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pgsql安装和postgis插件安装

2024-09-02

在Linux系统中安装PostgreSQL和PostGIS可以通过以下步骤进行：

更新系统包索引并安装PostgreSQL:




sudo apt update
sudo apt install postgresql postgresql-contrib

确认PostgreSQL服务正在运行:




sudo systemctl status postgresql

添加PostGIS扩展:
首先，登录到PostgreSQL:




sudo -u postgres psql

然后，为每个数据库安装PostGIS扩展（以mydatabase为例）:




CREATE EXTENSION postgis;

如果你想为所有新创建的数据库自动安装PostGIS，你可以创建一个PostGIS模板数据库，并在postgresql.conf中设置template_database。

退出PostgreSQL:

\q

安装PostGIS:




sudo apt install postgis postgresql-13-postgis-3

注意：上面的命令假设你使用的是与PostgreSQL 13兼容的PostGIS版本。如果你使用的是其他版本的PostgreSQL，请确保安装与之兼容的PostGIS版本。

以上步骤适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。对于基于RPM的系统，如CentOS，步骤可能略有不同。

2024-09-02

所有,java

由于问题描述中提到的信息较为复杂且不具体，因此我将提供一个简化版的示例，展示如何使用Spring Cloud和Spring Boot创建一个简单的商城服务。




// 假设我们有一个简单的商品服务
 
// 引入依赖（示例，需要根据实际情况添加版本信息）
dependencies {
    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-web'
    implementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-netflix-eureka-client'
}
 
// 实体类
@Entity
public class Product {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    private BigDecimal price;
    // 省略getter和setter
}
 
// 仓库接口
public interface ProductRepository extends JpaRepository<Product, Long> {
}
 
// 服务层
@Service
public class ProductService {
    @Autowired
    private ProductRepository productRepository;
 
    public List<Product> getAllProducts() {
        return productRepository.findAll();
    }
}
 
// 控制器
@RestController
@RequestMapping("/api/products")
public class ProductController {
    @Autowired
    private ProductService productService;
 
    @GetMapping
    public ResponseEntity<List<Product>> getAllProducts() {
        List<Product> products = productService.getAllProducts();
        return ResponseEntity.ok(products);
    }
}
 
// 启动类
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class ProductServiceApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProductServiceApplication.class, args);
    }
}
 
// 配置文件 application.properties
spring.application.name=product-service
server.port=8080
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

这个简单的例子展示了如何创建一个RESTful API来获取商品列表，如何使用Spring Data JPA与数据库交互，以及如何将服务注册到Eureka服务中心。这个例子假设你已经有了Eureka服务注册中心和数据库。

请注意，这个代码示例没有包含详细的配置和安全措施，仅用于展示如何创建一个简单的服务。在实际应用中，你需要添加更多的配置，比如安全设置、负载均衡、断路器等，还需要考虑服务的扩展和高可用性。

ORA-01078和LRM-00109报错处理

2024-09-02

报错ORA-01078通常表示"无效的触点地址"，这个错误通常与Oracle试图连接到一个数据库时指定的服务名有关。

解决方法：

检查tnsnames.ora文件中的服务名是否正确。确保服务名与数据库的实际服务名相匹配。
如果你正在使用Easy Connect字符串（例如，使用主机名和端口），确保连接字符串是正确的。
确认监听器配置是否正确，并且监听器服务已经启动。
如果服务名包含特殊字符或者是动态注册的，请确保没有输入错误，并且数据库实例已经正确注册到监听器。

报错LRM-00109通常表示"无效的登录密码"，这个错误与用户尝试使用错误的密码登录数据库有关。

解决方法：

确认你输入的用户名和密码是正确的。
如果你的密码包含特殊字符，请确保正确地输入它们。
如果你忘记了密码，请联系数据库管理员重置密码。
确认数据库账号没有被锁定或者过期。

在处理这些错误时，请确保你有足够的权限访问相关的配置文件和命令，并且在进行任何更改后重启相关服务以使更改生效。

Python爬虫与MongoDB的完美结合

2024-09-02




import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
 
class MongoPipeline(object):
    collection_name = 'scrapy_items'
 
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items_database')
        )
 
    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]
 
    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()
 
    def process_item(self, item, spider):
        self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))
        return item

这段代码定义了一个MongoDB的管道类，它实现了从Scrapy项目的设置中获取MongoDB的URI和数据库名称，在爬虫开始运行时建立与MongoDB的连接，在爬取的每个项目通过process_item方法被插入到指定的集合中。在项目被丢弃时，它不会被插入到数据库中。这个类使用了from_crawler类方法来从Scrapy的配置中初始化，这是一种常见的做法，可以让代码更加简洁和高效。

【Redis五大数据类型常用命令】

2024-09-02

所有,redis

Redis 支持五种数据类型：字符串（String）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）和哈希（Hash）。以下是每种数据类型的常用命令：

字符串（String）




SET key value       # 设置字符串值
GET key            # 获取字符串值
DEL key            # 删除键
EXPIRE key seconds # 设置键的过期时间

列表（List）




RPUSH key value [value ...] # 在列表尾部插入一个或多个值
LPOP key                   # 移除并获取列表第一个元素
LRANGE key start stop      # 获取列表指定范围内的元素

集合（Set）




SADD key member [member ...] # 向集合添加一个或多个成员
SMEMBERS key               # 获取集合中的所有成员
SREM key member [member ...]# 移除集合中的一个或多个成员

有序集合（Sorted Set）




ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...] # 向有序集合添加一个或多个成员
ZRANGE key start stop [WITHSCORES] # 通过索引区间返回有序集合中的成员
ZREM key member [member ...]       # 移除有序集合中的一个或多个成员

哈希（Hash）




HSET key field value # 将哈希表中的字段的值设置为
HGET key field      # 获取存储在哈希表中的字段的值
HDEL key field      # 删除一个或多个哈希表字段
HGETALL key        # 获取在哈希表中指定key的所有字段和值

这些命令涵盖了 Redis 五大数据类型的基本操作。记住，每个命令都有其特定的使用场景，需要根据实际需求灵活应用。

Django实现热加载原理（从源码开始分析）

2024-09-02

Django的热重载功能可以在开发过程中自动检测代码的改变并应用这些改变，无需手动重启服务器。这是通过django-watchdog库和python-inotify实现的。

以下是实现热重载的核心源码解析：




# 引入watchdog的监控类
from watchdog.observers import Observer
from watchdog.events import FileSystemEventHandler
 
# 引入Django相关的模块
from django.core.management import call_command
from django.utils.autoreload import code_changed, restart_with_reloader
 
class DjangoWatchdogHandler(FileSystemEventHandler):
    def on_any_event(self, event):
        if event.src_path.endswith(('.py', '.yml', '.yaml', '.json')):
            if code_changed():
                print(f"Code changed, reloading...")
                restart_with_reloader()
 
if __name__ == "__main__":
    # 启动监控器
    observer = Observer()
    observer.schedule(DjangoWatchdogHandler(), path='./', recursive=True)
    observer.start()
    try:
        while True:
            # 在这里可以运行你的Django应用
            call_command('runserver', 'localhost:8000')
    except KeyboardInterrupt:
        observer.stop()
    observer.join()

这段代码创建了一个监控器，它会监控指定路径下的文件改动事件。如果文件改动是Python相关的扩展名，并且代码有变动，就会调用restart_with_reloader函数重启Django应用。这个过程是通过watchdog库和其他Django内部工具实现的。

标题：深入理解Redis：高性能键值存储系统的实践与优化

2024-09-02

所有,redis




#include <stdio.h>
#include <stdlib.com>
#include <string.h>
 
// 假设的Redis键值对结构体
typedef struct {
    char *key;
    char *value;
} RedisKeyValuePair;
 
// 假设的Redis数据库结构体
typedef struct {
    RedisKeyValuePair *pairs;
    int size;
    int capacity;
} RedisDatabase;
 
// 初始化Redis数据库
void init_database(RedisDatabase *db) {
    db->pairs = NULL;
    db->size = 0;
    db->capacity = 0;
}
 
// 向Redis数据库添加键值对
void add_key_value_pair(RedisDatabase *db, char *key, char *value) {
    // 假设的扩容逻辑
    if (db->size == db->capacity) {
        int new_capacity = (db->capacity == 0) ? 10 : db->capacity * 2;
        RedisKeyValuePair *new_pairs = realloc(db->pairs, new_capacity * sizeof(RedisKeyValuePair));
        if (new_pairs == NULL) {
            // 内存分配失败的处理逻辑
            printf("Error: Failed to allocate memory for Redis database.\n");
            exit(EXIT_FAILURE);
        }
        db->pairs = new_pairs;
        db->capacity = new_capacity;
    }
 
    // 添加键值对
    RedisKeyValuePair *kv = &db->pairs[db->size];
    kv->key = strdup(key);
    kv->value = strdup(value);
    db->size++;
}
 
// 查询Redis数据库中的键值对
char *lookup_key_value(RedisDatabase *db, char *key) {
    for (int i = 0; i < db->size; i++) {
        if (strcmp(db->pairs[i].key, key) == 0) {
            return db->pairs[i].value;
        }
    }
    return NULL;
}
 
// 清理Redis数据库占用的资源
void cleanup_database(RedisDatabase *db) {
    for (int i = 0; i < db->size; i++) {
        free(db->pairs[i].key);
        free(db->pairs[i].value);
    }
    free(db->pairs);
    db->pairs = NULL;
    db->size = 0;
    db->capacity = 0;
}
 
// 示例用法
int main() {
    RedisDatabase db;
    init_database(&db);
 
    add_key_value_pair(&db, "name", "Redis");
    add_key_value_pair(&db, "version", "6.2.6");
 
    char *value = lookup_key_value(&db, "name");
    if (value) {
        printf("Key 'name' found with value: %s\n", value);
    } else {
        printf("Key 'name' not found.\n");
    }
 
    cleanup_database(&db);
    return 0;
}

这个示例代码展示了如何实现一个简单的Redis键值存储系统。它包括初始化数据库、添加键值对、查询键值对以及清理数据库资源的函数。虽然这不是真正的Redis实现，但它演示了基本的数据结构和操作，对于理解Redis的工作原理有很好的教育意义。

PostgreSql SQL 入门

2024-09-02

PostgreSQL是一个强大的开源数据库系统，以下是一些基本的SQL命令，用于开始使用PostgreSQL：

创建数据库：




CREATE DATABASE mydatabase;

切换到新创建的数据库：




\c mydatabase

创建表：




CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

插入数据：




INSERT INTO users (username, email) VALUES ('admin', 'admin@example.com');

查询数据：




SELECT * FROM users;

更新数据：




UPDATE users SET username='administrator' WHERE id=1;

删除数据：




DELETE FROM users WHERE id=1;

删除表和数据库：




DROP TABLE users;
DROP DATABASE mydatabase;

这些基本命令涵盖了数据库的创建、表的创建和管理、数据的增删改查操作。在实际应用中，还会涉及到更复杂的查询、事务管理、索引优化等内容。

2024-09-02

报错“无效的列类型: 1111”通常表示MyBatis Plus在尝试与Oracle数据库通信时遇到了一个不支持或未知的列类型。这个错误可能是由于以下几个原因造成的：

数据库字段类型不被Oracle支持或者未定义正确。
MyBatis Plus与Oracle JDBC驱动之间存在兼容性问题。
实体类字段与数据库字段类型不匹配。

解决方法：

检查Oracle数据库中相关列的数据类型，确保它们是Oracle支持的类型。
确保你使用的MyBatis Plus版本与Oracle JDBC驱动版本兼容。
检查你的实体类字段是否正确映射到数据库列，确保字段类型与数据库列类型匹配。
如果是自定义类型，确保有相应的类型处理器TypeHandler。
查看MyBatis Plus的配置文件，确认是否有需要调整的配置项。

如果以上步骤无法解决问题，可以考虑查看详细的堆栈跟踪信息，寻找更具体的错误原因，并根据具体情况进行调整。