2024-09-09



import { NestFactory } from '@nestjs/core';
import { AppModule } from './app.module';
import { DocumentBuilder, SwaggerModule } from '@nestjs/swagger';
 
async function bootstrap() {
  const app = await NestFactory.create(AppModule);
 
  // 配置Swagger
  const config = new DocumentBuilder()
    .setTitle('网盘系统API')
    .setDescription('网盘系统的后端API接口文档')
    .setVersion('1.0')
    .addTag('网盘系统')
    .build();
  const document = SwaggerModule.createDocument(app, config);
  SwaggerModule.setup('api', app, document);
 
  // 启动服务
  await app.listen(3000);
}
 
bootstrap();

这段代码展示了如何在Nestjs项目中集成Swagger来自动生成API文档,并且设置了API的基本信息,如标题、描述、版本和标签。最后,它启动了Nestjs应用并监听3000端口。这是一个简洁而完整的配置示例,可以作为开发者在自己的项目中集成Swagger的参考。

2024-09-09

以下是一个简化的Docker部署Oracle 21c数据库的示例:




# 使用OpenEuler 23.09作为基础镜像
FROM openEuler:23.09
 
# 安装必要的软件包
RUN dnf install -y oracle-database-server-21c && \
    dnf clean all
 
# 设置环境变量
ENV ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/21c/dbhome_1 \
    ORACLE_SID=orcl
 
# 设置用户和权限
RUN groupadd -g 54321 oinstall && \
    groupadd -g 54322 dba && \
    useradd -u 54321 -g oinstall -G dba -m oracle && \
    mkdir -p /opt/oracle && \
    chown -R oracle:oinstall /opt/oracle && \
    chmod -R 775 /opt/oracle
 
# 设置容器启动时运行的命令
COPY docker-entrypoint.sh /docker-entrypoint.sh
RUN chmod +x /docker-entrypoint.sh
ENTRYPOINT ["/docker-entrypoint.sh"]
 
# 这个脚本会初始化并启动Oracle 21c数据库

docker-entrypoint.sh 脚本示例:




#!/bin/bash
 
# 初始化Oracle数据库
/opt/oracle/product/21c/dbhome_1/bin/dbca -silent -createDatabase \
    -templateName General_Purpose.dbc \
    -gdbName orcl \
    -createAsContainerDatabase false \
    -sid orcl \
    -responseFile NO_VALUE \
    -characterSet AL32UTF8 \
    -sysPassword Admin123 \
    -systemPassword Admin123 \
    -createSysDBA true \
    -storageType FS \
    -datafileDestination '/opt/oracle/oradata' \
    -recoveryAreaDestination '/opt/oracle/flash_recovery_area' \
    -redoLogFileSize 50 \
    -enableArchive true \
    -archiveLogDestination '/opt/oracle/oradata' \
    -storageType FS \
    -databaseType OLTP \
    -memoryPercentage 30 \
    -emConfiguration NONE
 
# 启动监听器和数据库实例
su - oracle -c "sqlplus / as sysdba <<EOF
ALTER SYSTEM REGISTER;
EXIT;
EOF"
 
# 启动tnslsnr服务
lsnrctl start
 
# 容器进入无限循环,保持服务运行
tail -f /dev/null

请注意,这个示例仅用于演示目的,并且不包括生产环境中所有必要的安全措施和配置选项。在实际部署中,需要根据具体需求调整环境变量、存储选项、资源限制、密码等敏感配置。

2024-09-09



import org.apache.logging.log4j.LogManager;
import org.apache.logging.log4j.Logger;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.springframework.http.HttpRequest;
import org.springframework.http.client.ClientHttpRequestInterceptor;
import org.springframework.http.client.ClientHttpResponse;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import java.io.IOException;
 
@Component
public class LogRequestInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {
 
    private static final Logger LOGGER = LogManager.getLogger();
 
    @Autowired
    private Environment env;
 
    @Override
    public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
        // 记录请求的详细信息
        LOGGER.info("请求方法: {}", request.getMethod());
        LOGGER.info("请求URL: {}", request.getURI());
        LOGGER.info("请求体: {}", new String(body));
 
        // 发起请求并获取响应
        ClientHttpResponse response = execution.execute(request, body);
 
        // 记录响应的详细信息
        LOGGER.info("响应状态码: {}", response.getStatusCode());
        LOGGER.info("响应头: {}", response.getHeaders());
 
        // 将日志信息保存到MongoDB
        // 此处省略将日志信息保存到MongoDB的代码
 
        return response;
    }
}

这段代码定义了一个LogRequestInterceptor类,实现了ClientHttpRequestInterceptor接口。它会在发送每个HTTP请求前后记录详细的日志信息,并将这些信息保存到MongoDB。这个例子省略了将日志信息保存到MongoDB的代码,你需要根据实际情况实现这部分。

2024-09-09

在PostgreSQL中,你可以使用以下SQL查询来统计给定时间范围内的15分钟粒度、小时粒度、天粒度、周粒度和月粒度的数据。这些查询假设你有一个表events,它有一个timestamp类型的字段event_time




-- 设置时间范围
SET @start_time = '2023-01-01 00:00:00';
SET @end_time = '2023-01-31 23:59:59';
 
-- 15分钟粒度统计
SELECT
  date_trunc('hour', event_time) as hour,
  date_trunc('hour', event_time) + INTERVAL '15 minutes' as quarter_hour,
  COUNT(*) as event_count
FROM
  events
WHERE
  event_time >= @start_time
  AND event_time < @end_time
GROUP BY
  hour,
  quarter_hour
ORDER BY
  hour,
  quarter_hour;
 
-- 小时粒度统计
SELECT
  date_trunc('day', event_time) as day,
  date_trunc('hour', event_time) as hour,
  COUNT(*) as event_count
FROM
  events
WHERE
  event_time >= @start_time
  AND event_time < @end_time
GROUP BY
  day,
  hour
ORDER BY
  day,
  hour;
 
-- 天粒度统计
SELECT
  date_trunc('week', event_time) as week,
  date_trunc('day', event_time) as day,
  COUNT(*) as event_count
FROM
  events
WHERE
  event_time >= @start_time
  AND event_time < @end_time
GROUP BY
  week,
  day
ORDER BY
  week,
  day;
 
-- 周粒度统计
SELECT
  date_trunc('month', event_time) as month,
  date_trunc('week', event_time) as week,
  COUNT(*) as event_count
FROM
  events
WHERE
  event_time >= @start_time
  AND event_time < @end_time
GROUP BY
  month,
  week
ORDER BY
  month,
  week;
 
-- 月粒度统计
SELECT
  date_trunc('year', event_time) as year,
  date_trunc('month', event_time) as month,
  COUNT(*) as event_count
FROM
  events
WHERE
  event_time >= @start_time
  AND event_time < @end_time
GROUP BY
  year,
  month
ORDER BY
  year,
  month;

请确保将@start_time@end_time设置为你想要分析的时间范围,并将events替换为你的实际表名以及event_time替换为你的时间戳字段。这些查询使用了date_trunc函数来获取时间的年、月、日、小时、周的起始时间,并使用COUNT聚合函数来统计每个时间段内的事件数量。

2024-09-09

在Python中使用MongoDB,通常会使用pymongo库。以下是安装python3mongoDB的简要步骤以及安装pymongo的方法:

  1. 安装Python3:

    在不同的操作系统中安装Python3的方法各不相同。在大多数Linux发行版中,你可以使用包管理器来安装Python3。例如,在Ubuntu中,你可以使用以下命令:

    
    
    
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install python3

    对于Windows和macOS,你可以从Python的官方网站下载安装程序:Python Downloads

  2. 安装MongoDB:

    MongoDB的安装方法取决于你的操作系统。你可以从MongoDB官方网站找到安装指南:MongoDB Installation

  3. 安装pymongo:

    安装了Python3和MongoDB之后,你可以使用pip来安装pymongo库。在命令行中运行以下命令:

    
    
    
    pip3 install pymongo

    如果你使用的是Python虚拟环境,确保你已经激活了相应的虚拟环境,然后再运行上述命令。

以上步骤提供了在大多数常见操作系统上安装Python3、MongoDB和pymongo的概要。如果你在安装过程中遇到具体的问题,请查看官方文档或搜索特定的错误信息。

2024-09-09

在Oracle Real Application Clusters (RAC)环境中,每个节点可能会运行多个代理(agents),这些代理负责管理不同的资源(resource)。为了更好地理解这些agents和resources之间的关系,以下是一个简化的代码示例,用于创建和管理这些资源。




-- 创建一个新的资源,例如一个Oracle实例
BEGIN
  DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_CONSUMER_GROUP(
    consumer_group => 'rac_inst_cg',
    comments => 'Consumer group for RAC instances'
  );
 
  DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_PLAN(
    plan => 'rac_plan',
    comment => 'Resource plan for RAC',
    active_for_n_periods => 1,
    period_length => 1,
    period_type => DBMS_RESOURCE_MANAGER.MONTHLY
  );
 
  DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_PIN(
    pin => 'rac_inst_pin',
    consumer_group => 'rac_inst_cg',
    plan => 'rac_plan',
    quantity => 100,
    override => FALSE
  );
 
  -- 注册资源消费者
  DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_CONSUMER(
    consumer_name => 'rac_inst_consumer',
    consumer_group => 'rac_inst_cg',
    queueing_clause => 'BY (inst_id, resource_name)',
    comments => 'Consumer for RAC instances'
  );
 
  -- 注册代理和资源
  DBMS_RESOURCE_MANAGER.REGISTER_RESOURCE_TYPE(
    resource_type => 'rac_inst_resource',
    consumer_group => 'rac_inst_cg',
    queueing_clause => 'BY (inst_id, resource_name)',
    max_utilization => 100,
    initial_utilization => 0,
    instance_aware => TRUE
  );
 
  -- 为每个节点实例化代理
  FOR i IN 1..n LOOP
    DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_AGENT(
      agent_name => 'rac_inst_agent_' || i,
      resource_type => 'rac_inst_resource',
      resource_consumer => 'rac_inst_consumer',
      resource_plan => 'rac_plan',
      profile => NULL,
      initial_allocation => 0,
      max_allocation => 100,
      instance_id => i
    );
  END LOOP;
END;
/

这段代码首先创建了一个消费者组、资源计划和PIN,然后定义了一个资源类型,并为每个节点实例化了一个代理。这样,每个节点的资源使用情况就可以被监控和管理。这个例子提供了一个清晰的视图,展示了agents和resources是如何在RAC环境中配合工作的。

2024-09-09

报错问题描述不够详细,但是我可以提供一个通用的解决流程,用于解决Oracle网络配置无法通过的问题:

  1. 检查监听器配置:

    • 确认listener.ora文件中的监听器配置正确,包括端口号、协议等。
    • 使用lsnrctl status命令检查监听器状态。
  2. 检查网络连接:

    • 确保网络连接没有问题,可以ping通数据库服务器。
    • 检查防火墙设置,确保没有阻止数据库端口。
  3. 检查tnsnames.ora配置:

    • 确认tnsnames.ora文件中的连接描述符配置正确,包括服务名、主机名、端口号等。
    • 使用tnsping工具测试网络服务名配置。
  4. 检查Oracle服务:

    • 确保Oracle服务正在运行。在Windows上可以在服务中查看,在Unix/Linux系统上可以使用ps -ef | grep ora_命令。
  5. 检查环境变量:

    • 确保ORACLE\_HOME和TNS\_ADMIN环境变量指向正确的路径,且配置的tnsnames.ora文件路径与之匹配。
  6. 检查Oracle客户端和服务器版本兼容性:

    • 确保客户端工具和数据库版本兼容。

如果以上步骤都无法解决问题,可以查看Oracle的日志文件,如监听器日志(在listener.log)和跟踪文件(在trace目录),以获取更详细的错误信息。根据具体的错误信息进行针对性的解决。

2024-09-09

解释:

ModuleNotFoundError: No module named 'simpleui' 表示Python无法找到名为simpleui的模块。这通常发生在尝试导入一个未安装的库时。

解决方法:

确保simpleui库已经安装。如果未安装,可以使用以下命令安装:




pip install simpleui

如果你正在使用特定的Python环境(如virtualenv或conda环境),请确保你在正确的环境中执行安装命令,并且环境已经激活。

如果你已经安装了simpleui但仍然遇到这个错误,可能是因为你的Python解释器没有指向正确的环境或者你的IDE没有使用正确的解释器。检查你的环境配置,并确保你的IDE或命令行使用的是包含simpleui模块的Python解释器。

2024-09-09

在CentOS 7上安装MongoDB,你可以按照以下步骤操作:

  1. 导入MongoDB公钥:



sudo rpm --import https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc
  1. 创建MongoDB仓库文件:



echo '[mongodb-org-4.2]
name=MongoDB Repository
baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.2/x86_64/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc' | sudo tee /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo
  1. 安装MongoDB:



sudo yum install -y mongodb-org
  1. 启动MongoDB服务并设置开机自启:



sudo systemctl start mongod
sudo systemctl enable mongod
  1. 检查MongoDB服务状态:



sudo systemctl status mongod

以上步骤会安装MongoDB 4.2版本。如果需要安装其他版本,请修改仓库文件中的版本号。

2024-09-09

SQLite的查询优化器是一个将SQL查询语句转换成一个有效的执行计划的组件。优化器的目标是生成一个最优的执行计划,即使用最少的资源和时间完成查询。

在SQLite中,优化器处理的任务包括:

  • 重写查询语句以简化表达式和查询结构。
  • 选择最佳的索引进行查询。
  • 决定是逐步还是全部地扫描表以完成查询。
  • 决定是使用合并连接还是嵌套循环连接来执行JOIN操作。

优化器的输入是SQL查询语句,输出是一个执行计划,该执行计划定义了如何遍历数据库结构以执行查询。

以下是一个简化的伪代码示例,描述了优化器可能进行的一些操作:




def optimize_query(sql_query):
    # 查询重写,简化表达式
    sql_query = rewrite_query(sql_query)
 
    # 确定是否有可用的索引
    index = find_best_index(sql_query)
 
    # 根据索引决定扫描方式
    scan_type = choose_scan_type(index)
 
    # 确定JOIN的执行方式
    join_type = choose_join_type(sql_query)
 
    # 生成执行计划
    execution_plan = create_execution_plan(sql_query, index, scan_type, join_type)
 
    return execution_plan

在实际的SQLite代码中,优化器会涉及更复杂的算法和优化策略,以上只是一个简化的示例。