import org.apache.shardingsphere.infra.config.properties.ConfigurationProperties;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.metadata.MetaDataContexts;
import org.apache.shardingsphere.infra.context.runtime.RuntimeContext;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.DefaultSchema;
import org.apache.shardingsphere.infra.database.type.DatabaseType;
import org.apache.shardingsphere.infra.datanode.DataNode;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.ShardingSphereMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.metadata.model.logic.LogicSchemaMetaData;
import org.apache.shardingsphere.infra.rule.ShardingSphereRule;
import org.apache.shardingsphere.mode.manager.ContextManager;
import org.apache.shardingsphere.mode.metadata.MetaDataContextsBuilder;
import org.apache.shardingsphere.mode.repository.StandalonePersistRepository;
import org.apache.shardingsphere.readwrite.route.engine.ReadwriteSplittingDataSourceRouter;
import org.apache.shardingsphere.readwrite.rule.ReadwriteSplittingRule;
import org.apache.shardingsphere.readwrite.rule.builder.ReadwriteSplittingRuleBuilder;
import javax.sql.DataSource;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collection;
import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Properties;
public class ReadWriteSplitExample {
public static void main(final String[] args) throws SQLException {
// 配置读写分离规则
ReadwriteSplittingRule readwriteSplittingRule = ReadwriteSplittingRuleBuilder.create()
.defaultDataSourceRule(
new DataSourceRule(new MockedDataSource(), new MockedDataSource()), "readwrite-ds")
.build();
// 构建ShardingSphereMetaData
ShardingSphereMetaData metaData = new ShardingSphereMetaData(
"ds",
new HashMap<>(),
new DataNode("ds"),
Collections.emptyList(),
new ReadwriteSplittingRule(readwriteSplittingRule, Collections.emptyMap()),
new ConfigurationProperties(new Properties())
);
// 构建逻辑SchemaMetaData
LogicSchemaMetaData logicSchemaMetaData = new LogicSchemaMetaData(
"logic_db",
Collections.singletonMap("readwrite-ds", metaData),
new ReadwriteSplittingRule(readwriteSplittingRu在Spring Boot项目中连接SQL Server，可以通过JDBC或者Spring Data JPA。以下是两种方式的简要说明和示例代码：
- 使用JDBC模板：
首先，在pom.xml中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId>
<artifactId>mssql-jdbc</artifactId>
<version>8.4.1.jre8</version>
</dependency>然后，在application.properties或application.yml中配置数据源：
spring.datasource.url=jdbc:sqlserver://服务器地址;database=数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
spring.datasource.driver-class-name=com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver接下来，使用JdbcTemplate进行操作：
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;
@Repository
public class CustomRepository {
private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
@Autowired
public CustomRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
}
public void executeQuery(String sql) {
jdbcTemplate.execute(sql);
}
}- 使用Spring Data JPA：
首先，在pom.xml中添加依赖：
<dependency>
<groupId>com.microsoft.sqlserver</groupId>
<artifactId>mssql-jdbc</artifactId>
<version>8.4.1.jre8</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
</dependency>然后，在application.properties或application.yml中配置数据源：
spring.datasource.url=jdbc:sqlserver://服务器地址;database=数据库名
spring.datasource.username=用户名
spring.datasource.password=密码
spring.datasource.driver-class-name=com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true接下来，创建实体和仓库：
import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.Id;
@Entity
public class CustomEntity {
@Id
private Long id;
// 其他字段和方法
}
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
public interface CustomRepository extends JpaRepository<CustomEntity, Long> {
// 自定义查询方法
}使用CustomRepository进行数据库操作。
以上两种方式均可连接SQL Server，具体使用哪一种取决于项目需求和个人喜好。
在SpringBoot项目中，可以使用EasyExcel库来实现Excel文件的导入和导出功能。以下是一个简单的例子，演示如何使用EasyExcel进行Excel文件的导入和导出。
首先，添加EasyExcel的依赖到你的pom.xml文件中：
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>easyexcel</artifactId>
<version>2.2.6</version>
</dependency>导出功能示例代码：
import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ExcelExportExample {
public static void main(String[] args) {
List<Data> dataList = new ArrayList<>();
dataList.add(new Data(1, "Name1"));
dataList.add(new Data(2, "Name2"));
String fileName = "example.xlsx";
EasyExcel.write(fileName, Data.class).sheet("Sheet1").doWrite(dataList);
}
public static class Data {
private int id;
private String name;
// 必须有个无参构造函数
public Data() {
}
public Data(int id, String name) {
this.id = id;
this.name = name;
}
// 省略getter和setter方法...
}
}导入功能示例代码：
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
public class ExcelImportExample {
public static void main(String[] args) {
String fileName = "example.xlsx";
EasyExcel.read(fileName, Data.class, new DataListener()).sheet().doRead();
}
public static class DataListener extends AnalysisEventListener<Data> {
@Override
public void invoke(Data data, AnalysisContext context) {
System.out.println("导入数据：" + data);
}
@Override
public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
// 所有数据解析完成后做的事情
}
}
public static class Data {
private int id;
private String name;
// 省略getter和setter方法...
}
}在实际的SpringBoot应用中，你可能需要将导入导出功能封装成服务，并通过控制器（Controller）提供接口供前端调用。这里仅展示了E
在 Element UI 的 el-table 组件中，要实现固定表头，你需要使用 height 属性来设置表格的高度，并且将 max-height 设置为一个较大的值（或者不设置，因为默认是无限制的）。此外，你还需要设置 fixed 属性在 el-table-column 上，以使得某个列（或多个列）固定。
下面是一个简单的例子，展示了如何固定表头和列：
<template>
<el-table :data="tableData" height="200" border style="width: 100%">
<el-table-column fixed prop="date" label="日期" width="150"></el-table-column>
<el-table-column prop="name" label="姓名" width="120"></el-table-column>
<el-table-column prop="province" label="省份" width="120"></el-table-column>
<el-table-column prop="city" label="市区" width="120"></el-table-column>
<el-table-column prop="address" label="地址" width="300"></el-table-column>
<el-table-column prop="zip" label="邮编" width="120"></el-table-column>
</el-table>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
tableData: [
// ... 填充数据
]
}
}
}
</script>在这个例子中，表格的高度被设置为200px，这将导致垂直滚动条的出现，从而固定表头。注意，固定列 fixed 属性仅在表格有 height 属性时才会生效。
以下是一个简化的示例，展示了如何使用Jenkins和Docker来实现Spring Boot项目的可持续部署。
- 安装并配置Jenkins和Docker。
- 在Jenkins中安装必要的插件，如
Docker Plugin和Git Plugin。 - 创建一个Jenkins任务，并配置源码管理，如Git。
在构建环节，配置以下步骤：
- 使用Dockerfile构建Docker镜像
- 使用Docker运行镜像启动容器
以下是Jenkins任务的一个简单的Jenkinsfile示例：
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
echo 'Building the project ...'
sh 'mvn clean package'
}
}
stage('Test') {
steps {
echo 'Testing the project ...'
sh 'mvn test'
}
}
stage('Build Docker Image') {
steps {
echo 'Building Docker image ...'
sh 'docker build -t my-spring-boot-app .'
}
}
stage('Deploy') {
steps {
echo 'Deploying to Docker container ...'
sh 'docker run -d -p 8080:8080 --name my-spring-boot-app my-spring-boot-app'
}
}
}
}这个Jenkinsfile定义了一个简单的CI/CD流水线，包括构建、测试、构建Docker镜像和部署到Docker容器的过程。每次代码提交后，Jenkins会自动执行这个流程。
请注意，这个示例假设你已经有了一个Spring Boot项目，并且配置了Dockerfile来构建镜像。此外，确保Jenkins有权限执行Docker命令，并且Docker守护进程正在运行。
-- 创建用户
CREATE USER username IDENTIFIED BY password;
-- 给用户授权
GRANT CONNECT, RESOURCE TO username;
-- 创建表空间
CREATE TABLESPACE tablespace_name
DATAFILE 'datafile_path' SIZE 100M
AUTOEXTEND ON NEXT 10M MAXSIZE 500M;
-- 创建用户并指定表空间
CREATE USER username IDENTIFIED BY password
DEFAULT TABLESPACE tablespace_name
TEMPORARY TABLESPACE temp;
-- 给用户授权
GRANT CONNECT, RESOURCE TO username;
ALTER USER username QUOTA UNLIMITED ON tablespace_name;
-- 创建序列
CREATE SEQUENCE sequence_name
START WITH 1
INCREMENT BY 1
NOMAXVALUE;
-- 创建视图
CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2
FROM table1
WHERE condition;
-- 创建索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(column1);
-- 插入数据
INSERT INTO table_name(column1, column2) VALUES(value1, value2);
-- 更新数据
UPDATE table_name SET column1 = value1 WHERE condition;
-- 删除数据
DELETE FROM table_name WHERE condition;
-- 查询数据
SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;
-- 创建存储过程
CREATE OR REPLACE PROCEDURE procedure_name
IS
BEGIN
-- PL/SQL 代码
END procedure_name;
-- 创建函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION function_name
RETURN return_datatype
IS
BEGIN
-- PL/SQL 代码
RETURN result;
END function_name;
-- 创建触发器
CREATE OR REPLACE TRIGGER trigger_name
BEFORE INSERT ON table_name FOR EACH ROW
BEGIN
-- PL/SQL 代码
END trigger_name;这个例子提供了创建用户、授权、表空间、序列、视图、索引、插入、更新、删除以及查询数据的基本SQL命令，并包括了存储过程、函数以及触发器的基本结构。这些是数据库管理和开发过程中常用的操作。
在Django中使用makemigrations命令来为模型的改变生成迁移文件时，如果你使用的是PostgreSQL数据库，你可能会遇到特定的错误。这里提供一些常见的错误及其解决方案：
数据库连接错误：
如果Django无法连接到PostgreSQL数据库，你可能会看到一个连接错误。确保你的
DATABASES设置在settings.py中正确无误，包括主机名、端口、数据库名、用户和密码。缺少依赖：
确保你已经安装了
psycopg2或psycopg2-binary包，这是PostgreSQL数据库的Python驱动程序。编码问题：
确保PostgreSQL数据库支持的编码与你的Django项目设置相匹配。通常，Django默认使用UTF-8编码。
语法错误：
如果你看到一个SQL语法错误，请检查生成的迁移文件以确保它与PostgreSQL的语法规则相匹配。
表名或字段名大小写问题：
PostgreSQL区分大小写，如果你的模型中有全小写的表名或字段名，PostgreSQL会尝试创建一个双引号包围的大小写敏感的名称，这可能会导致错误。确保你的模型字段使用的是正确的大小写，或者在
db_column参数中指定正确的列名。
如果你遇到了特定的错误信息，请提供详细的错误内容，以便给出更具体的解决方案。
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class RedisService {
@Autowired
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
public void setKey(String key, String value) {
stringRedisTemplate.opsForValue().set(key, value);
}
public String getKey(String key) {
return stringRedisTemplate.opsForValue().get(key);
}
public void deleteKey(String key) {
stringRedisTemplate.delete(key);
}
public Long getExpire(String key) {
return stringRedisTemplate.getExpire(key);
}
public void setExpire(String key, long timeout) {
stringRedisTemplate.expire(key, timeout, TimeUnit.SECONDS);
}
}这个代码示例展示了如何在Spring Boot应用中使用StringRedisTemplate来操作Redis。这个服务类提供了设置、获取、删除键值对的方法，以及获取剩余过期时间和设置过期时间的方法。这些操作对于模拟秒杀场景中的商品库存管理非常有用。
报错问题解释：
这个问题通常是由于时区设置不正确导致的。Ubuntu服务器上的Java服务或Tomcat服务可能没有配置正确的时区，导致生成的日志时间与实际时间不符。
解决方法：
确认服务器的时区设置是否正确。可以使用以下命令查看当前时区：
timedatectl如果时区设置不正确，可以使用以下命令更改时区。例如，如果你想要设置为北京时间，可以使用：
sudo timedatectl set-timezone Asia/Shanghai- 更改时区后，重启Java服务或Tomcat服务，以确保它们使用新的时区设置。
如果你只是想要调整Java或Tomcat的日志输出时间，可以在Java应用程序中设置
user.timezone属性。例如，在Java程序中可以添加以下参数：-Duser.timezone=Asia/Shanghai- 对于Tomcat，可以在其启动脚本中设置JVM的时区参数。编辑
catalina.sh或setenv.sh（如果存在），添加时区设置。 - 确保系统的时间同步也是正确的，可以使用NTP服务来自动同步。
- 重启服务后，检查日志文件时间是否正确。
请根据实际情况选择适合的方法进行调整。
Oracle 和 PostgreSQL 是两个流行的关系型数据库管理系统。以下是它们的一些主要区别：
- 授权方式：Oracle 是商业软件，需要购买授权；PostgreSQL 是开源软件，可以免费使用。
- 兼容性：Oracle 兼容各种 SQL 标准，而 PostgreSQL 遵循 SQL 标准。
- 成本：Oracle 是收费的，需要购买许可证；PostgreSQL 是开源免费的。
- 平台支持：Oracle 支持大多数平台；PostgreSQL 支持大多数平台，但 Oracle 可能在某些特定环境下表现更好。
- 扩展性和可靠性：Oracle 有更多的高级特性，如 RAC（Real Application Clusters）和 Data Guard，而 PostgreSQL 有更多的扩展特性和更高的可靠性。
- 性能：在 OLTP 和 OLAP 场景下，Oracle 和 PostgreSQL 都表现优秀，但 Oracle 可能在处理复杂查询和事务时有所优势。
- 社区支持：Oracle 有一个庞大的用户社区和商业支持；PostgreSQL 也有一个活跃的社区。
- 版本更新：Oracle 通常会更快地发布新版本；PostgreSQL 更新频率和发布时间表不如 Oracle。
以下是一个简单的 SQL 查询例子，展示了在两个数据库中创建表和插入数据的操作：
Oracle:
CREATE TABLE employees (
id NUMBER PRIMARY KEY,
name VARCHAR2(50),
salary NUMBER
);
INSERT INTO employees (id, name, salary) VALUES (1, 'John Doe', 50000);PostgreSQL:
CREATE TABLE employees (
id SERIAL PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50),
salary NUMERIC
);
INSERT INTO employees (id, name, salary) VALUES (1, 'John Doe', 50000);在这个例子中，两个数据库系统的语法略有不同。例如，Oracle 使用 NUMBER 和 VARCHAR2 类型，而 PostgreSQL 使用 SERIAL 作为主键类型（它在 PostgreSQL 中等同于 Oracle 的 NUMBER 类型），VARCHAR 类型和 NUMERIC 类型。