分类数据库下的文章

2024-09-09

在Spring Boot中配置MongoDB连接，你需要在application.properties或application.yml文件中设置MongoDB的连接属性。

以下是application.properties的配置示例：




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

如果你使用application.yml，配置会是这样的：




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

请将username、password、localhost和database替换为你的MongoDB服务器的实际用户名、密码、主机地址和数据库名。

确保你的MongoDB服务器监听在27017端口，这是MongoDB的默认端口。如果你的配置不同，请相应地更改uri中的端口号。

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Oracle 数据库全表扫描的4种优化方法（DB）

System

2024-09-09

所有,数据库

在Oracle数据库中，全表扫描（Full Table Scan, FTS）是指数据库在访问表中的数据时，直接读取表中的所有数据块，而不依赖于索引。全表扫描在数据量大、索引选择性不高或者索引不可用时会导致性能问题。以下是一些优化全表扫描的方法：

优化数据访问：减少不必要的全表扫描，只检索需要的数据。
使用索引：为常用的查询条件创建合适的索引，优化器会利用索引来减少全表扫描。
分区表：将大表分区，并且只扫描必要的分区。
并行查询：在有多个CPU或者多个处理器的系统上，开启并行查询以并行读取数据。

以下是针对这些优化方法的示例代码：

优化数据访问：




-- 错误的示例，全表扫描了整个表
SELECT * FROM employees;
 
-- 优化的示例，只检索需要的列和行
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE department_id = 10;

使用索引：




-- 创建索引
CREATE INDEX idx_employee_dept ON employees(department_id);
 
-- 利用索引进行查询
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;

分区表：




-- 创建分区表
CREATE TABLE employees (
    ...
) PARTITION BY RANGE (department_id);
 
-- 查询特定分区
SELECT * FROM employees PARTITION (department_id_partition) WHERE department_id = 10;

并行查询：




-- 开启并行查询
SELECT /*+ PARALLEL(employees, 4) */ * FROM employees WHERE department_id = 10;

在实际应用中，应当结合具体的查询模式和系统资源来选择和实施这些优化方法。

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Postgresql 13.7 postgresql.conf配置文件详解

System

2024-09-09

所有,数据库

PostgreSQL的postgresql.conf文件包含了数据库的主要配置设置。以下是PostgreSQL 13.7版本中postgresql.conf文件的一些常见配置参数及其说明：




# 数据库是否在运行，只能由系统管理员设置
hot_standby = 'on'
 
# 数据库的最大连接数
max_connections = 100
 
# 查询超时时间（毫秒）
statement_timeout = 0  # 0表示没有超时限制
 
# 运行在共享服务器模式下
shared_buffers = 128MB
 
# 工作内存的最大百分比
max_worker_processes = 8
 
# 事务日志文件的大小
log_segment_size = 1024MB
 
# 数据库的默认编码
lc_messages = 'en_US.UTF-8'  # 影响前端消息的语言和编码
lc_monetary = 'en_US.UTF-8'  # 影响货币显示格式
lc_numeric = 'en_US.UTF-8'   # 影响数字显示格式
lc_time = 'en_US.UTF-8'      # 影响时间和日期显示格式
 
# 对象标识符的大小写敏感性
lc_collate = 'C'  # 排序规则
lc_ctype = 'C'    # 字符分类和长度
 
# 监听的IP地址和端口
listen_addresses = 'localhost'
port = 5432
 
# 启用日志记录
logging_collector = on
log_directory = 'pg_log'
log_filename = 'postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log'
log_line_prefix = '%m [%p]: [%l-1] user=%u,db=%d '
log_timezone = 'GMT'
 
# 启用数据库锁定
max_locks_per_transaction = 64
 
# 设置查询结果的内存限制
work_mem = 4MB
 
# 设置在磁盘上保存临时数据的最小内存量
temp_buffers = 8MB
 
# 设置在共享内存中保留的临时表最大大小
temp_tablespaces = 'pg_default'
 
# 设置最大并发活动事务数
max_prepared_transactions = 0
 
# 设置在后台进程中使用的最大内存量
max_worker_processes = 8
 
# 设置在共享内存中保留的最大内存量
shared_buffers = 128MB
 
# 设置在磁盘上保留的最大内存量
wal_buffers = -1  # -1表示不限制，推荐设置为16MB或以上
 
# 设置在日志文件中保留的最大内存量
wal_writer_delay = 200ms
 
# 设置在后台进程中使用的最大内存量
maintenance_work_mem = 16MB
 
# 设置在日志文件中保留的最大内存量
checkpoint_completion_target = 0.5
 
# 设置日志文件的最大大小
log_rotation_size = 10MB
 
# 设置日志文件的最大数量
log_rotation_age = 1d
 
# 设置在后台进程中使用的最大内存量
autovacuum_work_mem = -1  # -1表示不限制，推荐设置为16MB或以上
 
# 设置日志文件的最大大小
autovacuum_max_workers = 3
 
# 设置日志文件的最大数量
autovacuum_naptime

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c#中Task.Run 和使用 Task 构造函数创建任务的区别

System

2024-09-09

所有,数据库

在C#中，Task.Run 是一个静态方法，用于在线程池线程上执行异步任务。而使用 Task 构造函数创建任务时，可以手动指定任务在哪个线程上执行。

Task.Run 的优势在于它利用了.NET的后台线程池，可以自动管理线程的创建和销毁，减少了线程资源的浪费。

使用 Task.Run 的示例代码：




Task.Run(() => 
{
    // 异步执行的代码
    Console.WriteLine("异步执行任务");
});

使用 Task 构造函数的示例代码：




Task task = new Task(() => 
{
    // 异步执行的代码
    Console.WriteLine("异步执行任务");
});
 
task.Start();

在使用 Task 构造函数时，你需要手动调用 Start 方法来启动任务，这样可以更精细地控制任务的执行上下文。但是，手动管理线程的创建和销毁可能会增加出错的风险。

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ubuntu20.04下安装nc

System

2024-09-09

所有,数据库

在Ubuntu 20.04下安装nc（Netcat）的命令如下：




sudo apt update
sudo apt install netcat

安装完成后，您可以通过输入nc来确认是否成功安装。如果出现netcat的帮助信息或错误信息，则表示安装成功。如果出现命令找不到的错误，请尝试重新打开一个新的终端窗口。

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Linux系统安装操作KingbaseES（人大金仓）数据库

System

2024-09-09

所有,数据库

在Linux系统上安装KingbaseES（人大金仓）数据库，您可以按照以下步骤进行：

确认系统要求：检查您的Linux系统是否满足人大金仓数据库的最小安装要求。
下载安装包：从人大金仓官方网站或者您的业务联系人获取数据库安装包。
安装依赖：根据人大金仓数据库安装文档，安装所需的依赖包。
配置环境：设置系统环境变量，如LD_LIBRARY_PATH。
安装数据库：运行安装脚本并按照提示进行安装。
配置数据库：安装完成后，根据需要配置数据库实例。
启动数据库：使用数据库提供的工具或命令启动数据库服务。

以下是一个简化的安装示例：




# 1. 确认系统要求
# 2. 下载KingbaseES安装包
wget http://your-download-link/kingbase-es-V008R006C00B0022-LINUX-x86_64.tar.gz
 
# 3. 解压安装包
tar -zxvf kingbase-es-V008R006C00B0022-LINUX-x86_64.tar.gz
 
# 4. 安装依赖（示例，具体依赖根据实际情况安装）
sudo yum install -y gcc gcc-c++ make openssl-devel readline-devel zlib-devel
 
# 5. 配置环境（示例，具体环境变量根据实际情况配置）
export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/kingbase-es-V008R006C00B0022-LINUX-x86_64/lib:$LD_LIBRARY_PATH
 
# 6. 运行安装脚本
cd kingbase-es-V008R006C00B0022-LINUX-x86_64
./install.sh
 
# 安装过程中根据提示进行配置，如选择安装路径、数据目录、设置数据库用户密码等
 
# 7. 启动数据库
# 可以使用安装目录下的工具，如ksql -U username -d dbname -f scriptfile.sql

请注意，这只是一个简化的安装示例，实际安装时可能需要根据您的系统环境和数据库版本进行调整。如有疑问，请参考对应版本的人大金仓数据库安装手册。

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oracle insert操作分批量提交

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2024-09-09

所有,数据库

在Oracle中进行批量插入时，可以使用INSERT ALL语句或者使用PL/SQL中的FORALL结构。另外，可以定期提交（例如每1000条记录提交一次）以减少事务大小和对数据库性能的影响。

以下是使用PL/SQL中的FORALL进行批量插入并定期提交的示例：




DECLARE
  TYPE name_arr IS TABLE OF my_table.name%TYPE INDEX BY BINARY_INTEGER;
  TYPE value_arr IS TABLE OF my_table.value%TYPE INDEX BY BINARY_INTEGER;
  names name_arr;
  values value_arr;
  commit_count PLS_INTEGER := 1000; -- 每1000条提交一次
  i PLS_INTEGER;
BEGIN
  FOR i IN 1..10000 LOOP
    names(i) := 'Name' || TO_CHAR(i);
    values(i) := i;
    
    IF MOD(i, commit_count) = 0 THEN
      -- 批量插入并提交
      FORALL j IN 1..i
        INSERT INTO my_table (name, value) VALUES (names(j), values(j));
      
      COMMIT; -- 提交当前批次
    END IF;
  END LOOP;
  
  -- 提交最后一批数据
  IF i MOD commit_count <> 0 THEN
    FORALL j IN 1..i
      INSERT INTO my_table (name, value) VALUES (names(j), values(j));
    
    COMMIT;
  END IF;
END;

在这个例子中，我们定义了两个数组来存储要插入的数据。通过循环生成数据，并在每1000条记录后使用FORALL进行批量插入，并执行COMMIT以释放资源。最后，如果插入的记录数不是1000的倍数，则在结束时再次执行批量插入和提交。这种方法可以有效减少大量数据插入时的事务日志和锁定表的影响。

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2024-09-09

所有,数据库

报错解释：

这个报错表明PyCharm IDE在尝试使用SQLite数据库时未能找到SQLite的JDBC驱动类。JDBC（Java Database Connectivity）是Java中用来连接数据库的一套API，而org.sqlite.JDBC是SQLite数据库的一个Java JDBC驱动。

解决方法：

确保你已经在项目中包含了SQLite JDBC驱动的jar包。如果没有，你需要下载SQLite JDBC驱动的jar包。
将下载的jar包添加到你的项目库中。在PyCharm中，你可以这样做：
- 打开Project Structure（快捷键：Ctrl+Alt+Shift+S）
- 在Libraries选项卡中，点击“+”添加新的库
- 选择“Java”，然后选择你下载的SQLite JDBC jar包
- 确认添加，并确保该库被标记为可用于你的项目
在代码中正确引用JDBC驱动类，例如：
```
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('path_to_database.db')
```
确保没有错误发生，如果有错误，请检查jar包是否正确添加到项目库中。

如果你在使用的是Python，并不需要JDBC驱动，而应该使用Python的sqlite3模块。确保你的代码中使用的是Python的sqlite3连接方法，而不是试图使用Java的JDBC驱动。

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金仓数据库KingbaseES 语句like前匹配如何使用索引

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2024-09-09

所有,数据库

在金仓数据库KingbaseES中，使用LIKE查询并且需要优化性能时，可以考虑以下几种方法来使用索引：

使用索引的最左前缀规则：如果索引是多列组合索引，LIKE 匹配的列顺序要与索引列的顺序一致，并且LIKE的模式从左边开始。
使用索引的最左前缀规则：确保LIKE模式的第一个字符不是通配符。
使用COLLATE来避免字符集转换导致的性能问题。

下面是一个使用索引进行LIKE前缀匹配的示例SQL：

假设有一个表users，有一个组合索引(last_name, first_name)，你想要查询名字以'John'开头的所有用户。




SELECT * FROM users
WHERE last_name LIKE 'John%' COLLATE "kingbase_icu"
AND first_name LIKE 'John%' COLLATE "kingbase_icu";

在这个查询中，COLLATE "kingbase_icu"确保了大小写敏感的匹配，并且last_name和first_name的LIKE模式都以'John'开头，这样索引可以被有效利用。

注意：在实际使用中，确保查询的模式尽可能精确，以便能够让索引优化发挥最大效果。如果LIKE模式是不确定的，那么索引可能不会被使用或者只会部分被使用，这种情况下可能需要考虑其他的查询优化策略。

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postgresql之base64编解码

System

2024-09-09

所有,数据库

在PostgreSQL中，可以使用内置的encode和decode函数来进行Base64编解码。

编码（binary data -> base64 string）:




SELECT encode(data::bytea, 'base64') FROM your_table;

解码（base64 string -> binary data）:




SELECT decode(base64_string, 'base64') FROM your_table;

这里data是你需要编码的二进制数据列的名称，your_table是包含该数据的表的名称。base64_string是包含Base64编码数据的列的名称。

示例：

假设有一个表files，其中包含一个类型为bytea的列data，你想要将这个列的数据转换为Base64字符串，然后再将这个字符串解码回原来的二进制数据。




-- 假设有一个包含二进制数据的表 'files' 和列 'data'
 
-- 将二进制数据编码为Base64字符串
SELECT encode(data::bytea, 'base64') AS base64_encoded FROM files;
 
-- 将Base64字符串解码回二进制数据
SELECT decode(base64_encoded, 'base64') AS data_decoded FROM (
  SELECT encode(data::bytea, 'base64') AS base64_encoded FROM files
) AS subquery;

这样就可以实现Base64编解码的需求。

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