分类数据库下的文章

2024-09-04

Oracle数据库的卸载过程比较复杂，涉及到多个步骤，以下是一个精简的卸载过程：

关闭数据库：
```
SQL> SHUTDOWN IMMEDIATE;
```
关闭监听器：
```
$ lsnrctl stop
```
在命令行中运行deinstall.bat（Windows）或deinstall.sh（Linux/Unix）脚本以启动卸载程序。这些脚本位于Oracle的安装目录下的deinstall子目录中。
对于Windows系统，你可能需要以管理员身份运行命令提示符，然后导航到deinstall目录并执行：
```
cd <Oracle安装目录>\deinstall
deinstall.bat
```
对于Linux或Unix系统，你需要执行：
```
cd $ORACLE_HOME/deinstall
./deinstall.sh
```
这将启动一个交互式卸载程序，它会询问一些问题来帮助完成卸载过程。
根据交互式卸载程序的提示进行操作，确保选择了正确的数据库和监听器组件进行卸载。
完成后，确保手动删除所有剩余的Oracle相关文件和注册表项（对于Windows系统）。
如果有必要，重新启动计算机以确保所有的Oracle进程都已关闭并且所有的Oracle文件都被正确地删除。

请注意，这个过程是基于假设你已经知道Oracle的安装路径和相关配置。如果你不确定，可以查看Oracle的安装日志文件或使用Oracle Universal Installer (OUI) 来帮助你完成卸载过程。如果Oracle安装在非默认位置，你可能需要指定Oracle的主目录（ORACLE\_HOME）和其他相关环境变量。

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oracle古法unwrap手艺（oracle存储过程解码）

System

2024-09-04

所有,数据库

在Oracle中，UNWRAP函数用于从对象中获取底层的实现。这通常用于与Oracle的调用接口(API)交互时，例如，当你想要获取一个对象的底层数据源时。

在Oracle中，unwrap函数的基本语法是：




FUNCTION SCHEMA_NAME.OBJECT_NAME METHOD UNWRAP
RETURN ANY DATA_TYPE;

这是一个例子，假设我们有一个名为my\_package的程序包，并且我们想要从这个程序包中获取底层的实现：




DECLARE
  l_my_impl MY_PACKAGE.my_impl_type;
BEGIN
  l_my_impl := my_package_var.UNWRAP;
  -- 你可以在这里使用l_my_impl
END;

在这个例子中，my\_package\_var是一个对象，它是MY\_PACKAGE程序包的一个实例。my\_impl\_type是程序包中定义的一个类型，它代表了对象的底层实现。

然而，unwrap手艺(oracle存储过程解码)是一个高级主题，通常不在日常的数据库开发中使用。unwrap手艺主要用于获取数据库内部的信息，或者是在特定的调试和诊断场景中使用。

以下是一个使用unwrap进行存储过程解码的例子：




CREATE OR REPLACE PROCEDURE debug_procedure AS
  l_procedure dbms_utility.unlimited_string;
BEGIN
  l_procedure := dbms_utility.compress_param(dbms_utility.get_procedure_source('MY_SCHEMA', 'MY_PROCEDURE'));
  dbms_output.put_line(l_procedure);
END;

在这个例子中，我们使用了dbms\_utility包中的函数来获取存储过程的源代码，并将其压缩以便输出。这是一个高风险的操作，应当谨慎使用，并且只在授权的情况下进行。

总的来说，unwrap函数和存储过程解码都是Oracle数据库中的高级功能，应当谨慎使用，并且只在必要时进行。

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open62541开发：添加sqlite3 历史数据库

System

2024-09-04

所有,数据库

为了在open62541中添加SQLite3历史数据库支持，你需要遵循以下步骤：

包含必要的SQLite3头文件。
初始化SQLite3数据库。
实现open62541的历史访问接口。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何初始化SQLite3数据库并实现历史访问接口：




#include <sqlite3.h>
#include "open62541.h"
 
// 全局变量
sqlite3 *db;
UA_Server *server;
 
// 历史访问接口的示例实现
static UA_StatusCode
myHistorizingCallback(UA_Server *server, const UA_NodeId *nodeId,
                      void *nodeContext, UA_Boolean isForward,
                      const UA_HistorizingEvent *event,
                      void *historizingCallbackContext) {
    // 在这里实现你的数据库插入逻辑
    // ...
    return UA_STATUSCODE_GOOD;
}
 
int main() {
    // 初始化SQLite3数据库
    if(sqlite3_open("history.db", &db) != SQLITE_OK) {
        // 数据库打开失败处理
        // ...
        return -1;
    }
 
    // 创建并配置UA_Server
    server = UA_Server_new();
    UA_ServerConfig_setDefault(UA_Server_getConfig(server));
 
    // 设置历史访问回调
    UA_ServerConfig_setHistorizingCallback(UA_Server_getConfig(server),
                                          myHistorizingCallback, NULL);
 
    // 启动服务器
    UA_StatusCode retval = UA_Server_run(server, &keepRunning);
    // ...
 
    // 关闭SQLite3数据库
    sqlite3_close(db);
 
    return retval;
}

在实际应用中，你需要在myHistorizingCallback函数中实现具体的数据库插入逻辑，将历史数据按照事件的形式保存到SQLite3数据库中。这只是一个框架，你需要根据自己的需求进行详细设计和编码。

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【Oracle】玩转Oracle数据库：SQL语言

System

2024-09-04

所有,数据库

在Oracle数据库中，SQL语言是一种非常重要的技能。以下是一些基本的SQL语句和它们的用法：

创建表：




CREATE TABLE Employees (
    ID NUMBER PRIMARY KEY,
    FirstName VARCHAR2(50),
    LastName VARCHAR2(50),
    BirthDate DATE,
    Email VARCHAR2(100),
    Salary NUMBER(10, 2)
);

插入数据：




INSERT INTO Employees (ID, FirstName, LastName, BirthDate, Email, Salary)
VALUES (1, 'John', 'Doe', TO_DATE('1980-05-03', 'YYYY-MM-DD'), 'john.doe@example.com', 50000);

更新数据：




UPDATE Employees SET Salary = 60000 WHERE ID = 1;

删除数据：




DELETE FROM Employees WHERE ID = 1;

查询数据：




SELECT * FROM Employees;

创建索引：




CREATE INDEX idx_lastname ON Employees(LastName);

创建视图：




CREATE VIEW EmployeesView AS
SELECT ID, FirstName, LastName FROM Employees;

创建存储过程：




CREATE OR REPLACE PROCEDURE RaiseSalary(p_employee_id IN NUMBER, p_raise_amount IN NUMBER) AS
BEGIN
    UPDATE Employees SET Salary = Salary + p_raise_amount WHERE ID = p_employee_id;
END;
/

创建触发器：




CREATE OR REPLACE TRIGGER Employees_Audit
AFTER INSERT OR UPDATE OR DELETE ON Employees
FOR EACH ROW
DECLARE
    v_user VARCHAR2(100);
BEGIN
    IF INSERTING THEN
        v_user := 'INSERTED';
    ELSIF UPDATING THEN
        v_user := 'UPDATED';
    ELSE
        v_user := 'DELETED';
    END IF;
 
    INSERT INTO Employees_Audit (EmployeeID, Action, AuditDate) VALUES (:NEW.ID, v_user, SYSDATE);
END;
/

使用SQL进行数据库的备份和恢复：

备份：




BACKUP DATABASE;

恢复：




RESTORE DATABASE;

这些都是SQL语句的基本用法，在实际的数据库操作中，还会涉及到更复杂的查询，如连接查询、子查询、分组和排序等。

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搭建ELK日志平台(单机)

System

2024-09-04

所有,数据库

搭建ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志平台的步骤如下：

安装Elasticsearch
安装Logstash
安装Kibana

以下是基于Debian/Ubuntu系统的简化安装命令：

安装Elasticsearch：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch

安装Logstash：




sudo apt-get install logstash

安装Kibana：




wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install kibana

这些命令会安装最新的稳定版本的ELK组件。如果需要配置这些服务，你可能需要编辑它们的配置文件，通常位于/etc/elasticsearch/, /etc/logstash/ 和 /etc/kibana/ 目录中。

确保在启动Elasticsearch之前修改其配置文件/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml，指定节点名称和网络绑定。

启动Elasticsearch服务：




sudo systemctl start elasticsearch.service

启动Kibana服务：




sudo systemctl start kibana.service

确保防火墙允许访问相关服务所使用的端口（默认情况下，Elasticsearch是9200，Kibana是5601）。

这个例子提供了最基本的安装步骤，根据实际需求，你可能需要进行额外配置，比如设置内存大小、调整网络设置、设置X-Pack安全特性等。

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SpringBoot多数据源配置(MySql、Oracle)

System

2024-09-04

所有,数据库

在Spring Boot中配置多数据源，你可以创建多个配置类，每个配置类对应一个数据源，并且都需要使用@Configuration注解标记为配置类。以下是一个配置MySQL和Oracle数据源的例子：




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager;
import org.springframework.transaction.PlatformTransactionManager;
 
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class MySQLConfig {
 
    @Bean(name = "mySQLDataSource")
    @Primary // 设置为主数据源
    public DataSource mySQLDataSource() {
        // 配置MySQL数据源
        return DataSourceBuilder.create()
                .url("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb")
                .username("myuser")
                .password("mypass")
                .build();
    }
 
    @Bean(name = "mySQLTransactionManager")
    @Primary
    public PlatformTransactionManager mySQLTransactionManager() {
        return new DataSourceTransactionManager(mySQLDataSource());
    }
}
 
@Configuration
public class OracleConfig {
 
    @Bean(name = "oracleDataSource")
    public DataSource oracleDataSource() {
        // 配置Oracle数据源
        return DataSourceBuilder.create()
                .url("jdbc:oracle:thin:@localhost:1521:orcl")
                .username("oracleuser")
                .password("oraclepass")
                .build();
    }
 
    @Bean(name = "oracleTransactionManager")
    public PlatformTransactionManager oracleTransactionManager() {
        return new DataSourceTransactionManager(oracleDataSource());
    }
}

在这个例子中，我们定义了两个配置类MySQLConfig和OracleConfig，分别用来配置MySQL和Oracle数据源。每个数据源都有一个对应的DataSource和PlatformTransactionManager。通过@Primary注解，Spring将知道哪个数据源是主要的，这对于某些需要默认数据源的Spring Boot组件是必须的。

确保你已经包含了必要的数据库驱动依赖在你的pom.xml或build.gradle文件中。例如，对于MySQL，你需要包含：




<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>

System

2024-09-04

所有,数据库




from django import template
from django.utils.safestring import mark_safe
import markdown2
import pygments
from pygments.formatters.html import HtmlFormatter
from pygments.lexers import get_lexer_by_name
 
# 创建一个自定义的过滤器来实现Markdown和Pygments的集成
def markdown_pygments(text):
    lexer = get_lexer_by_name("python")
    formatter = HtmlFormatter(cssclass='syntax')
    text = markdown2.markdown(text, extras=['fenced-code-blocks', 'code-hilite'])
    text = pygments.highlight(text, lexer, formatter)
    return mark_safe(text)
 
# 注册过滤器到Django模板
register = template.Library()
register.filter('markdown_pygments', markdown_pygments)
 
# 在Django模板中使用markdown_pygments过滤器

在Django模板中，你可以像这样使用markdown_pygments过滤器：




{% load your_custom_markdown_module %}
 
{{ your_markdown_content|markdown_pygments }}

这段代码定义了一个自定义的Django模板过滤器markdown_pygments，它接受Markdown内容，使用Pygments进行代码高亮，并返回HTML内容。然后，你可以在Django模板中导入这个模块并应用该过滤器到你的Markdown内容上。

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为Ubuntu-24.04-live-server-amd64磁盘扩容

System

2024-09-04

所有,数据库

为Ubuntu 24.04 live server amd64 磁盘扩容，通常意味着你需要增加磁盘空间或者重新分配现有的磁盘空间。以下是一个基本的步骤指南：

增加磁盘空间：
- 如果你是在物理机器上，需要直接连接更大的硬盘，然后运行 sudo fdisk /dev/sdx 来创建新分区。
- 如果你使用的是虚拟机，可以在虚拟机的设置中增加磁盘容量，然后重复上述 fdisk 步骤。
扩展文件系统：
- 扩展根分区 (/dev/sdx1) 使用 sudo resize2fs /dev/sdx1。

如果你的磁盘上已有数据，并且你想要在不删除或重新分区的情况下扩展根分区，你可能需要使用 LVM（逻辑卷管理）。以下是使用 LVM 扩展根分区的简化步骤：

确定你的磁盘和分区支持 LVM：
```
sudo pvdisplay
sudo vgdisplay
```
如果你的磁盘没有被识别为物理卷 (PV)，你需要将其初始化为 PV：
```
sudo pvcreate /dev/sdx2
```
将 PV 添加到现有的卷组 (VG)：
```
sudo vgextend ubuntu-vg /dev/sdx2
```

扩展逻辑卷 (LV)：




sudo lvextend -l +100%FREE /dev/mapper/ubuntu--vg-root

扩展文件系统：




sudo resize2fs /dev/mapper/ubuntu--vg-root

请注意，这些命令可能会导致数据丢失，所以在执行之前请确保你有重要数据的备份。如果你不熟悉这些命令，建议寻求专业的帮助。

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Ubuntu 网络连接无法显示问题解决方案

System

2024-09-04

所有,数据库

报错问题："Ubuntu 网络连接无法显示"可能是由于以下原因导致的：

图形界面的网络管理器（Network Manager）服务未运行。
系统语言设置问题，可能导致界面显示不正常。
图形界面损坏或者配置问题。
系统更新未正确安装或存在冲突。

解决方法：

重启Network Manager服务：
```
sudo service network-manager restart
```
检查语言设置是否正确，可以尝试重新安装语言包或更换语言试试。

重建图形界面或重装图形桌面环境：




sudo apt-get install --reinstall ubuntu-desktop
sudo systemctl start gdm3

更新系统并检查可能的冲突：




sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get dist-upgrade
sudo dpkg --configure -a

如果上述方法都不能解决问题，可能需要更详细的错误信息或日志来进行具体的故障排除。

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MongoDB~事务了解；可调一致性模型功能与因果一致性模型功能分析

System

2024-09-04

所有,数据库

在MongoDB中，可调一致性模型主要是指可以通过设置一致性参数来控制数据一致性和可用性之间的平衡。MongoDB支持因果一致性和会话一致性等不同的一致性模型。

以下是因果一致性模型的简单示例：




// 开启因果一致性
db.getMongo().setReadConcern("majority");
db.getMongo().setWriteConcern({w: "majority"});
db.getMongo().setReadPref("secondary");
 
// 插入数据
db.myCollection.insertOne({x: 1});
 
// 读取数据，确保能看到刚才插入的数据
db.myCollection.find({x: 1}).readConcern("majority");

在这个例子中，我们首先通过setReadConcern("majority")和setWriteConcern({w: "majority"})设置了读取和写入的一致性级别为majority，这意味着大多数节点都已经确认了写入操作或者读取操作已经看到了已提交的数据。setReadPref("secondary")则设置了首选从节点进行读取操作，以便利用复制集的读写分离优势。

然后，我们进行了一次插入操作和一次带有readConcern("majority")的查询，以确保我们能看到刚才插入的数据。

这个例子展示了如何在MongoDB中设置因果一致性模型，以保证数据的一致性和可用性。

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