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达梦数据库配置文件参数说明
System
2024-09-02
所有,数据库

达梦数据库的主要配置文件是dm.ini，它包含了数据库实例启动所需的重要参数。以下是一些关键参数的说明：

  1. DB_NAME：数据库名称，在一个服务器上唯一。
  2. DB_INSTANCE_NAME：数据库实例名称，在同一台服务器上，不同实例可以有相同的名称。
  3. DB_HOST：数据库服务器的主机名或IP地址。
  4. DB_PORT：数据库服务器的端口号，达梦默认端口为5236。
  5. CONTROL_FILE_PATH：控制文件路径，包括控制文件的具体文件名。
  6. CHARSET：数据库字符集，如UTF-8或GB18030。
  7. PAGE_SIZE：数据库页面大小，通常是4k、8k、16k或32k。
  8. BUFFER_POOL_KEEP：数据库缓冲池的大小和参数，影响缓冲区的使用效率。
  9. RLOG_ENCRIPT_FLAG：是否启用日志加密。
  10. ARCH_INI：归档配置参数，如归档模式、归档目的地等。

具体配置文件的格式和内容会根据不同的达梦数据库版本而有所差异，具体参数可能会有所不同。这些参数对于数据库实例的运行非常关键，需要根据服务器的硬件配置和需求进行适当的调整。

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移植LVGL到Linux
System
2024-09-02
所有,数据库

移植LVGL到Linux涉及以下步骤：

  1. 安装必要的开发工具和库。
  2. 配置LVGL源码。
  3. 编译LVGL。
  4. 设置Linux环境以支持LVGL。
  5. 创建一个简单的LVGL程序。

以下是一个基本的示例流程：




# 安装依赖
sudo apt-get install git cmake make gcc-multilib
sudo apt-get install libsdl2-dev libsdl2-image-dev libsdl2-ttf-dev libsdl2-gfx-dev libts-dev
 
# 克隆LVGL仓库
git clone --recursive https://github.com/lvgl/lvgl.git
 
# 进入LVGL目录
cd lvgl
 
# 创建构建目录
mkdir -p build && cd build
 
# 配置构建系统
cmake ..
 
# 编译LVGL
make
 
# 运行SDL示例
./lv_examples/simulator/sdl

这个流程是基于命令行的，并假设你已经有Linux环境。如果你需要在Linux环境下运行LVGL，你可能还需要设置显示驱动，以便LVGL可以在你的特定硬件上渲染界面。

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Django两步验证：为您的网站添加额外的安全保障
System
2024-09-02
所有,数据库

在Django中实现两步验证，可以通过django-otp-oath库来完成。以下是实现两步验证的基本步骤：

  1. 安装django-otp-oath库：



pip install django-otp-oath
  1. 将otp_oath添加到你的Django项目的INSTALLED_APPS中，并且添加otp_oath.views到你的URL配置中。
  2. 运行otp_oath的迁移命令来创建数据库表：



python manage.py migrate otp_oath
  1. 在用户模型中添加对OTPDevice的支持：



from django.contrib.auth.models import User
from otp_oath.models import OTPDevice
 
User.otp_device = OTPDevice()
  1. 在登录视图中启用两步验证：



from django.contrib.auth import login
from otp_oath.decorators import two_factor_required
 
@two_factor_required
def login_view(request):
    if request.method == 'POST':
        # 处理登录逻辑
        # ...
        # 登录用户
        user = authenticate(request, username=username, password=password)
        if user is not None:
            login(request, user)
            # 重定向到下一个视图或者首页
            # ...
  1. 在模板中添加二步验证的表单：



{% if user.is_authenticated %}
    <!-- 显示用户信息 -->
    <!-- ... -->
    <!-- 显示OTP验证表单 -->
    {{ otp_form.as_p }}
    <input type="submit" value="Login">
{% endif %}
  1. 确保在settings.py中设置了OTP_DEVICE_DEFAULT_HANDLER和OTP_TOTP_ISSUER_NAME。



OTP_DEVICE_DEFAULT_HANDLER = 'otp_oath.HOTP'  # or 'otp_oath.TOTP'
OTP_TOTP_ISSUER_NAME = 'My Site'

以上步骤为你在Django项目中实现两步验证提供了基本框架。根据你的具体需求，你可能需要调整这些步骤以及相关的视图和模板。

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6-6 Oracle表复杂查询 -合并查询-增删改数据
System
2024-09-02
所有,数据库



-- 假设我们已经有了一个简单的表结构和数据
CREATE TABLE employees (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    name VARCHAR2(50),
    department_id NUMBER
);
 
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO employees (id, name, department_id) VALUES (1, 'Alice', 10);
INSERT INTO employees (id, name, department_id) VALUES (2, 'Bob', 20);
INSERT INTO employees (id, name, department_id) VALUES (3, 'Charlie', 10);
INSERT INTO employees (id, name, department_id) VALUES (4, 'Dave', 20);
 
-- 查询每个部门的员工人数
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id;
 
-- 将department_id为20的所有员工调整到新部门30
UPDATE employees
SET department_id = 30
WHERE department_id = 20;
 
-- 删除id为2的员工信息
DELETE FROM employees
WHERE id = 2;
 
-- 插入一个新的员工到部门10
INSERT INTO employees (id, name, department_id) VALUES (5, 'Eve', 10);
 
-- 查询每个部门的员工人数，并按员工数降序排列
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department_id
ORDER BY employee_count DESC;

这个例子展示了如何在Oracle数据库中进行复杂的查询操作，包括合并查询结果、更新数据和删除数据，并最终以降序方式排列结果。这些操作对于数据库管理和数据分析非常重要。

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Ubantu下的PostgreSQL常用命令
System
2024-09-02
所有,数据库

Ubuntu系统中，PostgreSQL的常用命令包括：

  1. 安装PostgreSQL：



sudo apt update
sudo apt install postgresql postgresql-contrib
  1. 启动PostgreSQL服务：



sudo service postgresql start
  1. 停止PostgreSQL服务：



sudo service postgresql stop
  1. 重启PostgreSQL服务：



sudo service postgresql restart
  1. 查看PostgreSQL服务状态：



sudo service postgresql status
  1. 切换到PostgreSQL用户：



sudo -i -u postgres
  1. 创建新的数据库用户：



createuser --interactive
  1. 创建新数据库：



createdb <数据库名>
  1. 删除数据库：



dropdb <数据库名>
  1. 登录PostgreSQL命令行工具：



psql
  1. 退出psql命令行工具：



\q
  1. 列出所有数据库：



\l
  1. 列出所有用户：



\du
  1. 切换数据库：



\c <数据库名>
  1. 显示当前选择的数据库：



SELECT current_database();
  1. 显示所有活动的数据库连接：



SELECT * FROM pg_stat_activity;

这些命令和操作需要在终端中执行，并且某些命令可能需要管理员权限，因此需要在命令前加上sudo。

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postgresql+TDengine双数据源pagehelper分页报错syntax error near “offset 20 limit 10“
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2024-09-02
所有,数据库

报错信息提示为PostgreSQL和TDengine双数据源配置在使用PageHelper分页插件时出现了语法错误，错误位置在“offset 20”附近。这通常意味着在编写SQL查询时，SQL语法不正确，导致数据库无法解析。

解决方法：

  1. 检查SQL语法：确保SQL语句在PostgreSQL和TDengine中都是符合语法的。
  2. 分页逻辑：如果你在使用两个不同数据库，并且PageHelper分页插件是基于MyBatis或类似框架的，确保分页逻辑在两个数据源中都是正确的。
  3. 数据源配置：检查你的数据源配置，确保两个数据源都被正确识别和配置。
  4. 插件兼容性：确认PageHelper分页插件是否支持对两个数据源的处理，或者是否需要特定的配置来适配两个数据库。
  5. 日志分析：查看详细的错误日志，找到更具体的错误信息，以便进一步定位问题。

如果以上步骤无法解决问题，可能需要更详细的错误信息或代码示例来进行深入分析。

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用激光点云估算建筑高度【PDAL|PostgreSQL】
System
2024-09-02
所有,数据库



-- 创建建筑物高度估算的函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION libpdal.estimate_building_height(
    input_dataset_name TEXT,
    output_dataset_name TEXT,
    input_format TEXT,
    output_format TEXT,
    pipeline_json TEXT
) RETURNS VOID AS $$
DECLARE
    pipeline_id INTEGER;
BEGIN
    -- 创建PDAL管道
    pipeline_id := create_pipeline(
        input_dataset_name,
        output_dataset_name,
        input_format,
        output_format,
        pipeline_json
    );
 
    -- 运行PDAL管道
    perform libpdal.run_pipeline(pipeline_id);
 
    -- 标记管道运行结束
    update libpdal.pipelines
    set status = 'finished'
    where id = pipeline_id;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

这个代码实例展示了如何在PostgreSQL数据库中创建一个函数，用于通过PDAL调用机器学习算法估算建筑物的高度。函数接收输入数据集名称、输出数据集名称以及输入/输出格式和管道配置的JSON字符串作为参数，然后创建、运行和记录PDAL管道的状态。这是一个高层次的示例，实际应用时需要根据具体的数据集和算法进行调整。

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centos7升级gitlab
System
2024-09-02
所有,数据库

CentOS 7 上升级 GitLab 的步骤通常如下：

  1. 备份当前的 GitLab 配置和数据。
  2. 停止当前运行的 GitLab 服务。
  3. 添加 GitLab 官方仓库并安装更新。
  4. 重新配置 GitLab 并启动服务。

以下是具体的命令：




# 1. 备份当前 GitLab 数据
sudo gitlab-rake gitlab:backup:create
 
# 2. 停止 GitLab 服务
sudo gitlab-ctl stop
 
# 3. 添加 GitLab 官方仓库
curl https://packages.gitlab.com/install/repositories/gitlab/gitlab-ee/script.rpm.sh | sudo bash
 
# 4. 安装 GitLab 更新
sudo EXTERNAL_URL="http://your-gitlab-domain.com" yum update -y gitlab-ee
 
# 5. 重新配置 GitLab
sudo gitlab-ctl reconfigure
 
# 6. 启动 GitLab 服务
sudo gitlab-ctl start

请确保将 EXTERNAL_URL 替换为您的 GitLab 实例的实际域名或 IP 地址。此外，在执行这些步骤之前，请确保已经安装了 GitLab，并已经有了一个可用的备份。如果你是从一个较旧的 GitLab 版本升级，可能需要多个步骤来保证平滑升级。

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Oracle RAC异机恢复到单机步骤及常见问题
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2024-09-02
所有,数据库



-- 假设RAC环境已经恢复，以下是将数据库从RAC模式切换到单机模式的步骤：
 
-- 1. 关闭所有节点的RAC实例：
srvctl stop database -d <数据库名>
 
-- 2. 将数据库置于RESTRICTED模式：
ALTER SYSTEM ENABLE RESTRICTED SESSION;
 
-- 3. 关闭非主节点的Oracle服务：
srvctl stop nodeapps -n <非主节点名>
 
-- 4. 将数据库置于NOMOUNT状态：
STARTUP NOMOUNT PFILE='<pfile路径>' SHARED;
 
-- 5. 修改SPFILE，使其不再引用RAC配置：
CREATE PFILE='<pfile路径>' FROM SPFILE;
-- 编辑pfile，移除与RAC相关的参数，如:
-- *.cluster_database=FALSE
-- *.cluster_database_instances=
-- *.thread=
-- *.instance_number=
-- *.db_unique_name=
 
-- 6. 以PFILE启动数据库到MOUNT状态：
STARTUP MOUNT PFILE='<pfile路径>';
 
-- 7. 打开数据库：
ALTER DATABASE OPEN;
 
-- 8. 验证数据库状态：
SELECT INSTANCE_NAME, DATABASE_STATUS, ARCHIVED FROM V$DATABASE;
 
-- 9. 验证监听器配置，确保仅包含单节点信息：
lsnrctl status
-- 如果需要，编辑监听器配置文件，并重启监听器：
-- lsnrctl stop
-- lsnrctl start
 
-- 10. 清理RAC相关文件和配置，如：
-- rm /etc/oracle/scls_profile.d/<节点名>.sh
-- 删除多余的网络配置文件
-- 更新/etc/oratab，确保仅有一个实例配置为自动启动
 
-- 至此，数据库已经从RAC模式切换到单机模式。

这个代码实例展示了如何将Oracle数据库从RAC模式转换为单机模式。在执行这些步骤之前，请确保您已经备份了所有重要数据，并且所有的配置文件和网络设置都已经准备妥当。

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【MongoDB 新搭档 Kafka】
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2024-09-02
所有,数据库

在MongoDB中，我们可以使用MongoDB Connector for Kafka来将MongoDB中的数据变化实时同步到Kafka中。以下是一个使用MongoDB Connector for Kafka的基本示例。

首先，确保你已经安装了MongoDB和Kafka。

  1. 下载并安装MongoDB Connector for Kafka。你可以从https://www.confluent.io/hub/mongodb/kafka-connect-mongodb下载。
  2. 配置MongoDB Connector for Kafka。创建一个配置文件mongodb-source-quickstart.properties，如下所示：



name=mongodb-source-quickstart
connector.class=com.mongodb.kafka.connect.MongoDbSourceConnector
tasks.max=1
mongodb.hosts=localhost:27017
mongodb.name=your_mongodb_database
mongodb.user=your_mongodb_user (if applicable)
mongodb.password=your_mongodb_password (if applicable)
topic.prefix=mongodb_source_quickstart_
  1. 配置Kafka Connector。创建另一个配置文件kafka-sink-quickstart.properties，如下所示：



name=kafka-sink-quickstart
connector.class=io.confluent.connect.kafka.KafkaSinkConnector
tasks.max=1
topics=mongodb_source_quickstart_your_topic
kafka.topic=your_kafka_topic
bootstrap.servers=localhost:9092
  1. 启动MongoDB Connector for Kafka。



./bin/connect-standalone ./etc/kafka-connect-mongodb.properties ./etc/mongodb-source-quickstart.properties
  1. 启动Kafka Connector。



./bin/kafka-avro-console-producer --broker-list localhost:9092 --topic your_kafka_topic < ./etc/kafka-sink-quickstart.properties

现在，每当MongoDB数据库中的your_mongodb_database数据库的your_topic主题发生变化时，这些变化都会被实时地同步到Kafka的your_kafka_topic主题中。

注意：以上代码是基于假设你的MongoDB和Kafka运行在本地机器上且没有设置用户认证。根据你的实际环境，你可能需要调整mongodb.hosts, bootstrap.servers, mongodb.name, mongodb.user, mongodb.password, topic.prefix, 和kafka.topic等参数。

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