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oracle表碎片查询整理
System
2024-09-05
所有,数据库

在Oracle中，可以使用以下SQL查询来确定表的碎片情况：




SELECT table_name,
       round((blocks*8),2) as "Size (KB)",
       round((num_rows*(avg_row_len/1024),2)) as "Actual Data (KB)"
FROM user_tables
ORDER BY (blocks*8) DESC;

这个查询会返回当前用户下所有表的大小（以KB为单位）和它们实际数据的大小。通过这些数据，你可以判断表是否有碎片以及碎片的程度。

如果你需要检查特定表的碎片情况，可以使用以下查询：




SELECT table_name,
       round((blocks*8),2) as "Size (KB)",
       round((num_rows*(avg_row_len/1024),2)) as "Actual Data (KB)"
FROM user_tables
WHERE table_name = 'YOUR_TABLE_NAME'
ORDER BY (blocks*8) DESC;

将 'YOUR_TABLE_NAME' 替换为你想要检查的表名。

如果需要对表进行碎片整理，可以考虑使用 ALTER TABLE ... MOVE 语句来重新组织表并减少碎片，或者使用 EXPORT 和 IMPORT 来迁移数据。

注意：执行这些查询和整理操作时，请确保有足够的权限，并在进行这些操作前备份数据。

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Oracle 一键安装脚本实操合集，持续更新中！！！
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2024-09-05
所有,数据库

由于篇幅限制，这里我们仅展示如何使用Oracle的一键式安装脚本的核心函数。具体的实现细节和错误处理请参考上面给出的链接。




#!/bin/bash
# Oracle一键安装脚本
 
# 安装Oracle依赖包
install_oracle_dependencies() {
    echo "安装Oracle依赖..."
    sudo yum install -y oracle-database-preinstall-19c
}
 
# 配置Oracle环境
configure_oracle_env() {
    echo "配置Oracle环境变量..."
    cat << EOF >> ~/.bashrc
    export ORACLE_HOME=/usr/lib/oracle/19.3/client64
    export PATH=\$PATH:\$ORACLE_HOME/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=\$ORACLE_HOME/lib
    EOF
    source ~/.bashrc
}
 
# 主函数
main() {
    install_oracle_dependencies
    configure_oracle_env
}
 
# 执行主函数
main

这个脚本展示了如何安装Oracle数据库的依赖以及配置环境变量。在实际使用时，你需要根据自己的系统环境（如不同的操作系统或Oracle数据库版本）做出相应的调整。

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临时工访谈：NoSQL 大有前景，MongoDB DBA 被裁员后谋求新职位
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2024-09-05
所有,数据库



# 假设我们有一个名为JobCrawler的类，用于抓取职位数据。
class JobCrawler:
    def __init__(self, job_title, location):
        self.title = job_title
        self.location = location
        self.url = self.build_url()
 
    def build_url(self):
        # 构建用于抓取数据的URL
        pass
 
    def crawl(self):
        # 实现网页抓取逻辑
        pass
 
    def get_jobs(self):
        # 解析抓取结果，获取职位信息
        pass
 
# 实例化一个MongoDB DBA的职位爬虫
mongo_db_crawler = JobCrawler(job_title='MongoDB DBA', location='Mountain View, CA')
# 开始爬取职位数据
jobs = mongo_db_crawler.crawl()
# 打印获取的职位信息
for job in jobs:
    print(job)

这个例子展示了如何创建一个简单的职位爬虫类，并实例化该类以爬取特定职位（在这个例子中是MongoDB DBA）的数据。这个例子仅提供了基础框架，具体的实现细节（如URL构建、网页抓取、数据解析）需要根据实际情况填充。

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PostgreSql 查询
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2024-09-05
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由于您没有提供具体的查询需求，我将给出一个简单的PostgreSQL查询示例。假设我们有一个名为employees的表，它有id, name 和 salary 三个字段，我们想要查询所有员工的信息。




SELECT * FROM employees;

如果您有更具体的查询需求，例如查询特定部门的员工信息，您可以使用WHERE子句。




SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales';

或者，如果您想根据薪水进行排序，您可以使用ORDER BY子句。




SELECT * FROM employees ORDER BY salary DESC;

请提供具体的查询需求以便我能提供更精确的帮助。

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Django——模板基础（前后端不分离）、标签、过滤器
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2024-09-05
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在Django中，模板是用于构建网页的基础组件。以下是一个简单的例子，展示了如何在Django中使用模板的基本语法。

首先，在Django项目的views.py中创建一个视图函数，该函数将传递一个字典到模板上下文中：




from django.shortcuts import render
 
def my_view(request):
    context = {'current_time': 'Now'}
    return render(request, 'my_template.html', context)

接下来，创建一个模板文件my_template.html：




<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>My Template</title>
</head>
<body>
    <h1>Hello, Django!</h1>
    <!-- 模板标签 -->
    <p>The time is {{ current_time }}.</p>
    
    <!-- 过滤器 -->
    <p>The lowercased time is {{ current_time|lower }}.</p>
</body>
</html>

在这个例子中，{{ current_time }} 是一个模板标签，它被替换为传递到上下文中的current_time的值。{{ current_time|lower }} 使用了lower过滤器，它将current_time的值转换为小写。

这就是在Django中使用模板的基础知识。实际开发中，你可能会使用更复杂的模板标签和过滤器，以及模板继承等高级特性。

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MongoDB：一些小操作
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2024-09-05
所有,数据库



from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('localhost', 27017)
 
# 连接到数据库
db = client['test_database']
 
# 连接到集合
collection = db['test_collection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25, 'address': '123 Maple Lane'})
 
# 查询文档
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
 
# 再次查询文档以验证更新
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
 
# 关闭连接
client.close()

这段代码展示了如何使用pymongo库来连接MongoDB，进行数据的插入、查询、更新和删除操作。首先，我们连接到本地的MongoDB实例，然后选择数据库和集合。接下来，我们插入一个新的文档，并查询它以验证操作成功。然后，我们更新这个文档，并再次查询以验证更新。最后，我们删除这个文档，并关闭连接。

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PostgreSQL 日常运维
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2024-09-05
所有,数据库

PostgreSQL的日常运维主要包括以下几个方面：

  1. 监控数据库性能：使用EXPLAIN, pgStatMonitor, or pg\_stat\_statements等工具监控SQL执行性能。
  2. 数据库备份：定期使用pg\_dump进行数据备份。
  3. 监控磁盘空间：定期检查数据库的磁盘空间使用情况。
  4. 优化和调整数据库配置：根据工作负载和性能需求调整PostgreSQL配置参数。
  5. 查看和处理日志文件：监控PostgreSQL日志文件以识别和处理问题。
  6. 优化数据库结构：重新编排表、创建索引、优化数据类型等以提高性能。
  7. 确保数据库安全性：定期更新密码、审计访问和配置安全措施。
  8. 监控活动连接和会话：使用pg\_stat\_activity监控活动连接和查询。

以下是一些基本的命令和脚本示例：




-- 监控数据库性能
EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';
 
-- 数据库备份
pg_dump -U username -h hostname dbname > dbname_backup.sql
 
-- 监控磁盘空间
df -h
 
-- 优化和调整数据库配置
-- 修改postgresql.conf文件
 
-- 重新加载配置
pg_ctl reload
 
-- 查看日志
tail -f /var/log/postgresql/postgresql-12-main.log
 
-- 优化数据库结构
-- 重新编排表
-- 创建索引
CREATE INDEX index_name ON your_table(your_column);
 
-- 更新密码
ALTER USER username WITH PASSWORD 'newpassword';
 
-- 监控活动连接和会话
SELECT * FROM pg_stat_activity;

这些是日常运维中的基本操作，具体操作可能会根据实际的数据库环境和负载情况进行相应的调整。

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Django Admin 2: 进阶版后台管理界面搭建指南
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2024-09-05
所有,数据库



from django.contrib import admin
from .models import AdvancedModel
 
# 定义一个模型的管理器，用于在Django Admin中展示更复杂的字段
class AdvancedModelAdmin(admin.ModelAdmin):
    list_display = ['id', 'complex_field', 'edit_link']
    readonly_fields = ['edit_link']
 
    # 自定义编辑链接字段，用于在列表中提供快速编辑链接
    def edit_link(self, obj):
        return f'<a href="/admin/appname/advancedmodel/{obj.id}/change/">编辑</a>'
 
    edit_link.allow_tags = True
 
# 注册模型和管理器到Django Admin
admin.site.register(AdvancedModel, AdvancedModelAdmin)

这段代码演示了如何在Django Admin中注册一个模型并定义一个包含自定义编辑链接的管理器。list_display 定义了要在列表中显示的字段，而 edit_link 方法提供了一个自定义的列显示编辑链接。readonly_fields 确保了这个字段是只读的，不能被编辑。allow_tags 参数允许在字段输出中使用HTML标签。这是一个在实际项目中可能用到的技巧，展示了如何通过自定义字段和管理器增强Django Admin的功能。

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PostgreSQL-Centos7源码安装
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2024-09-05
所有,数据库

以下是在CentOS 7上从源代码安装PostgreSQL的步骤：

  1. 安装依赖项：



sudo yum install -y readline-devel zlib-devel
  1. 下载PostgreSQL源代码：



wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/vYourVersion/postgresql-YourVersion.tar.gz
tar -zxvf postgresql-YourVersion.tar.gz
cd postgresql-YourVersion

将YourVersion替换为你想安装的PostgreSQL版本号，例如12.3。

  1. 配置编译选项：



./configure --prefix=/usr/local/postgresql
  1. 编译和安装：



make
sudo make install
  1. 创建用户和目录：



sudo groupadd postgres
sudo useradd -g postgres postgres
sudo mkdir /usr/local/postgresql/data
sudo chown postgres:postgres /usr/local/postgresql/data
  1. 初始化数据库：



sudo -i -u postgres
/usr/local/postgresql/bin/initdb -D /usr/local/postgresql/data
  1. 启动PostgreSQL服务：



/usr/local/postgresql/bin/pg_ctl -D /usr/local/postgresql/data -l logfile start

  1. 配置环境变量：

    将以下内容添加到用户的.bashrc或.bash_profile文件中：




export PATH=$PATH:/usr/local/postgresql/bin
  1. 验证安装：



psql -V

替换步骤中的YourVersion为实际下载的PostgreSQL版本，并根据需要替换版本号。以上步骤完成后，你应该能够运行PostgreSQL并进行相关的配置和使用。

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【Python百日进阶-Web开发-Peewee】Day244 - 数据库 Postgresql、CockroachDB
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2024-09-05
所有,数据库

在Peewee中使用PostgreSQL和CockroachDB的示例代码如下：

首先，安装Peewee和PostgreSQL的驱动程序（如果使用CockroachDB，则安装CockroachDB的Peewee驱动程序）：




pip install peewee
pip install psycopg2-binary  # 如果使用PostgreSQL
pip install peewee-cockroachdb  # 如果使用CockroachDB

接下来，使用Peewee连接并操作数据库：




from peewee import *
 
# 如果使用PostgreSQL
db = PostgresqlDatabase('my_database', user='my_user', password='my_password', host='localhost')
 
# 如果使用CockroachDB
# db = CockroachDatabase('my_database', user='my_user', password='my_password', host='localhost', port=26257)
 
class MyModel(Model):
    name = CharField()
    value = IntegerField()
    
    class Meta:
        database = db
 
# 创建表
db.create_tables([MyModel])
 
# 插入数据
MyModel.create(name='example', value=1)
 
# 查询数据
records = MyModel.select().where(MyModel.name == 'example')
for record in records:
    print(record.value)
 
# 关闭数据库连接
db.close()

在这个例子中，我们创建了一个名为MyModel的Peewee模型，并将其与数据库实例关联。然后，我们创建了一个表，插入了一条记录，并执行了一个查询。最后，我们关闭了数据库连接。

请注意，这些代码示例假设您已经安装了相应的数据库驱动程序，并且您已经有了一个运行中的数据库实例。您需要根据自己的数据库配置调整连接参数。

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