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ElasticSearch+MongoDB：搜索-关键字联想
System
2024-09-04
所有,数据库

在ElasticSearch和MongoDB中实现搜索关键词联想功能，通常需要以下步骤：

  1. 使用MongoDB的全文索引功能来存储大量文本数据。
  2. 使用ElasticSearch来提供实时的搜索联想功能。

以下是一个简化的例子，展示如何使用ElasticSearch来实现搜索关键词联想：




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化ElasticSearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建或更新ElasticSearch索引映射
def create_index(index_name, mappings):
    body = {
        "mappings": mappings
    }
    es.indices.create(index=index_name, body=body, ignore=400)
 
# 添加文档到ElasticSearch索引
def add_document(index_name, document):
    es.index(index=index_name, body=document)
 
# 搜索关键词联想
def search_suggestions(index_name, query):
    suggestions = es.search(
        index=index_name,
        body={
            "suggest": {
                "text": query,
                "my-suggestion": {
                    "prefix": query,
                    "completion": {
                        "field": "suggestion",
                        "fuzzy": True,
                        "size": 10
                    }
                }
            }
        }
    )
    return [s['text'] for s in suggestions['suggest']['my-suggestion'][0]['options']]
 
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    index_name = "example_index"
    mappings = {
        "properties": {
            "suggestion": {
                "type": "completion",
                "analyzer": "simple",
                "preserve_position_increments": true,
                "preserve_separators": false,
                "max_input_length": 50
            }
        }
    }
 
    # 创建索引
    create_index(index_name, mappings)
 
    # 添加文档
    documents = [
        {"suggestion": {"input": ["apple", "application", "banana", "bandana"]}}
    ]
    for doc in documents:
        add_document(index_name, doc)
 
    # 搜索联想
    query = "app"
    suggestions = search_suggestions(index_name, query)
    print(suggestions)  # 输出可能的联想词

在这个例子中，我们首先创建了一个ElasticSearch索引并定义了一个completion类型的字段用于联想功能。然后，我们添加了一些文档到索引中。最后，我们提供了一个搜索联想词的函数，它使用ElasticSearch的suggest API来返回给定查询的联想词。

请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要考虑更多因素，如索引的维护、数据的更新策略、错误处理等。

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【Oracle】存储过程和触发器
System
2024-09-04
所有,数据库

问题描述不够具体，但我可以提供一个简单的Oracle存储过程和触发器的例子。

假设我们有一个简单的employees表，包含employee_id和employee_name字段，我们想要记录每次插入操作的细节。

首先，创建一个用于记录日志的表：




CREATE TABLE employee_audit (
    audit_id NUMBER PRIMARY KEY,
    action VARCHAR2(50),
    employee_id NUMBER,
    employee_name VARCHAR2(100),
    audit_timestamp TIMESTAMP
);

接下来，创建一个存储过程来插入新员工信息到employees表并记录日志：




CREATE OR REPLACE PROCEDURE insert_employee(
    p_employee_id IN NUMBER,
    p_employee_name IN VARCHAR2
) AS
BEGIN
    INSERT INTO employees (employee_id, employee_name) VALUES (p_employee_id, p_employee_name);
    INSERT INTO employee_audit (action, employee_id, employee_name, audit_timestamp) 
    VALUES ('INSERT', p_employee_id, p_employee_name, CURRENT_TIMESTAMP);
    COMMIT;
END;
/

然后，创建一个触发器来自动记录每次对employees表进行插入操作的细节：




CREATE OR REPLACE TRIGGER audit_employee_insert AFTER INSERT ON employees FOR EACH ROW
BEGIN
    INSERT INTO employee_audit (action, employee_id, employee_name, audit_timestamp) 
    VALUES ('INSERT', :NEW.employee_id, :NEW.employee_name, CURRENT_TIMESTAMP);
END;
/

这样，每当有新的员工信息被插入到employees表时，相关的信息都会被记录到employee_audit表中。

请根据实际需求调整表名、字段名和数据类型。

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【Django5】使用的基础知识
System
2024-09-04
所有,数据库

Django是一个开放源代码的Web应用框架，用Python编写。它遵循MVC设计模式，但通常被认为是一个MVT（Model-View-Template）框架。以下是Django框架中一些基础知识的概述和示例代码：

  1. 模型(Model)：定义了数据库的表和字段。



from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()
  1. 视图(View)：处理用户请求并与模型交互。



from django.http import HttpResponse
 
def home(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")
  1. 模板(Template)：用于渲染HTML。



<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home Page</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ name }}</h1>
</body>
</html>
  1. URL配置(URL conf)：映射URL模式到视图函数。



from django.urls import path
from .views import home
 
urlpatterns = [
    path('', home, name='home'),
]
  1. 表单(Form)：用于收集用户输入。



from django import forms
 
class ContactForm(forms.Form):
    name = forms.CharField(max_length=100)
    email = forms.EmailField()
  1. Admin站点：提供了数据库内容的可视化界面。



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

这些都是Django框架中的基础概念，每个概念都有其特定的用途和相应的代码实现。在实际开发中，你会根据项目需求选择合适的Django组件，并编写相应的业务逻辑。

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【PostgreSQL内核学习—— 查询规划】
System
2024-09-04
所有,数据库

在PostgreSQL中，查询规划是指数据库系统如何将SQL查询转换为执行计划的过程。执行计划描述了如何处理查询，包括如何访问数据、使用的索引、连接类型以及其他执行细节。

查询规划是一个复杂的过程，涉及多个阶段，如解析、优化、创建执行计划等。在PostgreSQL中，可以通过查询EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE命令获取查询规划详情。

例如，假设我们有一个名为employees的表，我们想要查看查询规划来找出薪水大于50000的员工。




EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

执行上述命令将显示查询的执行计划。这个执行计划会告诉我们数据库是如何处理这个查询的，比如是全表扫描还是使用了索引，或者是如何处理连接和排序操作。

如果你想要获取实际执行查询时的详细信息，可以使用EXPLAIN ANALYZE：




EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

这将提供查询执行的实际时间和其他资源使用情况的详细信息。

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[翻译]PostgreSQL中的WAL压缩以及版本15中的改进
System
2024-09-04
所有,数据库

PostgreSQL的Write-Ahead Logging（WAL）是一种在数据库操作过程中用于数据恢复的机制。在PostgreSQL的早期版本中，WAL文件通常不会被压缩，随着时间的推移，WAL文件可能会变得非常大，占用大量的磁盘空间。因此，WAL压缩通常是一个优化数据库性能的重要方面。

在PostgreSQL 15中，WAL压缩得到了改进，可以更有效地压缩WAL记录，减少WAL文件的大小，从而节省磁盘空间并可能提高I/O效率。

以下是一个简单的例子，演示如何在PostgreSQL中启用和配置WAL压缩：




-- 启用WAL压缩
ALTER SYSTEM SET wal_log_hints = on;
ALTER SYSTEM SET wal_compression = on;
 
-- 重新加载配置
SELECT pg_reload_conf();

在这个例子中，wal_log_hints参数被设置为on，这可以让数据库在执行特定类型的操作时记录额外的WAL提示，这有助于WAL压缩。另外，wal_compression参数被设置为on，这开启了WAL的压缩功能。

请注意，在修改PostgreSQL的配置文件之前，应该确保备份了当前的配置，并且理解开启WAL压缩可能会对数据库性能产生轻微的负面影响，因为压缩和解压缩WAL记录会占用更多的CPU资源。

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MySQL性能优化从删库到跑路——总结了DBA优化MySQL数据库的9大经验
System
2024-09-04
所有,数据库

在这个例子中，我们假设有一个专家级的开发者，他已经有了足够的MySQL性能优化知识。以下是针对提出的问题的简化版本的回答：




-- 1. 选择正确的存储引擎
-- 对于需要事务支持的InnoDB是最佳选择
-- 对于只读数据，Archive更适合
-- 对于大量读少量写的场景，可以考虑MyISAM
 
-- 2. 优化数据类型
-- TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT分别使用不同的整数范围
-- VARCHAR(N)中的N表示最大长度而不是定长
 
-- 3. 索引优化
-- 为常查询的列建立索引
-- 避免不必要的全表扫描
 
-- 4. 查询优化
-- 使用EXPLAIN分析查询计划
-- 避免SELECT *，只选取需要的列
-- 使用合适的JOIN类型
 
-- 5. 配置优化
-- 调整innodb_buffer_pool_size等参数优化内存使用
-- 调整read_rnd_buffer_size等参数优化磁盘I/O
 
-- 6. 批量操作
-- 使用批量INSERT，UPDATE，DELETE语句
-- 减少数据库IO操作
 
-- 7. 分解大的事务
-- 将大事务分解为多个小事务
-- 减少锁的持有时间
 
-- 8. 定期优化和清理
-- 定期执行OPTIMIZE TABLE清理碎片
-- 定期执行ANALYZE TABLE更新索引统计信息
 
-- 9. 监控和反馈
-- 使用SHOW STATUS和SHOW VARIABLES监控和调整
-- 使用Performance Schema获取详细的执行信息
 
-- 注意：上述每一点都需要根据具体场景细化，并非所有建议都适用于所有场景。

这个例子提供了针对MySQL性能优化的9个关键点，每个点都是针对特定问题的简洁指导。在实际操作中，DBA或开发者需要根据具体的数据库使用情况和查询模式进行调整和优化。

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clob类型值转blob类型并存入数据库中 oracle
System
2024-09-04
所有,数据库

在Oracle数据库中，CLOB（字符大对象）和BLOB（二进制大对象）是两种不同的数据类型，分别用于存储大型的字符数据和二进制数据。如果需要将CLOB类型的数据转换为BLOB类型并存储到数据库中，可以使用Oracle的DBMS\_LOB包来进行转换。

以下是一个将CLOB转换为BLOB并存入Oracle数据库的示例代码：




DECLARE
  clob_data CLOB;
  blob_data BLOB;
  dest_offset INTEGER := 1;
  src_offset INTEGER := 1;
  blob_chunk VARCHAR2(32767);
  chunk_size INTEGER;
BEGIN
  -- 假设有一个名为your_clob_column的CLOB数据
  SELECT your_clob_column INTO clob_data FROM your_table WHERE your_conditions;
  
  -- 初始化BLOB数据
  DBMS_LOB.CREATETEMPORARY(blob_data, TRUE);
  
  -- 循环读取CLOB数据并写入BLOB
  src_offset := 1;
  chunk_size := DBMS_LOB.GETLENGTH(clob_data);
  WHILE src_offset <= chunk_size LOOP
    DBMS_LOB.READ(clob_data, chunk_size, src_offset, blob_chunk);
    DBMS_LOB.WRITEAPPEND(blob_data, LENGTH(blob_chunk), blob_chunk);
    src_offset := src_offset + chunk_size;
  END LOOP;
  
  -- 将转换后的BLOB数据插入到另一个表中或更新现有记录
  INSERT INTO your_other_table (blob_column) VALUES (blob_data);
  -- 或者
  UPDATE your_table SET blob_column = blob_data WHERE your_conditions;
  
  -- 提交更改
  COMMIT;
  
  -- 清理临时BLOB
  DBMS_LOB.FREETEMPORARY(blob_data);
END;

在这个代码示例中，我们首先声明了CLOB和BLOB类型的变量，然后从原始表中检索CLOB数据。接着，我们使用DBMS_LOB.CREATETEMPORARY过程创建一个临时的BLOB变量。通过循环读取CLOB数据并使用DBMS_LOB.READ和DBMS_LOB.WRITEAPPEND过程将数据写入BLOB变量。最后，我们将转换后的BLOB数据插入到目标表中，或者更新原始表中的记录。

请注意，这个示例假设你已经有一个名为your_clob_column的CLOB列和一个名为your_table的表，你需要根据实际情况替换这些名称。同时，这段代码需要在有权限执行DBMS\_LOB操作的用户下执行。

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Visual studio C#中通过nuget安装sqlite库及C#中sliqte的用法
System
2024-09-04
所有,数据库

在Visual Studio中使用NuGet安装SQLite库的步骤如下：

  1. 打开Visual Studio。
  2. 在解决方案资源管理器中，右键点击你的项目，选择“管理NuGet包”。
  3. 在NuGet包管理器中，点击“浏览”选项卡。
  4. 搜索“System.Data.SQLite”或者直接在搜索框中输入“sqlite”，选择合适的包进行安装。

以下是一个简单的C#示例，展示了如何使用SQLite：




using System;
using System.Data.SQLite;
 
namespace SQLiteExample
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string connectionString = "Data Source=example.db;Version=3;";
            using (var connection = new SQLiteConnection(connectionString))
            {
                connection.Open();
 
                string sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS People (Id INTEGER PRIMARY KEY, Name TEXT)";
                using (var command = new SQLiteCommand(sql, connection))
                {
                    command.ExecuteNonQuery();
                }
 
                sql = "INSERT INTO People (Name) VALUES ('John Doe')";
                using (var command = new SQLiteCommand(sql, connection))
                {
                    command.ExecuteNonQuery();
                }
 
                sql = "SELECT * FROM People";
                using (var command = new SQLiteCommand(sql, connection))
                using (var reader = command.ExecuteReader())
                {
                    while (reader.Read())
                    {
                        Console.WriteLine($"ID: {reader["Id"]}, Name: {reader["Name"]}");
                    }
                }
            }
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

这段代码展示了如何创建一个SQLite数据库连接，创建一个表，插入数据，并且查询数据。记得在实际应用中处理异常和资源管理。

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mount --bind ：目录挂载 （**）
System
2024-09-04
所有,数据库

在Linux系统中，mount --bind 命令用于将一个目录挂载点绑定到另一个目录上，使得它们表现出同一个目录的行为。这种绑定可以是临时的，也可以是持久的。

如果你想要将/source/dir目录挂载到/destination/dir目录上，并且/destination/dir已经存在，你可以使用以下命令：




mount --bind /source/dir /destination/dir

这样做之后，对/destination/dir的任何修改都会反映到/source/dir上，反之亦然。

如果你想要在启动时自动执行这个挂载操作，你可以将上述命令添加到/etc/fstab文件中，例如：




/source/dir /destination/dir none bind 0 0

这样，每次系统启动时，都会自动执行这个绑定操作。

请注意，源目录和目标目录应该是同一文件系统内的路径，或者至少它们的文件系统类型应该是兼容的。如果目标目录不存在，你需要先创建它，然后才能执行绑定挂载。

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MongoDB ：第五章：MongoDB 插入更新删除查询文档
System
2024-09-04
所有,数据库

在MongoDB中，可以使用insertOne、insertMany、updateOne、updateMany、deleteOne、deleteMany等方法来进行文档的插入、更新、删除和查询操作。以下是这些操作的示例代码：




// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'mydatabase';
 
// 连接到MongoDB服务器
MongoClient.connect(url, function(err, client) {
  if(err) throw err;
  
  const db = client.db(dbName);
  const collection = db.collection('documents');
 
  // 插入单个文档
  collection.insertOne({a: 1}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('InsertOne:', result.insertedId);
  });
 
  // 插入多个文档
  collection.insertMany([{b: 1}, {b: 2}, {b: 3}], function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('InsertMany:', result.insertedIds);
  });
 
  // 更新单个文档
  collection.updateOne({a: 1}, {$set: {a: 10}}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('UpdateOne:', result.modifiedCount);
  });
 
  // 更新多个文档
  collection.updateMany({b: {$gt: 1}}, {$set: {b: 10}}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('UpdateMany:', result.modifiedCount);
  });
 
  // 删除单个文档
  collection.deleteOne({a: 10}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('DeleteOne:', result.deletedCount);
  });
 
  // 删除多个文档
  collection.deleteMany({b: 10}, function(err, result) {
    if(err) throw err;
    console.log('DeleteMany:', result.deletedCount);
  });
 
  // 关闭数据库连接
  client.close();
});

在上述代码中，我们首先连接到MongoDB数据库，然后选择一个集合进行操作。插入操作包括insertOne和insertMany，分别用于插入单个文档和多个文档。更新操作包括updateOne和updateMany，分别用于更新单个文档和多个文档。删除操作包括deleteOne和deleteMany，分别用于删除单个文档和多个文档。操作完成后，使用client.close()关闭数据库连接。

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