分类数据库下的文章

2024-09-03

在Node.js中，您可以使用mysql模块来连接和操作数据库。以下是一个简单的例子，展示了如何连接到MySQL数据库并执行一个查询。

首先，确保您已经安装了mysql模块。如果没有安装，可以使用npm来安装它：




npm install mysql

然后，您可以使用以下代码来连接数据库并执行查询：




const mysql = require('mysql');
 
// 设置数据库连接参数
const connection = mysql.createConnection({
  host     : 'localhost', // 数据库地址
  user     : 'yourusername', // 数据库用户
  password : 'yourpassword', // 数据库密码
  database : 'mydatabase' // 数据库名
});
 
// 开启数据库连接
connection.connect();
 
// 执行查询
connection.query('SELECT * FROM yourtable', (error, results, fields) => {
  if (error) throw error;
  // 处理查询结果
  console.log(results);
});
 
// 关闭连接
connection.end();

请确保将yourusername、yourpassword、mydatabase和yourtable替换为您的实际数据库用户、密码、数据库名和表名。

这段代码创建了一个数据库连接，执行了一个查询并打印了结果。记得在完成操作后关闭数据库连接。

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使用 Python 进行 SQLite 数据库操作的分享

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2024-09-03

所有,数据库




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是 test.db，如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 提交事务：
conn.commit()
 
# 关闭Connection:
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库来连接SQLite数据库，创建一个名为user的表，并包含id和name两个字段。代码简洁，注重于展示核心操作。

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2024-09-03

所有,数据库

在PostgreSQL中，如果你想要将复数类型集合中的某个字段拼接成一个字符串，你可以使用string_agg函数。这个函数可以将一组行中指定字段的值按照指定的分隔符进行拼接。

下面是一个使用string_agg的例子：

假设你有一个名为complex_table的表，它有一个名为complex_field的复杂类型字段，你想要将该字段中的text_part字段拼接成一个字符串，并且使用逗号,作为分隔符。




SELECT string_agg(complex_field::text_part, ', ')
FROM complex_table;

在这个例子中，complex_field::text_part将复杂类型转换为它的文本部分，然后string_agg函数将这些文本部分按照指定的分隔符,进行拼接。

确保你的PostgreSQL版本支持string_agg函数。如果你需要在旧版本中实现类似的功能，可能需要使用array_to_string函数和array_agg聚合函数组合来实现。

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第三章 Django 视图系统

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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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2024-09-03

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-- 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

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2024-09-03

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-- 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）

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2024-09-03

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在MongoDB中配置主从同步可以通过以下步骤实现：

确保你有两个MongoDB实例运行在不同的端口上。
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

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2024-09-03

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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

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2024-09-03

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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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2024-09-03

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-- 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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