2024-09-05

在Linux和Windows上安装QSQLite3的步骤大体相同,但可能会有些差异,因为某些依赖可能会有不同。以下是在Linux和Windows上安装QSQLite3的概要步骤:

Linux (以Ubuntu为例)

  1. 确保你的系统已经安装了Qt和Qt SQL模块。
  2. 安装SQLite3开发库:

    
    
    
    sudo apt-get install libsqlite3-dev
  3. 使用Qt Creator创建一个使用QSQLite3的项目,并确保在.pro文件中添加了如下行:

    
    
    
    QT += sql

Windows

  1. 确保你的系统已经安装了Qt和Qt SQL模块。
  2. 下载并安装SQLite3:

  3. 设置环境变量:

    • 将SQLite3的bin目录添加到系统的PATH环境变量中。
  4. 在Qt Creator中创建一个使用QSQLite3的项目,并确保在.pro文件中添加了如下行:

    
    
    
    QT += sql
  5. 如果你使用的是Qt的预编译二进制版本,可能需要确保SQLite的DLL文件在程序运行时可用。

注意:确保Qt的安装支持SQL模块,如果是自定义安装,你需要在安装Qt时选择SQL模块。

以上步骤是在保证你已经正确安装Qt环境的前提下进行的。如果你是从源代码编译Qt,你可能需要确保在编译Qt时包含SQLite驱动。如果你在编译过程中遇到问题,请检查编译日志,确认是否缺少必要的依赖或配置选项。

2024-09-05



-- 创建一个范围分区的表
CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
) PARTITION BY RANGE (logdate);
 
-- 为每个月创建一个分区
CREATE TABLE measurement_y2020m01 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-01-01') TO ('2020-02-01');
 
CREATE TABLE measurement_y2020m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-02-01') TO ('2020-03-01');
 
-- 以此类推,为每个月创建一个分区直到2020年12月
 
-- 插入数据时,PostgreSQL会自动将数据插入到正确的分区中
INSERT INTO measurement (city_id, logdate, peaktemp, unitsales) VALUES
(1, '2020-01-15', 23, 100),
(2, '2020-01-16', 25, 150);
 
-- 查询分区中的数据
SELECT * FROM measurement_y2020m01;

这个例子展示了如何在PostgreSQL中创建一个范围分区的表,并为每个月创建分区。这种方法可以帮助管理大量的数据,并且可以快速地查询和维护数据。通过自动将数据插入到正确的分区,PostgreSQL提供了一种简单而有效的数据组织方式。

2024-09-05



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisTemplate<String, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
 
        // 使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化redis的key值
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 序列化hash key
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        // 序列化hash value
        template.setValueSerializer(new StringRedisSerializer());
        // 序列化hash value
        template.setHashValueSerializer(new StringRedisSerializer());
 
        template.afterPropertiesSet();
        return template;
    }
}

这段代码展示了如何在Spring Boot项目中配置RedisTemplate以便使用RedisConnectionFactory来创建Redis连接,并且使用StringRedisSerializer来序列化和反序列化Redis的key和value。这是一个常见的需求,对于开发者来说,这样的配置能够保证与Redis交互的数据是可读的字符串。

2024-09-05

在 Laravel 中,dd 是一个辅助函数,用于打印变量并终止脚本运行。dda 不是 Laravel 内置的函数,所以你可能想要创建一个新的函数 dda 来实现类似 dd 的功能,但是在打印信息后继续执行脚本。

你可以通过创建一个全局辅助函数来实现这一点。在 Laravel 项目中的任何文件里,你可以这样做:




// 在任何你希望的文件中,比如 app.php 或 helper.php
if (!function_exists('dda')) {
    function dda($var, $label = null)
    {
        if ($label) {
            echo $label . ': ';
        }
        \Symfony\Component\VarDumper\VarDumper::dump($var);
        if (PHP_SAPI !== 'cli') {
            echo '<pre>';
        }
    }
}

这个 dda 函数会执行与 dd 相同的操作,即打印变量,但在打印后不会终止脚本。它也尝试模仿 dd 的输出格式,但不会在 CLI 环境中添加 <pre> 标签。

使用 dda 的例子:




$array = [1, 2, 3, 4];
dda($array); // 打印 $array 并继续执行脚本

请注意,这个函数只是一个示例,你可以根据自己的需求来调整它。例如,你可以添加更多的参数,或者改变输出的样式。

2024-09-05

在Node.js中操作MongoDB,你需要使用mongodb官方驱动。以下是一个简单的例子,展示如何连接到MongoDB数据库,并执行基本的增删查改操作。

首先,确保你已经安装了mongodb驱动。如果没有安装,可以使用npm安装它:




npm install mongodb

然后,你可以使用以下代码操作MongoDB:




const { MongoClient } = require('mongodb');
 
// MongoDB 连接 URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
// 用于连接的异步函数
async function run() {
  try {
    // 连接到 MongoDB 服务器
    await client.connect();
    console.log('Connected successfully to server');
 
    // 连接到数据库
    const db = client.db('mydatabase');
 
    // 连接到集合
    const collection = db.collection('mycollection');
 
    // 插入文档
    const insertResult = await collection.insertOne({ a: 1 });
    console.log('Insert document:', insertResult);
 
    // 查询文档
    const query = { a: 1 };
    const docs = await collection.find(query).toArray();
    console.log('Found documents:', docs);
 
    // 更新文档
    const updateResult = await collection.updateOne(
      { a: 1 },
      { $set: { b: 2 } }
    );
    console.log('Updated document:', updateResult);
 
    // 删除文档
    const deleteResult = await collection.deleteOne({ a: 1 });
    console.log('Deleted document:', deleteResult);
 
  } finally {
    // 确保在结束程序前关闭数据库连接
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

在这个例子中,我们创建了一个异步函数run来连接数据库,执行插入、查询、更新和删除操作,并在最后关闭连接。确保你的MongoDB服务正在运行,并且替换url、数据库名称mydatabase和集合名称mycollection为你自己的值。

2024-09-05

在Spring Boot项目中,选择使用过滤器(Filter)还是拦截器(Interceptor),通常取决于你需要解决的问题。

过滤器(Filter):

  • 用于对Servlet容器的请求和响应进行拦截,在Servlet之前或之后处理。
  • 过滤器可以修改HttpServletRequest或HttpServletResponse对象。
  • 过滤器适用于所有的web应用。

拦截器(Interceptor):

  • 用于在Spring MVC处理请求之前,请求处理之后,以及异常处理期间执行某些操作。
  • 拦截器可以访问Spring MVC的ModelAndView,而不能访问HttpServletResponse和HttpServletRequest。
  • 拦截器只适用于Spring框架。

如果你需要在Servlet之前/之后处理请求和响应,或者你想要访问原始的HttpServletRequest和HttpServletResponse对象,那么过滤器可能是更好的选择。如果你需要访问Spring MVC的特定上下文,如处理请求映射,使用拦截器可能更合适。

以下是一个简单的过滤器和拦截器的实现示例:

过滤器实现:




import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import java.io.IOException;
 
public class MyFilter implements Filter {
    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {
        // 初始化代码
    }
 
    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;
        // 在请求处理之前,可以对req进行操作
        // ...
 
        chain.doFilter(request, response); // 继续请求处理
 
        // 在请求处理之后,可以对resp进行操作
        // ...
    }
 
    @Override
    public void destroy() {
        // 销毁代码
    }
}

拦截器实现:




import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
public class MyInterceptor implements HandlerInterceptor {
    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        // 在请求处理之前执行
        // 返回true继续请求处理,返回false中断
        return true;
    }
 
    @Override
    public void postHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, ModelAndView modelAndView) {
        // 在请求处理之后,视图渲染之前执行
    }
 
    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {
        // 在整个请求结束之后执行
    }
}

在Spring Boot中注册过滤器和拦截器:

过滤器注册:




import org.springframework.boot.web.servlet.FilterRegistrationBean;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MyFilterConfig {
    @Be
2024-09-05



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.security.config.annotation.authentication.builders.AuthenticationManagerBuilder;
import org.springframework.security.config.annotation.web.builders.HttpSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.EnableWebSecurity;
import org.springframework.security.config.annotation.web.configuration.WebSecurityConfigurerAdapter;
import org.springframework.security.core.userdetails.User;
import org.springframework.security.core.userdetails.UserDetailsService;
import org.springframework.security.provisioning.InMemoryUserDetailsManager;
import org.springframework.security.crypto.password.NoOpPasswordEncoder;
import org.springframework.security.crypto.password.PasswordEncoder;
 
@Configuration
@EnableWebSecurity
public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 
    @Bean
    public UserDetailsService userDetailsService() {
        InMemoryUserDetailsManager manager = new InMemoryUserDetailsManager();
        manager.createUser(User.withUsername("user").password("password").roles("USER").build());
        // 添加更多用户
        return manager;
    }
 
    @Bean
    public PasswordEncoder passwordEncoder() {
        return NoOpPasswordEncoder.getInstance(); // 仅用于开发,生产环境应使用更安全的编码器
    }
 
    @Override
    protected void configure(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception {
        auth.userDetailsService(userDetailsService()).passwordEncoder(passwordEncoder());
    }
 
    @Override
    protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
        http
            .authorizeRequests()
                .antMatchers("/", "/home").permitAll()
                .anyRequest().authenticated()
                .and()
            .formLogin()
                .loginPage("/login")
                .permitAll()
                .and()
            .logout()
                .permitAll();
    }
}

这段代码定义了一个简单的安全配置,使用了内存中用户详情服务来存储用户详情,并且使用了不执行编码的密码编码器。这对于开发环境是安全的,但在生产环境中应该使用更安全的编码器,如 BCryptPasswordEncoder。同时,这段代码展示了如何配置基于表单的登录以及注销选项。

2024-09-05

在Navicat中进行PostgreSQL和Oracle数据库的迁移,可以通过以下步骤进行:

  1. 使用Navicat连接到Oracle数据库,并确保你有足够的权限来导出数据。
  2. 导出Oracle数据库中的数据。你可以选择导出为.dmp文件(如果使用Data Pump)或者导出为.sql文件。
  3. 安装PostgreSQL并在Navicat中连接到它。
  4. 在Navicat中创建相应的数据库和模式。
  5. 如果是导出为.sql文件,可以直接在Navicat中打开并执行该文件,将数据导入到PostgreSQL数据库中。
  6. 如果是.dmp文件,你需要在Oracle中使用Data Pump导入到PostgreSQL,这通常需要使用命令行工具如pg_dumppsql

以下是一个简单的例子,展示如何在Navicat中导出Oracle表的数据为.sql文件,并将其导入到PostgreSQL中:

Oracle导出(在Navicat中):

  1. 连接到Oracle数据库。
  2. 在“对象”视图中找到需要导出的表。
  3. 右击该表,选择“导出” -> “导出表数据”。
  4. 选择导出路径和文件名,设置格式为.sql
  5. 点击“开始”执行导出。

PostgreSQL导入(在Navicat中):

  1. 连接到PostgreSQL数据库。
  2. 在“对象”视图中找到要导入到的目标数据库和模式。
  3. 右击模式,选择“运行SQL文件”。
  4. 选择之前导出的.sql文件。
  5. 点击“开始”执行导入。

确保在导入之前,你已经在PostgreSQL中创建了与Oracle中相同的表结构,或者你的.sql文件包含了创建表的语句。如果两个数据库的表结构不一致,你可能需要手动修改导出的.sql文件,以适应PostgreSQL的语法和数据类型。

2024-09-05

Redis的底层数据结构主要包括:

  1. 字符串(String)
  2. 字典(Hash)
  3. 链表(LinkedList)
  4. 跳跃表(SkipList)
  5. 哈希表(HashTable)
  6. 快速列表(QuickList)
  7. 整数集合(IntSet)
  8. 压缩列表(ZipList)

这些数据结构是Redis高性能的基础,它们在内存中以特定的方式组织数据。Redis会根据数据的类型和场景,选择合适的底层数据结构来存储数据。

例如,当你使用Redis存储字符串时,Redis会使用压缩列表(当字符串长度小于39字节时)或者简单动态字符串(SDS)作为底层数据结构。

当你使用Redis存储哈希时,Redis会使用哈希表作为底层数据结构,它是一个包含键值对的无序散列表。

以下是Redis中字符串对象的简单实现示例:




// Redis 字符串对象的简化实现
typedef struct sdshdr {
    int len; // 记录buf中已使用的字节数
    int free; // 记录buf中未使用的字节数
    char buf[]; // 字节数组,用于保存字符串
} sdshdr;
 
// 创建一个字符串对象的函数
sdshdr *sdsnew(const char *init) {
    // 实现细节,比如内存分配和初始化sdshdr结构
}
 
// 给字符串对象追加内容的函数
sdshdr *sdscat(sdshdr *s, const char *t) {
    // 实现细节,比如重分配空间和复制追加的字符串内容
}
 
// 获取字符串长度的函数
int sdslen(const sdshdr *s) {
    // 返回sdshdr结构中的len字段
}

这个示例展示了一个简化的字符串实现,实际的Redis代码会更复杂,包括内存管理、边界检查、多线程安全等功能。

2024-09-05

在PostgreSQL中,pg_class.reltuples字段表示一个表中大概的行数。这个估计值是在执行ANALYZE命令时根据统计信息计算得出的。

ANALYZE命令用于收集数据库中表和索引的统计信息,以帮助查询优化器生成更好的查询计划。pg_class.reltuples字段就是在执行ANALYZE时根据表的统计信息来估算的。

具体来说,reltuples字段的估算值通常是基于以下几个因素:

  1. 直方图(Histogram):如果在分析表时创建了直方图,那么reltuples可能是根据直方图的数据来估算的。
  2. 死亡元组(dead tuples):如果表中包含了已经被删除但还未VACUUM清理的元组,这些元组也会影响reltuples的估算。
  3. 元组的大小:如果表中的元组大小变化不均匀,这也会影响reltuples的估算。

这个估算值并不是精确的行数,而是一个估计值,用于查询优化器在生成查询计划时作为行数的参考。

如果你想要精确地得到表中的行数,可以使用如下SQL命令:




SELECT reltuples FROM pg_class WHERE relname = 'your_table_name';

这将返回pg_class中存储的reltuples值。但请注意,这个值是ANALYZE命令最后一次执行时的估算值。如果你需要一个实时的、精确的行数,你应该执行一个全表扫描(例如,使用COUNT(*)),但这通常不建议在高负载的生产数据库上执行,因为它会产生性能影响。