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2024-09-02

在Oracle数据库管理员的视角看待PostgreSQL（PG）数据库的优化，主要关注以下几个方面：

查询优化：PG的查询优化器比Oracle的更为简单，但可以通过使用EXPLAIN命令来分析查询计划，并根据需要调整索引和查询语句。
表设计：PG支持更多的数据类型和表设计选项（例如没有Oracle的序列和触发器），但仍需注意表的大小和索引的效率。
并发控制：PG的MVCC机制提供了更高的并发性能，但在高并发场景下可能需要调整参数如max\_connections。
备份和恢复：PG提供基于文件的备份和恢复机制，而Oracle通常使用RMAN。
监控和调优：PG有pg\_stat系列视图用于监控和调优，比如EXPLAIN ANALYZE可以提供实时的执行计划和统计信息。
扩展和高可用性：PG提供基于Hot Standby的读写分离和高可用性解决方案Stream和Slony，而Oracle有更为复杂的RAC和Data Guard解决方案。
性能监控和诊断：PG有pg\_stat系列视图和pg\_stat\_activity视图用于监控和诊断性能问题，Oracle有AWR和ADDM等工具。
权限和安全：PG的权限管理更为灵活和简单，Oracle有更为复杂的权限体系和安全特性。
版本升级和迁移：PG的版本升级通常较Oracle更为顺畅，而且有较多的第三方工具支持迁移。

以下是一些针对PG数据库的优化实践：

优化查询语句，使用EXPLAIN分析。
适当创建和优化索引。
监控数据库的性能指标，如CPU、内存、I/O等。
调整相关配置参数，如max\_connections、shared\_buffers等。
定期备份数据库，并测试恢复流程。
使用pg\_stat\_statements扩展来监控和优化查询性能。
考虑使用第三方工具进行数据库维护和优化。

这些策略可以帮助DBA从Oracle的视角进行PG数据库的基本管理和优化。

Docker 插件部署 Spring Boot 项目（IDEA）

2024-09-02

在IDEA中使用Docker插件部署Spring Boot项目，你需要遵循以下步骤：

确保你的开发环境已安装Docker，并且Docker正在运行。
在IDEA中安装并启用Docker插件。
在项目的pom.xml中添加Docker插件配置。
配置运行配置，选择Docker。
构建并运行你的Spring Boot应用。

以下是pom.xml中可能需要添加的Docker插件配置示例：




<plugin>
    <groupId>com.spotify</groupId>
    <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId>
    <version>1.2.0</version>
    <configuration>
        <imageName>${docker.image.prefix}/${project.artifactId}</imageName>
        <dockerDirectory>src/main/docker</dockerDirectory>
        <resources>
            <resource>
                <targetPath>/</targetPath>
                <directory>${project.build.directory}</directory>
                <include>${project.build.finalName}.jar</include>
            </resource>
        </resources>
    </configuration>
</plugin>

确保你有一个Dockerfile在src/main/docker目录下，例如：




FROM openjdk:8-jdk-alpine
VOLUME /tmp
ADD myapp-0.0.1-SNAPSHOT.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java","-Djava.security.egd=file:/dev/./urandom","-jar","/app.jar"]

在IDEA中，通过以下步骤配置Docker运行配置：

打开运行配置对话框(Run -> Edit Configurations)。
点击"+"添加新配置，选择"Docker"。
在"Docker"选项卡中，配置你的Docker服务地址，选择你的Spring Boot项目模块。
在"Command"选项卡中，选择"Build and run image"。
如果需要，可以配置其他选项，如端口映射等。

最后，点击运行按钮(Run -> Run)，IDEA将使用Docker插件构建并运行你的Spring Boot应用。

2024-09-02

所有,AIGC

报错解释：

这个错误表明Elasticsearch在尝试安装IK分词器插件时遇到了权限问题。"access denied, Permission"通常意味着Elasticsearch服务没有足够的权限来读取或写入所需的文件或目录。

解决方法：

确认Elasticsearch运行的用户具有对插件目录的读写权限。
如果你是在Linux系统上，你可以使用chown和chmod命令来更改插件目录的所有权和权限。例如：
```
sudo chown -R elasticsearch:elasticsearch /path/to/elasticsearch/plugins/ik
sudo chmod -R 755 /path/to/elasticsearch/plugins/ik
```
其中elasticsearch:elasticsearch是Elasticsearch运行的用户和组，/path/to/elasticsearch/plugins/ik是IK插件的目录。
确保Elasticsearch配置文件elasticsearch.yml中的path.plugins设置正确，指向了插件目录。
如果你在使用Docker，确保挂载的插件目录有正确的权限。
重新启动Elasticsearch服务。

如果以上步骤无法解决问题，请检查Elasticsearch的日志文件以获取更多信息，可能需要查看更详细的权限错误信息来进一步诊断问题。

Spring Boot框架简介

2024-09-02

Spring Boot是Spring框架的一个子项目，旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。它主要是通过自动配置Spring框架以及它的各种组件，如Spring MVC、Spring Data、Hibernate、MyBatis等，来使开发者能够更快速地构建生产级别的应用。

Spring Boot的主要特性包括：

自动配置：基于你的classpath和你的配置，Spring Boot会自动配置你的Spring应用。
起步依赖：Starter POMs/JARs提供一种简单的方式来引入所需的依赖库。
命令行接口(CLI)：可以使用Spring Boot CLI来运行Groovy脚本。
Actuator：提供生产级别的应用监控和管理。
无代码生成和XML配置要求：Spring Boot不强制你使用XML，也不要求你生成代码。

下面是一个简单的Spring Boot应用的例子：




import org.springframework.boot.*;
import org.springframework.boot.autoconfigure.*;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@EnableAutoConfiguration
public class HelloWorldApplication {
 
    @RequestMapping("/")
    String home() {
        return "Hello, Spring Boot!";
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        SpringApplication.run(HelloWorldApplication.class, args);
    }
 
}

在这个例子中，我们创建了一个简单的Spring Boot应用，它提供了一个HTTP接口，当访问根路径时，它会返回"Hello, Spring Boot!"。@RestController注解表示这是一个web端点，@EnableAutoConfiguration让Spring Boot自动配置应用。main方法中的SpringApplication.run是应用的入口点。

要运行这个应用，你需要：

确保你有Java和Maven/Gradle环境。
使用Maven或Gradle创建项目，并添加Spring Boot起步依赖。
将上述代码放入相应的文件中。
运行main方法或使用mvn spring-boot:run或gradle bootRun命令启动应用。

访问 http://localhost:8080/ 将会看到输出 "Hello, Spring Boot!"。

【实战】Spring Cloud Stream 3.1+整合Kafka

2024-09-02




import org.springframework.cloud.stream.annotation.Input;
import org.springframework.cloud.stream.annotation.Output;
import org.springframework.messaging.MessageChannel;
import org.springframework.messaging.SubscribableChannel;
 
public interface KafkaStreams {
 
    String INPUT = "input";
    String OUTPUT = "output";
 
    @Input(INPUT)
    SubscribableChannel input();
 
    @Output(OUTPUT)
    MessageChannel output();
}

在配置类中定义输入和输出通道的绑定：




import org.springframework.cloud.stream.annotation.EnableBinding;
import org.springframework.cloud.stream.annotation.StreamListener;
import org.springframework.cloud.stream.messaging.Sink;
import org.springframework.messaging.handler.annotation.SendTo;
 
@EnableBinding({KafkaStreams.class})
public class KafkaStreamProcessor {
 
    @StreamListener(KafkaStreams.INPUT)
    @SendTo(KafkaStreams.OUTPUT)
    public String process(String input) {
        // 对输入的消息进行处理，并返回处理结果
        return "Processed: " + input;
    }
}

在application.yml或application.properties中配置Kafka binder：




spring.cloud.stream.bindings.input.destination=my-input-topic
spring.cloud.stream.bindings.input.group=my-consumer-group
spring.cloud.stream.bindings.input.consumer.partitioned=true
 
spring.cloud.stream.bindings.output.destination=my-output-topic
spring.cloud.stream.kafka.binder.brokers=localhost:9092
spring.cloud.stream.kafka.binder.zk-nodes=localhost:2181

这个简单的例子展示了如何使用Spring Cloud Stream和Kafka进行消息的接收和发送。在这个例子中，我们定义了一个接口KafkaStreams来声明输入和输出通道，然后在配置类KafkaStreamProcessor中使用@EnableBinding注解绑定这些通道，并使用@StreamListener注解来监听输入通道上的消息，使用@SendTo注解来将处理后的消息发送到输出通道。最后，在配置文件中指定了Kafka的broker地址和Zookeeper节点信息。

Oracle查询锁表和解锁

2024-09-02

在Oracle数据库中，锁表通常是为了防止在执行一些操作时（如DDL语句）对表进行不必要的更改。解锁表则是在确保操作完成后，让其他用户可以对表进行操作。

锁定表：




LOCK TABLE 表名 IN EXCLUSIVE MODE;

解锁表：




COMMIT;

请注意，在Oracle中，默认情况下，DML（如INSERT, UPDATE, DELETE）操作会自动对涉及的表加排他锁，而DDL操作（如ALTER TABLE）则需要显式锁定表。

如果你需要确保在一个事务中完成一系列操作后才允许其他会话访问表，你可以这样做：




-- 开启事务
START TRANSACTION;
 
-- 执行你的DML或DDL操作
-- ...
 
-- 提交事务，表将保持锁定状态直到事务结束
COMMIT;

在事务结束（通过COMMIT或ROLLBACK）之前，表将一直被锁定。如果你想要更明确地锁定表，可以在事务开始之前使用LOCK TABLE ... IN EXCLUSIVE MODE。

请记住，锁表和解锁表应谨慎进行，以免影响数据库的正常使用。

Redis计数器：数字的秘密

2024-09-02

所有,redis

在Redis中，可以使用INCR命令来实现简单的计数器功能。以下是一个使用Python和redis-py库的示例，它演示了如何创建和使用Redis计数器。

首先，确保已经安装了Redis服务器和redis-py库。




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置计数器
counter_key = 'my_counter'
 
# 增加计数器
r.incr(counter_key)  # 增加1
 
# 获取计数器的当前值
count = r.get(counter_key)
print(f"Current counter value: {count}")
 
# 如果需要，也可以一次性增加指定的数量
r.incr(counter_key, amount=10)  # 增加10
 
# 获取计数器的当前值
count = r.get(counter_key)
print(f"Current counter value: {count}")

这段代码演示了如何连接到Redis，如何创建一个计数器，如何增加计数器的值，以及如何检索计数器的当前值。在实际应用中，你可以根据需要来初始化计数器，增加或减少计数器的值，以及设置计数器的过期时间等。

SpringBoot数据访问之Druid数据源的使用

2024-09-02




import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import javax.sql.DataSource;
 
@Configuration
public class DruidConfig {
 
    @Value("${spring.datasource.url}")
    private String dbUrl;
 
    @Value("${spring.datasource.username}")
    private String username;
 
    @Value("${spring.datasource.password}")
    private String password;
 
    @Value("${spring.datasource.driver-class-name}")
    private String driverClassName;
 
    @Value("${spring.datasource.initial-size}")
    private int initialSize;
 
    @Value("${spring.datasource.min-idle}")
    private int minIdle;
 
    @Value("${spring.datasource.max-active}")
    private int maxActive;
 
    @Value("${spring.datasource.max-wait}")
    private int maxWait;
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DruidDataSource dataSource = new DruidDataSource();
        dataSource.setUrl(dbUrl);
        dataSource.setUsername(username);
        dataSource.setPassword(password);
        dataSource.setDriverClassName(driverClassName);
 
        //配置初始化大小、最小、最大
        dataSource.setInitialSize(initialSize);
        dataSource.setMinIdle(minIdle);
        dataSource.setMaxActive(maxActive);
 
        //配置获取连接等待超时的时间
        dataSource.setMaxWait(maxWait);
 
        return dataSource;
    }
}

这段代码定义了一个配置类DruidConfig，它使用Spring的@Configuration注解标注该类，表明该类包含了配置信息。@Value注解用于注入配置属性，例如数据库的URL、用户名、密码和JDBC驱动类名。dataSource方法使用@Bean注解标注，Spring将会自动调用该方法创建一个Druid数据源，并将其注册为Spring容器中的Bean，可以在其他地方通过@Autowired注解进行注入使用。

Oracle数据库文件(.dbf文件)迁移

2024-09-02

Oracle数据库中，.dbf 文件是数据文件，包含特定数据库表的数据。如果需要将 .dbf 文件从一个 Oracle 数据库实例迁移到另一个，可以按照以下步骤进行：

确认 .dbf 文件属于哪个用户和表。
在目标 Oracle 数据库中创建与原数据库相同的用户（如果尚不存在）。
使用 ALTER USER 命令将目标用户的默认表空间设置为新的 .dbf 文件路径，并添加新文件。
将原数据库的 .dbf 文件复制到新的文件路径。
在目标数据库中，将新的 .dbf 文件联机，并将其关联到用户的表空间。

以下是相关的 SQL 命令示例：




-- 在源数据库中查找.dbf文件对应的用户和表空间
SELECT tablespace_name, file_id, file_name FROM dba_data_files WHERE file_name = '原.dbf文件路径';
 
-- 在目标数据库中创建用户（如果不存在）
CREATE USER 用户名 IDENTIFIED BY 密码;
 
-- 更改用户的默认表空间和临时表空间
ALTER USER 用户名 DEFAULT TABLESPACE 新表空间名 TEMPORARY TABLESPACE 新临时表空间名;
 
-- 将.dbf文件添加到用户的表空间
ALTER TABLESPACE 用户的表空间名 ADD DATAFILE '新.dbf文件路径' SIZE 文件大小;
 
-- 将原数据库的.dbf文件复制到新的文件路径
-- 这通常通过操作系统命令完成，例如使用 `cp` 或 `copy` 命令。
 
-- 将新的.dbf文件联机
ALTER DATABASE DATAFILE '新.dbf文件路径' ONLINE;
 
-- 如果需要，可以将数据文件的所有权转移到新用户
-- 这需要数据文件处于 OFFLINE 状态，可以通过以下命令实现：
ALTER DATABASE DATAFILE '旧.dbf文件路径' OFFLINE;
-- 然后执行转移所有权的操作：
ALTER TABLESPACE 用户的表空间名 RENAME DATAFILE '旧.dbf文件路径' TO '新.dbf文件路径';
-- 最后将文件联机：
ALTER DATABASE DATAFILE '新.dbf文件路径' ONLINE;

注意：在执行这些操作之前，确保有足够的权限，并且在进行任何操作之前备份数据库和相关文件。此外，如果数据库正在运行，可能需要在维护窗口执行这些操作，或者在数据库启动到 MOUNT 状态时执行。

DuckDB全面挑战SQLite

2024-09-02

DuckDB是一个现代的、可嵌入的、完全事务型的、使用C++编写的SQL数据库引擎。它的目标是提供一个小型、快速、可信赖的替代SQLite的解决方案。

以下是一个使用DuckDB创建数据库、执行查询和关闭数据库的简单示例：




#include "duckdb.hpp"
 
using namespace duckdb;
 
int main() {
    // 创建一个新的DuckDB数据库实例
    unique_ptr<DuckDB> database = make_unique<DuckDB>(nullptr);
    // 打开一个连接到数据库的连接
    unique_ptr<DuckDBConnection> connection = database->Connect("");
 
    // 创建一个表
    connection->Query("CREATE TABLE company(id INTEGER PRIMARY KEY, name VARCHAR(20));");
 
    // 插入数据
    connection->Query("INSERT INTO company VALUES (1, 'DuckDB');");
    connection->Query("INSERT INTO company VALUES (2, 'SQLite');");
 
    // 执行查询
    auto result = connection->Query("SELECT * FROM company;");
    if (result->success) {
        // 打印结果
        while (true) {
            auto result_chunk = result->Fetch();
            if (!result_chunk) {
                break; // 没有更多的数据
            }
            for (size_t i = 0; i < result_chunk->size(); i++) {
                int id = result_chunk->GetValue(0, i).integer();
                string name = result_chunk->GetValue(1, i).str_value();
                cout << id << " " << name << endl;
            }
        }
    } else {
        cerr << "查询失败: " << result->error_message << endl;
    }
 
    // 关闭数据库连接
    connection.reset();
    // 数据库实例将在unique_ptr销毁时自动关闭
    return 0;
}

这段代码展示了如何使用DuckDB创建一个简单的数据库、表、插入数据和执行查询。它还演示了如何处理查询结果。这个例子是一个非常基础的用法，实际应用中DuckDB还支持更多高级特性，如视图、索引、触发器、存储过程等。