分类数据库下的文章

2024-08-27

报错解释：

这个错误通常发生在尝试启动openGauss数据库时，表示数据库服务器进程无法创建共享内存段。这可能是因为系统的共享内存限制太低，或者是因为之前的数据库实例没有正确关闭，导致共享内存资源没有释放。

解决方法：

检查系统的共享内存设置，确保shmmax和shmall的值足够大，允许创建足够大的共享内存段。
如果是因为之前的数据库实例没有正常关闭，可以尝试重启系统以清理残留的共享内存段。
检查是否有其他进程占用了共享内存资源，如果有，终止这些进程。
检查操作系统的权限设置，确保当前用户有权限创建共享内存段。
如果问题依旧存在，查看详细的日志信息，根据具体的错误代码或消息进一步诊断问题。

apollo源码同时兼容mysql、postgresql、oracle解决思路

2024-08-27

在Apollo源码中，要实现对MySQL、PostgreSQL、Oracle数据库的兼容，通常需要以下步骤：

使用JDBC来连接不同的数据库，这需要在项目的依赖中包含对应数据库的JDBC驱动。
对SQL语句进行抽象，使用JdbcTemplate或类似框架来封装不同数据库的差异。
在代码中，使用多态、工厂模式或服务定位模式来创建数据库适配器，并根据配置选择正确的适配器。

以下是一个简化的示例代码，展示如何使用JdbcTemplate来实现对不同数据库的支持：




public interface DatabaseAdapter {
    void executeQuery(String query);
}
 
public class MySQLAdapter implements DatabaseAdapter {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    public MySQLAdapter(DataSource dataSource) {
        this.jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
    }
 
    @Override
    public void executeQuery(String query) {
        jdbcTemplate.execute(query);
    }
}
 
public class PostgreSQLAdapter implements DatabaseAdapter {
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    public PostgreSQLAdapter(DataSource dataSource) {
        this.jdbcTemplate = new JdbcTemplate(dataSource);
    }
 
    @Override
    public void executeQuery(String query) {
        jdbcTemplate.execute(query);
    }
}
 
// ...OracleAdapter类似
 
public class DatabaseFactory {
    public static DatabaseAdapter createDatabaseAdapter(String dbType, DataSource dataSource) {
        switch (dbType) {
            case "mysql":
                return new MySQLAdapter(dataSource);
            case "postgresql":
                return new PostgreSQLAdapter(dataSource);
            case "oracle":
                return new OracleAdapter(dataSource);
            default:
                throw new IllegalArgumentException("Unsupported database type: " + dbType);
        }
    }
}
 
// 使用示例
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        String dbType = "mysql"; // 可以从配置中读取
        DataSource dataSource = createDataSource(dbType); // 创建数据源
        DatabaseAdapter adapter = DatabaseFactory.createDatabaseAdapter(dbType, dataSource);
        adapter.executeQuery("SELECT * FROM your_table");
    }
 
    private static DataSource createDataSource(String dbType) {
        // 根据dbType创建对应的DataSource
        // ...
    }
}

在这个示例中，DatabaseFactory类负责创建正确的DatabaseAdapter实例。Application类中的main方法展示了如何使用DatabaseFactory来获取一个适配器，并执行一个查询。

注意：示例代码中的createDataSource方法需要根据实际情况创建对应类型的DataSource。同时，示例中的executeQuery方法只是一个示范，实际中可能需要处理更复杂的SQL语句和结果集。

Win11 安装 wsl Ubuntu lts 24.04 最新版

2024-08-27

在Windows 11上安装最新版本的Ubuntu LTS 24.04，你可以按照以下步骤操作：

确保你的Windows 11系统已更新到最新版本。
开启Windows功能“适用于Linux的Windows子系统”：
- 按下 Win + S 打开搜索，输入 功能，然后选择 启用或关闭Windows功能。
- 找到并勾选 适用于Linux的Windows子系统 选项，然后点击 确定。

打开PowerShell（管理员）并运行以下命令以启用虚拟机平台：




dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

重启你的电脑。
下载最新的Ubuntu LTS 24.04镜像。你可以从Ubuntu官方网站获取ISO文件。
打开Microsoft Store，搜索Ubuntu，选择你需要的版本（通常会显示LTS版本），点击获取，开始下载和安装。

安装完成后，打开开始菜单，找到Ubuntu应用，点击启动。首次启动时，会要求你创建用户账号和设置密码。

以上步骤可以确保你安装的是最新的Ubuntu LTS 24.04版本。如果你需要通过命令行安装，步骤会略有不同，但基本思路是一致的。

金仓数据库KingbaseES 原生XML系列五--XML关系表函数

2024-08-27

在金仓数据库KingbaseES中，可以使用XML关系表函数来处理和查询XML数据。以下是一个使用XML关系表函数的例子：

假设我们有一个包含XML类型列的表xml_table，我们想要查询这个表中的XML数据。




-- 创建示例表和插入XML数据
CREATE TABLE xml_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    xml_data XML
);
 
INSERT INTO xml_table (xml_data) VALUES ('
<root>
    <child attr="value1">text1</child>
    <child attr="value2">text2</child>
</root>
');

现在，我们可以使用XML关系表函数来查询这些数据：




-- 使用xmltable函数来查询XML数据
SELECT t.id, x.*
FROM xml_table t,
     xmltable('/root/child' passing t.xml_data
              columns child_text VARCHAR(100) path 'text()',
                      attr_value VARCHAR(100) path '@attr') as x;

这个查询将会返回每个<child>节点的文本内容和属性值。xmltable函数通过传递xml_data字段，并定义了两个列（child_text和attr_value）来从XML文档中提取数据。path表达式用于指定如何定位XML中的元素和属性。

框架分析-Django

2024-08-27

Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。它的主要目的是简化开发复杂的、数据库驱动的网站的过程。

以下是一个简单的Django项目的代码示例：

首先，安装Django：




pip install django

创建一个新的Django项目：




django-admin startproject myproject

进入项目目录，运行开发服务器：




cd myproject
python manage.py runserver

在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000/，你将看到一个欢迎页面。

创建一个应用：




python manage.py startapp myapp

在myapp/views.py中添加一个视图：




from django.http import HttpResponse
 
def home(request):
    return HttpResponse("Hello, Django!")

在myproject/myproject/urls.py中添加URL路由：




from django.urls import path
from myapp import views
 
urlpatterns = [
    path('', views.home, name='home'),
]

重新运行开发服务器，并在浏览器中刷新，你将看到新的页面显示"Hello, Django!"。

这个简单的示例展示了如何创建一个新的Django项目，添加一个应用，定义一个视图，并将其连接到URL。

Oracle数据库中的概要文件和数据字典

2024-08-27

在Oracle数据库中，我们可以通过DBA\_TAB\_PRIVS视图来查询用户的系统权限，通过DBA\_SYS\_PRIVS视图来查询用户的系统权限，通过DBA\_ROLE\_PRIVS视图来查询用户的角色。

以下是查询用户系统权限的SQL语句：




SELECT * FROM DBA_SYS_PRIVS WHERE GRANTEE = '用户名';

以下是查询用户的角色的SQL语句：




SELECT * FROM DBA_ROLE_PRIVS WHERE GRANTEE = '用户名';

以上查询语句中的'用户名'需要替换为你想要查询的Oracle数据库用户名。

这些视图提供了数据库中用户权限的详细信息，这些信息对于数据库管理员进行权限管理和安全审计非常有用。

postgresql SQL语句优化

2024-08-27

在PostgreSQL中，SQL语句的优化通常涉及以下方面：

查询优化：确保查询尽可能高效，避免全表扫描，尽可能使用索引。
索引优化：为常查询的列创建合适的索引，避免使用不必要的索引。
查询优化工具：使用EXPLAIN分析查询计划，PostgreSQL提供了pgAdmin或psql中的EXPLAIN命令。
表设计优化：合理设计表结构，例如，避免过度规范化，适当的数据冗余。
配置优化：调整PostgreSQL的配置参数，如work\_mem，shared\_buffers等。
使用物化视图：预先计算结果并存储在物化视图中，可以显著提高查询速度。
分析和监控：使用pgStatStatements扩展来监控和分析查询性能。

以下是一个简单的查询优化示例：

假设我们有一个名为users的表，我们想要查询名字为'John'的用户。




SELECT * FROM users WHERE name = 'John';

如果name列上有索引，PostgreSQL将使用它来执行高效的查找。如果没有索引，则会进行全表扫描。

优化后，如果确定name列是常查询的且数据分布均匀，可以创建索引：




CREATE INDEX idx_users_name ON users(name);

然后再执行查询：




SELECT * FROM users WHERE name = 'John';

这将使用新创建的索引来快速定位匹配行。

2024-08-27

在MyBatis-Plus中，如果你需要处理不同数据库类型（如MySQL和Oracle）的分页问题，可以使用MyBatis-Plus提供的多租户支持或自定义分页处理。

对于MySQL，你可以使用内置的分页插件，而对于Oracle，你可能需要自定义分页逻辑，因为Oracle不支持基于SQL的分页（LIMIT和ROWNUM）。

以下是一个自定义Oracle分页处理的示例：




public class OraclePaginationInterceptor extends PaginationInterceptor {
    @Override
    public void beforeQuery(Executor executor, MappedStatement ms, Object parameter, RowBounds rowBounds, ResultHandler resultHandler, BoundSql boundSql) throws SQLException {
        // 判断是否为Oracle数据库
        if ("oracle".equals(ms.getConfiguration().getDatabaseId())) {
            String originalSql = boundSql.getSql();
            Connection connection = (Connection) invocation.getArgs()[0];
            // 使用RowNum分页处理
            String sqlToUse = "SELECT * FROM (SELECT INNER_QUERY.*, ROWNUM ROW_ID FROM (" + originalSql + ") INNER_QUERY WHERE ROWNUM <= " + rowBounds.getOffset() + ") WHERE ROW_ID > " + (rowBounds.getOffset() - rowBounds.getLimit());
            // 重写SQL
            ReflectUtil.setFieldValue(boundSql, "sql", sqlToUse);
        }
        super.beforeQuery(executor, ms, parameter, rowBounds, resultHandler, boundSql);
    }
}

在MyBatis-Plus配置中注册这个拦截器：




@Bean
public OraclePaginationInterceptor oraclePaginationInterceptor() {
    return new OraclePaginationInterceptor();
}

这段代码重写了SQL，使用子查询和ROWNUM来实现分页，适用于Oracle数据库。对于MySQL，你可以继续使用MyBatis-Plus内置的分页插件。

wsl2安装ubuntu及cuda记录

2024-08-27

在WSL2上安装Ubuntu并设置CUDA环境的步骤如下：

确保你的Windows系统支持WSL2，并开启WSL2功能。




wsl --install

下载Ubuntu 20.04 LTS的ISO文件，并通过WSL2安装。




wsl --install -d Ubuntu-20.04

更新软件包列表，并安装NVIDIA CUDA Toolkit。




sudo apt update
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit

验证CUDA安装。




nvcc --version

请注意，上述命令假定你已经拥有了NVIDIA的CUDA Toolkit的合法许可。如果你的GPU支持GPU加速的WSL2，上述CUDA Toolkit安装将通过WDDM子系统在Windows上的虚拟GPU上运行。如果你需要在实际硬件上使用CUDA，你需要在Windows中安装NVIDIA驱动，并确保WSL2使用的是你的实际硬件GPU。

Oracle练习系列一：表自动分区

2024-08-27

在Oracle数据库中，表的自动分区功能可以通过创建一个分区表来实现，这里提供一个简单的例子来说明如何创建一个自动分区的表。

假设我们有一个orders表，我们想根据order_date字段来自动对表进行分区，以下是创建分区表的SQL语句：




CREATE TABLE orders (
  order_id NUMBER,
  order_date DATE,
  order_amount NUMBER
)
PARTITION BY RANGE (order_date)
(
  PARTITION orders_q1 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-APR-2023', 'DD-MON-YYYY')),
  PARTITION orders_q2 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JUL-2023', 'DD-MON-YYYY')),
  PARTITION orders_q3 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-OCT-2023', 'DD-MON-YYYY')),
  PARTITION orders_q4 VALUES LESS THAN (TO_DATE('01-JAN-2024', 'DD-MON-YYYY'))
);

在这个例子中，orders表通过order_date字段被划分为四个范围分区，每个分区对应一个季度的订单日期范围。当插入到orders表的新订单时，Oracle会根据order_date字段的值自动将记录放入正确的分区。

注意：实际使用时，需要根据具体的分区策略（例如按月、季度或年）来调整分区的范围和名称。