2024-09-04

Oracle优化通常指的是SQL优化和索引优化。以下是一些常见的优化策略和示例:

  1. 选择最有效的表连接顺序:



SELECT /*+ LEADING(a) USE_HASH(b c) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ ORDERED */强制执行提示中的顺序:



SELECT /*+ ORDERED USE_HASH(b) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ USE_HASH(table_name) */提示来指定散列连接:



SELECT /*+ USE_HASH(b) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ USE_MERGE(table_name) */提示来指定合并连接:



SELECT /*+ USE_MERGE(a) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ DRIVING_SITE(table_name) */提示将小表放在远程站点:



SELECT /*+ DRIVING_SITE(a) */ ...
FROM a@remote_site, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ APPEND */提示在快速批量加载时避免日志记录:



INSERT /*+ APPEND */ INTO my_table ...
SELECT ...
  1. 使用/*+ PARALLEL(table, degree) */提示启用并行查询:



SELECT /*+ PARALLEL(a, 4) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ FULL(table_name) */提示来指定全表扫描:



SELECT /*+ FULL(a) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ INDEX(table_name index_name) */提示来强制使用索引:



SELECT /*+ INDEX(a a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ NO_INDEX(table_name index_name) */提示来禁止使用索引:



SELECT /*+ NO_INDEX(a a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ DROP_INDEX(index_name) */提示来删除不需要的索引:



SELECT /*+ DROP_INDEX(a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ ADD_INDEX(table_name, index_name) */提示来添加缺失的索引:



SELECT /*+ ADD_INDEX(a, a_idx) */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ STAR_TRANSFORMATION */提示来启用星形转换:



SELECT /*+ STAR_TRANSFORMATION */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ NO_STAR_TRANSFORMATION */提示来禁止星形转换:



SELECT /*+ NO_STAR_TRANSFORMATION */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ RULE */提示来启用优化器规则:



SELECT /*+ RULE */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ NO_RULE */提示来禁用优化器规则:



SELECT /*+ NO_RULE */ ...
FROM a, b, c
WHERE ...
  1. 使用/*+ DRIVING_SITE */提示来指定驱动站点:
2024-09-04

要在C++中操作PostgreSQL数据库,你可以使用libpq,这是PostgreSQL提供的C语言库,用于与数据库服务器进行通信。以下是一个简单的例子,展示了如何使用libpq在C++中连接到PostgreSQL数据库并执行一个查询。

首先,确保你的系统上安装了PostgreSQL和对应的开发库。

然后,编写如下代码:




#include <iostream>
#include <pqxx/pqxx> // Include the libpqxx headers
 
int main() {
  try {
    // 连接数据库字符串,格式为 "host=hostname user=username dbname=database password=password"
    std::string connectionString = "host=localhost user=postgres dbname=mydatabase password=mypassword";
 
    // 创建连接对象
    pqxx::connection conn(connectionString);
 
    // 检查是否连接成功
    if (conn.is_open()) {
      std::cout << "连接数据库成功!" << std::endl;
 
      // 创建一个事务对象
      pqxx::work txn(conn);
 
      // 执行查询
      pqxx::result r = txn.exec("SELECT * FROM my_table;");
 
      // 输出查询结果
      for (auto row : r) {
        std::cout << row[0].as<int>() << ", " << row[1].as<std::string>() << std::endl;
      }
 
      // 提交事务
      txn.commit();
    } else {
      std::cout << "无法连接数据库!" << std::endl;
      return 1;
    }
  } catch (const std::exception &e) {
    std::cerr << e.what() << std::endl;
    return 1;
  }
 
  return 0;
}

确保你已经在你的系统上安装了libpqxx库,因为上面的代码使用了这个C++封装的库。如果没有安装,你可以通过你的包管理器(如apt-get, yum等)或从源代码构建libpqxx。

这个例子展示了如何连接到一个PostgreSQL数据库,开始一个事务,执行一个查询,并输出结果。记得替换连接字符串中的host, user, dbname和password为你自己的数据库信息,以及将"SELECT * FROM my\_table;"替换为你自己的SQL查询。

2024-09-04

在PostgreSQL中使用PostGIS扩展实现空间聚簇可以通过以下步骤完成:

  1. 确保PostGIS扩展已经安装在数据库上。
  2. 创建一个带有Geometry列的表,用于存储空间数据。
  3. 使用PostGIS提供的聚簇函数来计算空间聚簇。

以下是一个简单的例子,假设我们有一个名为locations的表,它有一个名为geom的Geometry列,用于存储空间数据点:




-- 假设表已经创建且有Geometry列
CREATE TABLE locations (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    geom GEOMETRY(Point, 4326) -- 假设使用WGS 84坐标系统
);
 
-- 插入一些示例数据
INSERT INTO locations (geom) VALUES
(ST_GeomFromText('POINT(-71.064544 42.28787)')),
(ST_GeomFromText('POINT(-71.066823 42.28865)')),
-- ... 更多点
;
 
-- 使用ST_ClusterKMeans函数进行聚簇,这里k=10是指要形成的聚簇数量
SELECT * FROM ST_ClusterKMeans(
    tablename => 'locations',
    columnname => 'geom',
    num_clusters => 10,
    distance_threshold => 0.0001
);

在上面的例子中,ST_ClusterKMeans函数用于计算locations表中geom列的数据点的空间聚簇,将数据分为10个聚簇类。distance_threshold参数定义了聚簇的粒度,较小的值可能产生更多的聚簇,较大的值可能产生较少的聚簇。

请注意,实际使用时,你可能需要根据你的具体数据和需求调整聚簇函数的参数。

2024-09-04



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.session.data.redis.config.annotation.web.http.RedisHttpSessionConfiguration;
import org.springframework.session.web.http.CookieSerializer;
import org.springframework.session.web.http.DefaultCookieSerializer;
 
@Configuration
public class SessionConfig {
 
    @Bean
    public RedisHttpSessionConfiguration redisHttpSessionConfiguration() {
        RedisHttpSessionConfiguration config = new RedisHttpSessionConfiguration();
        config.setMaxInactiveIntervalInSeconds(1800); // 设置Session的有效期为30分钟
        return config;
    }
 
    @Bean
    public CookieSerializer cookieSerializer() {
        DefaultCookieSerializer serializer = new DefaultCookieSerializer();
        serializer.setCookieName("MY_SESSIONID"); // 设置Cookie名称
        serializer.setDomainNamePattern("*.mydomain.com"); // 设置Cookie作用域
        return serializer;
    }
}

这段代码定义了一个配置类SessionConfig,其中包含了RedisHttpSessionConfigurationCookieSerializer的Bean配置。RedisHttpSessionConfiguration用于设置Spring Session存储在Redis中的会话的最大非活动间隔,而CookieSerializer用于自定义Cookie的名称和作用域。这样,应用将使用自定义的SessionID和作用域来存储用户会话,实现了Session共享的需求。

2024-09-04

Tomcat访问日志是开发者和运维人员用来分析服务器性能和安全性的重要工具。以下是如何配置和分析Tomcat的访问日志:

  1. 配置访问日志:

编辑Tomcat的conf目录下的server.xml文件,找到<Host>元素,添加或修改<Valve>元素来配置访问日志。例如:




<Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve"
       directory="logs"
       prefix="localhost_access_log"
       suffix=".txt"
       pattern="%h %l %u %t &quot;%r&quot; %s %b %D" />

参数说明:

  • className:指定Valve类名。
  • directory:指定日志文件存放目录。
  • prefix:日志文件名前缀。
  • suffix:日志文件名后缀。
  • pattern:定义日志格式,例如%h表示客户端IP,%l表示客户端登录名,%u表示认证用户,%t表示接收请求的时间,%r表示请求行,%s表示响应状态码,%b表示响应体大小,%D表示处理请求的时间。
  1. 分析访问日志:

使用文本编辑器或者命令行工具如grep, awk, sed等来分析日志文件。例如,要找出所有状态码为404的记录,可以使用以下命令:




grep ' 404 ' localhost_access_log.2023-06-18.txt

要统计访问最频繁的IP,可以使用:




awk '{print $1}' localhost_access_log.2023-06-18.txt | sort | uniq -c | sort -nr | head -n 10

这些是基本的日志分析技巧,实际分析可能需要根据具体情况和目标来定制。

2024-09-04

Redis 提供了一个叫做整数集合(intset)的数据结构,用于有序地保存整数值。整数集合是 Redis 为了节约内存而开发的一种特殊的数据类型,它会根据数据的类型自动转换成整数集合或者当整数集合无法满足需求时自动转换成哈希表。

整数集合的操作主要有以下几种:

  1. intsetNew:创建一个新的整数集合。
  2. intsetFree:释放整数集合占用的内存。
  3. intsetSearch:在整数集合中查找给定的整数值,并返回其索引。
  4. intsetRandom:在整数集合中随机返回一个整数。
  5. intsetGet:获取整数集合在指定位置的整数值。
  6. intsetLen:获取整数集合的长度。
  7. intsetInsert:在整数集合中插入一个整数值,并保持整数集合的有序性。
  8. intsetRemove:在整数集合中删除一个整数值,并保持整数集合的有序性。

以下是使用这些操作的伪代码示例:




// 创建一个新的整数集合
intset *is = intsetNew();
 
// 插入整数值
intsetInsert(is, 10);
intsetInsert(is, 5);
intsetInsert(is, 20);
 
// 查找整数值
long value = 5;
if (intsetSearch(is, value, NULL)) {
    printf("找到整数值: %ld\n", value);
}
 
// 随机获取一个整数值
if (intsetRandom(is, &value)) {
    printf("随机获取的整数值: %ld\n", value);
}
 
// 获取整数集合的长度
unsigned long len = intsetLen(is);
printf("整数集合的长度: %lu\n", len);
 
// 插入一个新的整数值
intsetInsert(is, 15);
 
// 删除一个整数值
intsetRemove(is, 10);
 
// 释放整数集合占用的内存
intsetFree(is);

整数集合在 Redis 中的应用非常广泛,例如,Redis 的集合类型(set)就是基于整数集合实现的,当一个集合只包含整数值元素且这个集合的元素数量不多时,Redis 会使用整数集合作为底层实现来节约内存。

2024-09-04



import org.springframework.mail.javamail.JavaMailSender;
import org.springframework.mail.SimpleMailMessage;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class EmailService {
 
    private final JavaMailSender mailSender;
 
    @Autowired
    public EmailService(JavaMailSender mailSender) {
        this.mailSender = mailSender;
    }
 
    public void sendSimpleMail(String to, String subject, String text) {
        SimpleMailMessage message = new SimpleMailMessage();
        message.setTo(to);
        message.setSubject(subject);
        message.setText(text);
 
        mailSender.send(message);
    }
}

这段代码定义了一个EmailService类,它使用JavaMailSender来发送简单邮件。sendSimpleMail方法接受收件人地址、邮件主题和邮件内容作为参数,创建一个SimpleMailMessage对象,并设置这些参数,最后调用mailSender.send(message)发送邮件。这个类可以在Spring Boot应用中注入并使用,用于发送各种通知或验证邮件等。

2024-09-04

$shardedDataDistribution是MongoDB的一个聚合管道操作符,用于分析数据在分片集群中的分布情况。这个操作符不是公开文档化的,可能是MongoDB的内部使用或者是特定的私有操作。

如果你想要使用这个操作符,你需要确保你的MongoDB版本支持它,并且你有足够的权限去执行它。

以下是一个使用$shardedDataDistribution的例子,但请注意,这只是一个假设的示例,实际上你可能无法在生产环境中直接使用它:




db.collection.aggregate([
    {
        $shardedDataDistribution: {
            // 这里可以放置一些参数,但是具体参数和用法可能不公开
        }
    }
    // 可能还需要其他的聚合阶段
]);

由于$shardedDataDistribution不是公开文档化的,你可能需要查看MongoDB的官方文档或者技术支持以获取更多关于如何正确使用它的信息。

如果你不是在分片集群环境下工作,或者你不是在寻找这个特定的内部操作,那么你可能需要重新考虑你的数据分析或查询需求,并使用MongoDB支持的公开文档化聚合操作符。

2024-09-04



| 专访对象 | 唐建法 |
| -------- | ------ |
| 职业 | MongoDB中国区首席执行官 |
| 出生日期 | 1976年 |
| 教育背景 | 北京大学本科/硕士 |
| 专业技能 | 数据库技术、市场营销、公关和管理 |
| 成就 | 推动MongoDB在中国的发展,被誉为“MongoDB中国首席执行官” |
| TapData | 一款云原生数据集成平台,提供数据同步、数据迁移等服务 |
 
唐建法是MongoDB中国区的首席执行官,他在数据库技术领域有着深厚的理解和实践。在他的领导下,MongoDB在中国取得了显著的发展,成为了该国数据库市场的重要参与者之一。
 
唐建法在接受专访时分享了他对TapData的看法和对数据集成领域的理解。他表示:“数据集成是当前企业面临的一个重要挑战。TapData作为一款云原生数据集成平台,为企业提供了高效、安全的数据同步和迁移解决方案。我期待TapData在中国的发展,并认为这将有助于进一步推动数据驱动的业务发展。”
 
唐建法的专访和对TapData的分享为对数据集成感兴趣的开发者和企业家提供了一个有价值的视角,它揭示了数据集成领域的发展趋势和机会,以及如何通过TapData这样的平台来应对这些挑战。 
2024-09-04



import javax.servlet.http.Cookie;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
 
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.http.client.utils.URIBuilder;
 
import com.netflix.util.Pair;
 
import java.net.URI;
import java.net.URISyntaxException;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
public class CookieAndRedirectUtil {
 
    public static void addCookies(HttpServletResponse response, Map<String, String> cookies) {
        for (Map.Entry<String, String> entry : cookies.entrySet()) {
            Cookie cookie = new Cookie(entry.getKey(), entry.getValue());
            response.addCookie(cookie);
        }
    }
 
    public static void redirectToPath(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, String path) throws URISyntaxException {
        URIBuilder builder = new URIBuilder(path);
        Map<String, String[]> parameterMap = request.getParameterMap();
        for (Map.Entry<String, String[]> entry : parameterMap.entrySet()) {
            builder.setParameter(entry.getKey(), entry.getValue()[0]);
        }
        URI uri = builder.build();
        response.sendRedirect(uri.toString());
    }
 
    public static void removeCookies(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, List<String> cookiesToRemove) {
        for (String cookieName : cookiesToRemove) {
            Cookie cookie = new Cookie(cookieName, null);
            cookie.setMaxAge(0);
            cookie.setPath("/");
            response.addCookie(cookie);
        }
    }
 
    public static Pair<String, String> getRedirectUrl(HttpServletRequest request, String path) throws URISyntaxException {
        URIBuilder builder = new URIBuilder(path);
        Map<String, String[]> parameterMap = request.getParameterMap();
        for (Map.Entry<String, String[]> entry : parameterMap.entrySet()) {
            builder.setParameter(entry.getKey(), entry.getValue()[0]);
        }
        return new Pair<>(request.getScheme(), builder.build().toString());
    }
 
    public static void appendOrReplaceQueryParam(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, String paramName, String paramValue) throws URISyntaxException {
        URIBuilder builder = new URIBuilder(request.getRequestURL().toString());
        String query = request.getQueryString();
        if (StringUtils.isNotBlank(query)) {
            St