2024-09-02



#include <QApplication>
#include <QTableView>
#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlQueryModel>
#include <QSqlError>
#include <QDebug>
 
class CenteredTextQueryModel : public QSqlQueryModel {
public:
    CenteredTextQueryModel(QObject *parent = nullptr) : QSqlQueryModel(parent) {}
 
protected:
    QVariant data(const QModelIndex &index, int role) const override {
        if (role == Qt::TextAlignmentRole) {
            return QVariant(Qt::AlignCenter);
        }
        return QSqlQueryModel::data(index, role);
    }
};
 
int main(int argc, char *argv[]) {
    QApplication app(argc, argv);
 
    // 连接数据库
    QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
    db.setDatabaseName("path_to_your_sqlite_db_file.sqlite3");
    if (!db.open()) {
        qDebug() << "数据库打开失败:" << db.lastError().text();
        return -1;
    }
 
    // 创建QTableView并设置模型
    QTableView tableView;
    CenteredTextQueryModel *model = new CenteredTextQueryModel(&tableView);
    model->setQuery("SELECT * FROM your_table_name", db);
    tableView.setModel(model);
    tableView.show();
 
    return app.exec();
}

这段代码演示了如何在Qt中连接SQLite数据库,并使用QSqlQueryModelQTableView来实时显示数据。同时,我们创建了一个继承自QSqlQueryModelCenteredTextQueryModel类,并重写了data函数,使得所有文本数据默认居中显示。这是一个实用且常见的Qt数据库和GUI编程技巧。

2024-09-02

在PostgreSQL中,您可以使用pg_total_relation_size()函数来查看数据库对象(表、索引等)的总大小,使用pg_relation_size()函数来查看特定数据库对象的大小。

以下是查看特定表的大小的SQL查询示例:




SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('schema_name.table_name'));

如果您想查看所有表的大小,可以使用以下查询:




SELECT
  table_schema || '.' || table_name AS table_full_name,
  pg_size_pretty(pg_relation_size(table_schema || '.' || table_name)) AS size
FROM
  information_schema.tables
WHERE
  table_schema NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
ORDER BY
  pg_relation_size(table_schema || '.' || table_name) DESC;

这将列出当前数据库中所有用户定义表的大小,并按大小降序排列。请注意,pg_cataloginformation_schema通常包含系统表和视图,它们的大小可能不是您关心的。您可以根据需要调整查询,例如,添加更多的过滤条件或者只查看您感兴趣的表。

2024-09-02

在Django的ORM中,QuerySet是一个非常重要的组成部分,它封装了数据库的查询和返回结果。以下是QuerySet部分源代码的简化版本:




class QuerySet:
    def __init__(self, model=None):
        self.model = model
        self._database = None
        self._query = None
 
    def __iter__(self):
        if self._result_cache is None:
            self._result_cache = list(self._iterable_class(self))
        return iter(self._result_cache)
 
    def __getitem__(self, k):
        if isinstance(k, slice):
            query = self._clone()
            if k.start is not None:
                start = k.start
            else:
                start = 0
            if start < 0:
                start += len(self)
            if k.stop is not None:
                stop = k.stop
            else:
                stop = len(self)
            if stop < 0:
                stop += len(self)
            if start > stop:
                return new_queryset = self._no_results()
            return queryset[start:stop]
        elif isinstance(k, int):
            if k < 0:
                k += len(self)
            return list(self)[k]
        raise TypeError
 
    def _clone(self):
        klass = self.__class__
        query = self._query
        new = klass(model=self.model, query=query.clone())
        new._db = self._db
        new._hints = self._hints
        new._values_select = self._values_select
        new._defered_fields = self._defered_fields
        new._only_fields = self._only_fields
        new._prefetch_related_lookups = self._prefetch_related_lookups
        return new
 
    def all(self):
        if self._query is None:
            return self._no_filters()
        return self._clone()
 
    def filter(self, *args, **kwargs):
        clone = self._clone()
        clone._query.add_q(Q(*args, **kwargs))
        return clone
 
    def exclude(self, *args, **kwargs):
        clone = self._clone()
        clone._query.add_q(~Q(*args, **kwargs))
        return clone
 
    def _no_filters(self):
        clone = self._clone()
        clone._query = None
        return clone

这个简化版本的QuerySet类展示了如何初始化一个查询集合,如何使用切片和索引进行查询,以及如何添加过滤器(filterexclude方法)。这里的QuerySet类只是一个示例,并不完整,因为实际的Django ORM中的QuerySet类包含了大量的其他功能和复杂逻辑。

2024-09-02

在Django中,你可以使用JsonResponse类来返回JSON格式的数据。这是一个简单的例子:




from django.http import JsonResponse
 
def my_view(request):
    data = {'key': 'value'}  # 你要返回的数据字典
    return JsonResponse(data)  # 自动将字典转换为JSON格式

当调用my_view视图时,它会返回一个JSON响应,内容是你提供的字典。JsonResponse会自动将Python字典转换为JSON格式,并设置正确的响应头。

2024-09-02

在PostgreSQL中,如果你想要计算两个日期之间的分钟或小时数,你可以使用EXTRACT函数结合EPOCH。以下是一些例子:

计算两个timestamp值之间相差的分钟数:




SELECT EXTRACT(EPOCH FROM (timestamp1 - timestamp2)) / 60 AS minutes_difference
FROM your_table;

计算两个timestamp值之间相差的小时数:




SELECT EXTRACT(EPOCH FROM (timestamp1 - timestamp2)) / 3600 AS hours_difference
FROM your_table;

这里timestamp1timestamp2是你表格中的两个timestamp列或者是具体的日期时间值。EXTRACT(EPOCH FROM ...)将日期时间差转换为秒数,然后除以60或3600转换成分钟或小时。

确保你的列是timestamp类型,否则你可能需要先将它们转换成timestamp

2024-09-02

在Oracle数据库中,行转列通常可以通过使用CASE语句或PIVOT操作来实现。列转行可以通过UNPIVOT操作来实现。

以下是一些基本的示例:

行转列(使用CASE语句)

假设有一个sales表,结构如下:




year | product | amount
-----|---------|-------
2020 | A       | 100
2020 | B       | 150
2021 | A       | 200
2021 | B       | 240

要将此表转换为每个产品一行,并在列中显示每个年份的销售额,可以使用以下SQL查询:




SELECT product,
       SUM(CASE WHEN year = 2020 THEN amount ELSE 0 END) AS sales_2020,
       SUM(CASE WHEN year = 2021 THEN amount ELSE 0 END) AS sales_2021
FROM sales
GROUP BY product;

行转列(使用PIVOT)

使用PIVOT的例子与上面相同,但语法稍有不同:




SELECT * FROM
(
  SELECT year, product, amount
  FROM sales
)
PIVOT
(
  SUM(amount)
  FOR year IN (2020, 2021)
);

列转行(使用UNPIVOT)

如果上述行转列的例子中产生了以下结果:




product | sales_2020 | sales_2021
--------|------------|-----------
 A       | 100        | 200
 B       | 150        | 240

要将此结果转换回原始的行格式,可以使用UNPIVOT




SELECT product, year, amount
FROM
(
  SELECT product, sales_2020, sales_2021
  FROM your_table
)
UNPIVOT
(
  amount FOR year IN (sales_2020 AS 2020, sales_2021 AS 2021)
);

这些是Oracle中行转列和列转行操作的基本方法。

2024-09-02

使用Oracle的expdpimpdp工具可以实现数据泵导出(dmp文件的导出)和数据泵导入(dmp文件的导入)。

导出(使用expdp)




expdp username/password@service_name schemas=SCHEMA_NAME directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=EXPORT_FILE.dmp logfile=EXPORT_LOG.log
  • username/password: 替换为有效的数据库用户名和密码。
  • service_name: 替换为数据库服务名。
  • SCHEMA_NAME: 替换为你想要导出的模式名。
  • DATA_PUMP_DIR: 是数据泵目录对象,需要事先在数据库中创建。
  • EXPORT_FILE.dmp: 导出的dmp文件名,可以自定义。
  • EXPORT_LOG.log: 导出过程的日志文件名,可以自定义。

导入(使用impdp)




impdp username/password@service_name schemas=SCHEMA_NAME directory=DATA_PUMP_DIR dumpfile=EXPORT_FILE.dmp logfile=IMPORT_LOG.log
  • username/password: 替换为有效的数据库用户名和密码。
  • service_name: 替换为数据库服务名。
  • SCHEMA_NAME: 替换为你想要导入的模式名。
  • DATA_PUMP_DIR: 是数据泵目录对象,需要事先在数据库中创建,并且该目录对象需要有读写权限。
  • EXPORT_FILE.dmp: 导入的dmp文件名,需要是已经存在的文件。
  • IMPORT_LOG.log: 导入过程的日志文件名,可以自定义。

注意:在使用expdpimpdp工具前,需要确保Oracle数据库的DATA_PUMP目录已经被创建并且用户有足够的权限。这些操作通常需要DBA级别的权限来执行。

2024-09-02

报错解释:

pg_dump: aborting because of server version mismatch 这个错误表明你正在使用的 pg_dump 工具的版本与你尝试导出的 PostgreSQL 数据库服务器版本不兼容。pg_dump 工具需要与数据库服务器版本在同一个版本范围内,以确保它可以正确地导出数据。

解决方法:

  1. 升级 pg_dump:如果你的数据库服务器版本较新,你可能需要升级你的 pg_dump 工具到与服务器相匹配的版本。
  2. 降级数据库服务器:如果你的 pg_dump 工具较新,你可能需要降级 PostgreSQL 数据库服务器到与 pg_dump 工具相匹配的版本。
  3. 使用 pg_dump--version-V 选项来查看其版本,使用 psql --version 或者登录到 PostgreSQL 服务器后使用 SELECT version(); 来查看服务器版本。
  4. 如果你不能升级或降级,另一种方法是使用一个兼容的导出工具,比如使用较老版本的 pg_dump 工具导出数据,然后在可以的环境中导入数据。

在执行任何升级或降级操作前,请确保备份了你的数据库,以防操作过程中出现任何问题导致数据丢失。

2024-09-02

数据库的JAR包通常是数据库驱动的一部分,用于Java应用与数据库服务器进行通信。获取数据库JAR包的方式主要有以下几种:

  1. 官方网站:访问数据库厂商的官方网站,下载对应的JDBC驱动包。例如,Oracle数据库的JDBC驱动包可以从Oracle官网获取。
  2. Maven仓库:如果你使用Maven进行项目管理,可以在项目的pom.xml文件中添加相应数据库的依赖。例如,以下是Maven依赖的示例代码,用于添加MySQL数据库的JDBC驱动。



<dependencies>
    <!-- MySQL JDBC driver -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.23</version>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 集成开发环境(IDE):一些IDE如IntelliJ IDEA或Eclipse通常提供了数据库插件,可以直接配置数据库,并自动下载对应的JDBC驱动包。
  2. 第三方网站:例如Maven Central Repository、JCenter等,可以直接搜索需要的JDBC驱动包,下载。
  3. 项目依赖:如果你从其他项目中获取了JAR包,可以直接将这些JAR包复制到你的项目中。

请根据你使用的数据库和项目管理工具选择合适的方式获取JAR包。

2024-09-02

在Zabbix中监控Kingbase V8数据库,需要使用Zabbix提供的自定义监控脚本。以下是一个简化的Python脚本示例,用于检查Kingbase V8数据库的连接状态:




#!/usr/bin/env python
import sys
import psycopg2
 
# 数据库配置
DB_HOST = 'your_kingbase_host'
DB_PORT = '54321'  # Kingbase V8默认端口
DB_USER = 'your_username'
DB_PASSWORD = 'your_password'
DB_NAME = 'your_database_name'
 
# 尝试连接数据库
try:
    conn = psycopg2.connect(
        dbname=DB_NAME,
        user=DB_USER,
        password=DB_PASSWORD,
        host=DB_HOST,
        port=DB_PORT
    )
    # 创建cursor对象进行交互
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('SELECT version()')
    db_version = cursor.fetchone()
    print("Kingbase Server version:", db_version)
    cursor.close()
    conn.close()
    sys.exit(0)  # 连接成功,退出脚本,返回状态码0
except psycopg2.Error as e:
    print('Unable to connect to the database:', e)
    sys.exit(1)  # 连接失败,退出脚本,返回状态码1

将此脚本保存为check_kingbase.py,并在Zabbix agent配置文件中进行相应设置:




UserParameter=kingbase.status,python /path/to/check_kingbase.py

在Zabbix中创建相应的监控项和触发器,监控项调用kingbase.status用户参数,触发器根据返回的状态码响应。

确保Zabbix agent能够执行Python脚本,并且已安装psycopg2库,用于连接Kingbase数据库。

注意:

  1. 请将示例中的数据库配置(如主机名、端口、用户、密码和数据库名)替换为实际的数据库信息。
  2. 脚本中的端口号54321是假设Kingbase V8使用的端口,实际使用的端口号需要参照Kingbase V8的文档或数据库实际配置。
  3. 确保Zabbix服务器能够访问该脚本,并且脚本有执行权限。