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第三章 Django 视图系统
System
2024-09-03
所有,数据库

在Django中，视图是一种处理用户请求并返回响应的机制。以下是一个简单的Django视图示例，它创建了一个返回当前日期和时间的响应：




from django.http import HttpResponse
import datetime
 
def current_datetime(request):
    now = datetime.datetime.now()
    html = "<html><body>It is now %s.</body></html>" % now
    return HttpResponse(html)

在这个例子中，current_datetime函数是一个Django视图，它接收一个request对象作为参数，这个对象包含了用户请求的所有信息。然后，它使用Python的datetime库来获取当前的日期和时间，并构造一个简单的HTML字符串。最后，它使用HttpResponse对象将HTML内容返回给用户。

在Django项目的views.py文件中，你可以定义视图，并在urls.py中配置URL路由，以便用户可以通过浏览器访问这个视图。例如：

urls.py:




from django.urls import path
from . import views
 
urlpatterns = [
    path('time/', views.current_datetime),
]

在这个urls.py文件中，我们定义了一个路由，当用户访问 /time/ 时，Django会调用current_datetime视图。

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数据库与MPP数仓：使用prometheus和grafana搭建postgresql的监控/告警框架
System
2024-09-03
所有,数据库



-- 创建Prometheus告警规则
CREATE TABLE prometheus_rules (
  rule_id SERIAL PRIMARY KEY,
  rule_group_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  rule_name VARCHAR(255) NOT NULL,
  query VARCHAR(2048) NOT NULL,
  labels hstore NOT NULL,
  duration interval NOT NULL,
  alert VARCHAR(255) NOT NULL,
  enabled BOOLEAN NOT NULL DEFAULT TRUE,
  UNIQUE (rule_group_name, rule_name)
);
 
-- 创建与Grafana集成的视图
CREATE VIEW grafana_dashboards AS
SELECT DISTINCT ON (dashboard_id)
  dashboard_id,
  dashboard_name,
  dashboard_json
FROM grafana_dashboard_snapshots
ORDER BY dashboard_id, snapshot_created_at DESC;
 
-- 创建与PostgreSQL集成的监控和告警视图
CREATE VIEW postgres_monitoring_with_alerts AS
SELECT
  pg_stat_activity.pid,
  pg_stat_activity.usename,
  pg_stat_activity.datname,
  pg_stat_activity.query,
  pg_stat_activity.state,
  pg_stat_activity.query_start,
  pg_database.datistemplate,
  pg_database.datallowconn,
  pg_stat_activity.waiting,
  pg_stat_activity.query_duration,
  prometheus_rules.query,
  prometheus_rules.labels,
  prometheus_rules.duration,
  prometheus_rules.alert,
  prometheus_rules.enabled
FROM pg_stat_activity
JOIN pg_database ON pg_stat_activity.datname = pg_database.datname
LEFT JOIN prometheus_rules ON pg_stat_activity.query LIKE prometheus_rules.query
WHERE pg_database.datistemplate = 'f'
  AND pg_database.datallowconn = 't';

这个例子展示了如何在PostgreSQL中创建与Prometheus告警规则、Grafana仪表盘快照相关的表和视图。这些操作可以帮助数据库管理员更好地监控数据库的性能和活动，并且能够在问题出现时发出告警。

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实战：解决一次离奇的Oracle DBLINK不通问题
System
2024-09-03
所有,数据库



-- 创建临时表存储DBLINK状态信息
CREATE GLOBAL TEMPORARY TABLE temp_dblink_status (
    dblink_status VARCHAR2(255)
) ON COMMIT PRESERVE ROWS;
 
-- 向临时表插入DBLINK状态信息
BEGIN
    FOR rec IN (SELECT * FROM all_db_links WHERE DB_LINK = '你的DBLINK名称') LOOP
        INSERT INTO temp_dblink_status VALUES (rec.OWNER || '.' || rec.DB_LINK);
    END LOOP;
END;
/
 
-- 查询DBLINK状态信息
SELECT * FROM temp_dblink_status;
 
-- 清理临时表
DROP TABLE temp_dblink_status;

这段代码首先创建了一个全局临时表temp_dblink_status用于存储DBLINK的状态信息。接着，在一个匿名PL/SQL块中，通过循环遍历all_db_links视图来收集特定DBLINK的状态，并将其插入临时表中。最后，通过查询临时表可以获取DBLINK的状态信息，最后通过DROP TABLE语句来清理临时表。这个过程展示了如何在Oracle数据库中使用临时表来存储和查询数据，这对于需要临时保存会话数据的开发者来说是一个有用的技巧。

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mongodb的主从同步配置：实战详细版（建议收藏）
System
2024-09-03
所有,数据库

在MongoDB中配置主从同步可以通过以下步骤实现：

  1. 确保你有两个MongoDB实例运行在不同的端口上。
  2. 在从节点上配置复制操作。

以下是一个配置主从同步的示例：

主节点（运行在默认端口27017）:

无需特别配置，MongoDB的主节点默认不需要任何配置即可接受复制操作。

从节点（运行在端口27018）:

首先，需要在从节点的MongoDB配置文件中（如mongod.conf）添加以下配置：




replication:
  replSetName: "rs0"

然后启动从节点的MongoDB服务。

接下来，你需要在从节点上连接MongoDB并初始化复制集：




mongo --port 27018

在MongoDB shell中运行以下命令来初始化复制集和指定主节点：




rs.initiate(
  {
    _id: "rs0",
    members: [
      { _id: 0, host: "localhost:27018" },
      { _id: 1, host: "主节点IP:27017" }
    ]
  }
)

替换主节点IP为你的主节点的实际IP地址或主机名。

完成这些步骤后，你的MongoDB主从同步配置就设置好了。主节点上的数据变更会自动同步到从节点。

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springboot集成 mongodb以及mongodb简单工具类
System
2024-09-03
所有,数据库



import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import org.bson.Document;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoTemplate;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
@Component
public class MongoDBUtil {
 
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
 
    public long getCount(String collectionName, Document query) {
        return mongoTemplate.getCollection(collectionName).countDocuments(query);
    }
 
    public void insert(String collectionName, Document document) {
        mongoTemplate.getCollection(collectionName).insertOne(document);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        // 连接到MongoDB服务
        MongoClients mongoClients = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
        MongoDatabase database = mongoClients.getDatabase("testdb");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("testcollection");
 
        // 插入一个文档
        Document doc = new Document("name", "John Doe").append("age", 30);
        collection.insertOne(doc);
 
        // 关闭MongoDB客户端
        mongoClients.close();
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot项目中集成MongoDB，并使用MongoTemplate来执行基本的CRUD操作。同时，它也展示了如何使用MongoDB Java驱动进行连接和简单的文档操作。在实际的应用中，你应该根据具体需求来扩展这些工具类的功能。

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布尔类型的SQL盲注注入
System
2024-09-03
所有,数据库

SQL盲注入是一种攻击技术，用于在Web应用程序中未经授权地访问数据。盲注入攻击通过输入错误的SQL查询，利用SQL数据库返回的错误信息来获取敏感数据。

对于布尔型的SQL盲注入，目标不是获取具体的数据，而是通过查询返回的真假值来确定数据库中的信息。这种类型的注入通常用于获取数据库的结构或验证权限。

以下是一个布尔型盲注入的例子：

假设有一个登录表单，后端使用以下SQL查询来验证用户名和密码：




SELECT * FROM users WHERE username='$username' AND password='$password';

如果输入的用户名和密码不正确，查询将返回空结果集。然而，如果我们能够使得查询为真，我们可以通过返回的结果进行盲注入。

例如，我们可以尝试以下的盲注入查询：




' OR 1=1 --

如果输入这个用户名和密码，SQL查询将变成：




SELECT * FROM users WHERE username='' OR 1=1 --' AND password='$password';

由于1=1总是真，整个WHERE子句总是真，因此查询将返回所有用户，从而绕过正常的身份验证。

在实际中，攻击者可能会使用更复杂的布尔表达式，例如：




' AND LENGTH(database())>0 --

这将导致查询检查数据库名的长度，如果长度大于0，整个WHERE表达式仍然为真。攻击者可以通过这种方式不断细化攻击，尝试不同的布尔表达式来获取数据库的结构或权限信息。

为了防御这种攻击，应该使用参数化查询或预编译语句，这样可以确保输入被安全地处理，不会导致SQL注入攻击。例如，在PHP中，可以使用PDO或MySQLi扩展来进行参数化查询：




$stmt = $pdo->prepare('SELECT * FROM users WHERE username=:username AND password=:password');
$stmt->execute([
    'username' => $username,
    'password' => $password
]);

这种方法可以有效防止盲注入攻击，因为它不允许直接将用户输入插入到SQL语句中。

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金仓数据库KingbaseES V8R3 集群运维系列 -- failover切换后集群自动恢复
System
2024-09-03
所有,数据库



-- 在KingbaseES V8R3数据库集群中，如果配置了自动故障转移（Auto-failover），
-- 当故障发生并且自动故障转移操作完成后，可以通过以下SQL脚本检查并恢复集群的自动运行状态。
 
-- 检查集群状态
SELECT * FROM sys_stat_cluster;
 
-- 如果集群状态不正常，尝试重启数据库服务
-- 注意：具体命令可能依据操作系统和数据库安装而异
 
-- 重启数据库服务
-- 在Linux系统中，可以使用如下命令：
/etc/init.d/kingbase restart
 
-- 或者使用systemctl（如果系统使用systemd管理服务）：
systemctl restart kingbase
 
-- 等待数据库服务重启完成后，再次检查集群状态
SELECT * FROM sys_stat_cluster;
 
-- 如果集群恢复正常，所有节点都应该能够正常同步并且数据库服务应该能够正常运行。
-- 注意：具体的命令和操作可能需要根据实际环境进行调整。

这个SQL脚本提供了一个基本的框架来检查集群状态，如果需要则重启数据库服务，并再次检查集群状态。这是一个简化的例子，实际使用时需要根据具体的操作系统和数据库环境进行调整。

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SQLite中的原子提交
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2024-09-03
所有,数据库

在SQLite中，原子提交是指一系列数据库操作要么全部成功，要么全部不执行。这确保了数据库状态的一致性。在SQLite中，原子提交通常涉及以下步骤：

  1. 开始事务：使用BEGIN TRANSACTION命令。
  2. 进行数据库操作：执行INSERT, UPDATE, DELETE等命令。
  3. 提交事务：使用COMMIT命令来原子性地执行这些操作。

如果在事务过程中发生错误，可以使用ROLLBACK命令来回滚到事务开始前的状态。

以下是一个简单的SQLite事务处理示例：




BEGIN TRANSACTION;
 
INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2');
UPDATE my_table SET column1 = 'new_value' WHERE column2 = 'value2';
 
COMMIT;

如果在执行COMMIT之前出现错误，可以这样回滚事务：




ROLLBACK;

请注意，在实际编程中，你可能需要使用数据库库提供的API来处理事务，例如在Python中使用sqlite3模块：




import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('my_database.db')
cursor = conn.cursor()
 
try:
    cursor.execute('BEGIN TRANSACTION;')
    cursor.execute('INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES (?, ?);', ('value1', 'value2'))
    cursor.execute('UPDATE my_table SET column1 = ? WHERE column2 = ?;', ('new_value', 'value2'))
    cursor.execute('COMMIT;')
except sqlite3.Error as e:
    print(f'Error: {e.args[0]}')
    cursor.execute('ROLLBACK;')
finally:
    conn.close()

在这个例子中，如果在COMMIT;执行之前发生任何错误，ROLLBACK;将被执行以恢复到事务开始之前的状态。

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Oracle11.2.0.4设置st_shapelib.dll后报ORA-28595: Extproc 代理: DLL 路径无效错误问题
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2024-09-03
所有,数据库

错误解释：

ORA-28595错误表示Oracle尝试加载扩展过程的外部代理（extproc）时，指定的DLL路径无效。在Oracle中，扩展过程允许用户在PL/SQL中执行非SQL代码，这通常通过调用外部DLL文件中的函数实现。

问题解决：

  1. 确认st_shapelib.dll文件确实存在于指定的路径下。
  2. 检查环境变量ORACLE_HOME和EXTPROC_DLLS是否正确设置，EXTPROC_DLLS参数应该包含st_shapelib.dll的路径。
  3. 确保文件路径没有语法错误，例如多余的空格或错误的斜杠方向。
  4. 如果DLL是64位而Oracle是32位，或者反之，则需要确保它们之间的兼容性。
  5. 检查文件权限，确保Oracle进程有权访问st_shapelib.dll文件。
  6. 如果上述步骤都无法解决问题，尝试重新安装或修复Oracle扩展过程相关组件。

在修改相关设置后，重启数据库监听器和实例，通常可以解决这个问题。如果问题依旧，可能需要联系Oracle技术支持获取更专业的帮助。

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python异步编程-channels使用，创建websocket服务
System
2024-09-03
所有,数据库



import asyncio
from channels.db import database_sync_to_async
from channels.generic.websocket import AsyncWebsocketConsumer
 
class ChatConsumer(AsyncWebsocketConsumer):
    async def connect(self):
        await self.accept()
        await self.channel_layer.group_add('chat', self.channel_name)
 
    async def disconnect(self, close_code):
        await self.channel_layer.group_discard('chat', self.channel_name)
 
    async def receive(self, text_data):
        await self.channel_layer.group_send(
            'chat',
            {
                'type': 'chat.message',
                'message': text_data,
            }
        )
 
    async def chat_message(self, event):
        message = event['message']
        await self.send(message)

这段代码定义了一个简单的聊天服务的consumer。当WebSocket连接建立时，客户端的channel会被加入到名为'chat'的group中。当客户端发送消息时，该消息会被广播到该group中的所有成员。这里使用了异步的方法来处理网络连接和消息接收，这是现代web开发中的一种常见模式。

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