Tech Blog

PostgreSQL pg_bigm插件的安装（编译安装及docker安装）

2024-09-09




-- 以下是在PostgreSQL中安装pg_bigm插件的步骤：
 
-- 步骤1: 获取源码
git clone https://github.com/amalal/pg_bigm.git
cd pg_bigm
 
-- 步骤2: 编译安装
make
make install
 
-- 步骤3: 在PostgreSQL中加载插件
-- 首先登录到PostgreSQL
psql -U postgres
 
-- 然后在psql命令行中执行以下命令来启用插件
postgres=# CREATE EXTENSION pg_bigm;
 
-- 如果你使用Docker，可以通过以下步骤安装pg_bigm插件：
-- 1. 拉取PostgreSQL Docker镜像
docker pull postgres
 
-- 2. 运行PostgreSQL容器
docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgres
 
-- 3. 进入容器
docker exec -it some-postgres bash
 
-- 4. 克隆源码并编译安装
git clone https://github.com/amalal/pg_bigm.git
cd pg_bigm
make
make install
 
-- 5. 加载pg_bigm插件
psql -U postgres -d postgres
postgres=# CREATE EXTENSION pg_bigm;

以上代码提供了源码获取、编译安装以及在PostgreSQL中加载pg\_bigm插件的步骤。对于Docker用户，提供了使用Docker运行PostgreSQL并在其中安装pg\_bigm插件的步骤。

C++实现sqlite单表增删改查的详细步骤

2024-09-09

以下是使用C++操作SQLite数据库进行单表增删改查的示例代码：




#include <iostream>
#include <sqlite3.h>
 
// 增加
int insertData(sqlite3* db, const std::string& name, int age) {
    char* errMsg = nullptr;
    std::string sql = "INSERT INTO people (name, age) VALUES (?, ?);";
    sqlite3_exec(db, "BEGIN;", nullptr, nullptr, &errMsg); // 开始事务
    if (sqlite3_exec(db, sql.c_str(), [](void* data, int columnCount, char** columnValues, char** columnNames) {
        // 这里是回调函数，用于处理查询结果
        for (int i = 0; i < columnCount; ++i) {
            std::cout << columnNames[i] << ": " << columnValues[i] << std::endl;
        }
        return 0;
    }, &errMsg, nullptr) != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "SQL error: " << errMsg << std::endl;
        sqlite3_free(errMsg);
    }
    sqlite3_exec(db, "COMMIT;", nullptr, nullptr, &errMsg); // 提交事务
    return 0;
}
 
// 查询
int selectData(sqlite3* db, const std::string& name) {
    char* errMsg = nullptr;
    std::string sql = "SELECT * FROM people WHERE name = ?;";
    sqlite3_exec(db, "BEGIN;", nullptr, nullptr, &errMsg); // 开始事务
    if (sqlite3_exec(db, sql.c_str(), [](void* data, int columnCount, char** columnValues, char** columnNames) {
        // 这里是回调函数，用于处理查询结果
        for (int i = 0; i < columnCount; ++i) {
            std::cout << columnNames[i] << ": " << columnValues[i] << std::endl;
        }
        return 0;
    }, &errMsg, nullptr) != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "SQL error: " << errMsg << std::endl;
        sqlite3_free(errMsg);
    }
    sqlite3_exec(db, "COMMIT;", nullptr, nullptr, &errMsg); // 提交事务
    return 0;
}
 
// 更新
int updateData(sqlite3* db, const std::string& name, int age) {
    char* errMsg = nullptr;
    std::string sql = "UPDATE people SET age = ? WHERE name = ?;";
    sqlite3_exec(db, "BEGIN;", nullptr, nullptr, &errMsg); // 开始事务
    if (sqlite3_exec(db, sql.c_str(), nullptr, nullptr, &errMsg) != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "SQL error: " << errMsg << std::endl;
        sqlite3_free(errMsg);
    }
    sqlite3_exec(db, "COMMIT;", nullptr, nullptr, &errMsg); // 提交事务
    return 0;
}
 
// 删除
int dele

Golang strings 包详解

2024-09-09

所有,golang

strings 包提供了一些用于操作字符串的函数。以下是一些常用的函数及其简单示例：

Contains - 判断字符串是否包含另一个字符串。




str := "Hello, World!"
if strings.Contains(str, "World") {
    fmt.Println("String contains 'World'")
}

Count - 返回字符串中子串的数量。




str := "Hello, World!"
count := strings.Count(str, "o")
fmt.Println(count) // 输出 2

HasPrefix 和 HasSuffix - 检查字符串是否以特定前缀或后缀开始。




str := "Hello, World!"
if strings.HasPrefix(str, "Hello") {
    fmt.Println("String has prefix 'Hello'")
}
if strings.HasSuffix(str, "World!") {
    fmt.Println("String has suffix 'World!'")
}

Index 和 LastIndex - 返回子串的索引，Index 返回第一次出现的索引，LastIndex 返回最后一次出现的索引。




str := "Hello, World!"
index := strings.Index(str, "World")
lastIndex := strings.LastIndex(str, "o")
fmt.Println(index, lastIndex) // 输出 7 8

Join - 将字符串切片连接成一个新字符串，可以指定连接符。




strs := []string{"Hello", "World", "!"}
result := strings.Join(strs, " ")
fmt.Println(result) // 输出 "Hello World !"

Repeat - 重复字符串指定次数。




str := "Hello, "
repeated := strings.Repeat(str, 3)
fmt.Println(repeated) // 输出 "Hello, Hello, Hello, "

Replace - 替换字符串中所有指定的字符。




str := "Hello, World!"
replaced := strings.Replace(str, "World", "Golang", -1)
fmt.Println(replaced) // 输出 "Hello, Golang!"

Split - 将字符串按指定分隔符分割成切片。




str := "Hello, World, !"
splitted := strings.Split(str, ", ")
fmt.Println(splitted) // 输出 ["Hello", "World", "!"]

ToLower 和 ToUpper - 将字符串转换为小写或大写。




str := "Hello, World!"
lower := strings.ToLower(str)
upper := strings.ToUpper(str)
fmt.Println(lower, upper) // 输出 "hello, world!" HELLO, WORLD!

Trim 和 TrimSpace - 去除字符串首尾的空白字符，Trim 可以指定要去除的字符。




str := "   Hello, World!   "
trimmed := strings.TrimSpace(str)
fmt.Println(trimmed) // 输出 "Hello, World!"

这些函数提供了处理字符串的基本操作，在日常开发中经常使用。

python链接Oracle报错 DPI-1047解决方法

2024-09-09

报错解释：

DPI-1047错误通常表示Oracle客户端无法加载SQL*Net库或者无法找到指定的Oracle数据库连接信息。

解决方法：

确认Oracle客户端已正确安装在您的系统上。
检查环境变量是否设置正确，特别是ORACLE_HOME，它应该指向Oracle客户端软件的安装目录。
如果你使用的是32位Python和64位Oracle客户端，或者反之，确保二者的位数一致。
确认你的tnsnames.ora文件中是否有正确的连接描述符，并且确保TNS_ADMIN环境变量指向包含此文件的目录。
如果你使用的是连接字符串而不是tnsnames.ora，请确保连接字符串格式正确无误。
确保Oracle客户端的版本与Python连接库（如cx\_Oracle）兼容。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试重新安装Oracle客户端或者检查Oracle的官方文档和支持论坛获取更多帮助。

使用银河麒麟V10 SP3安装PostgreSQL 12.19数据库

2024-09-09

在银河麒麟V10 SP3系统上安装PostgreSQL 12.19数据库，可以按照以下步骤进行：

添加PostgreSQL官方仓库。
安装PostgreSQL 12.19。
初始化数据库。
设置数据库服务开机自启。

以下是具体的命令：




# 1. 添加PostgreSQL官方仓库
sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-8-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
 
# 2. 安装PostgreSQL 12.19
sudo yum install -y postgresql12-server
 
# 3. 初始化数据库
sudo /usr/pgsql-12/bin/postgresql-12-setup initdb
 
# 4. 启动PostgreSQL服务
sudo systemctl enable --now postgresql-12
 
# 5. 确认PostgreSQL服务状态
sudo systemctl status postgresql-12

请确保在执行以上命令时具备相应的系统权限，并且在执行添加仓库的步骤时，确保仓库的URL与您使用的系统版本和架构相匹配。如果在执行过程中遇到任何问题，请检查系统的包管理器是否有更新，或查看官方文档以获取针对该系统的安装指南。

2024-09-09

报错问题：Ubuntu 18.04中执行sudo apt-get update报错。

解释：

sudo apt-get update命令用于更新本地软件包列表，以便与远程仓库同步，它可能因为网络问题、软件源配置错误、GPG密钥过期或损坏等原因导致报错。

解决方法：

检查网络连接：确保你的Ubuntu系统可以连接到互联网。
检查软件源列表：查看/etc/apt/sources.list文件及/etc/apt/sources.list.d/目录下的文件，确保软件源地址正确无误。
清除本地缓存：执行sudo apt-get clean或sudo apt-get autoclean清除本地已下载的包文件。
重新载入GPG密钥：如果提示GPG密钥过期或损坏，需要重新导入密钥。
更换软件源：尝试更换到其他的软件源，可以是相同区域内的不同服务器。
使用代理：如果你位于防火墙之后，可能需要配置HTTP或HTTPS代理。

如果以上步骤无法解决问题，请提供具体的错误信息以便进一步分析解决。

探索高效数据管理：go-sqlite3 开源驱动深度解析

2024-09-09




package main
 
import (
    "database/sql"
    "log"
 
    _ "github.com/mattn/go-sqlite3" // 导入go-sqlite3驱动
)
 
func main() {
    // 打开SQLite数据库文件
    db, err := sql.Open("sqlite3", "./example.db")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()
 
    // 创建一个表
    createTableSQL := `CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        "id" integer NOT NULL PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, 
        "username" TEXT,
        "email" TEXT,
        "created_at" DATETIME
    );`
    if _, err := db.Exec(createTableSQL); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 插入数据
    insertSQL := `INSERT INTO users (username, email, created_at) VALUES (?, ?, ?)`
    stmt, err := db.Prepare(insertSQL)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer stmt.Close()
 
    _, err = stmt.Exec("testuser", "testuser@example.com", "2021-01-01T00:00:00")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询数据
    rows, err := db.Query("SELECT id, username, email, created_at FROM users")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer rows.Close()
 
    for rows.Next() {
        var id int
        var username string
        var email string
        var createdAt string
        if err := rows.Scan(&id, &username, &email, &createdAt); err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
        log.Println(id, username, email, createdAt)
    }
 
    // 更新数据
    updateSQL := `UPDATE users SET username = ? WHERE id = ?`
    _, err = db.Exec(updateSQL, "newuser", 1)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 删除数据
    deleteSQL := `DELETE FROM users WHERE id = ?`
    _, err = db.Exec(deleteSQL, 1)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

这段代码展示了如何使用go-sqlite3包来操作SQLite数据库的基本操作，包括创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。这是一个简单的数据库操作示例，对于学习如何在Go中使用SQLite数据库有很好的教育意义。

【Tomcat目录详解】关于Tomcat你还需要了解的详细内容

2024-09-09

所有,java

Tomcat是一个开源的Java Servlet容器，也是当前最流行的Java Web应用服务器之一。以下是关于Tomcat目录结构的一些常见问题和解答：

bin：包含用于启动和停止Tomcat的脚本。
conf：包含Tomcat的配置文件，如server.xml、web.xml和其他相关配置。
lib：包含Tomcat运行时需要的jar包和class文件。
logs：存储Tomcat运行时的日志文件。
temp：存储Tomcat运行时生成的临时文件。
webapps：存放Web应用程序的目录，每个应用程序一个子目录。
work：Tomcat执行JSP页面转换后产生的Servlet源文件和编译后的.class文件。

对于开发者来说，最重要的可能是webapps目录，因为这里是部署Web应用的地方。




webapps/
|-- ROOT  // 默认的web应用目录，可以通过http://localhost:8080访问
|-- host-webapp  // 自定义的web应用，通过http://localhost:8080/host-webapp访问
|   |-- WEB-INF
|   |   |-- web.xml  // 应用的配置文件
|   |   |-- classes  // 应用的class文件
|   |   |-- lib  // 应用的jar包
|   |
|   |-- index.html  // 默认首页
|   |-- static  // 存放静态资源，如js、css、images
:   :

对于运维者来说，conf目录中的配置文件是重点关注对象，比如可以在server.xml中配置端口、修改应用的Context路径等。




conf/
|-- server.xml  // 配置Tomcat服务器的主要配置文件
|-- web.xml  // 配置与Web应用相关的设置，如Servlet、Filter等
:   :

对于高级用户或者维护者，bin目录中的启动脚本是重要的工具，可以用于启动、停止Tomcat服务器。




bin/
|-- catalina.sh  // 用于启动和停止Tomcat的Shell脚本
|-- startup.sh  // 启动Tomcat的脚本
|-- shutdown.sh  // 停止Tomcat的脚本
:   :

以上是对Tomcat目录结构的基本介绍，实际使用中可以根据需要进行深入了解和使用。

一文透析 Spring Boot、微服务架构和大数据治理三者之间的故事

2024-09-09

所有,java

这个问题的核心是理解Spring Boot、微服务架构和大数据治理三者如何交互并解决现代化应用开发中的复杂问题。

Spring Boot是一个用于简化Spring应用的开发过程的框架，它提供了快速构建、测试和部署生产级应用的工具和方法。

微服务架构是一种架构风格，它提倡将单一应用程序划分为一组小型服务，每个服务运行在自己的进程中，服务之间通过轻量级的通信机制进行通信。

大数据治理是确保大数据项目成功的关键过程，它涵盖数据质量、数据安全、数据标准和元数据管理等方面。

这三者之间的关系可以用下图来表示：

Spring Boot, Microservices and Big Data Governance

在这个图中，Spring Boot和微服务架构用于构建和部署应用程序，而大数据治理则用于保证数据质量和管理数据生命周期。

解决方案可能涉及使用Spring Boot创建微服务，微服务可以利用Apache Kafka等消息传递系统进行通信，并使用AWS S3、Google Cloud Storage等云服务存储大数据。同时，可以使用Apache NiFi等工具进行数据流的管理，以及Apache Atlas等工具实现数据治理。

代码示例可能包括：

使用Spring Boot创建微服务：




@RestController
public class ExampleController {
    @GetMapping("/data")
    public String getData() {
        // 业务逻辑
        return "Data";
    }
}

使用Apache Kafka传输消息：




// 生产者
kafkaTemplate.send("topic", data);
 
// 消费者
@KafkaListener(topics = "topic", groupId = "group")
public void listen(String data) {
    // 处理消息
}

使用Apache NiFi管理数据流：




<!-- nifi template -->
<processors>
    <id>generate-data</id>
    <id>process-data</id>
    <id>publish-data</id>
</processors>
<connections>
    <connection>
        <source>generate-data</source>
        <destination>process-data</destination>
    </connection>
    <connection>
        <source>process-data</source>
        <destination>publish-data</destination>
    </connection>
</connections>

使用Apache Atlas实现数据治理：




// 注册类型
typeDef.setName("EmployeeData");
typeDef.setCategory("DataSet");
typeDef.setVersion(1);
typeDef.setAttributeDefs(attributeDefs);
typeDefRegistry.create(typeDef);
 
// 创建实体
EntityEnum entityType = EntityEnum.DATABASE_TABLE;
String dbName = "EmployeeDB";
String tableName = "Employee";
String qualifiedName = AtlasPathExtractor.extractQualifiedName(entityType, dbName, tableName);
 
Referenceable instance = new Referenceable(entityType.getName(),
        Collections.singletonMap(AtlasClient.REFERENCEABLE_ATTRIBUTE_NAME, qualifiedName),
        Collections.singletonMap("name", tableName),
        Collections.singletonMap("db", dbName));
 
entityStore.createOrUpdate(new EntityMutation(instance), false);

这些代码仅为示例，实际应用中需要根据具体需求进行调整。