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MySQL 8.0.31 新增支持SQL标准中的交集（INTERSECT）和差集（EXCEPT）表操作符

2024-09-09

在MySQL 8.0.31之前，MySQL不支持SQL标准中的INTERSECT和EXCEPT操作。从MySQL 8.0.31开始，这两个操作被正式引入。

以下是如何使用INTERSECT和EXCEPT的示例：




-- 创建示例表
CREATE TABLE t1 (id INT);
CREATE TABLE t2 (id INT);
 
-- 插入数据
INSERT INTO t1 (id) VALUES (1), (2), (3);
INSERT INTO t2 (id) VALUES (2), (3), (4);
 
-- 使用INTERSECT查找两个表中都有的数据
SELECT id FROM t1 INTERSECT SELECT id FROM t2;
 
-- 使用EXCEPT查找第一个表有而第二个表没有的数据
SELECT id FROM t1 EXCEPT SELECT id FROM t2;

在这个例子中，第一个查询将返回共同拥有的数据（2和3），第二个查询将返回在t1中但不在t2中的数据（1）。

System

2024-09-09

所有,java

为了在Spring Boot项目中接入ShardingSphere JDBC，你需要做以下几步：

在pom.xml中添加ShardingSphere JDBC的依赖。
配置数据源，使用Druid作为数据库连接池。
配置ShardingSphere的分片规则。

以下是相关的配置代码示例：

pom.xml中添加ShardingSphere JDBC依赖：




<dependency>
    <groupId>org.apache.shardingsphere</groupId>
    <artifactId>shardingsphere-jdbc-core-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>最新版本</version>
</dependency>

application.yml中配置数据源和ShardingSphere规则：




spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1
      ds0:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds0
        username: root
        password:
      ds1:
        type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
        driverClassName: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        url: jdbc:mysql://localhost:3306/ds1
        username: root
        password:
    sharding:
      tables:
        t_order:
          actualDataNodes: ds${0..1}.t_order_${0..1}
          databaseStrategy:
            standard:
              shardingColumn: user_id
              shardingAlgorithmName: tableShardingAlgorithm
          tableStrategy:
            standard:
              shardingColumn: order_id
              shardingAlgorithmName: tableShardingAlgorithm
      shardingAlgorithms:
        tableShardingAlgorithm:
          type: INLINE
          props:
            algorithm-expression: t_order_${user_id % 2}
    props:
      sql-show: true

在Spring Boot启动类上添加@EnableSharding注解启用ShardingSphere：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.apache.shardingsphere.spring.annotation.EnableSharding;
 
@EnableSharding
@SpringBootApplication
public class ShardingSphereDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ShardingSphereDemoApplication.class, args);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot项目中使用ShardingSphere JDBC，并结合Druid作为数据库连接池。在配置文件中定义了两个数据源ds0和ds1，并且配置了分表策略和数据节点的实际映射。同时，还定义了一个分表算法tableShardingAlgorithm，它将根据用户ID的哈希值决定数据存储在哪个具体的表中。

System

2024-09-09

所有,redis




from redis import Redis
from gemini import Gemini
 
# 连接到 Redis
redis_client = Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 初始化 Gemini 对象
gemini = Gemini(redis_client)
 
# 定义一个简单的 LLM 回复函数
def llm_reply(message):
    response = gemini.call(message)
    return response
 
# 示例：使用 LLM 回复
message = "Hello, who are you?"
response = llm_reply(message)
print(f"LLM Response: {response}")

这段代码展示了如何使用 Redis 和 Gemini 库与 LLM 交互。首先，我们创建了一个 Redis 客户端连接到本地的 Redis 服务。然后，我们初始化了 Gemini 对象，该对象可以调用 LLM 模型。llm_reply 函数接收一个消息，并将其传递给 Gemini 的 call 方法来获取 LLM 的回复。最后，我们用一个示例消息调用 llm_reply 函数，并打印出 LLM 的回复。

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Django、Python版本升级问题大汇总

System

2024-09-09

所有,数据库

在Django和Python的版本升级中，可能会遇到多种问题。以下是一些常见的升级问题以及解决方法的概要：

依赖问题：
- 解释：升级后，项目依赖可能与新版本不兼容。
- 解决方法：更新requirements.txt或pyproject.toml中的依赖版本，使用pip install -r requirements.txt --upgrade命令升级依赖。
兼容性问题：
- 解释：新版本的Django或Python可能不再支持旧的代码实践。
- 解决方法：查看Django或Python的升级指南，重构代码以遵循新的最佳实践。
数据库迁移问题：
- 解释：数据库模式可能需要更新以匹配新的模型字段或数据库相关的变更。
- 解决方法：运行python manage.py makemigrations和python manage.py migrate来应用迁移。
模板语法问题：
- 解释：新版本的模板标签语法可能已经更改。
- 解决方法：查看模板语法的变化，并更新旧的模板代码。
项目配置问题：
- 解释：升级后，项目的配置文件可能需要更新。
- 解决方法：检查settings.py中的变化，并更新相关配置。
第三方应用兼容性问题：
- 解释：第三方应用可能与新版本不兼容。
- 解决方法：查看第三方应用的文档或升级指南，更新到兼容的版本。
运行时错误：
- 解释：升级过程中可能发现新的运行时错误。
- 解决方法：逐一修复代码中的错误，可能需要查看升级日志或错误信息。

确保在升级前备份项目，并在测试环境中测试升级过程和新版本的性能。如果遇到特定的升级问题，可以查看官方文档、社区讨论或搜索特定的错误信息来获取解决方案。

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oracle连接封装

System

2024-09-09

所有,数据库

在Oracle中，可以使用PL/SQL创建自定义的包（package）来封装数据库的连接和查询逻辑。以下是一个简单的例子，展示了如何创建一个包来封装数据库连接逻辑：




CREATE OR REPLACE PACKAGE db_connection IS
 
  -- 定义一个函数来获取数据库连接
  FUNCTION get_connection RETURN SYS_REFCURSOR;
 
END db_connection;
/
 
CREATE OR REPLACE PACKAGE BODY db_connection IS
 
  -- 实现获取连接的函数
  FUNCTION get_connection RETURN SYS_REFCURSOR IS
    v_connection SYS_REFCURSOR;
  BEGIN
    -- 打开一个新的数据库连接，这里假设使用默认的数据库连接字符串
    OPEN v_connection FOR SELECT * FROM some_table;
    RETURN v_connection;
  END get_connection;
 
END db_connection;
/

在这个例子中，我们定义了一个名为db_connection的包，其中包含一个名为get_connection的函数，该函数返回一个SYS_REFCURSOR类型的对象，代表一个数据库查询的结果集。包体（BODY）部分实现了这个函数，它打开了一个新的数据库连接，并对特定的表执行了一个查询。

要使用这个封装的函数，你可以这样做：




DECLARE
  v_cursor SYS_REFCURSOR;
BEGIN
  v_cursor := db_connection.get_connection();
  -- 从v_cursor中获取和处理数据
END;

这个例子展示了如何封装数据库连接逻辑，使得在PL/SQL中管理数据库连接变得更加模块化和易于复用。

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Django开发之进阶篇

System

2024-09-09

所有,数据库

在Django中，进阶篇可能涉及到以下主题：

使用Django模型进行数据库迁移：




python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

创建管理员用户：




python manage.py createsuperuser

使用Django shell进行交互式操作：




python manage.py shell

收集静态文件：




python manage.py collectstatic

清空数据库并进行迁移：




python manage.py flush

运行Django开发服务器：




python manage.py runserver

创建应用：




python manage.py startapp myapp

使用Django管理后台：
在admin.py中注册模型：




from django.contrib import admin
from .models import MyModel
 
admin.site.register(MyModel)

使用Django中间件：
在settings.py中添加中间件：




MIDDLEWARE = [
    # ...
    'myapp.middleware.MyMiddleware',
    # ...
]

创建自定义Django模板标签：
在templatetags目录下创建__init__.py和my_tags.py，然后编写标签：




from django import template
 
register = template.Library()
 
@register.simple_tag
def my_custom_tag():
    return "Hello, World!"

在模板中使用：




{% load my_tags %}
{{ my_custom_tag }}

以上是一些在Django进阶篇可能涉及的主题和示例代码。具体项目会根据实际需求有所不同。

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2024-09-09

所有,java

报错解释：

这个错误表明你的本地计算机上运行的Tomcat服务器无法启动。可能的原因有很多，包括配置错误、端口冲突、缺失的文件或者其他服务器级的问题。

解决方法：

检查Tomcat日志文件：通常位于Tomcat安装目录下的logs文件夹中，查看catalina.out或者其他日志文件，以获取更具体的错误信息。
检查端口冲突：确保Tomcat配置的HTTP端口（默认是8080）没有被其他应用占用。
检查配置文件：检查server.xml等配置文件，确保没有错误的配置项。
检查环境变量：确保JAVA\_HOME环境变量正确指向了JDK安装路径。
检查权限问题：确保当前用户有权限访问和操作Tomcat相关的目录和文件。
重启Tomcat：尝试重启Tomcat服务，有时候简单的重启就能解决问题。
检查防火墙设置：确保防火墙没有阻止Tomcat的运行。
重新安装Tomcat：如果以上步骤都不能解决问题，可以尝试卸载Tomcat后重新安装。

在进行每一步操作后，都应检查Tomcat是否成功启动，以确定问题是否已解决。

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2024-09-09

所有,java

在 IntelliJ IDEA 中将 Tomcat 服务器整合进来，可以通过以下步骤实现：

打开 IntelliJ IDEA，选择 "File" -> "New" -> "Project"，创建一个新的 Java 项目（或者打开一个已有的项目）。
在项目创建或打开后，选择 "File" -> "Project Structure"，进入 "Project Structure" 对话框。
在 "Project Structure" 对话框的左侧菜单中，选择 "Modules"。
在 "Modules" 页签中，选择你的项目模块，点击 "+" -> "Add Framework Support"。
在 "Add Framework Support" 对话框中，找到并勾选 "Web" 选项，这样会添加 Web 应用支持。
配置 Web 应用的根目录和部署描述符 (web.xml) 的位置。
在 "Project Structure" 对话框的左侧菜单中，选择 "Libraries"，并确保所有需要的库都已添加到项目中。
关闭 "Project Structure" 对话框，返回到 IDEA 的主界面。
在 IDEA 的主界面中，选择 "Run" -> "Edit Configurations"，打开 "Run Configurations" 对话框。
在 "Run Configurations" 对话框中，点击 "+" -> "Tomcat Server" -> "Local"。
在 "Tomcat Server" 的配置中，设置 Tomcat 服务器的路径，并指定 "Deployment" 选项卡中的应用部署信息。
配置完成后，可以点击 "Run" 按钮启动 Tomcat 服务器，IDEA 会将应用部署到 Tomcat 容器中并启动服务器。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在 Servlet 中处理 HTTP 请求：




import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import java.io.*;
 
public class HelloWorldServlet extends HttpServlet {
    public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
        throws ServletException, IOException {
            response.setContentType("text/html");
            PrintWriter out = response.getWriter();
            out.println("<html><body><h1>Hello World</h1></body></html>");
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个简单的 Servlet，用于响应 HTTP GET 请求。当配置好 Tomcat 并启动服务器后，可以通过浏览器访问这个 Servlet，它将显示 "Hello World" 消息。

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集成MongoDB：HBase与MongoDB的集成和应用

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2024-09-09

所有,数据库




import org.apache.spark.sql.SparkSession
import com.mongodb.spark.config.ReadConfig
import com.mongodb.spark.rdd.MongoRDD
import org.apache.spark.sql.SaveMode
import org.apache.spark.sql.hbase.HBaseTableCatalog
import org.apache.spark.sql.hbase.HBaseUtils._
 
// 初始化Spark会话
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("MongoDBHBaseIntegration")
  .config("spark.mongodb.input.uri", "mongodb://localhost:27017/database.collection")
  .getOrCreate()
 
// 从MongoDB读取数据
val readConfig = ReadConfig(Map("collection" -> "collection"))
val mongoRDD = MongoRDD.builder()
  .sparkContext(spark.sparkContext)
  .readConfig(readConfig)
  .build()
 
// 将RDD转换为DataFrame
val df = spark.read.json(mongoRDD)
 
// 将DataFrame注册为临时表
df.createOrReplaceTempView("mongo_table")
 
// 将数据写入HBase
val catalog = s"""{
  |  "table":{
  |    "namespace":"hbase_namespace",
  |    "name":"hbase_table",
  |    "tableCoder":"PrimitiveType"
  |  },
  |  "columns":{
  |    "id":{
  |      "qualifier":"id",
  |      "type":"binary"
  |    },
  |    "name":{
  |      "qualifier":"name",
  |      "type":"string"
  |    },
  |    // ... 其他列映射
  |  }
  |}""".stripMargin
 
// 将DataFrame保存到HBase
df.write.mode(SaveMode.Append).options(Map("catalog" -> catalog)).format("org.apache.spark.sql.execution.datasources.hbase").save()

这段代码展示了如何使用Spark SQL从MongoDB读取数据，并将其保存到HBase中。首先，它配置了Spark会话并从MongoDB读取数据。接着，它将数据转换为DataFrame，并创建一个HBase的catalog配置，最后使用DataFrame的save方法将数据保存到HBase中。这个过程是整合MongoDB和HBase的一个很好的例子。

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PostgreSQL源码安装

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2024-09-09

所有,数据库

PostgreSQL的源代码安装通常涉及以下步骤：

下载PostgreSQL源代码。
解压缩源代码。
配置安装选项。
编译源代码。
安装PostgreSQL。

以下是在Linux系统上安装PostgreSQL源代码的示例步骤：




# 1. 下载PostgreSQL源代码
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v13.3/postgresql-13.3.tar.gz
 
# 2. 解压源代码
tar -zxvf postgresql-13.3.tar.gz
 
# 3. 进入解压后的目录
cd postgresql-13.3
 
# 4. 配置安装选项（使用--prefix指定安装目录）
./configure --prefix=/opt/postgresql
 
# 5. 编译（使用-j选项加速编译，N代表使用的核心数）
make -j$(nproc)
 
# 6. 安装
make install
 
# 7. 创建用户和组
sudo groupadd postgres
sudo useradd -g postgres postgres
 
# 8. 初始化数据库
sudo /opt/postgresql/bin/initdb -D /opt/postgresql/data
 
# 9. 启动PostgreSQL服务
sudo /opt/postgresql/bin/pg_ctl -D /opt/postgresql/data -l logfile start

请确保在执行以上命令时具备相应的权限，并根据实际情况调整PostgreSQL的版本号和安装路径。

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