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2024-09-04

在ElasticSearch和MongoDB中实现搜索关键词联想功能，通常需要以下步骤：

使用MongoDB的全文索引功能来存储大量文本数据。
使用ElasticSearch来提供实时的搜索联想功能。

以下是一个简化的例子，展示如何使用ElasticSearch来实现搜索关键词联想：




from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 初始化ElasticSearch客户端
es = Elasticsearch("http://localhost:9200")
 
# 创建或更新ElasticSearch索引映射
def create_index(index_name, mappings):
    body = {
        "mappings": mappings
    }
    es.indices.create(index=index_name, body=body, ignore=400)
 
# 添加文档到ElasticSearch索引
def add_document(index_name, document):
    es.index(index=index_name, body=document)
 
# 搜索关键词联想
def search_suggestions(index_name, query):
    suggestions = es.search(
        index=index_name,
        body={
            "suggest": {
                "text": query,
                "my-suggestion": {
                    "prefix": query,
                    "completion": {
                        "field": "suggestion",
                        "fuzzy": True,
                        "size": 10
                    }
                }
            }
        }
    )
    return [s['text'] for s in suggestions['suggest']['my-suggestion'][0]['options']]
 
# 示例使用
if __name__ == "__main__":
    index_name = "example_index"
    mappings = {
        "properties": {
            "suggestion": {
                "type": "completion",
                "analyzer": "simple",
                "preserve_position_increments": true,
                "preserve_separators": false,
                "max_input_length": 50
            }
        }
    }
 
    # 创建索引
    create_index(index_name, mappings)
 
    # 添加文档
    documents = [
        {"suggestion": {"input": ["apple", "application", "banana", "bandana"]}}
    ]
    for doc in documents:
        add_document(index_name, doc)
 
    # 搜索联想
    query = "app"
    suggestions = search_suggestions(index_name, query)
    print(suggestions)  # 输出可能的联想词

在这个例子中，我们首先创建了一个ElasticSearch索引并定义了一个completion类型的字段用于联想功能。然后，我们添加了一些文档到索引中。最后，我们提供了一个搜索联想词的函数，它使用ElasticSearch的suggest API来返回给定查询的联想词。

请注意，这只是一个简化的例子，实际应用中可能需要考虑更多因素，如索引的维护、数据的更新策略、错误处理等。

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【Oracle】存储过程和触发器

System

2024-09-04

所有,数据库

问题描述不够具体，但我可以提供一个简单的Oracle存储过程和触发器的例子。

假设我们有一个简单的employees表，包含employee_id和employee_name字段，我们想要记录每次插入操作的细节。

首先，创建一个用于记录日志的表：




CREATE TABLE employee_audit (
    audit_id NUMBER PRIMARY KEY,
    action VARCHAR2(50),
    employee_id NUMBER,
    employee_name VARCHAR2(100),
    audit_timestamp TIMESTAMP
);

接下来，创建一个存储过程来插入新员工信息到employees表并记录日志：




CREATE OR REPLACE PROCEDURE insert_employee(
    p_employee_id IN NUMBER,
    p_employee_name IN VARCHAR2
) AS
BEGIN
    INSERT INTO employees (employee_id, employee_name) VALUES (p_employee_id, p_employee_name);
    INSERT INTO employee_audit (action, employee_id, employee_name, audit_timestamp) 
    VALUES ('INSERT', p_employee_id, p_employee_name, CURRENT_TIMESTAMP);
    COMMIT;
END;
/

然后，创建一个触发器来自动记录每次对employees表进行插入操作的细节：




CREATE OR REPLACE TRIGGER audit_employee_insert AFTER INSERT ON employees FOR EACH ROW
BEGIN
    INSERT INTO employee_audit (action, employee_id, employee_name, audit_timestamp) 
    VALUES ('INSERT', :NEW.employee_id, :NEW.employee_name, CURRENT_TIMESTAMP);
END;
/

这样，每当有新的员工信息被插入到employees表时，相关的信息都会被记录到employee_audit表中。

请根据实际需求调整表名、字段名和数据类型。

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【Django5】使用的基础知识

System

2024-09-04

所有,数据库

Django是一个开放源代码的Web应用框架，用Python编写。它遵循MVC设计模式，但通常被认为是一个MVT（Model-View-Template）框架。以下是Django框架中一些基础知识的概述和示例代码：

模型(Model)：定义了数据库的表和字段。




from django.db import models
 
class Person(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    age = models.IntegerField()

视图(View)：处理用户请求并与模型交互。




from django.http import HttpResponse
 
def home(request):
    return HttpResponse("Hello, World!")

模板(Template)：用于渲染HTML。




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Home Page</title>
</head>
<body>
    <h1>{{ name }}</h1>
</body>
</html>

URL配置(URL conf)：映射URL模式到视图函数。




from django.urls import path
from .views import home
 
urlpatterns = [
    path('', home, name='home'),
]

表单(Form)：用于收集用户输入。




from django import forms
 
class ContactForm(forms.Form):
    name = forms.CharField(max_length=100)
    email = forms.EmailField()

Admin站点：提供了数据库内容的可视化界面。




from django.contrib import admin
from .models import Person
 
admin.site.register(Person)

这些都是Django框架中的基础概念，每个概念都有其特定的用途和相应的代码实现。在实际开发中，你会根据项目需求选择合适的Django组件，并编写相应的业务逻辑。

System

2024-09-04

所有,redis

创建一个Docker部署的Spring Cloud微服务、MySQL 8、TDengine 3.0、Redis 6和Nginx 1的环境，你可以使用Docker Compose来简化这个过程。以下是一个基本的docker-compose.yml文件示例，它定义了所需的服务：




version: '3.8'
services:
  mysql:
    image: mysql:8.0
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: mydb
    ports:
      - "3306:3306"
 
  redis:
    image: redis:6.0
    ports:
      - "6379:6379"
 
  taos:
    image: tdengine/tdengine:3.0.0.0
    ports:
      - "6030-6040:6030-6040"
      - "1883-1884:1883-1884"
      - "6030-6040:6030-6040/udp"
      - "1883-1884:1883-1884/udp"
 
  eureka:
    image: openjdk:8-jdk
    command: ["java", "-jar", "eureka.jar"]
    volumes:
      - ./eureka.jar:/eureka.jar
    depends_on:
      - taos
      - mysql
      - redis
    ports:
      - "8761:8761"
 
  nginx:
    image: nginx:1
    volumes:
      - ./nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - eureka

在这个例子中，每个服务都被定义为一个Docker容器，并且指定了相应的镜像、环境变量、卷挂载和端口映射。depends_on字段确保了容器按正确的顺序启动，并且它们之间可以相互通信。

请注意，这只是一个基础示例，你需要根据自己的需求调整配置，例如，指定正确的jar文件路径、配置文件路径和端口映射。

要运行此环境，请确保你有一个docker-compose.yml文件，并在包含此文件的目录中运行以下命令：




docker-compose up -d

这将在后台启动所有服务。如果你还没有安装Docker Compose，你可以通过运行sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose来安装它，并通过运行sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose来使其可执行。

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【PostgreSQL内核学习—— 查询规划】

System

2024-09-04

所有,数据库

在PostgreSQL中，查询规划是指数据库系统如何将SQL查询转换为执行计划的过程。执行计划描述了如何处理查询，包括如何访问数据、使用的索引、连接类型以及其他执行细节。

查询规划是一个复杂的过程，涉及多个阶段，如解析、优化、创建执行计划等。在PostgreSQL中，可以通过查询EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE命令获取查询规划详情。

例如，假设我们有一个名为employees的表，我们想要查看查询规划来找出薪水大于50000的员工。




EXPLAIN SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

执行上述命令将显示查询的执行计划。这个执行计划会告诉我们数据库是如何处理这个查询的，比如是全表扫描还是使用了索引，或者是如何处理连接和排序操作。

如果你想要获取实际执行查询时的详细信息，可以使用EXPLAIN ANALYZE：




EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM employees WHERE salary > 50000;

这将提供查询执行的实际时间和其他资源使用情况的详细信息。

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[翻译]PostgreSQL中的WAL压缩以及版本15中的改进

System

2024-09-04

所有,数据库

PostgreSQL的Write-Ahead Logging（WAL）是一种在数据库操作过程中用于数据恢复的机制。在PostgreSQL的早期版本中，WAL文件通常不会被压缩，随着时间的推移，WAL文件可能会变得非常大，占用大量的磁盘空间。因此，WAL压缩通常是一个优化数据库性能的重要方面。

在PostgreSQL 15中，WAL压缩得到了改进，可以更有效地压缩WAL记录，减少WAL文件的大小，从而节省磁盘空间并可能提高I/O效率。

以下是一个简单的例子，演示如何在PostgreSQL中启用和配置WAL压缩：




-- 启用WAL压缩
ALTER SYSTEM SET wal_log_hints = on;
ALTER SYSTEM SET wal_compression = on;
 
-- 重新加载配置
SELECT pg_reload_conf();

在这个例子中，wal_log_hints参数被设置为on，这可以让数据库在执行特定类型的操作时记录额外的WAL提示，这有助于WAL压缩。另外，wal_compression参数被设置为on，这开启了WAL的压缩功能。

请注意，在修改PostgreSQL的配置文件之前，应该确保备份了当前的配置，并且理解开启WAL压缩可能会对数据库性能产生轻微的负面影响，因为压缩和解压缩WAL记录会占用更多的CPU资源。

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MySQL性能优化从删库到跑路——总结了DBA优化MySQL数据库的9大经验

System

2024-09-04

所有,数据库

在这个例子中，我们假设有一个专家级的开发者，他已经有了足够的MySQL性能优化知识。以下是针对提出的问题的简化版本的回答：




-- 1. 选择正确的存储引擎
-- 对于需要事务支持的InnoDB是最佳选择
-- 对于只读数据，Archive更适合
-- 对于大量读少量写的场景，可以考虑MyISAM
 
-- 2. 优化数据类型
-- TINYINT, SMALLINT, MEDIUMINT, INT, BIGINT分别使用不同的整数范围
-- VARCHAR(N)中的N表示最大长度而不是定长
 
-- 3. 索引优化
-- 为常查询的列建立索引
-- 避免不必要的全表扫描
 
-- 4. 查询优化
-- 使用EXPLAIN分析查询计划
-- 避免SELECT *，只选取需要的列
-- 使用合适的JOIN类型
 
-- 5. 配置优化
-- 调整innodb_buffer_pool_size等参数优化内存使用
-- 调整read_rnd_buffer_size等参数优化磁盘I/O
 
-- 6. 批量操作
-- 使用批量INSERT，UPDATE，DELETE语句
-- 减少数据库IO操作
 
-- 7. 分解大的事务
-- 将大事务分解为多个小事务
-- 减少锁的持有时间
 
-- 8. 定期优化和清理
-- 定期执行OPTIMIZE TABLE清理碎片
-- 定期执行ANALYZE TABLE更新索引统计信息
 
-- 9. 监控和反馈
-- 使用SHOW STATUS和SHOW VARIABLES监控和调整
-- 使用Performance Schema获取详细的执行信息
 
-- 注意：上述每一点都需要根据具体场景细化，并非所有建议都适用于所有场景。

这个例子提供了针对MySQL性能优化的9个关键点，每个点都是针对特定问题的简洁指导。在实际操作中，DBA或开发者需要根据具体的数据库使用情况和查询模式进行调整和优化。

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Laravel Homestead：Windows 免密登录虚拟机

System

2024-09-04

所有,php

在Windows上设置无密码登录到Laravel Homestead虚拟机，你需要使用SSH密钥对。以下是步骤和示例代码：

确保你已经安装了Git Bash或者类似的SSH客户端。
在你的Windows系统中生成SSH密钥对（如果你已有密钥对，则可以跳过此步骤）。




ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_email@example.com"

将生成的公钥（通常是 ~/.ssh/id_rsa.pub）添加到Homestead虚拟机的 ~/.ssh/authorized_keys 文件中。

首先，复制你的公钥内容：




clip < ~/.ssh/id_rsa.pub

然后，登录到你的Homestead虚拟机：




ssh username@homestead

接下来，进入到你的虚拟机用户的~/.ssh目录，并粘贴公钥内容到 authorized_keys 文件中：




cat >> ~/.ssh/authorized_keys

使用 Ctrl + D 来结束粘贴内容。

确保Homestead虚拟机的~/.ssh目录的权限设置正确。




chmod 700 ~/.ssh
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

在Windows系统中编辑~/.ssh/config文件（如果不存在则创建），添加以下内容：




Host homestead
  HostName 192.168.10.10
  User username
  IdentityFile ~/.ssh/id_rsa
  Port 22

将username替换为你的Homestead用户名，192.168.10.10 替换为你的Homestead IP地址。

现在，你可以从Windows系统免密登录到Homestead虚拟机：




ssh homestead

确保你的SSH客户端配置正确，并且你的私钥id_rsa没有设置口令。这样，你就可以无需输入密码直接登录到Homestead虚拟机了。

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使用 Redis Zset 有序集合实现排行榜功能（SpringBoot环境）

System

2024-09-04

所有,redis




import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.core.ZSetOperations;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
import java.util.Set;
 
@Service
public class RankingService {
 
    @Autowired
    private StringRedisTemplate redisTemplate;
 
    // 获取排行榜前N名的用户
    public Set<ZSetOperations.TypedTuple<String>> getTopNUsers(String rankKey, int N) {
        return redisTemplate.opsForZSet().reverseRangeByScoreWithScores(rankKey, Double.NEGATIVE_INFINITY, Double.POSITIVE_INFINITY, 0, N - 1);
    }
 
    // 更新用户分数
    public void updateUserScore(String rankKey, String userId, double newScore) {
        redisTemplate.opsForZSet().add(rankKey, userId, newScore);
    }
 
    // 删除用户分数
    public void removeUser(String rankKey, String userId) {
        redisTemplate.opsForZSet().remove(rankKey, userId);
    }
}

这段代码提供了一个简单的服务类，用于与Redis Zset有序集合交互，实现排行榜功能。它展示了如何获取前N名用户，如何更新用户的分数，以及如何删除用户。这个例子是基于Spring Data Redis的StringRedisTemplate，它提供了操作Redis的方法。

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springboot 整合 knife4j-openapi3

System

2024-09-04

所有,java

Spring Boot整合Knife4j（OpenAPI 3）主要涉及以下几个步骤：

在pom.xml中添加Knife4j的依赖。
配置Swagger。
启动Spring Boot应用，并通过Swagger UI或Knife4j的文档管理页面进行访问。

以下是一个简化的例子：

添加依赖（以Maven为例）：




<!-- Swagger 3.0 -->
<dependency>
    <groupId>io.springfox</groupId>
    <artifactId>springfox-boot-starter</artifactId>
    <version>3.0.0</version>
</dependency>
<!-- Knife4j 3.x -->
<dependency>
    <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
    <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.0.3</version>
</dependency>

配置Swagger：




@Configuration
@EnableSwagger2
public class SwaggerConfig {
    @Bean
    public Docket createRestApi() {
        return new Docket(DocumentationType.OAS_30)
                .apiInfo(apiInfo())
                .select()
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.controller"))
                .paths(PathSelectors.any())
                .build();
    }
 
    private ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("示例API文档")
                .description("这是一个示例API文档")
                .version("1.0")
                .build();
    }
}

启动Spring Boot应用，并访问http://<host>:<port>/doc.html或http://<host>:<port>/swagger-ui/index.html。

确保你的Spring Boot应用已经配置了对应的端口和上下文路径。Knife4j的文档管理页面通常是/doc.html。

以上代码仅为示例，具体实现时需要根据项目的实际情况进行调整，比如配置API的扫描路径、添加安全认证等。

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