2024-09-05



from django.db import models
from django_tracking import track
 
# 定义一个模型,并且使用track装饰器来跟踪模型的变化
@track(models.Change)
class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    description = models.TextField()
 
# 创建一个模型实例,并对其进行操作
instance = MyModel.objects.create(name='Example', description='This is an example.')
 
# 查看所有跟踪到的变化
changes = MyModel.tracking.all()
 
# 打印出变化的详细信息
for change in changes:
    print(change.action, change.field, change.value_before, change.value_after)

这个简单的例子展示了如何在Django中使用django_tracking库来跟踪模型的变化。首先定义了一个带有track装饰器的模型MyModel,这样就可以跟踪对象的所有变化。接着创建了一个MyModel的实例,并展示了如何查看所有的变化记录。最后,代码打印出每次变化的操作类型、字段名、变化前的值和变化后的值。

2024-09-05

在Oracle到DM(达梦)数据库的数据同步中,可以使用达梦提供的DMHS(DM High Speed Replication)工具来实现数据的实时同步。以下是搭建DMHS数据同步的基本步骤和示例配置:

  1. 确保Oracle和DM数据库能够正常连接。
  2. 在DM数据库中创建用于同步的目标表。
  3. 在Oracle数据库中为DMHS创建用户并授权。
  4. 配置DMHS工具,编辑配置文件。
  5. 启动DMHS工具进行数据同步。

示例配置文件(dmhs\_config.ini):




[common]
src_db_type = "oracle"
desc_db_type = "dm"
 
[oracle]
host = "oracle_host"
port = 1521
sid = "ORCL"
username = "oracle_user"
password = "oracle_password"
table_list = "user_table1,user_table2"
 
[dm]
host = "dm_host"
port = 5236
username = "dm_user"
password = "dm_password"
 
[table_list]
user_table1 = "dm_table1"
user_table2 = "dm_table2"

启动DMHS同步的命令示例:




./dmhs -configFile=/path/to/dmhs_config.ini

确保在启动DMHS之前,Oracle和DM的网络连接是正常的,且相关用户和表已经准备妥当。配置文件中的参数需要根据实际情况进行调整。

2024-09-05



-- 创建用户
CREATE USER c##myuser IDENTIFIED BY mypassword;
 
-- 授予连接数据库和创建会话的权限
GRANT CREATE SESSION TO c##myuser;
 
-- 授予创建表的权限
GRANT CREATE TABLE TO c##myuser;
 
-- 授予创建存储过程的权限
GRANT CREATE PROCEDURE TO c##myuser;
 
-- 授予创建序列的权限
GRANT CREATE SEQUENCE TO c##myuser;
 
-- 授予创建触发器的权限
GRANT CREATE TRIGGER TO c##myuser;
 
-- 授予用户管理自己的表空间限额
GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO c##myuser;
 
-- 授予用户对特定表的操作权限
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON mytable TO c##myuser;
 
-- 授予用户执行特定存储过程的权限
GRANT EXECUTE ON c##myuser.myprocedure TO c##myuser;

以上代码展示了如何在Oracle 21c数据库中创建一个新用户并授予相应的权限,允许用户创建表、存储过程、序列和触发器。同时,展示了如何授予用户对特定表和存储过程的操作权限。在实际操作时,需要替换c##myuser, mypassword, mytable, 和 myprocedure 为实际的用户名、密码、表名和存储过程名。

2024-09-05



from pymongo import MongoClient
from loguru import logger
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["mydatabase"]
 
# 定义日志处理函数,将日志存储到MongoDB集合中
def mongo_sink(record):
    db.logs.insert_one({"message": record.message, "level": record.level.name, "time": record.time})
 
# 配置Loguru日志系统
logger.add(mongo_sink)
 
# 测试日志记录
logger.debug("这是一条测试日志信息")

这段代码首先导入了必要的模块,并建立了到MongoDB的连接。然后定义了一个日志处理函数mongo_sink,该函数将日志信息直接存储到MongoDB的logs集合中。接着配置Loguru日志系统,将日志处理函数添加为一个全局日志接收器。最后,我们用一个debug级别的日志记录作为测试。这个例子展示了如何将日志信息自动存储到MongoDB,这对于需要长期存储日志数据的应用程序来说是非常有用的。

2024-09-05



import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
 
class MongoPipeline(object):
    collection_name = 'scrapy_items'
 
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items_db')
        )
 
    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]
 
    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()
 
    def process_item(self, item, spider):
        valid = True
        for field in item.fields:
            if field in item and item[field] is None:
                valid = False
                raise DropItem(f"Missing {field}")
        if valid:
            self.db[self.collection_name].update_one({'url': item['url']}, 
                                                     {'$set': dict(item)}, 
                                                     upsert=True)
            return item
        else:
            raise DropItem("Invalid item found: %s" % item)

这段代码实现了一个MongoDB的Pipeline,用于将爬虫的数据存储到MongoDB数据库中。它首先从配置文件中获取MongoDB的连接信息,然后在爬虫开始和结束时建立和关闭MongoDB的连接。在爬取的过程中,每当有item通过这个Pipeline时,它都会检查是否有缺失的字段,如果有,则抛弃该item;如果没有缺失字段,则将item存储到MongoDB中。这个Pipeline类使用了Scrapy提供的一些方法,如from_crawleropen_spider,这使得它更容易与Scrapy结合使用。

2024-09-05

在Ubuntu 20.04系统中,您可以使用cron来设置定时任务。以下是设置定时任务的步骤:

  1. 打开终端。
  2. 输入crontab -e命令来编辑当前用户的cron任务。如果是第一次使用,可能会让您选择编辑器(比如nano或vi)。
  3. 在打开的cron文件中,添加您的定时任务。定时任务的格式遵循:



分 时 日 月 周 命令

例如,如果您想要每天中午12点清空/tmp目录,您可以添加如下任务:




0 12 * * * rm -rf /tmp/*
  1. 保存并退出编辑器。cron会自动安装新的任务。
  2. 如果想要查看当前的cron任务,可以使用crontab -l命令。

请确保您的定时任务命令是正确的,并且您有执行命令所需的权限。如果定时任务需要以特定用户身份执行,可以在命令前加上sudo

2024-09-05

由于篇幅所限,我无法提供完整的代码实例。但我可以提供一个简化的核心函数示例,展示如何在Spring Boot中使用MongoDB查询小说数据并在Vue组件中展示。




// Spring Boot Controller层
@RestController
@RequestMapping("/novels")
public class NovelController {
 
    @Autowired
    private NovelRepository novelRepository;
 
    // 查询所有小说
    @GetMapping
    public List<Novel> getAllNovels() {
        return novelRepository.findAll();
    }
 
    // 根据ID查询小说
    @GetMapping("/{id}")
    public Novel getNovelById(@PathVariable(value = "id") String id) {
        return novelRepository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    // 其他CRUD操作
}
 
// Vue 2组件中,用于展示小说列表
<template>
  <div>
    <div v-for="novel in novels" :key="novel.id">
      {{ novel.title }}
    </div>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      novels: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchNovels();
  },
  methods: {
    fetchNovels() {
      this.$http.get('/api/novels')
        .then(response => {
          this.novels = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('Error fetching novels:', error);
        });
    }
  }
};
</script>

在这个例子中,我们定义了一个简单的NovelController,它提供了用于查询小说数据的API端点。在Vue组件中,我们使用created钩子函数在组件创建时获取小说列表,并将其存储在本地状态中以用于渲染。

请注意,这只是一个示例,实际应用中你需要处理如分页、权限校验、错误处理等更多细节。同时,你还需要配置Nginx以代理到你的Spring Boot应用程序,并确保前端资源被正确地部署和引用。

2024-09-05

要在Spring Boot中使用MongoDB,你需要做以下几步:

  1. 添加Maven依赖到你的pom.xml文件中。
  2. 配置application.propertiesapplication.yml文件以连接到MongoDB。
  3. 创建一个实体类来映射你的MongoDB集合。
  4. 创建一个MongoDB仓库接口。
  5. 使用Spring Data Repository提供的方法来进行CRUD操作。

以下是一个简单的例子:

1. 添加Maven依赖

pom.xml中添加以下依赖:




<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId>
</dependency>

2. 配置MongoDB

application.properties中添加以下配置:




spring.data.mongodb.uri=mongodb://username:password@localhost:27017/your_database

或者,如果你使用application.yml




spring:
  data:
    mongodb:
      uri: mongodb://username:password@localhost:27017/your_database

3. 创建实体类




import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
 
@Document
public class YourEntity {
    @Id
    private String id;
    // 其他字段和方法
}

4. 创建MongoDB仓库接口




import org.springframework.data.mongodb.repository.MongoRepository;
 
public interface YourEntityRepository extends MongoRepository<YourEntity, String> {
    // 可以自定义查询方法
}

5. 使用仓库




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class YourService {
 
    @Autowired
    private YourEntityRepository repository;
 
    public YourEntity findById(String id) {
        return repository.findById(id).orElse(null);
    }
 
    public YourEntity save(YourEntity entity) {
        return repository.save(entity);
    }
 
    // 其他业务逻辑
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中使用Spring Data MongoDB来进行基本的CRUD操作。记得替换YourEntityYourEntityRepository为你自己的实体类和仓库接口名称。

2024-09-05

PostgreSQL的物理备库(standby)通常通过流复制来实现。以下是备库启动的基本步骤:

  1. 配置主库:

    • 确保postgresql.conf中的wal_level设置为replicalogical
    • 确保max_wal_senders足够大,以便可以同时运行多个流复制连接。
    • 配置pg_hba.conf以允许备库服务器连接到主库。
  2. 配置备库:

    • recovery.conf(PostgreSQL 12之前)或者postgresql.conf(PostgreSQL 12及以后)中配置主库的连接信息,如主库的地址、端口、复制用户和密码。
    • 配置primary_conninfo,包括复制槽的名称和其他连接参数。
  3. 启动备库:

    • 启动PostgreSQL服务。
    • PostgreSQL服务启动后,会根据recovery.confpostgresql.conf中的配置尝试连接到主库并开始流复制。
    • 如果备库能够连接到主库,并且复制槽已经正确设置,流复制将自动开始。
  4. 监控复制状态:

    • 可以通过执行pg_is_in_recovery()函数或查询pg_stat_replication视图来检查备库的复制状态。

以下是一个简化版的recovery.conf配置示例:




primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=replica password=replica_password sslmode=prefer sslcompression=1'
trigger_file = '/tmp/trigger_file'

确保替换master_ipreplicareplica_password/tmp/trigger_file为实际的主库地址、用户、密码和触发文件路径。

备注:具体配置和启动步骤可能会根据PostgreSQL的版本和具体的部署环境有所不同。

2024-09-05

报错解释:

这个错误表明链接器在尝试构建ora2pg时找不到名为libnsl的库文件。libnsl是一个提供网络服务的库,通常在Linux系统中用于提供与系统名字服务交互的功能。

解决方法:

  1. 确认libnsl库是否已经安装。如果没有安装,你需要安装它。在基于Debian的系统(如Ubuntu)上,你可以使用以下命令安装:

    
    
    
    sudo apt-get install libnsl

    在基于Red Hat的系统(如CentOS)上,你可以使用:

    
    
    
    sudo yum install libnsl

    或者在新版本上使用dnf

    
    
    
    sudo dnf install libnsl
  2. 如果库已安装但链接器仍然找不到它,可能需要指定库的路径。可以尝试以下命令来查找libnsl的确切位置:

    
    
    
    locate libnsl

    或者使用find

    
    
    
    sudo find / -name "libnsl*".

    找到库文件后,可以在make命令中通过LD_LIBRARY_PATH环境变量指定库的路径:

    
    
    
    LD_LIBRARY_PATH=/path/to/libnsl make

    替换/path/to/libnsl为实际的库文件路径。

  3. 如果你正在使用一个特殊的环境,比如容器或者某些特殊的系统配置,可能需要确保链接器的搜索路径包含了libnsl库文件的位置。
  4. 如果你在使用特定的编译器或链接器选项,确保它们正确配置并且没有覆盖标准的库搜索路径。
  5. 如果你不需要libnsl库或者你的系统中有其他方式来满足需求,你可以尝试在ora2pg的配置中排除这个库的链接,或者在代码中移除对libnsl的依赖。

确保在解决问题后重新运行make命令来构建ora2pg。如果问题仍然存在,可能需要查看Makefile中相关的链接指令,以确保所有必要的库都被正确链接。