分类后端技术下的文章

2024-09-04

在MyBatis中，使用XML映射文件进行Oracle数据库的批量插入或更新可以使用<insert>或<update>标签结合<foreach>来实现。以下是一个使用MERGE INTO语句进行批量插入或更新的示例：




<insert id="batchMergeInto" parameterType="java.util.List">
    BEGIN
        <foreach collection="list" item="item" index="index" separator=";">
            MERGE INTO your_table tgt
            USING (SELECT #{item.column1} col1, #{item.column2} col2 FROM dual) src
            ON (tgt.id = src.col1)
            WHEN MATCHED THEN
                UPDATE SET tgt.column2 = src.col2
            WHEN NOT MATCHED THEN
                INSERT (id, column2) VALUES (src.col1, src.col2);
        </foreach>
    END;
</insert>

在这个例子中，your_table是要操作的表名，column1和column2是列名。list是传入的参数列表，其中每个元素都包含column1和column2属性。

在Java代码中，你会调用这个映射的方法，传递一个包含对象的列表，每个对象包含column1和column2属性。




List<YourObject> objects = // ... 初始化你的对象列表
sqlSession.insert("batchMergeInto", objects);

确保你的MyBatis配置文件已经正确配置了Oracle JDBC驱动和数据源。

Tomcat10.1.20 与jdk1.8不兼容

2024-09-04

所有,java

Tomcat 10.1.20 并不是一个正式发布的版本，而是 Apache Tomcat 的开发版本或者说是内部版本。通常，开发版本可能包含了新的功能，但也可能不稳定，不推荐在生产环境中使用。

关于 Tomcat 与 JDK 版本的兼容性问题，通常情况下，Tomcat 的每个新版本都会在其发布说明中指明支持的 JDK 版本。如果你遇到了 Tomcat 和 JDK 版本不兼容的问题，通常的解决办法是：

查看 Tomcat 的官方文档或发布说明，确认它支持的 JDK 版本。
安装或更新 JDK 到一个兼容的版本。
如果必须使用 JDK 1.8，你可能需要下载一个较旧的 Tomcat 版本，比如 Tomcat 9，它支持 JDK 1.8。

解决步骤示例：

访问 Apache Tomcat 的官方网站，查看 Tomcat 10 的发布说明，了解其支持的 JDK 版本。
如果确认 Tomcat 10 不支持 JDK 1.8，你可以安装 JDK 11 或更高版本。
如果你必须使用 JDK 1.8，你可以选择安装 Tomcat 9，这个版本支持 JDK 1.8。

记得在做出任何更改后，重新编译你的应用或者检查你的应用是否与新的环境兼容。

PostgreSQL 连接不到数据库

2024-09-04

报错："PostgreSQL 连接不到数据库" 可能是由于多种原因导致的，以下是一些常见原因及其解决方法：

数据库服务未启动：
- 解决方法：启动PostgreSQL服务。
  - Linux: sudo service postgresql start 或 sudo systemctl start postgresql
  - Windows: 通过服务管理器启动PostgreSQL服务。
网络问题：
- 解决方法：检查网络连接，确保数据库服务器可以被客户端访问。
错误的连接字符串：
- 解决方法：检查数据库URL、用户名、密码、端口等是否正确。
防火墙设置：
- 解决方法：确保防火墙没有阻止客户端访问数据库端口（默认是5432）。
PostgreSQL配置问题：
- 解决方法：检查pg_hba.conf和postgresql.conf文件，确保允许远程连接并且配置正确。
数据库实例没有启动在监听模式：
- 解决方法：检查数据库是否在监听模式下运行，可以使用psql命令行工具通过\l命令查看。
数据库实例崩溃或配置错误：
- 解决方法：检查PostgreSQL日志文件，查找错误信息，根据日志进行修复。
数据库服务器负载过高或资源不足：
- 解决方法：检查服务器性能，释放资源，或增加资源。

确保在检查和操作时具有适当的权限，并在生产环境中操作时格外小心。如果问题复杂，可能需要联系数据库管理员或寻求专业帮助。

springCloud-nacos简单使用（单机版）

2024-09-04

所有,java

以下是一个使用Spring Cloud Alibaba Nacos作为服务注册中心和配置中心的简单示例。

在pom.xml中添加依赖：




<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Discovery -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Spring Cloud Alibaba Nacos Config -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

在application.properties或application.yml中配置Nacos服务器地址：




# Nacos Config
spring.cloud.nacos.config.server-addr=127.0.0.1:8848
spring.cloud.nacos.config.namespace=your-namespace # 如果使用的是默认的命名空间，可以不用配置
spring.cloud.nacos.config.group=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].data-id=my-config.properties
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].group=DEFAULT_GROUP
spring.cloud.nacos.config.extension-configs[0].refresh=true

启动类添加@EnableDiscoveryClient注解：




import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class NacosDemoApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(NacosDemoApplication.class, args);
    }
}

使用Nacos作为配置中心获取配置：




import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.cloud.context.config.annotation.RefreshScope;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
@RefreshScope
public class ConfigController {
    @Value("${useLocalCache:false}")
    private boolean useLocalCache;
 
    @GetMapping("/config")
    public boolean getConfig() {
        return useLocalCache;
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Cloud应用中集成Nacos作为服务注册中心和配置中心。在这个例子中，应用启动时会向Nacos服务器注册自己，并且会尝试从Nacos配置中心拉取配置信息。这个例子使用了默认的命名空间和分组，如果你有不同的需求，可以在配置中指定相应的namespace和group。

基于PG：一款开源数据库的诞生与成长

2024-09-04

PostgreSQL（简称PG）是一款在1986年由加州大学伯克利分校开发的，特别是面向复杂数据库事务处理的，自由软件的对象-关系型数据库管理系统（ORDBMS）。

下面是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用psycopg2库来连接PostgreSQL数据库并执行一个简单的查询：




import psycopg2
 
# 设置连接参数
conn_params = {
    "dbname": "your_db",
    "user": "your_username",
    "password": "your_password",
    "host": "localhost"
}
 
# 建立连接
conn = psycopg2.connect(**conn_params)
 
# 创建一个游标对象
cur = conn.cursor()
 
# 执行一个查询
cur.execute("SELECT version();")
 
# 获取查询结果
rows = cur.fetchall()
 
# 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，我们首先导入了psycopg2库，这是一个用于连接和使用PostgreSQL数据库的Python库。然后，我们设置了连接参数，包括数据库名、用户名、密码和主机地址。接下来，我们使用这些参数建立了一个数据库连接，并创建了一个游标对象，用于执行SQL查询。我们执行了一个返回PostgreSQL版本的查询，并打印了结果。最后，我们关闭了游标和连接，释放资源。

2024-09-04

PostgreSQL（通常简称为PG）是一个功能强大的开源数据库系统，它提供了很多先进的特性，如复杂查询的支持、外键、触发器、视图、存储过程等，同时也支持多版本并发控制（MVCC）。

关于PG的历史，它最初由加州大学伯克利分校的计算机系统结构小组于1986年开始开发，作为Ingres数据库的后继项目。Ingres是一个MPP（大规模并行处理）架构的数据库，而PG起初是单节点的关系型数据库。PG在1998年公开发布了第一个稳定版本，并迅速在学术界和商业界获得了重视。

PG被誉为是“posgre”SQL，意味着它支持所有SQL标准的核心和扩展特性。与MySQL相比，PG提供了更多的特性和更复杂的查询支持，因此在企业级应用中更受欢迎。另外，PG有一个更活跃的社区，更多的扩展和更广泛的兼容性支持。

在国产化的方向上，如果指的是使用国产数据库替代PG，目前还没有一个成熟的国产数据库可以提供和PG一样的功能和稳定性。但是，有一些数据库产品在设计上参考了PG，比如TiDB（参考了PG的设计，并且支持MySQL协议）和GaussDB（支持兼容PG协议的语法）。

对于比较PG和MySQL，简单的概括如下：

兼容性：PG更兼容SQL标准，支持复杂查询和更多的数据类型。
事务处理：PG提供完整的ACID事务支持，而MySQL在某些情况下可能不支持。
复杂查询：PG有更多的高级查询特性，如窗口函数、递归查询等。
扩展性：PG提供了更多的扩展插件，如Geospatial、Full Text Search等。
性能：在某些特定的工作负载下，PG可能会有更好的性能表现。
社区活跃度：PG有一个更活跃的社区，更新迭代更快。
商业支持：PG提供了更多的商业支持和扩展服务。

总体来说，虽然MySQL在Web应用中有广泛的应用，但对于企业级应用，或者需要复杂查询和事务处理支持的应用，PG可能是更好的选择。

Django配置163网易邮箱，简单发送邮件

2024-09-04

在Django中配置163邮箱以发送邮件，你需要在Django的设置文件中（settings.py）配置邮箱的参数。以下是一个配置示例和发送邮件的简单函数。

首先，在settings.py中配置邮箱信息：




EMAIL_BACKEND = 'django.core.mail.backends.smtp.EmailBackend'
EMAIL_HOST = 'smtp.163.com'
EMAIL_PORT = 25
EMAIL_HOST_USER = 'your_email@163.com'  # 你的163邮箱
EMAIL_HOST_PASSWORD = 'your_password'  # 你的邮箱密码
EMAIL_USE_TLS = True  # 使用TLS安全连接
DEFAULT_FROM_EMAIL = EMAIL_HOST_USER  # 默认发件人邮箱

然后，你可以使用以下函数来发送邮件：




from django.core.mail import send_mail
 
def send_email(subject, message, recipient_list):
    send_mail(
        subject,
        message,
        DEFAULT_FROM_EMAIL,
        recipient_list,
        fail_silently=False,
    )

使用时，只需调用send_email函数并提供邮件的主题、内容和收件人列表即可。例如：




recipients = ['recipient@example.com']
send_email('Test Subject', 'This is a test message.', recipients)

确保你的163邮箱开启了SMTP服务，并且允许第三方登录。此外，密码应该是你在邮箱设置中生成的专用密码，而不是你的邮箱登录密码。

PostgreSQL 跨库查询配置

2024-09-04

在PostgreSQL中配置跨数据库查询，你需要使用dblink扩展。以下是配置和使用dblink的步骤：

确保dblink扩展已经安装。如果没有安装，你可以通过以下命令安装：
```
CREATE EXTENSION dblink;
```
使用dblink连接到远程数据库。你需要提供远程数据库的连接字符串，用户名和密码。例如：
```
SELECT * FROM dblink('dbname=remote_db host=remote.host.address user=remote_user password=remote_pass', 'SELECT * FROM remote_table') AS t(id integer, data text);
```
其中remote_db是远程数据库的名称，remote.host.address是远程主机的地址，remote_user是用于连接远程数据库的用户，remote_pass是该用户的密码。

请注意，出于安全考虑，应当只对必要的数据库进行访问，并确保提供的用户权限仅限于执行所需的查询。

以上步骤提供了一个基本的跨数据库查询配置和使用示例。在实际应用中，你可能需要根据具体情况调整连接字符串和查询语句。

2024-09-04

在这个问题中，我们需要创建一个SeaTunnel同步Oracle数据库变更日志的作业。以下是一个简化的解决方案：




// 引入必要的SeaTunnel模块
set sync.provider.parameter.oracle.cdc.jars=`ls /path/to/seatunnel/oracle-cdc-connector.jar`
 
// 定义数据源
CREATE SOURCE oracle_source_cdc_binlog_demo
`debezium-json`(
  `connector.class`="io.debezium.connector.oracle.OracleConnector",
  `snapshot.mode`="initial",
  `database.hostname`="your_oracle_host",
  `database.port`="1521",
  `database.user`="your_oracle_user",
  `database.password`="your_oracle_password",
  `database.dbname`="your_oracle_service_name",
  `database.server.name`="oracle_cdc_server",
  `database.history.kafka.bootstrap.servers`="your_kafka_server",
  `database.history.kafka.topic`="oracle_history_topic",
  `include.schema.changes`="true",
  `snapshot.locking.mode`="none"
)
 
// 定义数据目的地
CREATE SINK hdfs_sink_demo
`hdfs`(
  `path`="/path/to/hdfs/data",
  `filePrefix`="oracle-data",
  `fileType`="orc",
  `fileName`="`filePrefix`-`dateFormat(yyyyMMdd, eventTimestamp)`"
)
 
// 定义同步任务
CREATE JOB oracle_cdc_to_hdfs_job
`seatunnel`(
  `pre.commands`="set log.level='ERROR'",
  `streaming`="true",
  `interval`="1",
  `mode`="incremental",
  `source`="oracle_source_cdc_binlog_demo",
  `sink`="hdfs_sink_demo"
)

在这个简化的例子中，我们定义了一个数据源来使用Debezium进行Oracle数据库的变更数据捕获，并定义了一个数据目的地将数据写入HDFS。最后，我们创建了一个同步作业来周期性地执行这个数据同步任务。这个例子展示了如何使用SeaTunnel进行实时数据同步，并且是一个很好的入门级示例。