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MySQL 选择数据库
System
2024-09-04
所有,数据库

在MySQL中，选择（切换）数据库通常使用USE语句。以下是一个简单的例子：




USE database_name;

将database_name替换为你想要选择的数据库名。执行这条命令后，所有接下来的操作都会在这个指定的数据库上执行，直到你再次切换到另一个数据库。

例如，如果你想要选择名为mydatabase的数据库，你可以这样做：




USE mydatabase;

执行这条命令后，你就已经切换到了mydatabase数据库，可以进行查询、插入、更新或删除操作等。

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深入Django系列
System
2024-09-04
所有,数据库

由于提问中没有具体的代码问题，我将提供一个简单的Django模型类示例，以及如何通过Django管理后台添加数据的步骤。

假设我们正在创建一个简单的博客应用，其中包含一个Post模型，用于存储文章信息。

首先，在你的models.py文件中定义模型类：




from django.db import models
from django.utils import timezone
 
class Post(models.Model):
    author = models.ForeignKey('auth.User', on_delete=models.CASCADE)
    title = models.CharField(max_length=200)
    text = models.TextField()
    created_date = models.DateTimeField(default=timezone.now)
    published_date = models.DateTimeField(blank=True, null=True)
 
    def publish(self):
        self.published_date = timezone.now()
        self.save()
 
    def __str__(self):
        return self.title

然后，你需要运行以下命令来生成迁移文件并应用迁移，以创建数据库表：




python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

最后，你可以通过Django管理后台添加文章。首先需要注册模型到管理后台：




from django.contrib import admin
from .models import Post
 
admin.site.register(Post)

现在，你可以通过运行python manage.py runserver启动服务器，并访问http://localhost:8000/admin/来登录管理后台，并开始添加文章了。

注意：这个过程假设你已经有了一个运行中的Django项目，并且已经设置好了数据库。如果你还没有创建项目，你可以使用django-admin startproject myproject命令来创建一个新的Django项目。

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【Oracle】Oracle优化５３个规则详解
System
2024-09-04
所有,数据库

Oracle优化通常指的是SQL优化和索引优化。以下是一些常见的优化策略和示例：

  1. 选择最有效的表连接顺序：



SELECT /*+ LEADING(a) USE_HASH(b c) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ ORDERED */强制执行提示中的顺序：



SELECT /*+ ORDERED USE_HASH(b) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ USE_HASH(table_name) */提示来指定散列连接：



SELECT /*+ USE_HASH(b) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ USE_MERGE(table_name) */提示来指定合并连接：



SELECT /*+ USE_MERGE(a) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ DRIVING_SITE(table_name) */提示将小表放在远程站点：



SELECT /*+ DRIVING_SITE(a) */ ...
FROM a@remote_site, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ APPEND */提示在快速批量加载时避免日志记录：



INSERT /*+ APPEND */ INTO my_table ...
SELECT ...
  1. 使用/*+ PARALLEL(table, degree) */提示启用并行查询：



SELECT /*+ PARALLEL(a, 4) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ FULL(table_name) */提示来指定全表扫描：



SELECT /*+ FULL(a) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ INDEX(table_name index_name) */提示来强制使用索引：



SELECT /*+ INDEX(a a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ NO_INDEX(table_name index_name) */提示来禁止使用索引：



SELECT /*+ NO_INDEX(a a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ DROP_INDEX(index_name) */提示来删除不需要的索引：



SELECT /*+ DROP_INDEX(a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ ADD_INDEX(table_name, index_name) */提示来添加缺失的索引：



SELECT /*+ ADD_INDEX(a, a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ STAR_TRANSFORMATION */提示来启用星形转换：



SELECT /*+ STAR_TRANSFORMATION */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ NO_STAR_TRANSFORMATION */提示来禁止星形转换：



SELECT /*+ NO_STAR_TRANSFORMATION */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ RULE */提示来启用优化器规则：



SELECT /*+ RULE */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ NO_RULE */提示来禁用优化器规则：



SELECT /*+ NO_RULE */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ DRIVING_SITE */提示来指定驱动站点：
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C++操作PostgreSQL数据库
System
2024-09-04
所有,数据库

要在C++中操作PostgreSQL数据库，你可以使用libpq，这是PostgreSQL提供的C语言库，用于与数据库服务器进行通信。以下是一个简单的例子，展示了如何使用libpq在C++中连接到PostgreSQL数据库并执行一个查询。

首先，确保你的系统上安装了PostgreSQL和对应的开发库。

然后，编写如下代码：




#include <iostream>
#include <pqxx/pqxx> // Include the libpqxx headers
 
int main() {
  try {
    // 连接数据库字符串，格式为 "host=hostname user=username dbname=database password=password"
    std::string connectionString = "host=localhost user=postgres dbname=mydatabase password=mypassword";
 
    // 创建连接对象
    pqxx::connection conn(connectionString);
 
    // 检查是否连接成功
    if (conn.is_open()) {
      std::cout << "连接数据库成功!" << std::endl;
 
      // 创建一个事务对象
      pqxx::work txn(conn);
 
      // 执行查询
      pqxx::result r = txn.exec("SELECT * FROM my_table;");
 
      // 输出查询结果
      for (auto row : r) {
        std::cout << row[0].as<int>() << ", " << row[1].as<std::string>() << std::endl;
      }
 
      // 提交事务
      txn.commit();
    } else {
      std::cout << "无法连接数据库!" << std::endl;
      return 1;
    }
  } catch (const std::exception &e) {
    std::cerr << e.what() << std::endl;
    return 1;
  }
 
  return 0;
}

确保你已经在你的系统上安装了libpqxx库，因为上面的代码使用了这个C++封装的库。如果没有安装，你可以通过你的包管理器（如apt-get, yum等）或从源代码构建libpqxx。

这个例子展示了如何连接到一个PostgreSQL数据库，开始一个事务，执行一个查询，并输出结果。记得替换连接字符串中的host, user, dbname和password为你自己的数据库信息，以及将"SELECT * FROM my\_table;"替换为你自己的SQL查询。

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postgreSql使用postgis实现空间聚簇
System
2024-09-04
所有,数据库

在PostgreSQL中使用PostGIS扩展实现空间聚簇可以通过以下步骤完成：

  1. 确保PostGIS扩展已经安装在数据库上。
  2. 创建一个带有Geometry列的表，用于存储空间数据。
  3. 使用PostGIS提供的聚簇函数来计算空间聚簇。

以下是一个简单的例子，假设我们有一个名为locations的表，它有一个名为geom的Geometry列，用于存储空间数据点：




-- 假设表已经创建且有Geometry列
CREATE TABLE locations (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    geom GEOMETRY(Point, 4326) -- 假设使用WGS 84坐标系统
);
 
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO locations (geom) VALUES
(ST_GeomFromText('POINT(-71.064544 42.28787)')),
(ST_GeomFromText('POINT(-71.066823 42.28865)')),
-- ... 更多点
;
 
-- 使用ST_ClusterKMeans函数进行聚簇，这里k=10是指要形成的聚簇数量
SELECT * FROM ST_ClusterKMeans(
    tablename => 'locations',
    columnname => 'geom',
    num_clusters => 10,
    distance_threshold => 0.0001
);

在上面的例子中，ST_ClusterKMeans函数用于计算locations表中geom列的数据点的空间聚簇，将数据分为10个聚簇类。distance_threshold参数定义了聚簇的粒度，较小的值可能产生更多的聚簇，较大的值可能产生较少的聚簇。

请注意，实际使用时，你可能需要根据你的具体数据和需求调整聚簇函数的参数。

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MongoDB聚合：$shardedDataDistribution
System
2024-09-04
所有,数据库

$shardedDataDistribution是MongoDB的一个聚合管道操作符，用于分析数据在分片集群中的分布情况。这个操作符不是公开文档化的，可能是MongoDB的内部使用或者是特定的私有操作。

如果你想要使用这个操作符，你需要确保你的MongoDB版本支持它，并且你有足够的权限去执行它。

以下是一个使用$shardedDataDistribution的例子，但请注意，这只是一个假设的示例，实际上你可能无法在生产环境中直接使用它：




db.collection.aggregate([
    {
        $shardedDataDistribution: {
            // 这里可以放置一些参数，但是具体参数和用法可能不公开
        }
    }
    // 可能还需要其他的聚合阶段
]);

由于$shardedDataDistribution不是公开文档化的，你可能需要查看MongoDB的官方文档或者技术支持以获取更多关于如何正确使用它的信息。

如果你不是在分片集群环境下工作，或者你不是在寻找这个特定的内部操作，那么你可能需要重新考虑你的数据分析或查询需求，并使用MongoDB支持的公开文档化聚合操作符。

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专访唐建法-从MongoDB中国第一人到TapData掌门人的故事
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2024-09-04
所有,数据库



| 专访对象 | 唐建法 |
| -------- | ------ |
| 职业 | MongoDB中国区首席执行官 |
| 出生日期 | 1976年 |
| 教育背景 | 北京大学本科/硕士 |
| 专业技能 | 数据库技术、市场营销、公关和管理 |
| 成就 | 推动MongoDB在中国的发展，被誉为“MongoDB中国首席执行官” |
| TapData | 一款云原生数据集成平台，提供数据同步、数据迁移等服务 |
 
唐建法是MongoDB中国区的首席执行官，他在数据库技术领域有着深厚的理解和实践。在他的领导下，MongoDB在中国取得了显著的发展，成为了该国数据库市场的重要参与者之一。
 
唐建法在接受专访时分享了他对TapData的看法和对数据集成领域的理解。他表示：“数据集成是当前企业面临的一个重要挑战。TapData作为一款云原生数据集成平台，为企业提供了高效、安全的数据同步和迁移解决方案。我期待TapData在中国的发展，并认为这将有助于进一步推动数据驱动的业务发展。”
 
唐建法的专访和对TapData的分享为对数据集成感兴趣的开发者和企业家提供了一个有价值的视角，它揭示了数据集成领域的发展趋势和机会，以及如何通过TapData这样的平台来应对这些挑战。
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sqlite3 c++ VS编译生成静态库
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2024-09-04
所有,数据库

为了在Visual Studio中编译SQLite3的C++静态库，你可以按照以下步骤操作：

  1. 下载SQLite源代码：访问SQLite官方网站（https://www.sqlite.org/download.html）下载最新的源代码包。
  2. 解压源代码包并打开sqlite-amalgamation-<version>.zip，将sqlite3.c和sqlite3.h复制到你的项目目录中。
  3. 在Visual Studio中创建一个新的静态库项目。
  4. 将sqlite3.c添加到项目中。
  5. 如果需要，添加额外的SQLite源文件，比如fts3、fts4、rtree等，确保遵循SQLite的许可和包含必要的文件。
  6. 编译项目，这将生成一个静态库文件（例如sqlite3.lib）。

以下是一个简单的Visual Studio项目文件示例（sqlite\_static.vcxproj）：




<Project DefaultTargets="Build" xmlns="http://schemas.microsoft.com/developer/msbuild/2003">
  <ItemGroup Label="ProjectConfigurations">
    <ProjectConfiguration Include="Debug|x64">
      <Configuration>Debug</Configuration>
      <Platform>x64</Platform>
    </ProjectConfiguration>
    <ProjectConfiguration Include="Release|x64">
      <Configuration>Release</Configuration>
      <Platform>x64</Platform>
    </ProjectConfiguration>
  </ItemGroup>
  <PropertyGroup Label="Globals">
    <ProjectGuid>{12345678-90AB-CDEF-1234-567890ABCDEF}</ProjectGuid>
    <Keyword>StaticLibrary</Keyword>
    <RootNamespace>sqlite_static</RootNamespace>
    <WindowsTargetPlatformVersion>10.0.17763.0</WindowsTargetPlatformVersion>
  </PropertyGroup>
  <Import Project="$(VCTargetsPath)\Microsoft.Cpp.Default.props" />
  <PropertyGroup Condition="'$(Configuration)|$(Platform)'=='Debug|x64'" Label="Configuration">
    <ConfigurationType>StaticLibrary</ConfigurationType>
    <UseDebugLibraries>true</UseDebugLibraries>
    <PlatformToolset>v141</PlatformToolset>
  </PropertyGroup>
  <PropertyGroup Condition="'$(Configuration)|$(Platform)'=='Release|x64'" Label="Configuration">
    <ConfigurationType>StaticLibrary</ConfigurationType>
    <UseDebugLibraries>false</UseDebugLibraries>
    <PlatformToolset>v141</PlatformToolset>
  </PropertyGroup>
  <ItemGroup>
    <ClCompile Include="sqlite3.c">
      <PrecompiledHeader>NotUsing</PrecompiledHeader>
    </ClCompile>
  </ItemGroup>
  <ItemGroup>
    <None Include="sqlite3.h">
      <CopyToOutputDirectory>PreserveNewest</CopyToOutputDirectory>
    </None>
  </ItemGroup>
  <Import Project="$(VCTargetsPath)\Microsoft.Cpp.props" />
  <ImportGroup Label="ExtensionSettings">
  </ImportGroup>
  <ImportGroup Label="Shared">
  </ImportGroup>
  <ImportGroup Label="PropertySheets" />
  <PropertyGroup Label="UserMacros" />
  <PropertyGroup />
  <ItemDefini
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探索SQLite之秘：go-sqlite/sqlite3 —— 一个纯Go编写的SQLite文件解析工具
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2024-09-04
所有,数据库



package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/go-sqlite/sqlite3"
    "log"
)
 
func main() {
    // 打开或创建数据库
    db, err := sqlite3.Open("./example.db")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()
 
    // 创建表
    _, err = db.Exec("CREATE TABLE IF NOT EXISTS userinfo (username TEXT, departname TEXT, created DATE)")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 插入数据
    stmt, err := db.Prepare("INSERT INTO userinfo(username, departname, created) values(?,?,?)")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer stmt.Close()
 
    _, err = stmt.Exec("John", "IT", "2020-06-03")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询数据
    rows, err := db.Query("SELECT * FROM userinfo")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()
 
    for rows.Next() {
        var username string
        var departname string
        var created string
        err = rows.Scan(&username, &departname, &created)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        fmt.Println(username, departname, created)
    }
}

这段代码展示了如何使用go-sqlite3包来进行基本的SQLite数据库操作，包括打开或创建数据库，创建表，插入数据，以及查询数据。代码简洁，注重于展示核心功能，并包含了错误处理。

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（CentOS 7） PostgreSQL安装与配置
System
2024-09-04
所有,数据库



#!/bin/bash
 
# 更新系统
sudo yum update -y
 
# 安装PostgreSQL服务器
sudo yum install -y postgresql-server
 
# 初始化数据库
sudo postgresql-setup initdb
 
# 启动并设置开机自启动PostgreSQL服务
sudo systemctl enable postgresql
sudo systemctl start postgresql
 
# 确认PostgreSQL服务状态
sudo systemctl status postgresql
 
# 切换至postgres用户
sudo su - postgres
 
# 创建一个新的角色
createuser my_user
 
# 创建一个新的数据库
createdb my_db
 
# 退出postgres用户
exit
 
# 修改PostgreSQL配置（可选，根据需求修改）
# 例如，修改postgresql.conf配置文件
# sudo nano /var/lib/pgsql/data/postgresql.conf
 
# 重启PostgreSQL服务以应用配置更改
sudo systemctl restart postgresql

这段脚本展示了如何在CentOS 7上安装和配置PostgreSQL服务器的基本步骤。脚本首先通过yum更新系统，然后安装PostgreSQL服务器并初始化数据库。之后，脚本启动并设置PostgreSQL服务的开机自启动，并检查服务的状态。接下来，脚本切换至postgres用户，创建一个新的角色和数据库，并提供了一个简单的方法来修改配置文件（如有需要）。最后，重启PostgreSQL服务以应用所做的任何配置更改。

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