2024-09-02



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()
 
# 执行查询语句,查询user表的所有数据:
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM user')
values = cursor.fetchall()
print(values)
 
# 使用参数化查询来防止SQL注入:
cursor.execute('INSERT INTO user (id, name) VALUES (?, ?)', ('001', 'Alice'))
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 提交事务:
conn.commit()
 
# 关闭Connection:
conn.close()

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3库进行基本的数据库操作,包括连接数据库、创建表格、执行查询、使用参数化查询以及提交和关闭数据库连接等操作。

2024-09-02

在Django中,可以使用inspectdb命令根据现有数据库表来生成对应的models.py中的模型类。以下是如何使用该命令的步骤:

  1. 确保你的数据库设置在settings.py文件中配置正确。
  2. 运行inspectdb命令来创建模型代码。

例如,如果你想要为名为myapp的应用生成模型,可以在终端中执行以下命令:




python manage.py inspectdb > myapp/models.py

这条命令会连接到数据库,检查所有表,并将生成的模型代码写入myapp/models.py文件中。如果你只想为特定的表生成模型,可以指定表名:




python manage.py inspectdb --database=default my_table_name > myapp/models.py

请注意,生成的模型代码可能需要进一步手动调整才能正确地使用在你的Django项目中,例如添加必要的字段属性、ForeignKey关联等。

2024-09-02



#!/bin/bash
# 设置PostgreSQL的版本和安装路径
POSTGRESQL_VERSION="13.5"
POSTGRESQL_INSTALL_PATH="/opt/pgsql"
 
# 安装编译依赖
yum install -y readline-devel zlib-devel openssl-devel
 
# 创建PostgreSQL用户和组
groupadd postgres
useradd -g postgres postgres
 
# 创建安装目录并赋予权限
mkdir -p $POSTGRESQL_INSTALL_PATH
chown -R postgres:postgres $POSTGRESQL_INSTALL_PATH
 
# 以postgres用户登录
su - postgres
 
# 下载PostgreSQL源码
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v$POSTGRESQL_VERSION/postgresql-$POSTGRESQL_VERSION.tar.gz
 
# 解压源码包
tar -zxvf postgresql-$POSTGRESQL_VERSION.tar.gz
 
# 进入解压后的目录
cd postgresql-$POSTGRESQL_VERSION
 
# 配置编译选项
./configure --prefix=$POSTGRESQL_INSTALL_PATH
 
# 编译安装
gmake
gmake install
 
# 创建PostgreSQL数据目录并赋予权限
mkdir $POSTGRESQL_INSTALL_PATH/data
chown -R postgres:postgres $POSTGRESQL_INSTALL_PATH/data
 
# 初始化数据库
$POSTGRESQL_INSTALL_PATH/bin/initdb -D $POSTGRESQL_INSTALL_PATH/data
 
# 启动PostgreSQL服务
$POSTGRESQL_INSTALL_PATH/bin/postgres -D $POSTGRESQL_INSTALL_PATH/data > /dev/null 2>&1 &
 
# 设置环境变量
echo "export PATH=$PATH:$POSTGRESQL_INSTALL_PATH/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 开机自启动
echo "$POSTGRESQL_INSTALL_PATH/bin/postgres -D $POSTGRESQL_INSTALL_PATH/data > /dev/null 2>&1 &" >> ~/.bashrc

这个脚本提供了在CentOS 7上从源码编译安装PostgreSQL 13.5的基本步骤。脚本首先安装了编译PostgreSQL所需的依赖,创建了postgres用户和组,并为PostgreSQL创建了安装目录。接下来,下载PostgreSQL源码,解压缩,配置编译选项,编译并安装PostgreSQL。最后,脚本创建了数据目录,初始化数据库,启动PostgreSQL服务,并将启动命令加入到用户的.bashrc文件中以便开机自启动。

2024-09-02

在Spring Boot应用中配置MySQL和PostgreSQL双数据源,你可以使用Spring Data JPA和Hibernate。以下是一个基本的配置示例:

  1. pom.xml中添加MySQL和PostgreSQL的依赖:



<!-- MySQL -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>Your MySQL version</version>
</dependency>
 
<!-- PostgreSQL -->
<dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <version>Your PostgreSQL version</version>
</dependency>
  1. 配置application.propertiesapplication.yml



# MySQL
spring.datasource.mysql.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_mysql_db
spring.datasource.mysql.username=your_mysql_username
spring.datasource.mysql.password=your_mysql_password
 
# PostgreSQL
spring.datasource.pg.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/your_pg_db
spring.datasource.pg.username=your_pg_username
spring.datasource.pg.password=your_pg_password
  1. 创建实体类和Repository接口,分别对应MySQL和PostgreSQL的数据模型。
  2. 配置双数据源:



@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean(name = "mysqlDataSource")
    @Primary
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.mysql")
    public DataSource mysqlDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean(name = "pgDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.pg")
    public DataSource pgDataSource() {
        return DataSourceBuilder.create().build();
    }
}
  1. 配置JPA:



@Configuration
@EnableTransactionManagement
@EnableJpaRepositories(
        basePackages = "com.yourpackage.mysql.repository",
        entityManagerFactoryRef = "mysqlEntityManager",
        transactionManagerRef = "mysqlTransactionManager"
)
public class MySqlConfig {
 
    @Primary
    @Bean(name = "mysqlEntityManager")
    public LocalContainerEntityManagerFactoryBean mysqlEntityManager(
            EntityManagerFactoryBuilder builder,
            @Qualifier("mysqlDataSource") DataSource dataSource) {
        return builder
                .dataSource(dataSource)
                .packages("com.yourpackage.mysql.entity")
                .persistenceUnit("mysql")
                .build();
    }
 
    @Primary
    @Bean(name = "mysqlTransactionManager")
    public PlatformTransactionManager mysqlTransactionManager(
            @Qualifier("mysqlEntityManager") EntityManagerFactory entityManagerFactory) {
        return new JpaTransactionManage
2024-09-02



-- 假设我们需要将所有节点的时区更改为'Asia/Shanghai'
BEGIN
    FOR tz_rec IN (SELECT tzabbrev FROM v$timezone_abbrevs WHERE tzabbrev = 'CHINA')
    LOOP
        -- 在每个节点上设置时区环境变量
        EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER SESSION SET TIME_ZONE = ''Asia/Shanghai''';
 
        -- 更新SPFILE以确保时区更改在重启后持久化
        EXECUTE IMMEDIATE 'ALTER SYSTEM SET TIME_ZONE = ''Asia/Shanghai'' SCOPE=SPFILE';
 
        -- 在所有节点上重新启动数据库服务
        FOR node_rec IN (SELECT node_name FROM v$cluster_database)
        LOOP
            -- 这里需要使用适当的节点级别的操作来重启服务,例如在Unix/Linux上使用srvctl
            EXECUTE IMMEDIATE 'srvctl stop database -db <your_db_name> -node ' || node_rec.node_name;
            EXECUTE IMMEDIATE 'srvctl start database -db <your_db_name> -node ' || node_rec.node_name;
        END LOOP;
 
        -- 确认时区已经更改
        SELECT CURRENT_TIMESTAMP FROM dual;
    END LOOP;
END;
/

这个代码示例展示了如何在Oracle RAC环境中更改时区。它首先检查时区是否已经是'Asia/Shanghai',如果不是,则通过执行ALTER SESSION和ALTER SYSTEM命令来更改当前会话和SPFILE中的时区设置,并且通过srvctl命令重启所有节点上的数据库服务。最后,它提供了如何查询当前的时间戳来确认时区已经成功更改。这个过程是在PL/SQL块中执行的,并且对于每个节点都需要执行。

2024-09-02



-- 假设我们有一个ClickHouse数据库表,其中包含一个名为'events'的表,我们需要优化它的数据分布
-- 首先,我们需要确定'events'表的分区键,假设我们按照日期分区
 
-- 第一步:重新分布分区数据
ALTER TABLE events MERGE PARTITION BY toYYYYMM(event_date);
 
-- 第二步:执行数据压缩,减少磁盘空间占用
OPTIMIZE TABLE events FINAL;
 
-- 第三步:重新加载损坏的分区,如果有的话
-- 首先,我们需要找出损坏的分区
SELECT partition, name, active FROM system.parts WHERE table = 'events' AND active = 0;
 
-- 假设我们找到了一个损坏的分区,例如 '202201'
-- 我们可以尝试重新加载这个分区
ALTER TABLE events DROP PARTITION 202201;
 
-- 然后,我们可以尝试从备份中恢复这个分区的数据,如果有的话
-- 如果没有备份,我们可以尝试重新插入数据来重建这个分区
INSERT INTO TABLE events (...) VALUES (...), (...), ..., (...);
 
-- 注意:具体的恢复和插入操作取决于数据的来源和结构。

这个实例代码展示了如何在ClickHouse中处理数据文件损坏和磁盘碎片问题。通过MERGE PARTITION BY来重新分布分区数据,OPTIMIZE TABLE来压缩数据,以及检测和修复损坏的分区。这些操作有助于提高数据库性能和数据的可靠性。

2024-09-02

在这个项目中,我们需要使用SQLite3来存储温度数据,并且能够将数据上报到服务器。以下是一个简化的例子,展示了如何使用Python和SQLite3来实现这个功能。




import sqlite3
import time
 
# 假设这是获取温度的函数
def get_temperature():
    # 这里应该是获取温度的代码,但是为了示例,我们使用随机数据
    return 20 + (25 - 20) * random.random()
 
# 连接到SQLite数据库(如果不存在则创建)
conn = sqlite3.connect('temperature.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表格(如果表格不存在)
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS temperature_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    temperature REAL,
    timestamp TEXT
);
''')
conn.commit()
 
# 上报温度数据到数据库
def report_temperature():
    temperature = get_temperature()  # 获取温度值
    timestamp = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime())  # 获取当前时间
    cursor.execute('''
        INSERT INTO temperature_data (temperature, timestamp)
        VALUES (?, ?)
    ''', (temperature, timestamp))
    conn.commit()
    print(f"Temperature: {temperature}°C, Timestamp: {timestamp}")
 
# 模拟上报温度数据到数据库
report_temperature()
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这段代码首先导入了必要的模块,并定义了一个函数get_temperature来模拟获取温度。然后,它创建了一个SQLite数据库连接,并创建了一个存储温度数据的表。report_temperature函数用于获取温度,存储到数据库,并打印出温度和时间戳。最后,模拟了温度上报的过程,并在上报完成后关闭了数据库连接。

这个例子展示了如何使用SQLite3来存储和管理数据,并且如何通过Python代码与数据库交互。在实际应用中,你需要替换获取温度的函数,以及上报数据到服务器的部分。

2024-09-02



// 连接到MongoDB实例
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const uri = "mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority";
const client = new MongoClient(uri, { useNewUrlParser: true });
 
client.connect(err => {
  if (err) throw err;
  console.log("连接成功");
 
  // 获取数据库
  const db = client.db('test');
 
  // 为admin数据库创建新用户并赋予角色
  db.admin().createUser({
    user: 'dba',
    pwd: 'password', // 或者使用更安全的方式生成密码
    roles: [
      { role: 'userAdminAnyDatabase', db: 'admin' },
      { role: 'readWriteAnyDatabase', db: 'admin' }
    ]
  });
 
  // 为具体数据库创建用户并赋予角色
  db.createUser({
    user: 'user',
    pwd: 'password', // 或者使用更安全的方式生成密码
    roles: [
      { role: 'readWrite', db: 'test' }
    ]
  });
 
  client.close();
});

在这个例子中,我们首先连接到MongoDB实例,然后为管理员用户创建一个具有更高权限的用户,并为特定数据库创建一个具有基本读写权限的用户。这样做可以增加安全性,并且遵循最小权限原则,只给用户完成其工作所需的权限。

2024-09-02



using System;
using System.Data.SQLite; // 引入SQLite命名空间
 
class Program
{
    static void Main()
    {
        string connectionString = "Data Source=test.db;Version=3;"; // 连接字符串
        using (var connection = new SQLiteConnection(connectionString))
        {
            connection.Open(); // 打开连接
 
            using (var command = new SQLiteCommand(connection))
            {
                command.CommandText = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS People (Id INTEGER PRIMARY KEY, Name TEXT, Age INTEGER);"; // SQL命令
                command.ExecuteNonQuery(); // 执行,创建表
 
                command.CommandText = "INSERT INTO People (Name, Age) VALUES ('Alice', 30);";
                command.ExecuteNonQuery(); // 插入数据
 
                command.CommandText = "SELECT * FROM People;";
                using (var reader = command.ExecuteReader())
                {
                    while (reader.Read()) // 遍历查询结果
                    {
                        Console.WriteLine($"ID: {reader["Id"]}, Name: {reader["Name"]}, Age: {reader["Age"]}");
                    }
                }
            }
        }
    }
}

这段代码展示了如何在C#中使用SQLite,包括创建数据库连接、创建表、插入数据以及查询数据。使用using语句确保了数据库连接的及时关闭和释放资源。

2024-09-02



import sqlite3
 
# 连接到数据库(如果不存在则在当前目录创建)
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()
 
# 使用数据库(插入一条记录)
conn.execute('INSERT INTO user (id, name) VALUES (\'1\', \'Michael\')')
 
# 查询数据库(获取所有记录)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute('SELECT * FROM user')
values = cursor.fetchall()
for row in values:
    print(row)
 
# 关闭Connection:
conn.close()

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3模块来连接数据库、创建表格、插入数据、查询数据和关闭数据库连接。这是数据库操作的基本流程,对于学习数据库和Python的开发者来说非常有帮助。