/tcp
```
之后再尝试使用pg_ctl启动服务。

确保在进行任何操作前备份重要数据，以防需要恢复数据库。

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一次sqlite执行select慢的排查记录

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2024-09-09

所有,数据库




-- 查询SQLite数据库慢查询日志
SELECT datetime(started, 'unixepoch') as started_at,
       query,
       duration
FROM sqlite_master_lookup_sql_v2
ORDER BY started DESC
LIMIT 10;

这个查询使用了SQLite的sqlite_master_lookup_sql_v2虚拟表来获取最近执行的慢查询日志。它将开始时间转换为可读的格式，显示慢查询的SQL语句及其耗时。这个查询默认在SQLite 3.35.0+版本中可用，如果你使用的是旧版本，可能需要查看数据库的文档来获取相关的慢查询日志表名。

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Python实战：sqlite3模块应用

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2024-09-09

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import sqlite3
 
# 连接到数据库，如果数据库不存在则在当前目录创建数据库文件
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor对象
cursor.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码演示了如何使用sqlite3模块来创建一个SQLite数据库和一个简单的表。首先，它建立了一个数据库连接，然后创建了一个Cursor对象以执行SQL命令。代码中的CREATE TABLE IF NOT EXISTS语句确保如果表已经存在，则不会重复创建。最后，代码关闭了Cursor对象并提交了事务，然后关闭了数据库连接。

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SpringBoot集成MyBatis操作PostGIS数据库

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2024-09-09

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import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.postgis.Geometry;
 
@Service
public class GeometryService {
 
    private final GeometryMapper geometryMapper;
 
    @Autowired
    public GeometryService(GeometryMapper geometryMapper) {
        this.geometryMapper = geometryMapper;
    }
 
    public Geometry getGeometryById(int id) {
        return geometryMapper.getGeometryById(id);
    }
}
 
@Mapper
interface GeometryMapper {
    @Select("SELECT geom FROM your_table WHERE id = #{id}")
    Geometry getGeometryById(int id);
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot应用中使用MyBatis和PostGIS来查询一个几何对象。首先定义了一个GeometryService服务类，它使用GeometryMapper接口来查询数据库。GeometryMapper接口使用MyBatis的注解@Select定义了一个方法来获取特定ID的几何对象。这个例子需要在实际环境中配置数据源和MyBatis的SQLSessionFactory。

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