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mimiciii安装物化视图（ccs_diagnosis_table.sql解压gz文件失败）使用SQL Shell导入数据表
System
2024-09-06
所有,数据库

报错问题解释：

在安装MIMIC-III数据库的物化视图时，使用SQL Shell执行ccs_diagnosis_table.sql脚本时遇到了解压gz文件失败的问题。这通常意味着SQL Shell无法正确处理压缩的文件。

解决方法：

  1. 确认你的系统上安装了正确的工具来处理gz文件，比如gunzip或者类似的解压工具。
  2. 尝试手动解压ccs_diagnosis_table.sql.gz文件，确保文件完整无损。
  3. 如果手动解压成功，在SQL Shell中直接指向解压后的.sql文件进行导入。
  4. 如果手动解压失败，可能是文件损坏或者压缩工具的问题。尝试重新下载文件。
  5. 确保你的SQL Shell具有足够的权限来解压文件并执行其中的SQL语句。
  6. 如果问题依旧，查看SQL Shell的日志或者错误输出，寻找更具体的错误信息，并根据提示进行修复。
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GDB 调试postgresql
System
2024-09-06
所有,数据库

GDB 是 GNU Debugger 的缩写，它是一个强大的 UNIX 下的程序调试工具。在调试 PostgreSQL 时，你可能会遇到各种问题，比如程序崩溃、性能问题、行为异常等，GDB 可以帮助你找到问题的根源。

以下是使用 GDB 调试 PostgreSQL 的基本步骤：

  1. 首先，你需要在编译 PostgreSQL 时使用 --enable-debug 选项来确保启用了调试信息。
  2. 当 PostgreSQL 崩溃时，你可以使用 gdb 命令来调试 PostgreSQL 的 core 文件。



gdb --core=core-file /path/to/postgresql/binary
  1. 在 GDB 中，你可以使用 bt 命令（backtrace 的缩写）来查看崩溃时的调用栈。
  2. 使用 info locals 查看当前函数中的局部变量。
  3. 使用 list 或 l 命令来查看源码。
  4. 设置断点，使用 break function_name 在函数 function_name 处设置断点。
  5. 使用 continue 或 c 继续执行程序，或者使用 next 或 n 逐行执行代码。
  6. 当你在合适的位置时，可以使用 print variable_name 或 p variable_name 来打印变量值。
  7. 当你确定问题所在，可以编辑源码，添加日志输出，重新编译 PostgreSQL，然后重新运行以进一步调试。

请注意，GDB 调试技巧有很多，上述步骤只是调试 PostgreSQL 时的基本步骤。在实际调试中，你可能需要使用更高级的调试命令来检查内存、线程等信息。

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postgresql在centos的编译及启动
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2024-09-06
所有,数据库

在CentOS上编译并启动PostgreSQL的步骤如下：

  1. 安装编译工具和依赖库：



sudo yum install -y gcc gcc-c++ make zlib-devel openssl-devel readline-devel
  1. 下载PostgreSQL源代码：



wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v13.0/postgresql-13.0.tar.gz
tar zxvf postgresql-13.0.tar.gz
cd postgresql-13.0
  1. 配置编译选项：



./configure --prefix=/opt/pgsql
  1. 编译和安装：



make
sudo make install
  1. 创建用户和目录：



sudo groupadd postgres
sudo useradd -g postgres postgres
sudo mkdir /opt/pgsql/data
sudo chown postgres:postgres /opt/pgsql /opt/pgsql/data
  1. 初始化数据库：



sudo -i -u postgres
/opt/pgsql/bin/initdb -D /opt/pgsql/data
  1. 启动PostgreSQL服务：



/opt/pgsql/bin/pg_ctl -D /opt/pgsql/data -l logfile start
  1. 验证服务是否启动：



ps aux | grep postgres

以上步骤会在CentOS系统上编译并启动PostgreSQL数据库服务器。确保替换步骤3中的--prefix=/opt/pgsql为你想要安装PostgreSQL的目录。

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Python与数据库：使用SQLite进行数据存储和查询
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2024-09-06
所有,数据库



import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在，则会创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks(
    date text,
    trans text,
    symbol text,
    qty real,
    price real
)
''')
 
# 插入数据
purchases = [('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),
             ('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.00),
             ('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),
             ]
 
cursor.executemany('INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)
 
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM stocks WHERE symbol = ?', ('IBM',))
print(cursor.fetchall())
 
# 关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库来连接SQLite数据库，创建一个表格，插入多条记录，并执行一个基本的查询。代码简洁，注重于展示核心功能，并使用参数化查询来避免SQL注入安全风险。

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（Oracle）SQL优化案例：大表hash连接优化
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2024-09-06
所有,数据库



-- 假设我们有一个大表A和一个较小的表B，我们需要通过某个字段进行hash连接
-- 以下是一个简化的示例，展示如何使用HASH提示来优化这种操作
 
SELECT /*+ USE_HASH(A, B) */ 
    A.column1, A.column2, B.column1
FROM 
    large_table A 
    HASH JOIN 
    small_table B 
    ON A.match_key = B.match_key;
 
-- 在这个示例中，USE_HASH提示告诉优化器使用哈希算法来执行连接操作。
-- 这通常适用于大表和小表的场景，尤其是当小表可以完全放入内存中时。
-- 通过这种方式，可以显著减少查询执行时的I/O操作和CPU消耗，从而提高查询效率。

这个例子展示了如何在SQL查询中使用USE\_HASH提示来指导优化器使用哈希连接策略。这种方法在处理大小数据集时特别有效，尤其是当一个表非常大而另一个表很小时，小表完全可以放入内存中进行哈希操作。

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Python学习之路-MongoDB进阶
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2024-09-06
所有,数据库



from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
# 选择数据库
db = client['test_database']
 
# 选择集合（类似于SQL中的表）
collection = db['test_collection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25, 'location': 'Wonderland'})
 
# 查询文档
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
 
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
 
# 关闭连接
client.close()

这段代码展示了如何使用pymongo库连接到MongoDB，选择数据库和集合，插入、查询、更新和删除文档，最后关闭连接。这是学习MongoDB进阶的一个很好的起点。

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Oracle-truncate误删数据恢复
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2024-09-06
所有,数据库

Oracle数据库中的TRUNCATE操作用于删除表中的所有记录，但它不会触发触发器，并且不能回滚。如果不慎执行了TRUNCATE操作，并且之前有备份，可以通过以下步骤进行数据恢复：

  1. 从最近的RMAN（Oracle Recovery Manager）或者备份的数据泵备份中恢复数据。
  2. 如果使用了归档日志模式，并且未被覆盖的日志空间可用，可以使用RMAN的RECOVER TABLE命令尝试恢复数据。
  3. 如果TRUNCATE之前有手动或自动的日志记录，可以尝试通过日志来重建数据。

以下是一个基本的RMAN恢复示例：




-- 首先连接到RMAN
rman target /
 
-- 恢复被truncate的表
restore table your_table;
 
-- 恢复控制文件中记录的所有归档日志
recover table your_table;
 
-- 可能需要同步数据库文件
alter database datafile 'your_table_datafile' online;

请注意，如果TRUNCATE操作后有大量DML操作，恢复过程可能会更加复杂。如果没有备份，或者恢复失败，可能无法完全恢复被TRUNCATE的数据。在这种情况下，最好的做法是在未来避免此类操作，并定期测试恢复计划。

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Loki 通过 Logstash 采集 Oracle云 对象存储中 FLB 日志数据 (兼容S3协议)
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2024-09-06
所有,数据库



# 在 Loki 的 Grafana 中配置一个新的数据源，并使用以下配置来通过 Logstash 采集 Oracle 云对象存储中由 Fluent Bit (FLB) 产生的日志数据。
 
# 数据源配置
- job_name: oracle-s3-flb-logs
  metrics_path: /loki/api/v1/query_range
  params:
    match[]:
      - "{job=\"fluentbit-oracle-s3\"}"
  static_configs:
    - targets:
        - loki-gateway-hostname:3100
 
# 这里的 job_name 应该与 Loki 的 job 标签相对应，match[] 条件应该与你的日志标签相匹配。
# targets 应该是你的 Loki 服务网关的主机名和端口。

在这个配置中，我们定义了一个 Loki 的工作名称以及一个日志匹配条件，这将会告诉 Loki 从具有特定标签的日志中查询数据。这个配置假设你已经在 Oracle 云对象存储中配置了 FLB 并且它正在向 Loki 发送兼容 S3 的日志数据。在 Grafana 中配置 Logstash 数据源时，你需要使用上述配置文件中的参数来指定 Loki 的端点和日志匹配条件。

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Oracle 19C RAC 修改public-IP-VIP及scanIP测试
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2024-09-06
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在Oracle 19c RAC环境中，修改public-IP-VIP及scanIP可以通过以下步骤进行：

  1. 使用srvctl命令修改VIP和scanIP地址。
  2. 重新配置DNS以反映新的scanIP地址。
  3. 重新启动CRS服务以确保所有的配置变更生效。

以下是修改VIP及scanIP的示例代码：




# 修改VIP地址
srvctl stop nodeapps -n <节点名1>
srvctl stop nodeapps -n <节点名2>
srvctl modify nodeapps -n <节点名1> -A <新的VIP1>/255.255.255.0/eth0
srvctl modify nodeapps -n <节点名2> -A <新的VIP2>/255.255.255.0/eth0
srvctl start nodeapps -n <节点名1>
srvctl start nodeapps -n <节点名2>
 
# 修改scanIP地址
srvctl stop scan_listener
srvctl stop scan
srvctl modify scan -n <新的scanIP地址1>
srvctl modify scan -n <新的scanIP地址2>
srvctl start scan
srvctl start scan_listener

确保替换<节点名>、<新的VIP>、<新的scanIP地址>等占位符为实际的节点名称和IP地址。

在执行这些操作之前，请确保您有适当的权限，并且已经备份了当前的配置信息，以防操作出现问题时可以恢复到原始状态。此外，在进行任何修改之前，请确保网络设置正确，并且新的IP地址没有被其他服务使用。

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使用 TLS 1.3 加密 MongoDB Client 与 Server 端的网络流量
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2024-09-06
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在MongoDB中使用TLS 1.3加密网络流量，你需要确保MongoDB服务器支持TLS 1.3并且配置了相应的证书。以下是一个使用Python的pymongo库连接MongoDB服务器并启用TLS 1.3的示例代码：




from pymongo import MongoClient
from pymongo.ssl_context import SSLContext
 
# 创建SSL上下文
ssl_context = SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLS)
ssl_context.options |= ssl.OP_NO_TLSv1 | ssl.OP_NO_TLSv1_1 | ssl.OP_NO_TLSv1_2  # 禁用旧的TLS版本
ssl_context.set_ciphers("TLS13")  # 仅允许TLS 1.3
 
# 连接到MongoDB服务器
client = MongoClient('mongodb://username:password@server_address:27017/database_name', ssl_context=ssl_context)
 
# 使用client进行操作...

确保替换上述代码中的username, password, server_address, 和 database_name为你的实际信息。此外，确保你的MongoDB服务器支持TLS 1.3并且已经正确配置了SSL证书。

注意：在某些Python版本中，可能需要安装或更新pyOpenSSL库来确保SSLContext类和相关方法可以使用。

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