分类数据库下的文章

2024-09-06

Oracle 19c数据库的补丁升级到19.22，可以通过Oracle的补丁程序来完成。以下是一般步骤的指导：

确认当前数据库版本：
```
SELECT * FROM v$version;
```
下载Oracle 19.22补丁（CPU）到Oracle服务器。
关闭数据库：
```
SHUTDOWN IMMEDIATE;
```
应用补丁：
使用opatch工具应用补丁。你需要进入到Oracle的补丁目录，通常位于 $ORACLE_HOME/OPatch。
```
cd $ORACLE_HOME/OPatch
./opatch apply /path/to/patch
```
启动数据库：
```
STARTUP;
```
验证补丁安装：
```
OPATCH LSINV;
```
重启监听器：
```
LSNRCTL STOP
LSNRCTL START
```
确认数据库版本，确保升级成功：
```
SELECT * FROM v$version;
```

注意：在实际操作前，请备份数据库，并在非生产环境测试补丁升级过程。如果你是通过Oracle支持来获取补丁，确保遵循他们提供的指导和步骤。

Oracle dbms_output基本使用2

2024-09-06




-- 在PL/SQL中使用DBMS_OUTPUT来显示信息
BEGIN
  -- 设置服务器输出缓冲区的大小为100000字符
  DBMS_OUTPUT.ENABLE(100000);
 
  -- 使用PUT_LINE来输出信息
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('这是一条输出信息。');
 
  -- 如果有其他输出，继续使用PUT_LINE或PUT
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('另一条信息。');
 
  -- 输出变量值
  DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('当前会话的用户为：' || SYSTEM_USER);
 
  -- 输出查询结果等
  -- 假设有一个表my_table，有一列名为my_column
  FOR rec IN (SELECT my_column FROM my_table) LOOP
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('my_column的值为：' || rec.my_column);
  END LOOP;
 
  -- 最后，如果需要，清除缓冲区中的内容
  -- DBMS_OUTPUT.NEW_LINE;
 
EXCEPTION
  WHEN OTHERS THEN
    -- 异常处理代码
    DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('发生错误：' || SQLERRM);
END;
/

这段代码演示了如何在Oracle PL/SQL中使用DBMS\_OUTPUT包来输出信息。首先，使用DBMS_OUTPUT.ENABLE设置了输出缓冲区的大小。然后，使用DBMS_OUTPUT.PUT_LINE来输出一行文本信息。可以通过循环或查询来输出复杂的信息。如果在输出过程中发生异常，异常处理部分会捕获并输出错误信息。

postgres 源码解析 44 btree插入流程 btinsert

2024-09-06

在PostgreSQL中，btinsert是一个用于在B-tree（B树）结构中插入新元组的函数。以下是该函数的核心步骤的简化描述：

初始化一个空的空间分配上下文（SpaceAllocateContext），用于管理插入过程中的空间分配。
检查目标表是否有足够的空间进行插入，如果没有，则执行VACUUM操作以回收空间。
在B-tree结构中找到插入元组的正确位置。
执行实际的插入操作，包括在索引页中分配空间，并插入新的元组。
如果插入导致页面过满，执行页面分裂（page split）操作，将页面分成两半。
更新相关的索引页和目录项以反映新的状态。

由于btinsert是PostgreSQL内部的函数，它不是直接暴露给用户使用的，因此我们无法提供一个简单的代码实例。然而，我们可以提供一个概念性的解释和步骤描述，以帮助开发者理解其工作原理。

如果你需要理解PostgreSQL的源代码，你应该参照PostgreSQL的Git仓库，并查看相关的源文件，如src/backend/access/btree/btinsert.c。这些文件包含了btinsert函数的实现细节。

android中的数据库操作

2024-09-06

在Android中，数据库操作通常使用SQLiteOpenHelper类来管理数据库的创建和版本管理。以下是一个简单的例子，展示了如何创建和使用SQLite数据库：




import android.content.Context;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;
import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper;
 
public class DatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {
 
    // 数据库名称
    private static final String DATABASE_NAME = "mydatabase.db";
    // 数据库版本
    private static final int DATABASE_VERSION = 1;
    // 创建用户表的SQL语句
    private static final String CREATE_TABLE_USERS = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, name TEXT, email TEXT);";
 
    public DatabaseHelper(Context context) {
        super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
    }
 
    @Override
    public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
        // 创建表
        db.execSQL(CREATE_TABLE_USERS);
    }
 
    @Override
    public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
        // 这里处理数据库升级的逻辑
    }
}

使用数据库：




DatabaseHelper dbHelper = new DatabaseHelper(context);
SQLiteDatabase db = dbHelper.getWritableDatabase();
 
// 插入数据
ContentValues values = new ContentValues();
values.put("name", "John Doe");
values.put("email", "johndoe@example.com");
db.insert("users", null, values);
 
// 查询数据
Cursor cursor = db.query("users", new String[]{"id", "name", "email"}, "name = ?", new String[]{"John Doe"}, null, null, null);
 
// 更新数据
values.put("email", "newemail@example.com");
db.update("users", values, "id = ?", new String[]{"1"});
 
// 删除数据
db.delete("users", "id = ?", new String[]{"1"});
 
// 关闭Cursor和数据库
cursor.close();
db.close();

这个例子展示了如何创建一个SQLiteOpenHelper的子类，用于管理数据库的创建和版本管理。同时，演示了如何执行基本的数据库操作，如插入、查询、更新和删除。在实际应用中，你需要根据具体需求来扩展这些操作。

《MySQL DBA 修炼之道》第五章查询优化

2024-09-06

第五章主要讨论了MySQL查询优化的方法，包括查询优化的基本步骤、优化器的工作原理、常用的优化技巧等。

以下是一个简单的查询优化示例，假设我们有一个orders表，我们想优化一个查询语句：




SELECT * FROM orders WHERE order_date >= '2021-01-01' AND order_date < '2022-01-01';

为了优化这个查询，我们可以考虑以下几点：

确保order_date字段已经被索引。
使用复合索引（如果适用），其中包括order_date和其他常用的查询条件字段。
避免使用SELECT *，只选择需要的列。
使用范围查询而不是全表扫描，利用索引的有效性。

优化后的查询可能看起来像这样：




SELECT order_id, order_date, total_price FROM orders
WHERE order_date >= '2021-01-01' AND order_date < '2022-01-01';

此外，我们还可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL是如何执行查询的，并根据其输出来进一步优化查询。




EXPLAIN SELECT order_id, order_date, total_price FROM orders
WHERE order_date >= '2021-01-01' AND order_date < '2022-01-01';

这个EXPLAIN语句将显示查询的执行计划，包括是否使用了索引，是全表扫描还是范围查询，以及其他一些关键信息，帮助DBA决定是否需要进一步的优化。

Oracle中的行列转换

2024-09-06

在Oracle中，行列转换通常可以通过使用CASE语句或PIVOT操作来实现。以下是一个使用PIVOT操作的例子：

假设我们有一个名为sales_data的表，其结构如下：




CREATE TABLE sales_data (
  year NUMBER,
  product VARCHAR2(50),
  sales_person VARCHAR2(50),
  amount NUMBER
);

我们可以插入一些示例数据：




INSERT INTO sales_data (year, product, sales_person, amount) VALUES (2021, 'ProductA', 'SalesPerson1', 100);
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_person, amount) VALUES (2021, 'ProductA', 'SalesPerson2', 150);
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_person, amount) VALUES (2021, 'ProductB', 'SalesPerson1', 200);
INSERT INTO sales_data (year, product, sales_person, amount) VALUES (2021, 'ProductB', 'SalesPerson2', 250);

要将sales_person的销售额由行转换为列，我们可以使用以下查询：




SELECT year, product,
       SUM(CASE WHEN sales_person = 'SalesPerson1' THEN amount ELSE 0 END) AS SalesPerson1,
       SUM(CASE WHEN sales_person = 'SalesPerson2' THEN amount ELSE 0 END) AS SalesPerson2
FROM sales_data
GROUP BY year, product;

如果您的Oracle数据库版本支持PIVOT，则可以使用以下查询：




SELECT * FROM (
  SELECT year, product, sales_person, amount
  FROM sales_data
)
PIVOT (
  SUM(amount)
  FOR sales_person IN ('SalesPerson1' AS SalesPerson1, 'SalesPerson2' AS SalesPerson2)
);

这将输出一个结果集，其中SalesPerson1和SalesPerson2的销售额被转换成了行中的列。

Oracle删除表的几种方法

2024-09-06

在Oracle中，删除表的方法主要有以下几种：

使用DROP TABLE语句：这是最常用的删除表的方法。该语句会删除表及其所有数据。




DROP TABLE table_name CASCADE CONSTRAINTS;

使用TRUNCATE TABLE语句：这个语句会删除表中的所有数据，但保留表结构。与DROP TABLE不同，TRUNCATE TABLE不会删除表定义。




TRUNCATE TABLE table_name;

使用DELETE语句：这个语句会一行一行地删除表中的数据，可以使用WHERE子句来指定要删除的数据。




DELETE FROM table_name WHERE condition;

使用DROP TABLE语句与CASCADE CONSTRAINTS选项：如果表与其他数据库对象（如视图、外键约束等）有关联，可以使用CASCADE CONSTRAINTS选项来自动删除这些关联的对象。




DROP TABLE table_name CASCADE CONSTRAINTS;

注意：在删除表前，请确保已经备份了重要数据，因为删除操作是不可逆的。

conda 安装 requirements.txt

2024-09-06

在使用conda进行包管理时，你可以使用conda来安装在requirements.txt文件中列出的依赖。首先，你需要将requirements.txt文件中的依赖转换为conda可以理解的格式。以下是一个简单的Python脚本，用于将requirements.txt中的依赖转换为conda可用的格式，并创建一个名为environment.yml的文件，你可以用它来创建conda环境：




# 转换requirements.txt到environment.yml
def convert_requirements(input_file, output_file):
    with open(input_file, 'r') as f:
        requirements = f.read().splitlines()
 
    with open(output_file, 'w') as f:
        f.write('name: myenv\n')
        f.write('channels:\n')
        f.write('  - defaults\n')
        f.write('dependencies:\n')
        for req in requirements:
            f.write(f'  - {req}\n')
 
convert_requirements('requirements.txt', 'environment.yml')

执行上述脚本后，你会得到一个名为environment.yml的文件，内容如下：




name: myenv
channels:
  - defaults
dependencies:
  - numpy
  - pandas
  - scikit-learn
  - pip
  - pip:
    - some-pip-package

然后，你可以使用以下命令来创建和激活环境：




conda env create -f environment.yml
conda activate myenv

请注意，requirements.txt中可能包含一些不兼容conda的包，这些包需要通过pip单独安装。你可以手动检查并修改environment.yml文件，或者在环境创建后使用pip安装这些包。

计算Oracle中两个TIMESTAMP之间的毫秒差异

2024-09-06

在Oracle中，计算两个TIMESTAMP数据类型值之间的毫秒差可以通过减法和EXTRACT函数来实现。以下是一个示例SQL语句，它计算两个TIMESTAMP值之间的毫秒差：




SELECT (EXTRACT(DAY FROM (t2 - t1) * 24 * 60 * 60 * 1000) * 24 * 60 * 60 * 1000) +
       (EXTRACT(HOUR FROM (t2 - t1) * 24 * 60 * 60) * 60 * 60 * 1000) +
       (EXTRACT(MINUTE FROM (t2 - t1) * 24 * 60) * 60 * 1000) +
       (EXTRACT(SECOND FROM (t2 - t1)) * 1000) +
       EXTRACT(MILLISECOND FROM (t2 - t1)) AS milliseconds_difference
FROM (SELECT TIMESTAMP '2023-01-01 12:00:00.123' AS t1,
             TIMESTAMP '2023-01-02 12:00:00.456' AS t2
      FROM dual);

这个查询会返回两个TIMESTAMP值t1和t2之间的毫秒差。它首先将两个TIMESTAMP值相减，然后使用EXTRACT函数来提取天、小时、分钟和秒，并将它们转换为毫秒，最后将它们相加得到总的毫秒差。

注意：这里假设t1是早于t2的，否则得到的差值可能是负数。如果需要处理可能的负差值，可以在计算差值前对时间戳进行比较并相应地调整逻辑。

Django-ORM框架操作数据库不生效问题的定位示例

2024-09-06




from django.db import connection
 
# 假设我们有一个视图函数，用于处理用户的请求，并尝试更新数据库中的记录
def update_user_profile(user_id, new_data):
    try:
        # 更新用户数据的代码
        # ...（省略其他代码）...
 
        # 假设我们在这里保存了用户对象
        user.save()
 
        # 我们还可以获取最后执行的SQL语句来查看实际发生了什么
        print("最后执行的SQL语句:", connection.queries[-1]['sql'])
    except Exception as e:
        # 如果在保存用户对象或打印SQL语句时发生异常，则捕获异常并打印出错误信息
        print(f"发生错误: {e}")
        # 此处可以添加更多的错误处理逻辑，例如记录日志、回滚事务等

这个示例代码展示了如何在Django中捕获并打印出实际执行的SQL语句，以便开发者可以分析ORM框架操作数据库时是否如预期执行。如果在执行save()方法后没有看到预期的行为，可以通过打印出的SQL语句来进一步诊断问题所在。