2024-09-04

在Spring Data JPA中,要实现对jsonb类型字段的条件查询,你需要使用@Query注解结合原生SQL,并且可能需要使用JPA的Criteria API进行动态查询构建。

以下是一个简单的例子,假设你有一个实体Entity,它有一个jsonb类型的字段data




import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.EntityResult;
import javax.persistence.FieldResult;
import javax.persistence.NamedNativeQuery;
import javax.persistence.SqlResultSetMapping;
import org.hibernate.annotations.Type;
import org.hibernate.annotations.TypeDefs;
import org.springframework.data.jpa.domain.AbstractPersistable;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.CrudRepository;
import java.util.List;
 
@Entity
@TypeDefs({
    @TypeDef(name = "jsonb", typeClass = JsonBinaryType.class)
})
@NamedNativeQuery(
    name = "Entity.findByDataKey",
    query = "SELECT e.* FROM entity e WHERE e.data ? :key = :value",
    resultSetMapping = "entityMapping"
)
@SqlResultSetMapping(
    name = "entityMapping",
    entities = @EntityResult(entityClass = Entity.class)
)
public class Entity extends AbstractPersistable<Long> {
    @Type(type = "jsonb")
    private JsonObject data;
 
    // getters and setters
}
 
public interface EntityRepository extends CrudRepository<Entity, Long> {
    @Query(name = "Entity.findByDataKey", nativeQuery = true)
    List<Entity> findByDataKey(String key, String value);
}

在这个例子中,我们定义了一个名为Entity.findByDataKey的原生SQL命名查询,它使用WHERE子句来检查jsonb字段data中的键值对。然后,我们定义了一个EntityRepository接口,其中包含一个方法findByDataKey,该方法使用@Query注解来引用这个原生命名查询。

请注意,JsonBinaryTypeJsonObject是假设的类,你需要替换为实际使用的类型。此外,这个例子假设你已经有了处理jsonb类型的Hibernate类型定义和相应的类。

这个例子展示了如何使用Spring Data JPA结合原生SQL来实现对jsonb类型字段的条件查询。根据你的数据库和Spring Data JPA版本,你可能需要调整实现细节。

2024-09-04

MongoDB未授权访问漏洞通常指的是未经验证的攻击者可以访问MongoDB服务器,获取敏感数据或执行未授权的操作。

解决方法:

  1. 启用MongoDB的访问控制:确保MongoDB的配置文件(通常是mongod.conf)中启用了身份验证选项。

    示例配置:

    
    
    
    security:
      authorization: enabled
  2. 创建用户和角色:在启用了身份验证后,你需要创建至少一个拥有足够权限的用户。

    示例Mongo Shell命令:

    
    
    
    use admin
    db.createUser({
      user: 'yourUserName',
      pwd: 'yourPassword',
      roles: [{ role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin' }]
    });
  3. 重启MongoDB服务并验证:在修改配置文件后,重启MongoDB服务,并使用新创建的用户进行验证。

    示例Mongo Shell命令(需要先停止MongoDB服务):

    
    
    
    mongod --config /path/to/mongod.conf

    验证命令:

    
    
    
    use admin
    db.auth('yourUserName', 'yourPassword')
  4. 应用安全策略:确保应用程序连接到MongoDB时使用了正确的认证信息。
  5. 监控安全日志:检查MongoDB的安全日志以识别任何可能的未授权访问尝试。
  6. 更新和打补丁:保持MongoDB更新到最新版本,应用所有重要的安全补丁。

请注意,在生产环境中操作时,应在维护窗口和有充分备份的情况下进行这些操作,以防止数据丢失。

2024-09-04



-- 创建一个简单的PostgreSQL存储过程
CREATE OR REPLACE PROCEDURE simple_procedure()
LANGUAGE plpgsql
AS $$
BEGIN
    -- 声明变量
    DECLARE
        my_variable integer;
    BEGIN
        -- 给变量赋值
        my_variable := 10;
        
        -- 输出变量值
        RAISE NOTICE 'The value of my_variable is %', my_variable;
        
        -- 条件判断
        IF my_variable > 5 THEN
            RAISE NOTICE 'my_variable is greater than 5.';
        ELSE
            RAISE NOTICE 'my_variable is not greater than 5.';
        END IF;
    END;
END;
$$;
 
-- 调用存储过程
CALL simple_procedure();

这段代码首先创建了一个名为simple_procedure的存储过程,然后在过程内部声明了一个名为my_variable的变量,给它赋了一个值,并打印了这个变量的值。接着,它使用了一个IF条件判断结构来判断变量的值,并根据判断结果打印出相应的消息。最后,代码展示了如何调用这个存储过程。

2024-09-04

为了使用Spring Boot集成Apache Flink CDC来监听数据库变更,你需要按照以下步骤操作:

  1. pom.xml中添加Flink CDC和MySQL Connector的依赖。
  2. 配置Flink环境和CDC源。
  3. 创建Flink作业来处理数据库变更事件。

以下是一个简化的代码示例:

pom.xml依赖添加(以Maven项目为例):




<dependencies>
    <!-- Flink dependencies -->
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-stream-java</artifactId>
        <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <!-- Flink CDC for MySQL connector -->
    <dependency>
        <groupId>com.ververica</groupId>
        <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
        <version>${flink-cdc-connector.version}</version>
    </dependency>
    <!-- MySQL Connector dependency -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>${mysql.connector.version}</version>
    </dependency>
</dependencies>

Flink作业配置和代码示例:




import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema;
 
public class FlinkCDCExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
                .hostname("your-db-host")
                .port(3306)
                .databaseList("your-database") // set captured database
                .tableList("your-database.your-table") // set captured table
                .username("your-username")
                .password("your-password")
                .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema()) // converts the binlog into String format
                .build();
 
        env
                .addSource(mySqlSource)
                .print(); // print the captured data for now, you can replace this with your custom processing logic
 
        env.execute("Flink CDC MySQL Job");
    }
}

确保替换your-db-host, 3306, your-database, your-table, your-username, 和 your-password为你的数据库实际信息。

以上代码创建了一个简单的Flink作业,它会监听指定的MySQL表的变更并打印出来。你可以根据需要扩展这个作业来进行更复杂的处理。

2024-09-04



# 更新软件包列表
sudo apt update
 
# 安装依赖
sudo apt install -y \
    libxft2 \
    libssl-dev \
    libpng-dev \
    libjpeg-dev \
    libfreetype6-dev \
    libx11-dev \
    libxext-dev \
    libglu1-mesa-dev \
    cmake \
    git \
    python3-pip \
    python3-setuptools \
    build-essential \
    wget \
    curl \
    adb
 
# 安装Unreal Engine
cd ~
wget -O "UnrealEngine.tar.gz" "https://udacity-selfdrivingcar.s3.us-west-1.amazonaws.com/unrealengine/UE_4.22.3-4.23.0+release+win64.tar.gz"
mkdir -p ~/UnrealEngine423 && tar -zxvf UnrealEngine.tar.gz -C ~/UnrealEngine423
rm UnrealEngine.tar.gz
 
# 设置环境变量
echo 'export UE4_ROOT=~/UnrealEngine423' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 安装Carla
cd ~
git clone https://github.com/carla-simulator/carla.git
cd carla
git submodule update --init --recursive
 
# 编译Carla
make Launcher.Target.Linux -j$(nproc)
 
# 创建Carla服务器和客户端快捷方式
echo "[Desktop Entry]
Name=CarlaUE4_Linux
Exec=$(pwd)/CarlaUE4.sh -world-port=2000 -nosound
Icon=$(pwd)/CarlaUE4.ico
Type=Application
Categories=Development;" > ~/.local/share/applications/CarlaUE4_Linux.desktop
 
# 设置权限
chmod +x ~/.local/share/applications/CarlaUE4_Linux.desktop
 
# 安装Python依赖
pip3 install --user -r ~/carla/PythonClient/requirements.txt
 
# 创建Python客户端快捷方式
echo "from carla import command_line
command_line.main()" > ~/CarlaClient.py
 
# 运行Carla
~/carla/CarlaUE4.sh -world-port=2000 -windowed -ResX=800 -ResY=600

这段代码提供了在Ubuntu 20.04上安装Carla的详细步骤。首先,它更新了软件包列表,然后安装了Carla运行所需的所有依赖。接下来,它下载并解压了Unreal Engine,设置了必要的环境变量。之后,代码克隆了Carla的仓库,初始化并更新了子模块,并编译了Carla。最后,它创建了桌面快捷方式,并安装了Python客户端所需的依赖,并提供了一个运行Carla的快捷方式。

2024-09-04



-- 创建表空间
CREATE TABLESPACE my_tablespace LOCATION '/path/to/tablespace';
 
-- 修改表空间位置
ALTER TABLESPACE my_tablespace RENAME TO new_tablespace;
ALTER TABLESPACE my_tablespace SET LOCATION '/new/path/to/tablespace';
 
-- 删除表空间
DROP TABLESPACE my_tablespace;

以上代码提供了创建、重命名、修改位置以及删除表空间的基本SQL命令。注意,删除表空间前需确保该表空间内没有数据库,否则无法删除。

2024-09-04

以下是搭建一个主节点和一个备节点的Oracle 19c Data Guard环境的简化步骤,不包括详细的命令参数和配置细节:

  1. 安装Oracle 19c数据库软件到主节点和备节点。
  2. 配置主节点的初始化参数文件(init.ora),包括设置DB\_NAME和DB\_UNIQUE\_NAME。
  3. 配置备节点的初始化参数文件,设置DB\_NAME和DB\_UNIQUE\_NAME,并指定LOG\_ARCHIVE\_CONFIG。
  4. 在主节点上创建密钥库并打开主数据库。
  5. 在主节点上创建备库的密码文件。
  6. 在备节点上创建密钥库并打开备数据库。
  7. 在主节点上配置日志传输服务,以便将日志文件发送到备节点。
  8. 在主节点上将备节点配置为备数据库,并开启Redo apply。
  9. 验证Data Guard配置是否正确,包括状态检查和故障转移测试。

以下是一个简化的示例,演示如何在主节点上配置日志传输服务:




-- 在主节点上运行
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_DEST_STATE_1=ENABLE SCOPE=BOTH;
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_DEST_1='SERVICE=standby LGWR ASYNC VALID_FOR=(ONLINE_LOGFILES,PRIMARY_ROLE) DB_UNIQUE_NAME=standby' SCOPE=BOTH;

在备节点上,配置LOG\_ARCHIVE\_DEST\_STATE\_2和LOG\_ARCHIVE\_DEST\_2,指定为主节点的角色,并设置VALID\_FOR参数。




-- 在备节点上运行
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_DEST_STATE_2=ENABLE SCOPE=BOTH;
ALTER SYSTEM SET LOG_ARCHIVE_DEST_2='SERVICE=primary LGWR ASYNC VALID_FOR=(ONLINE_LOGFILES,PRIMARY_ROLE) DB_UNIQUE_NAME=primary' SCOPE=BOTH;

最后,确保两个数据库的DB\_UNIQUE\_NAME不同,以便Primary和Standby角色可以正确识别。

这个例子提供了一个基本的Data Guard配置流程,但在实际部署时,你需要考虑更多的安全和性能因素,如网络配置、备份策略、监控工具等。

2024-09-04

在Oracle 19c中,可以使用SQL*Plus或其他数据库工具来实现CDB(容器数据库)和PDB(可插拔数据库)之间的切换。以下是切换CDB和PDB的基本命令:

  1. 连接到CDB:



CONNECT sys@CDB_NAME AS SYSDBA

这里CDB_NAME是容器数据库的名称。

  1. 列出所有可用的PDB:



SHOW PDBS
  1. 切换到特定的PDB:



ALTER SESSION SET CONTAINER=PDB_NAME;

这里PDB_NAME是你想要切换到的可插拔数据库的名称。

示例代码:




-- 连接到CDB
CONNECT sys@myCDB AS SYSDBA
 
-- 列出所有PDB
SHOW PDBS
 
-- 切换到名为myPDB的PDB
ALTER SESSION SET CONTAINER=myPDB;

在执行这些操作之前,请确保你有适当的权限,并且已经以SYSDBA身份连接到了容器数据库。

2024-09-04

在Oracle数据库中,您可以使用以下SQL查询来查看表空间的名称、大小、已使用空间和剩余空间:




SELECT
    df.tablespace_name AS "Tablespace",
    totalusedspace AS "Used MB",
    (df.totalspace - tu.totalusedspace) AS "Free MB",
    df.totalspace AS "Total MB",
    ROUND(100 * ( (df.totalspace - tu.totalusedspace) / df.totalspace)) AS "% Free"
FROM
    (SELECT
        tablespace_name,
        ROUND(SUM(bytes) / 1048576) TotalSpace
    FROM
        dba_data_files
    GROUP BY
        tablespace_name) df,
    (SELECT
        ROUND(SUM(bytes)/(1024*1024)) totalusedspace,
        tablespace_name
    FROM
        dba_segments
    GROUP BY
        tablespace_name) tu
WHERE
    df.tablespace_name = tu.tablespace_name;

这个查询会返回每个表空间的名称、已使用空间、剩余空间、总空间和空闲百分比。

对于数据量,您可以使用类似的查询来获取数据库中所有表的行数:




SELECT
    table_name,
    num_rows
FROM
    user_tables;

这将列出当前用户下所有表的名称和行数。如果您需要查看整个数据库的行数,可以使用以下查询:




SELECT
    SUM(num_rows)
FROM
    user_tables;

这将返回数据库中所有用户表的行数总和。如果需要查看特定表的行数,可以使用:




SELECT
    COUNT(*)
FROM
    your_table_name;

替换your_table_name为您想要查询行数的表名。

2024-09-04

要在Python中连接到远程数据库,你可以使用sqlite3模块连接SQLite数据库,或者使用psycopg2mysql-connector-python等第三方库连接其他类型的数据库,如PostgreSQL或MySQL。

以下是使用psycopg2连接PostgreSQL数据库的示例代码:

首先,安装psycopg2库:




pip install psycopg2

然后,使用以下代码连接到远程PostgreSQL数据库:




import psycopg2
 
# 配置数据库连接参数
conn_params = {
    "dbname": "your_db",
    "user": "your_user",
    "password": "your_password",
    "host": "your_host",
    "port": "5432"
}
 
# 建立连接
conn = psycopg2.connect(**conn_params)
 
# 创建cursor对象以执行SQL语句
cur = conn.cursor()
 
# 执行SQL查询
cur.execute("SELECT * FROM your_table")
 
# 获取查询结果
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭cursor和连接
cur.close()
conn.close()

确保替换your_dbyour_useryour_passwordyour_hostyour_table为你的实际数据库名、用户、密码、主机和表名。如果你使用的是MySQL,则可以使用mysql-connector-python库进行类似的操作。