2024-09-02

在Oracle数据库中,可以使用DBMS\_SCHEDULER包来创建和管理自动化的数据库检查任务。以下是一个简单的脚本示例,用于创建一个每天自动运行的数据库巡检任务:




BEGIN
  -- 创建一个新的作业
  DBMS_SCHEDULER.create_job (
    job_name        => 'daily_db_health_check',
    job_type        => 'PLSQL_BLOCK',
    job_action      => 'BEGIN NULL; END;', -- 这里放置你的巡检逻辑
    start_date      => SYSTIMESTAMP,
    repeat_interval => 'FREQ=DAILY; BYHOUR=2; BYMINUTE=0; BYSECOND=0', -- 每天凌晨2点执行
    enabled         => TRUE,
    comments        => 'Daily database health check'
  );
 
  -- 可以添加更多的属性,如指定执行的用户、资源限制、错误处理等
  -- 例如,指定作业运行时使用的DBMS_SCHEDULER.set_attribute来设置资源限制
  -- DBMS_SCHEDULER.set_attribute('daily_db_health_check', 'max_runs', 1);
 
  -- 手动运行作业(如果需要)
  -- DBMS_SCHEDULER.run_job('daily_db_health_check', use_current_session => TRUE);
 
END;
/

在这个脚本中,我们创建了一个名为daily_db_health_check的作业,它会每天凌晨2点执行。job_action字段是你应该放置数据库巡检逻辑的地方。你可以在这里编写PL/SQL代码来执行所需的检查。

请注意,实际的巡检逻辑会根据你的数据库需求而有所不同。你可能需要执行RAC Check、Health Check、RMAN备份检查、AWR报告分析、表空间使用情况检查、索引维护、统计信息收集等。

确保在执行这些脚本之前,你有适当的权限来创建和执行作业,并且已经对任何潜在的自动化流程进行了充分的测试。

2024-09-02



from llama_index import LlamaIndex, Document
 
# 方法一:使用基本的SQL生成
def generate_basic_sql(query: str, llama_index: LlamaIndex):
    # 使用LlamaIndex的search方法进行搜索,并获取结果
    results = llama_index.search(query, top_k=5)
    # 遍历结果并生成简单的SQL查询
    for rank, doc in enumerate(results, start=1):
        print(f"SELECT * FROM table WHERE column LIKE '%{doc.text}%';")
 
# 方法二:使用带有条件的SQL生成
def generate_conditional_sql(query: str, llama_index: LlamaIndex):
    results = llama_index.search(query, top_k=5)
    for rank, doc in enumerate(results, start=1):
        conditions = [f"column LIKE '%{term}%'" for term in doc.terms]
        condition_str = " AND ".join(conditions)
        print(f"SELECT * FROM table WHERE {condition_str};")
 
# 方法三:使用聚合函数生成SQL
def generate_aggregate_sql(query: str, llama_index: LlamaIndex):
    results = llama_index.search(query, top_k=5)
    for rank, doc in enumerate(results, start=1):
        print(f"SELECT COUNT(*), AVG(column) FROM table WHERE column LIKE '%{doc.text}%';")
 
# 假设我们已经有了一个LlamaIndex对象llama_index
# 我们可以使用以上三种方法生成SQL查询

这个代码示例展示了如何使用Llama Index库来生成不同类型的SQL查询。首先,我们定义了三个函数,分别用于生成基本的、带条件的以及带聚合函数的SQL查询。然后,我们假设有一个已经加载好的LlamaIndex对象,并使用它来搜索query,并应用不同的逻辑生成对应的SQL语句。

2024-09-02

调整Oracle SGA(System Global Area)的大小通常涉及编辑数据库初始化参数文件(init.ora或spfile.ora),然后重启数据库实例。以下是调整SGA大小的基本步骤:

  1. 登录到数据库作为具有管理员权限的用户。
  2. 确定当前的SGA大小:

    
    
    
    SELECT * FROM V$SGA;
  3. 调整SGA的参数,这些参数包括DB\_CACHE\_SIZE(数据缓冲区)、SHARED\_POOL\_SIZE(共享池)、LARGE\_POOL\_SIZE(大池)、JAVA\_POOL\_SIZE(Java池)等。
  4. 创建PFILE或修改SPFILE:

    • 如果使用的是PFILE,直接编辑init.ora文件。
    • 如果使用的是SPFILE,可以创建一个新的SPFILE或直接修改:

      
      
      
      CREATE SPFILE FROM PFILE;

      或者直接使用ALTER SYSTEM命令修改SPFILE:

      
      
      
      ALTER SYSTEM SET db_cache_size = '20G' SCOPE=SPFILE;
  5. 重启数据库实例以使更改生效。

示例代码(假设使用的是SPFILE):




-- 查看当前SGA的配置
SELECT * FROM V$SGA;
 
-- 调整数据缓冲区大小为20GB
ALTER SYSTEM SET db_cache_size = '20G' SCOPE=SPFILE;
 
-- 调整共享池大小为2GB
ALTER SYSTEM SET shared_pool_size = '2G' SCOPE=SPFILE;
 
-- 重启数据库以使更改生效
SHUTDOWN IMMEDIATE;
STARTUP;

调整SGA大小应该在数据库负载较低时进行,并且应该考虑到系统的物理内存大小和其他内存使用者,避免分配过多内存导致系统内存不足。

2024-09-02

在PostgreSQL中,可观测性通常通过查询性能视图、日志和监控工具来实现。以下是一些核心概念和示例代码:

  1. 查询性能和等待事件

    使用pg_stat_activity视图来查看当前运行的查询及其等待事件:

    
    
    
    SELECT pid, usename, datname, query, state, wait_event_type, wait_event FROM pg_stat_activity;
  2. 自定义日志

    通过log_statement参数记录所有SQL语句执行:

    
    
    
    ALTER SYSTEM SET log_statement = 'all';
  3. 性能分析和调优

    使用EXPLAIN分析查询计划,EXPLAIN ANALYZE执行并分析查询:

    
    
    
    EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM my_table WHERE condition;
  4. 监控和诊断

    使用第三方工具如pg_toppgMonitorPrometheusGrafana等。

  5. 扩展的统计信息

    使用pg_stat_statements模块追踪查询执行的统计信息:

    
    
    
    CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
  6. 性能调优参数

    根据工作负载调整关键性能参数,如work_memmaintenance_work_memmax_connections等。

这些是PostgreSQL内核可观测性的核心概念和实践方法。实际应用时,需要根据具体需求和环境调整和应用。

2024-09-02

在Oracle中,存储子程序通常指的是PL/SQL中的过程(PROCEDURE)和函数(FUNCTION)。这些子程序可以包含逻辑代码,用于执行特定的操作,比如插入数据、更新数据、删除数据或者执行复杂的计算等。

以下是一个简单的Oracle存储子程序的例子,它展示了如何创建一个简单的过程:




CREATE OR REPLACE PROCEDURE insert_employee (
    p_emp_id IN EMPLOYEES.EMPLOYEE_ID%TYPE,
    p_emp_name IN EMPLOYEES.NAME%TYPE,
    p_emp_salary IN EMPLOYEES.SALARY%TYPE
) AS
BEGIN
    INSERT INTO EMPLOYEES (EMPLOYEE_ID, NAME, SALARY)
    VALUES (p_emp_id, p_emp_name, p_emp_salary);
    COMMIT;
EXCEPTION
    WHEN OTHERS THEN
        ROLLBACK;
        RAISE;
END insert_employee;

在这个例子中,insert_employee是过程的名称,它接收三个参数:p_emp_idp_emp_namep_emp_salary。这些参数用于传递要插入的员工ID,名字和薪水。过程中的代码块执行了一个INSERT语句,将传入的员工信息插入到EMPLOYEES表中,并在成功执行后提交事务。如果在执行过程中发生任何异常,它会回滚事务并重新抛出异常。

要调用这个过程,可以使用以下语法:




BEGIN
    insert_employee(10, 'John Doe', 50000);
END;

这将会调用insert_employee过程,并传入相应的参数值。

请注意,实际的数据库表名、列名和数据类型可能会根据您的具体数据库环境而有所不同。在编写存储子程序时,确保您有适当的权限,并且已经对要操作的表进行了适当的授权。

2024-09-02

由于篇幅所限,我无法提供完整的实战内容。但我可以提供一个简单的Spring Cloud实例,比如使用Spring Cloud Netflix的Eureka实现服务注册与发现。

  1. 添加依赖到你的pom.xml



<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
 
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>${spring-cloud.version}</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
  1. 创建一个Eureka服务器配置类:



@EnableEurekaServer
@SpringBootApplication
public class EurekaServerApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(EurekaServerApplication.class, args);
    }
}
  1. application.propertiesapplication.yml配置Eureka服务器:



server:
  port: 8761
 
eureka:
  instance:
    hostname: localhost
  client:
    registerWithEureka: false
    fetchRegistry: false
    serviceUrl:
      defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/
  1. 启动Eureka服务器,并确保可以在浏览器中访问http://localhost:8761

以上代码仅展示了Eureka服务器的简单配置和启动过程。实际使用时,你需要根据具体需求进行服务提供者(clients)和服务消费者(consumers)的配置,并且可能需要结合Spring Cloud的其他特性,如负载均衡、断路器等。

2024-09-02

Spring Cloud Sleuth 是一个用于构建分布式跟踪系统的Spring Cloud 组件,它可以集成Zipkin和Brave来实现链路追踪。

以下是一个简单的使用Spring Cloud Sleuth进行链路追踪的例子:

  1. 首先,在Spring Boot项目的pom.xml中添加依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Sleuth -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖... -->
</dependencies>
  1. 接下来,在你的应用代码中,你可以使用Spring Cloud Sleuth提供的工具类来记录日志:



import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import brave.propagation.TraceContext;
 
@RestController
public class MyController {
 
    private static final Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyController.class);
 
    @GetMapping("/trace")
    public String trace() {
        TraceContext traceContext = TraceContext.current();
        log.info("Trace ID: {}", traceContext.traceIdString());
        // 处理请求的逻辑...
        return "Trace ID: " + traceContext.traceIdString();
    }
}
  1. 为了收集和查看追踪信息,你可能需要设置和连接一个Zipkin服务器。

这个例子展示了如何在Spring Boot应用中使用Spring Cloud Sleuth来记录链路追踪信息。通过这种方式,你可以追踪请求在分布式系统中的流动情况,便于调试和监控。

2024-09-02

在Spring Cloud Alibaba中使用Sentinel进行资源的保护,我们可以通过Sentinel提供的API进行动态规则的扩展。以下是一个使用Sentinel的控制台来动态调整限流规则的例子:

  1. 首先,在Spring Cloud Alibaba项目中引入Sentinel依赖和Nacos依赖:



<dependencies>
    <!-- Spring Cloud Alibaba Sentinel -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Nacos 服务发现和配置管理 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
  1. 在application.yml中配置Sentinel控制台信息:



spring:
  cloud:
    sentinel:
      transport:
        dashboard: 127.0.0.1:8080 # Sentinel 控制台地址
        port: 8719 # 默认端口,不需要可以不写
  1. 启动Sentinel控制台。可以从Alibaba Sentinel官方GitHub仓库下载并启动Sentinel控制台。
  2. 启动你的Spring Cloud Alibaba应用,应用启动后会自动注册到Nacos,并且连接到Sentinel控制台。
  3. 通过Sentinel控制台来动态调整规则。你可以针对特定的资源设置流量控制、熔断降级等规则,并实时查看运行数据。

以上步骤可以帮助你理解如何使用Sentinel控制台来动态管理你的服务规则。在实际应用中,你可能需要结合实际业务场景,编写相应的逻辑代码来动态地调整Sentinel规则。

2024-09-02

确定Spring Boot、Spring Cloud和Spring Cloud Alibaba之间的版本兼容性是一个重要的步骤。这里有一些基本的规则:

  1. Spring Boot版本和Spring Cloud版本之间的关系是:Spring Boot版本是Spring Cloud版本的一个依赖。
  2. Spring Cloud Alibaba通常是作为Spring Cloud版本的扩展来使用的,它依赖于特定版本的Spring Cloud。

确定版本关系的步骤:

  1. 查看Spring Cloud Alibaba的文档,确定支持的Spring Cloud版本。
  2. 选择一个Spring Boot版本,它应该与Spring Cloud版本兼容。
  3. 选择Spring Cloud Alibaba版本,它应该与你选择的Spring Cloud版本兼容。

Maven或Gradle依赖示例:




<!-- Spring Boot -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
    <version>2.x.x.RELEASE</version>
</dependency>
 
<!-- Spring Cloud -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-dependencies</artifactId>
            <version>Hoxton.SR10</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>
 
<!-- Spring Cloud Alibaba -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-alibaba-dependencies</artifactId>
            <version>2.2.6.RELEASE</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

请注意,版本号2.x.x.RELEASEHoxton.SR102.2.6.RELEASE是示例,你应该选择最新的兼容版本。

在实际操作中,你可能需要参考Spring Boot、Spring Cloud和Spring Cloud Alibaba的官方文档来获取最新的兼容版本信息。

2024-09-02

报错解释:

这个错误表明在使用MyBatis-Plus时,动态数据源(dynamic-datasource)无法找到主数据源(primary datasource)。在多数据源配置中,至少需要一个主数据源来参考。

解决方法:

  1. 确认是否已经在配置文件中定义了主数据源。通常,在配置文件(如application.yml或application.properties)中需要指定至少一个标记为primary的数据源。
  2. 检查动态数据源的配置。确保你已经配置了动态数据源的切换策略,并且在使用时指定了正确的数据源标识。
  3. 如果你使用的是Spring Boot,确保MyBatis-Plus和相关的动态数据源依赖已正确引入项目中。
  4. 查看启动日志,确认是否在启动时有关于数据源配置的错误信息,根据日志提示进行修正。
  5. 如果你已经正确配置了主数据源,但问题依然存在,可能需要检查是否有其他配置错误,如动态数据源的配置类是否正确初始化,或者是否有其他的配置项导致了数据源找不到的问题。
  6. 如果使用了第三方库来实现动态数据源,确保该库版本兼容当前使用的MyBatis-Plus版本。
  7. 如果以上步骤都无法解决问题,可以考虑查看官方文档或者社区支持来寻求帮助。