2024-09-01



CREATE OR REPLACE PROCEDURE update_emp_salary(p_emp_id IN EMPLOYEES.EMPLOYEE_ID%TYPE, p_new_salary IN EMPLOYEES.SALARY%TYPE) AS
BEGIN
  MERGE INTO EMPLOYEES E
  USING (SELECT p_emp_id AS emp_id, p_new_salary AS new_salary FROM DUAL) N
  ON (E.EMPLOYEE_ID = N.emp_id)
  WHEN MATCHED THEN
    UPDATE SET E.SALARY = N.new_salary
  WHEN NOT MATCHED THEN
    INSERT (EMPLOYEE_ID, SALARY) VALUES (N.emp_id, N.new_salary);
  COMMIT;
EXCEPTION
  WHEN OTHERS THEN
    ROLLBACK;
    RAISE;
END update_emp_salary;

这段代码首先创建或替换一个名为update_emp_salary的存储过程,它接受两个参数:p_emp_id(员工ID)和p_new_salary(新的薪水)。然后使用MERGE INTO语句来更新EMPLOYEES表中的员工薪水信息。如果员工ID在EMPLOYEES表中存在,则更新其薪水;如果不存在,则插入新的记录。如果操作过程中出现异常,例如冲突,它会回滚并重新抛出异常。

2024-09-01

错误解释:

ORA-01034错误表示Oracle实例没有启动或者没有准备好接受连接。这个错误通常发生在尝试连接到数据库时,但Oracle服务没有运行或者数据库实例没有打开。

解决方法:

  1. 检查Oracle服务是否正在运行。在Linux系统中,可以使用以下命令来检查Oracle服务的状态:



ps -ef | grep ora_ | grep -v grep

如果服务没有运行,你需要启动Oracle服务。

  1. 如果服务正在运行,但你仍然遇到ORA-01034错误,尝试手动启动数据库实例。可以使用Oracle提供的sqlplus工具来启动实例:



sqlplus / as sysdba

然后,在SQL*Plus提示符下,输入:




startup

这将尝试启动数据库实例。

  1. 如果数据库实例启动后仍然遇到问题,检查Oracle的监听器是否正在运行,并且配置正确。可以使用以下命令来检查监听器状态:



lsnrctl status

如果监听器没有运行,使用以下命令启动它:




lsnrctl start
  1. 如果上述步骤都不能解决问题,检查Oracle的alert log(警告日志)和trace files(跟踪文件)来获取更多错误信息,这些文件通常可以在$ORACLE_HOME/diag/rdbms/<dbname>/<db_unique_name>/trace目录下找到。
  2. 如果问题依然存在,可能需要考虑重启Oracle服务或者重启整个Linux系统。

请确保在执行任何操作前备份相关配置文件和数据文件,并且在重要生产环境中操作时始终要小心谨慎。如果不熟悉Oracle的管理和故障排除,建议联系专业的数据库管理员或者查看Oracle的官方文档。

2024-09-01



-- 以下是在Oracle 19c中创建新的可插拔数据库(PDB)并更改其字符集的示例代码。
 
-- 1. 以SYSDBA身份登录到CDB
CONNECT sys AS SYSDBA@YOUR_CDB_NAME USING YOUR_PASSWORD;
 
-- 2. 创建新的PDB,命名为YOUR_NEW_PDB,使用默认的RESTRICT模式,并指定PDB的种子数据文件路径。
CREATE PLUGGABLE DATABASE YOUR_NEW_PDB ADMIN USER YOUR_PDB_ADMIN IDENTIFIED BY YOUR_PASSWORD
    FILE_NAME_CONVERT = ('YOUR_ORIGINAL_PATH', 'YOUR_NEW_PATH')
    PATH_PREFIX = 'YOUR_PATH_PREFIX/'
    STORAGE (MAXSIZE 2G)
    DEFAULT TABLESPACE users
    DATAFILE 'YOUR_DATAFILE_PATH' SIZE 500M AUTOEXTEND ON;
 
-- 3. 打开新创建的PDB
ALTER PLUGGABLE DATABASE YOUR_NEW_PDB OPEN;
 
-- 4. 切换到新PDB
ALTER SESSION SET CONTAINER=YOUR_NEW_PDB;
 
-- 5. 更改PDB的字符集为所需的字符集,例如更改为AL32UTF8
ALTER DATABASE CHARACTER SET AL32UTF8;
 
-- 注意:在执行字符集更改之前,请确保已备份PDB,并且没有任何数据库对象使用不支持的字符集。
-- 更改字符集可能会导致数据损坏或丢失,因此操作需谨慎。
 
-- 6. 确认字符集已更改
SELECT PARAMETER, VALUE FROM NLS_DATABASE_PARAMETERS WHERE PARAMETER = 'NLS_CHARACTERSET';
 
-- 7. 关闭PDB
ALTER SESSION SET CONTAINER=CDB$ROOT;
ALTER PLUGGABLE DATABASE YOUR_NEW_PDB CLOSE IMMEDIATE;
 
-- 注意:在执行这些操作之前,请确保您具有适当的权限,并已经根据您的环境替换了代码中的占位符(如YOUR_CDB_NAME, YOUR_PASSWORD, YOUR_NEW_PDB等)。

这段代码展示了如何在Oracle 19c中创建新的PDB并更改其字符集。它首先以SYSDBA身份登录到CDB,然后创建新的PDB,并为其指定管理员用户和数据文件路径。接下来,打开PDB,更改其字符集,并确认更改。最后,关闭PDB并提供注意事项,以确保操作的安全性和适当性。

2024-09-01

CompletableFuture 与 OpenFeign 一起使用时可能遇到的问题通常与线程上下文和异步处理有关。以下是一些常见问题及其解决方案:

  1. 线程上下文丢失: 如果你在 CompletableFuture 中使用 OpenFeign 客户端,并且期望有请求作用域的功能(例如,传播 span 和请求头),你可能会遇到作用域丢失的问题。

    解决方案: 确保在 CompletableFuture 中传递和恢复上下文。可以使用 SpringCapableExecutor 来保证线程池中的线程具备相同的上下文。

  2. 异常处理: 如果 OpenFeign 调用抛出异常,CompletableFuture 可能不会正确处理这些异常。

    解决方案: 在 CompletableFuture 的回调中添加异常处理逻辑,例如使用 exceptionally 方法。

  3. 超时问题: 如果 OpenFeign 调用超时,CompletableFuture 可能会导致超时不被正确处理。

    解决方案: 配置适当的超时时间,并在 CompletableFuture 中处理超时情况。

  4. 线程资源管理: 如果不当使用 CompletableFuture,可能会导致线程资源耗尽。

    解决方案: 使用有界队列和合适的线程池大小来管理资源。

以下是一个简单的示例代码,展示如何在使用 OpenFeign 时正确处理 CompletableFuture:




import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor;
import org.springframework.scheduling.concurrent.SpringConcurrentTaskExecutor;
 
@FeignClient(name = "example-service")
public interface ExampleClient {
    @GetMapping("/data")
    String getData();
}
 
// 使用 OpenFeign 客户端的示例
public class ExampleService {
    private final ExampleClient client;
    private final ThreadPoolTaskExecutor executor;
 
    public ExampleService(ExampleClient client, ThreadPoolTaskExecutor executor) {
        this.client = client;
        this.executor = executor;
    }
 
    public void fetchData() {
        executor.execute(() -> {
            CompletableFuture<String> future = CompletableFuture.supplyAsync(() -> client.getData(), executor);
            future.thenAccept(data -> {
                // 处理响应
            }).exceptionally(ex -> {
                // 异常处理
                return null;
            });
        });
    }
}

在这个示例中,我们创建了一个 ExampleClient 接口,用于定义 OpenFeign 接口。然后在 ExampleService 类中,我们使用 ThreadPoolTaskExecutor 来执行异步任务,并且在这些任务中,我们使用 CompletableFuture 来处理 OpenFeign 的异步调用。通过这种方式,我们确保了线程上下文的传递和异常的适当处理。

2024-09-01



# 导入Django模块
import django
from django.core.management import call_command
 
# 初始化Django项目
def initialize_django(settings_module):
    django.setup()
    call_command('migrate', 'blog', '0001_initial', '--no-input')
 
# 创建博客文章
def create_blog_entry(title, content, author):
    from blog.models import Post
    Post.objects.create(title=title, content=content, author=author)
 
# 示例:使用函数
if __name__ == '__main__':
    # 初始化Django项目
    initialize_django('myproject.settings')
 
    # 创建一个新用户
    from django.contrib.auth.models import User
    user = User.objects.create_user('john', 'lennon@thebeatles.com', 'johnpassword')
 
    # 创建博客文章
    create_blog_entry('Hello World', 'This is my first post.', user)

这个代码示例展示了如何在Python脚本中初始化Django项目,创建一个新用户,并为这个用户创建一个新的博客文章。这个过程是在没有使用Django shell的情况下完成的,适用于需要在部署脚本中自动执行这些操作的场景。

2024-09-01

在Spring Boot项目中访问图片,可以通过以下四种方法实现:

  1. 使用Spring MVC的ResourceHandler
  2. 使用Spring Boot的内置Tomcat或Jetty服务器
  3. 使用第三方库如Apache Commons IO
  4. 使用Servlet

以下是每种方法的示例代码:

  1. 使用Spring MVC的ResourceHandler:



@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {
 
    @Override
    public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry) {
        registry.addResourceHandler("/images/**")
                .addResourceLocations("file:/path/to/your/images/");
    }
}

访问方式: http://localhost:8080/images/your_image.jpg

  1. 使用Spring Boot的内置Tomcat或Jetty服务器:

将图片放在src/main/resources/static/images目录下,Spring Boot会自动将其作为静态资源目录对外提供。

访问方式: http://localhost:8080/images/your_image.jpg

  1. 使用Apache Commons IO库:



@RestController
public class ImageController {
 
    @GetMapping("/image")
    public ResponseEntity<Resource> getImage(HttpServletRequest request) throws IOException {
        String imagePath = "/path/to/your/images/your_image.jpg";
        File file = new File(imagePath);
        HttpHeaders header = new HttpHeaders();
        header.setContentType(MediaType.IMAGE_JPEG);
        return new ResponseEntity<>(new FileSystemResource(file), header, HttpStatus.OK);
    }
}

访问方式: http://localhost:8080/image

  1. 使用Servlet:



@WebServlet("/image")
public class ImageServlet extends HttpServlet {
 
    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
        String imagePath = "/path/to/your/images/your_image.jpg";
        File file = new File(imagePath);
        response.setContentType("image/jpeg");
        Files.copy(file.toPath(), response.getOutputStream());
    }
}

访问方式: http://localhost:8080/image

以上代码中的/path/to/your/images/需要替换为你的实际图片存储路径。

2024-09-01

PostgreSQL是一个强大的开源数据库系统,提供了诸如复杂查询、外键、触发器、视图、事务完整性等高级功能。

以下是一个简单的Python代码示例,展示了如何使用psycopg2库连接和查询PostgreSQL数据库:

首先,安装psycopg2库(如果尚未安装):




pip install psycopg2

然后,使用以下Python代码连接并查询PostgreSQL数据库:




import psycopg2
 
# 配置数据库连接参数
db_config = {
    "dbname": "your_dbname",
    "user": "your_username",
    "password": "your_password",
    "host": "your_host",
    "port": "5432"
}
 
# 连接数据库
conn = psycopg2.connect(**db_config)
 
# 创建一个游标对象
cur = conn.cursor()
 
# 编写SQL查询
sql = "SELECT * FROM your_table LIMIT 5;"
 
# 执行SQL查询
cur.execute(sql)
 
# 获取查询结果
rows = cur.fetchall()
 
# 遍历并打印结果
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭游标和连接
cur.close()
conn.close()

在这个例子中,你需要替换your_dbname, your_username, your_password, your_hostyour_table为你的实际数据库名称、用户、密码、主机和表名。这段代码展示了如何连接到PostgreSQL数据库,创建一个游标对象,执行一个查询,获取结果,然后关闭连接。

2024-09-01

在 Kaggle 上白嫖 stable diffusion 模型部署,通常需要以下步骤:

  1. 创建 Kaggle 账号并登录。
  2. 进入 Kaggle 社区,寻找适合的深度学习环境镜像。
  3. 使用这些镜像创建自己的 Kernel。
  4. 在 Kernel 中编写代码来部署和使用 stable diffusion 模型。

由于 Kaggle 不允许直接分享完整的模型文件,你需要上传你的模型权重文件到你的 Kaggle Kernel 环境中。

以下是一个简单的 Python 示例,展示如何在 Kaggle Kernel 中加载和使用 stable diffusion 模型:




# 导入必要的库
from diffusers import StableDiffusionPipeline
 
# 初始化 Stable Diffusion 管道
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(
    "runwayml/stable-diffusion-v1-5",
    revision="fp16",  # 使用 fp16 进行推理,可以加速推理过程
)
 
# 用于生成图像的函数
def generate_image(prompt):
    image = pipe(prompt, guidance_scale=10.0, seed=234, steps=12)
    image.save(f"{prompt}.png")
 
# 使用你的模型生成图像
generate_image("a beautiful landscape")

请注意,这只是一个代码示例,实际部署时可能需要根据你的模型权重文件和 Kaggle 环境的具体要求进行调整。此外,Kaggle 的资源是有限的,大型模型的部署和使用可能会受到计算资源限制。

2024-09-01

在Linux下,Oracle数据库的启动命令通常涉及到使用sqlplus工具和Oracle的启动脚本。以下是一个基本的启动命令序列,假设您已经设置好了Oracle的环境变量,如ORACLE_HOMEORACLE_SID

  1. 启动监听器(如果尚未启动):



$ORACLE_HOME/bin/lsnrctl start
  1. 启动实例(使用sqlplus和启动脚本):



sqlplus / as sysdba

在SQL*Plus提示符下,执行以下命令:




startup

或者,如果您需要以安装模式启动(例如,进行数据库创建),可以使用:




startup nomount

若要查看更多启动选项,可以使用startup help命令。

请注意,这些命令可能需要根据您的特定Oracle安装和配置进行调整。如果您遇到特定的错误,请提供详细信息以便提供更具体的帮助。

2024-09-01

Oracle RAC(Real Application Clusters)是一个由两台或多台计算机组成的服务器集群,它们共享一个或多个共享磁盘。RAC 集群的启动顺序通常涉及以下步骤:

  1. 启动网络和其他基础设施服务(例如存储和交换机)。
  2. 启动集群的每个节点。
  3. 在每个节点上启动CRS(Oracle Clusterware)服务。
  4. 启动数据库。

以下是一个简化的示例启动脚本,用于启动Oracle RAC数据库:




# 在每个节点上执行以下命令来启动CRS服务
$ srvctl start nodeapps -n <节点名称>
 
# 启动集群资源管理器
$ crsctl start resource
 
# 最后,启动数据库
$ sqlplus / as sysdba
SQL> STARTUP

请注意,这些命令和脚本需要在每个RAC节点上单独执行,并且可能需要相应的权限。在实际操作中,你可能需要使用srvctl工具来启动和停止服务,这是Oracle提供的用于管理RAC集群资源的命令行工具。