分类数据库下的文章

2024-09-04

数据定义语言（DDL）是指用于定义数据库中的数据结构的语句，比如创建、修改或删除数据库对象，如表、视图等。

常见的DDL操作：

创建数据库：CREATE DATABASE
删除数据库：DROP DATABASE
创建表：CREATE TABLE
删除表：DROP TABLE
添加列：ALTER TABLE ADD COLUMN
删除列：ALTER TABLE DROP COLUMN
创建索引：CREATE INDEX
删除索引：DROP INDEX

数据操纵语言（DML）是指用于操作数据库中的数据的语句，比如插入、更新、删除和查询数据。

常见的DML操作：

插入数据：INSERT
更新数据：UPDATE
删除数据：DELETE
查询数据：SELECT

举例：




-- 创建数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
 
-- 删除数据库
DROP DATABASE mydatabase;
 
-- 创建表
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100)
);
 
-- 删除表
DROP TABLE users;
 
-- 添加列
ALTER TABLE users ADD COLUMN age INT;
 
-- 删除列
ALTER TABLE users DROP COLUMN age;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users(username);
 
-- 删除索引
DROP INDEX idx_username;
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (id, username, email) VALUES (1, 'user1', 'user1@example.com');
 
-- 更新数据
UPDATE users SET email = 'newemail@example.com' WHERE id = 1;
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id = 1;
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;

高并发下 PostgreSQL (串行化隔离级别)事务失败

2024-09-04

解释：

在高并发环境下，PostgreSQL 的串行化（SERIALIZABLE）事务可能会失败，这是因为事务在尝试读取的数据被另一个事务修改了。串行化隔离级别要求事务之间不能有写写冲突，即不能有两个事务同时更新同一行数据。如果发生写写冲突，PostgreSQL 会产生一个错误，通常是一个死锁错误或者一个使事务串行化失败的冲突错误。

解决方法：

优化查询：减少事务中的锁竞争。
减少事务大小：确保事务尽可能小，以减少锁定资源的时间。
使用索引：确保查询利用了适当的索引，减少全表扫描的需求。
调整隔离级别：如果业务逻辑允许，可以考虑降低隔离级别，例如使用可重复读（REPEATABLE READ），代价是可能会产生幻读或不可重复读。
重试逻辑：在应用层实现事务重试逻辑，以处理偶发的并发冲突。
监控和调优：使用 PostgreSQL 提供的监控工具和参数，调整数据库配置，如锁定超时时间等。

在实施任何解决方案时，请确保测试其对系统性能的影响，并在生产环境中谨慎操作。

MongoDB聚合：$unwind

2024-09-04

$unwind是MongoDB的聚合管道中的一个操作符，它用于将文档中的数组字段拆分成多个文档。如果数组字段中有null值或空数组，可以选择是否生成文档，也可以指定保留数组中的哪些值或排除哪些值。

以下是一个使用$unwind的例子：

假设我们有一个集合students，其中的文档包含一个subjects数组字段，我们想要将每个学生的每个科目单独展示出来。




db.students.aggregate([
  {
    $unwind: "$subjects"
  }
]);

如果我们想要过滤掉科目为空的情况，可以这样写：




db.students.aggregate([
  {
    $unwind: {
      path: "$subjects",
      preserveNullAndEmptyArrays: false // 不保留空值
    }
  }
]);

如果我们只对特定的科目感兴趣，可以使用includeArrayIndex或filter来筛选：




db.students.aggregate([
  {
    $unwind: {
      path: "$subjects",
      includeArrayIndex: "scoreIndex",
      preserveNullAndEmptyArrays: true,
      filter: { score: { $gt: 60 } } // 只保留分数大于60的科目
    }
  }
]);

在这个例子中，includeArrayIndex会在新文档中添加一个字段scoreIndex，包含原数组中元素的索引。filter则用于指定筛选条件，只有满足条件的数组元素会被展开。

PostgreSQL -- 备份恢复命令

2024-09-04

在PostgreSQL中，使用pg_dump和psql命令进行数据库的备份与恢复。

备份命令：




pg_dump -U username -h hostname -p port -W -F format -b -v -f output_file_path dbname

-U username 是PostgreSQL的用户名。
-h hostname 是服务器的主机名（可选，如果是在本地可以省略）。
-p port 是服务器的端口号（可选，默认是5432）。
-W 表示在执行备份前要求输入密码。
-F format 是备份文件的格式（可以是c（自定义格式）、t（tar格式）或者p（纯文本SQL脚本））。
-b 表示包括二进制数据。
-v 表示详细模式，打印更多输出信息。
-f output_file_path 是备份文件的存储路径。
dbname 是要备份的数据库名。

恢复命令：




psql -U username -h hostname -p port -W -d dbname -f input_file_path

-U username 是PostgreSQL的用户名。
-h hostname 是服务器的主机名（可选，如果是在本地可以省略）。
-p port 是服务器的端口号（可选，默认是5432）。
-W 表示在执行恢复前要求输入密码。
-d dbname 是要恢复到的数据库名。
-f input_file_path 是备份文件的路径。

例如，如果要备份名为mydb的数据库到mydb_backup.sql文件中，并且希望通过mydb_backup.backup文件恢复到一个新的数据库newdb中，可以这样做：

备份：




pg_dump -U postgres -h localhost -p 5432 -W -F c -b -v -f mydb_backup.backup mydb

恢复：




psql -U postgres -h localhost -p 5432 -W -d newdb -f mydb_backup.sql

注意：如果是使用tar格式（-F t），在恢复时通常使用pg_restore命令替代psql。

python的Web框架比较

2024-09-04

Python的Web框架有很多，常见的有Django、Flask、Tornado等。以下是各个框架的简单对比：

Django: Django是最全面的Python Web框架之一，它提供了很多组件，例如模型-视图-控制器（MVC）模式支持，ORM支持，以及大量的第三方插件和中间件。Django适合开发复杂的Web应用。
Flask: Flask是一个轻量级的框架，它有很少的默认功能，但它提供了可扩展性，可以通过安装第三方插件进行扩展。Flask适合开发小型和中型的Web应用。
Tornado: Tornado是一个异步网络库，它可以处理数以万计的开放连接，这使得Tornado适合开发长连接的Web服务，例如在线游戏等。

以下是一个简单的Flask示例：




from flask import Flask
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'
 
if __name__ == '__main__':
    app.run()

以下是一个简单的Django示例：




from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
 
def home(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")
 
# urls.py
from django.urls import path
from .views import home
 
urlpatterns = [
    path('', home),
]

以上是两个最常用的Python Web框架的简单示例。

从Oracle迁移到PostgreSQL的10个原因

2024-09-04

Oracle和PostgreSQL是两种不同的数据库系统，每种都有其特点和用途。以下是从Oracle迁移到PostgreSQL的一些主要原因：

开源和免费：PostgreSQL是开源的，这意味着不需要支付额外的许可证费用。
兼容性：PostgreSQL更接近SQL标准，提供更好的兼容性和跨平台支持。
扩展性和模块化：PostgreSQL提供丰富的扩展模块，可以满足各种需求，如复杂查询、GIS支持、全文搜索等。
性能：PostgreSQL在OLTP和OLAP场景下都有出色的性能表现，尤其是在处理复杂查询和大数据时。
高可用性和容错性：PostgreSQL提供复制、流复制、热备份等高可用性特性。
支持NoSQL：PostgreSQL提供JSONB数据类型支持，可以方便地存储和查询NoSQL数据。
社区支持：PostgreSQL拥有一个活跃的社区，可以获取到丰富的技术支持和资源。
安全性：PostgreSQL提供了更多的安全特性，如身份验证、加密、审计等。
成本效益：在大规模数据处理和分析任务中，PostgreSQL的成本效益更高。
迁移工具：有很多第三方工具可以帮助从Oracle迁移到PostgreSQL，如pgloader、EnterpriseDB的AdequateDB等。

PostgreSQL出现死锁该如何解决

2024-09-04

死锁是指两个或多个事务在同一资源集上相互占有资源，而又都在等待其他事务释放资源，导致它们之间相互等待，无法向前推进的情况。

在PostgreSQL中，解决死锁问题通常需要分析和解决以下几个方面的因素：

确保应用程序逻辑正确管理事务。
减少事务持有锁的时间，尽快释放不必要的资源。
调整锁的粒度，避免大事务占有过多资源。
优化查询，减少不必要的锁竞争。
调整数据库配置，如锁表的大小。

具体解决步骤：

检查PostgreSQL日志，找到死锁报告。
分析导致死锁的事务和查询。
调整事务隔离级别，如果不是必须的话，避免使用串行化隔离级别。
重新设计数据库模式，减少锁的竞争。
使用pg_stat_activity视图查看当前活跃事务和锁的情况。
使用pg_terminate_backend函数强制终止导致死锁的后端进程。

示例代码：




-- 查询当前活跃事务
SELECT pid, usename, datname, query, state, query_start 
FROM pg_stat_activity 
WHERE state = 'active';
 
-- 查询死锁日志
SELECT * FROM pg_stat_last_operation(true);
 
-- 强制终止指定的后端进程
SELECT pg_terminate_backend(pid);

在实际操作中，应当仔细分析死锁的原因，并在测试环境中进行适当的测试，以确保解决方案不会引入新的问题。

Oracle报错ORA-00603 ORA-00600[4193]错误解决方案

2024-09-04

错误解释：

ORA-00603 是 Oracle 数据库中的一个常见错误，表示在数据库操作过程中发生了一个错误。通常，这个错误后面会跟随一个错误编号（ORA-00600），后者是一个内部错误，这里的 [4193] 表示具体的错误编号。

ORA-00600 错误通常是由于 Oracle 内部错误引起的，这类错误相对较为罕见，因为它们要求用户直接从 Oracle 的源代码级别进行处理，而不是通过常规的数据库管理工具或命令。

解决方法：

查看 Oracle 的警告日志和跟踪文件：Oracle 数据库的警告日志和跟踪文件通常包含了关于 ORA-00603 和 ORA-00600 错误的详细信息。
检查数据库版本和补丁级别：确保数据库运行在支持的版本和补丁级别上，如果有必要，进行升级。
查看 MOS（My Oracle Support）：Oracle 官方技术支持网站 MOS 可能会有关于这些错误的文章，包括解决方案和补丁。
联系 Oracle 支持：如果以上步骤无法解决问题，可以联系 Oracle 支持获取专业帮助。
避免重现：尽可能地确保问题不会被重现，以便进行更深入的分析。
备份和恢复：如果问题无法解决，考虑执行数据库的备份，然后尝试恢复到问题发生前的状态。

注意：处理 ORA-00603 和 ORA-00600 错误通常需要深入了解数据库内部机制，因此建议仅在熟悉 Oracle 内部结构和有足够支持资源的情况下进行操作。

练习：SQL注入——PostgreSQL

2024-09-04

在PostgreSQL中，SQL注入是通过构造恶意的输入来操纵查询的一种手段。为了防止SQL注入，应该使用参数化查询或者预编译的SQL语句。

以下是一个使用Python和psycopg2库的示例，演示如何使用参数化查询来防止SQL注入：




import psycopg2
 
# 假设我们有一个用户输入的参数user_input
user_input = "some_input'; DROP TABLE users; --"
 
# 创建数据库连接
conn = psycopg2.connect("dbname=your_db user=your_user password=your_pw host=your_host port=your_port")
 
# 创建一个游标对象
cur = conn.cursor()
 
# 使用参数化查询来防止SQL注入
cur.execute("SELECT * FROM your_table WHERE your_column = %s", (user_input,))
 
# 获取查询结果
rows = cur.fetchall()
 
# 关闭游标和连接
cur.close()
conn.close()
 
# 处理查询结果
for row in rows:
    print(row)

在这个例子中，我们使用了参数化查询的方式来执行SQL语句，这样可以确保用户输入被当作参数处理，而不是SQL命令的一部分，从而防止了SQL注入攻击。

oracle创建触发器-1

2024-09-04




CREATE OR REPLACE TRIGGER trg_audit_log_insert
AFTER INSERT ON audit_log
FOR EACH ROW
DECLARE
    v_json clob;
BEGIN
    v_json := :new.json;
    INSERT INTO audit_log_archive (id, json) VALUES (:new.id, v_json);
END;
/

这个示例创建了一个在audit_log表上注册的新触发器trg_audit_log_insert。当向audit_log表中插入新记录时，这个触发器会被激活。它声明了一个CLOB类型的变量v_json，用于存储从插入的行中提取的JSON数据，并将其插入到audit_log_archive表中。这个示例展示了如何使用Oracle数据库的触发器机制来对数据变更进行归档。