分类后端技术下的文章

2024-09-04

由于您提出的是一个通用问题，而不是特定的错误代码，我将提供一个概括性的答案。

在使用Chameleon工具将MySQL数据库迁移到PostgreSQL时，可能会遇到多种问题。以下是一些常见的问题以及解决方法的概要：

数据类型不兼容:
- 解决方法: 使用Chameleon的数据类型映射功能，或手动修改脚本来转换不同数据库间的特定数据类型。
存储过程和触发器不兼容:
- 解决方法: 重写或修改存储过程和触发器，使其符合PostgreSQL的SQL语法和功能。
外键约束问题:
- 解决方法: PostgreSQL的外键约束比MySQL严格。调整外键设置，确保符合PostgreSQL的要求。
函数不兼容:
- 解决方法: 替换或重写MySQL中的特定函数，使其在PostgreSQL中可用。
字符集不匹配:
- 解决方法: 确保两个数据库的字符集相匹配，进行必要的字符集转换。
权限问题:
- 解决方法: 确保Chameleon工具具有在MySQL和PostgreSQL中创建对象的必要权限。
索引类型差异:
- 解决方法: PostgreSQL支持不同类型的索引，如B-tree、Hash等，调整索引以适应PostgreSQL。
自增字段处理:
- 解决方法: PostgreSQL使用序列来处理自增字段。适配Chameleon工具以适应这一差异。
配置文件和连接问题:
- 解决方法: 确保Chameleon工具的配置文件正确配置了MySQL和PostgreSQL的连接信息。
性能问题:
- 解决方法: 在迁移过程中，可能需要优化SQL语句和数据库设计来应对PostgreSQL的特定性能要求。

请注意，这些解决方法是基于通用情况提供的。在实际迁移过程中，您可能需要针对具体错误进行针对性的调整和解决。

PostgreSQL数据库安全加固——设置密码复杂度

2024-09-04




-- 设置PostgreSQL数据库用户密码复杂度策略
ALTER ROLE myuser PASSWORD 'newpassword'; -- 设置新密码，替换'newpassword'为强密码
ALTER ROLE myuser VALID UNTIL 'infinity'; -- 设置密码永不过期
ALTER ROLE myuser PASSWORD POLICY VALIDATE; -- 应用密码策略
 
-- 或者可以通过psql命令行工具设置
-- psql -U postgres -c "ALTER ROLE myuser PASSWORD 'newpassword';"
-- psql -U postgres -c "ALTER ROLE myuser VALID UNTIL 'infinity';"
-- psql -U postgres -c "ALTER ROLE myuser PASSWORD POLICY VALIDATE;"

在这个例子中，我们首先为用户myuser设置了一个新的密码。然后，我们设置了密码永不过期，最后应用了密码策略，确保密码符合当前的复杂度要求。这是一个简化的例子，实际中可能还需要考虑更多的安全因素，例如使用更复杂的密码，或者定期更换密码等。

oracle23c安装部署centos8.3

2024-09-04

Oracle Database 23c 的安装不是一个简单的命令行操作，而是一个涉及多个步骤的过程。以下是在 CentOS 8.3 上安装 Oracle Database 23c 的基本步骤：

下载 Oracle Database 23c 软件包。
安装必需的依赖项。
创建 Oracle 用户和组。
设置环境变量。
配置内核参数。
预配置网络。
安装 Oracle Database。
创建和配置实例。

以下是一个简化的示例步骤，实际安装时请参考 Oracle 官方文档和最佳实践：




# 1. 下载 Oracle Database 23c 安装文件
 
# 2. 安装依赖项
sudo dnf install -y oracle-database-preinstall-23c
 
# 3. 创建 Oracle 用户和组
sudo /usr/bin/oracle-database-preinstall-23c
 
# 4. 设置环境变量
echo "export ORACLE_HOME=/u01/app/oracle/product/23c/dbhome_1" >> ~/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\$ORACLE_HOME/bin" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 5. 配置内核参数
sudo tee /etc/sysctl.d/oracle.conf <<EOF
fs.aio-max-nr = 1048576
fs.file-max = 6815744
kernel.shmall = 2097152
kernel.shmmax = 1073741824
kernel.shmmni = 4096
kernel.sem = 250 32000 100 128
net.ipv4.ip_local_port_range = 9000 65500
net.core.rmem_default = 262144
net.core.rmem_max = 4194304
net.core.wmem_default = 262144
net.core.wmem_max = 1048576
EOF
sudo sysctl -p /etc/sysctl.d/oracle.conf
 
# 6. 预配置网络
sudo firewall-cmd --permanent --add-service=oracle-db-23c
sudo firewall-cmd --reload
 
# 7. 安装 Oracle Database
cd /path/to/oracle/software
sudo -u oracle ./runInstaller
 
# 8. 创建和配置实例
# 这一步通常在安装过程中完成，或者使用dbca创建

请注意，以上命令和步骤仅为示例，实际部署时需要根据您的系统环境和需求进行调整。在生产环境中，还需要考虑配置 ASM、RAC、自动备份等高级特性，并且确保遵守 Oracle 的最佳实践和性能优化建议。

2024-09-04

所有,java




import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestPart;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
@Controller
public class MyController {
 
    // 使用@RequestBody处理POST请求中的JSON内容
    @PostMapping("/submit1")
    public String handleSubmit1(@RequestBody MyForm formData) {
        // 处理formData
        return "success";
    }
 
    // 使用@RequestParam处理GET或POST请求中的查询参数
    @GetMapping("/submit2")
    public String handleSubmit2(@RequestParam("name") String name, @RequestParam("age") int age) {
        // 处理name和age
        return "success";
    }
 
    // 使用@RequestPart处理文件上传
    @PostMapping("/upload")
    public String handleFileUpload(@RequestPart("file") MultipartFile file) {
        // 处理上传的文件
        return "success";
    }
 
    // 内部类用于表单数据的封装
    public static class MyForm {
        private String name;
        private int age;
 
        // getters and setters
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Boot中使用@RequestBody, @RequestParam, 和 @RequestPart注解来处理不同类型的请求参数。@RequestBody用于处理请求体中的JSON数据映射到Java对象。@RequestParam用于获取查询参数或表单数据。@RequestPart用于处理文件上传的部分。

Oracle创建用户并授权及不同用户访问表的设置

2024-09-04




-- 创建用户
CREATE USER c##user01 IDENTIFIED BY password;
 
-- 授予连接数据库和创建会话的权限
GRANT CREATE SESSION TO c##user01;
 
-- 授予在指定表上进行DML操作的权限
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON schema_name.table_name TO c##user01;
 
-- 授予创建表和序列的权限
GRANT CREATE TABLE, CREATE SEQUENCE TO c##user01;
 
-- 授予管理用户角色的权限
GRANT DBA TO c##user01;
 
-- 撤销权限
-- REVOKE SELECT ON schema_name.table_name FROM c##user01;

在这个例子中，我们创建了一个新用户c##user01，并为其设置了密码。接着，我们授予了用户连接数据库和创建会话的权限，并在特定的表上授予了DML操作的权限。我们还展示了如何授予创建表和序列的权限，以及如何授予管理用户角色的权限（例如DBA）。最后，我们演示了如何撤销之前授予的某些权限。这个例子涵盖了Oracle数据库管理的基本操作。

Spark学习:spark读写postgreSql

2024-09-04

要在Spark中读写PostgreSQL，你需要使用Spark SQL的JDBC连接器。以下是一个简单的例子，展示如何使用Spark读取和写入PostgreSQL数据库。

首先，确保你的Spark应用程序包含了PostgreSQL的JDBC驱动。如果你使用的是sbt，可以添加以下依赖：




libraryDependencies += "org.postgresql" % "postgresql" % "42.5.0"

然后，你可以使用以下代码片段来读取和写入PostgreSQL：




import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession}
 
val spark = SparkSession.builder()
  .appName("Spark PostgreSQL Example")
  .getOrCreate()
 
val jdbcUrl = "jdbc:postgresql://hostname:port/database"
val connectionProperties = new java.util.Properties()
connectionProperties.put("user", "username")
connectionProperties.put("password", "password")
connectionProperties.put("driver", "org.postgresql.Driver")
 
// 读取数据
val df: DataFrame = spark.read.jdbc(jdbcUrl, "table_name", connectionProperties)
 
// 显示读取的数据
df.show()
 
// 写入数据到PostgreSQL
val dataToWrite: DataFrame = // ... 创建或获取DataFrame
dataToWrite.write.mode("append").jdbc(jdbcUrl, "table_name", connectionProperties)

确保替换hostname:port/database, username, password, table_name以及dataToWrite为你的实际数据库信息和数据。这段代码展示了如何从PostgreSQL读取数据到Spark DataFrame，以及如何将DataFrame中的数据写入到PostgreSQL的表中。

2024-09-04




# 导入Django设置模块
from django.conf import settings
 
# 如果settings.py中CELERY_BROKER_URL已经配置，则使用配置的值，否则使用默认的Redis URL
broker_url = getattr(settings, 'CELERY_BROKER_URL', 'redis://localhost:6379/0')
result_backend = getattr(settings, 'CELERY_RESULT_BACKEND', 'redis://localhost:6379/0')
 
# 定义Celery应用
app = Celery('my_project')
 
# 配置Celery
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
# 自动发现Django任务
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)

这段代码演示了如何在Django项目中配置Celery，并且如何从Django的settings.py文件中读取配置信息，如果没有配置则使用默认值。这种方式使得配置Celery变得灵活，可以根据项目需求进行调整。

2024-09-04

所有,java

报错解释：

feign.RetryableException: connect timed out executing 这个错误表明Feign客户端在尝试连接远程服务时发生了超时异常。Feign是一个声明式的Web服务客户端，它使得调用远程服务就像调用本地方法一样简单。这个异常通常表示Feign在配置的超时时间内无法建立连接。

解决方法：

检查网络连接：确保你的服务能够访问目标服务器，网络没有问题。
检查服务注册中心：确保需要调用的服务已经在服务注册中心正确注册。
增加超时时间：可以通过配置Feign的连接超时和读取超时时间来解决。例如，在配置文件中设置：
```
feign.client.config.default.connectTimeout=10000
feign.client.config.default.readTimeout=10000
```
上述配置将连接超时和读取超时时间分别设置为10秒。
检查服务的健康状态：服务可能没有正确响应，可以通过服务注册中心或者健康检查工具查看服务状态。
检查防火墙和安全组设置：确保没有防火墙或安全组规则阻止了服务之间的通信。

根据具体情况，可能需要结合日志和监控工具进一步分析和解决问题。

openGauss数据库共享存储特性简介

2024-09-04




-- 创建一个简单的分区表，用于演示数据库的共享存储特性
CREATE TABLE tpcds.store_returns_p1 (
    sr_returned_date_sk INT,
    sr_return_time_sk INT,
    sr_item_sk INT,
    sr_customer_sk INT,
    sr_quantity INT,
    sr_refund_department_name VARCHAR(20),
    sr_operator_id INT,
    sr_zip CHAR(10),
    sr_reason_id CHAR(1),
    sr_return_amount DECIMAL(7,2)
) PARTITION BY RANGE (sr_returned_date_sk) (
    PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2451921')),
    PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2452281')),
    PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2452652')),
    PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_NUMBER('2453013')),
    PARTITION p4 VALUES LESS THAN (MAXVALUE)
);
 
-- 注释：
-- 1. 创建在tpcds模式下的表store_returns_p1，包含了9个列，分别是日期时间戳、时间戳、商品ID、客户ID、数量、部门名称、操作员ID、邮编、原因ID和退款金额。
-- 2. 表通过sr_returned_date_sk列的值进行范围分区，每个分区代表一段时间内的数据。
-- 3. 使用TO_NUMBER函数确保分区边界是以数字形式给出的，这是因为在openGauss中，所有的日期都被转换成了数字形式。
-- 4. 最后，定义了五个分区，每个分区代表一段时间内的数据。

这段代码演示了如何在openGauss数据库中创建一个简单的分区表，并且使用了共享存储特性，即通过分区列的值来划分数据的存储边界。这对于数据管理和查询性能优化具有重要意义。

pig4cloud请求分发流程和pig4cloud的Filter

2024-09-04

所有,java

Pigx-gateway是基于Spring Cloud Gateway实现的API网关，其请求分发和Filter流程如下：

请求到达Pigx-gateway。
Pigx-gateway的Filter链开始处理请求。
请求首先会经过PreFilter，这里处理一些前置逻辑，如权限校验、限流等。
请求会被路由到具体的微服务。
请求到达微服务后，会经过PostFilter，这里可以处理响应的逻辑，如响应内容修改、调用链追踪等。
最后经过ErrorFilter处理异常情况。

以下是一个简单的Pigx-gateway Filter示例代码：




@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 在请求被路由之前执行
        String unmodifiedRequestUrl = exchange.getRequest().getURI().toString();
        log.info("Modifying request, original request URL: {}", unmodifiedRequestUrl);
 
        // 可以在这里修改请求，比如添加或删除headers
        ServerHttpRequest modifiedRequest = exchange.getRequest().mutate()
                .header("AddedHeader", "added-value")
                .build();
 
        // 这里可以修改响应，比如添加或删除headers
        return chain.filter(exchange.mutate().request(modifiedRequest).build())
                .then(Mono.fromRunnable(() -> {
                    // 在响应被路由之后执行
                    ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
                    // 可以在这里修改响应
                    response.getHeaders().set("AddedHeader", "modified-value");
                }));
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义filter的执行顺序
        return -1;
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个自定义的GlobalFilter，并实现了filter和getOrder方法。在filter方法中，我们修改了请求和响应的header，并在正确的时机执行了我们的逻辑。通过定义getOrder方法，我们可以控制这个Filter在Filter链中的执行顺序。