Tech Blog

2024-09-04

在SQLite中，并没有专门的布尔数据类型。通常，我们可以使用整型（INTEGER）或者使用文本类型（TEXT）来模拟布尔值。

整型：




CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    is_active INTEGER DEFAULT 0
);

在这个例子中，我们使用整型字段is_active来表示布尔值，其中0代表FALSE，非0值代表TRUE。

文本类型：




CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    is_active TEXT DEFAULT 'FALSE'
);

在这个例子中，我们使用文本字段is_active来表示布尔值，使用'TRUE'和'FALSE'来分别代表布尔值。

插入和查询时，需要适当地转换值：




-- 插入布尔值
INSERT INTO example_table (is_active) VALUES (1); -- 或者 'TRUE'
INSERT INTO example_table (is_active) VALUES (0); -- 或者 'FALSE'
 
-- 查询时转换为布尔值
SELECT CASE is_active WHEN 0 THEN 'FALSE' ELSE 'TRUE' END AS is_active FROM example_table;

请注意，这些方法不是SQLite官方推荐的处理布尔值的方式，但是在没有专门的布尔类型时，这是一种常见的做法。

- 阅读更多 -

IDEA+Java+JSP+Mysql+Tomcat实现Web图书管理系统

System

2024-09-04

所有,java

以下是一个简化的代码实例，展示了如何在IntelliJ IDEA中创建一个简单的Web项目，并使用JSP、Java、MySQL和Tomcat实现一个图书管理系统的基本功能。




// 导入相关类
import javax.servlet.*;
import javax.servlet.http.*;
import java.io.*;
import java.sql.*;
 
// 定义一个Servlet用于查询图书
public class BookListServlet extends HttpServlet {
    @Override
    protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)
            throws ServletException, IOException {
        // 设置请求和响应编码
        request.setCharacterEncoding("UTF-8");
        response.setContentType("text/html;charset=UTF-8");
 
        // 连接数据库
        Connection conn = null;
        Statement stmt = null;
        ResultSet rs = null;
        try {
            // 注意：数据库连接细节需要根据实际情况配置
            conn = DriverManager.getConnection("jdbc:mysql://localhost:3306/bookstore", "username", "password");
            stmt = conn.createStatement();
            rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM books");
 
            // 输出HTML表格
            PrintWriter out = response.getWriter();
            out.println("<html><head><title>图书列表</title></head><body>");
            out.println("<h1>图书列表</h1>");
            out.println("<table border='1'>");
            out.println("<tr><th>ID</th><th>书名</th><th>作者</th></tr>");
 
            // 遍历查询结果
            while (rs.next()) {
                out.println("<tr>");
                out.println("<td>" + rs.getString("id") + "</td>");
                out.println("<td>" + rs.getString("title") + "</td>");
                out.println("<td>" + rs.getString("author") + "</td>");
                out.println("</tr>");
            }
            out.println("</table>");
            out.println("</body></html>");
        } catch (SQLException e) {
            // 错误处理
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 关闭资源
            if (rs != null) {
                try { rs.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }
            }
            if (stmt != null) {
                try { stmt.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }
            }
            if (conn != null) {
                try { conn.close(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }
            }
        }
    }
}

在这个简化的例子中，我们定义了一个名为BookListServlet的Servlet，它用于查询一个假设的books表，并将结果以HTML表格的形式输出。这个例子省略了数据库连接细节，并且假

- 阅读更多 -

【智能排班系统】基于Redis的increment命令和lua脚本实现IP限流

System

2024-09-04

所有,redis




-- 假设有一个名为"rate_limiter"的Redis键，用于跟踪用户的请求次数
-- 假设限制时间窗口为60秒，允许的最大请求数为100
 
-- 使用Lua脚本原子地检查和更新计数器
local key = "rate_limiter:" .. KEYS[1]
local limit = 100
local window = 60
 
-- 获取当前的计数
local count = redis.call('get', key)
if count == false then
    -- 如果键不存在，设置初始计数为0，并设置过期时间
    redis.call('set', key, 0, 'EX', window)
    count = 0
else
    count = tonumber(count)
end
 
-- 检查是否超出了限制
if count >= limit then
    return redis.error_reply('超出请求限制')
else
    -- 如果没有超出限制，增加计数
    redis.call('INCR', key)
    -- 返回当前计数
    return redis.status_reply(count + 1)
end

这段Lua脚本用于实现一个简单的IP限流器。它首先检查是否有对应的键来跟踪请求计数，如果没有，它会创建一个初始化为0的键，并设置一个60秒的过期时间。如果请求计数超过100，脚本会返回一个错误。否则，它会增加计数并允许请求继续。这个例子演示了如何使用Lua脚本和Redis的INCR命令来实现请求限流。

- 阅读更多 -

PostgreSQL中创建索引的消极影响

System

2024-09-04

所有,数据库

在PostgreSQL中，创建索引是提高查询性能的常见方法。但是，创建索引有一些消极的影响，包括减慢写操作（INSERT、UPDATE、DELETE）的速度，因为索引也需要维护。

以下是创建索引可能带来的一些消极影响的例子：

写操作变慢：每次写入数据时，PostgreSQL不仅需要更新表中的数据行，还需要更新索引中的条目。
占用更多磁盘空间：索引会占据额外的磁盘空间。
更多的维护工作：当表中的数据发生变化时，索引需要被定期维护以保持性能。
可能影响数据加载的时间：在数据加载到一个大表时，创建索引可以减慢数据加载过程。

如果需要平衡读写操作的性能，可以考虑以下策略：

创建索引时，选择最适合查询模式的列。
在数据加载完毕后创建索引，以减少数据加载时的性能影响。
使用CREATE INDEX CONCURRENTLY，这种方式可以在不锁定表的情况下创建索引，但是可能会占用更多的磁盘空间，并且可能需要更长的时间来完成索引的创建。
对于大型数据集，可以考虑在低峰时段创建索引，或者在维护窗口期间创建索引。

示例代码：




-- 创建一个普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name (column_name);
 
-- 创建一个并发索引，减少锁定时间
CREATE INDEX CONCURRENTLY index_name ON table_name (column_name);

在实际应用中，应根据具体的数据库使用情况和性能需求来权衡使用索引所带来的好处和消极影响。

- 阅读更多 -

ubuntu安装多个gcc并设置可切换

System

2024-09-04

所有,数据库

在Ubuntu上安装多个版本的GCC并能够在它们之间切换，可以通过以下步骤实现：

使用apt安装你想要的GCC版本。例如，安装GCC 7和GCC 9：




sudo apt install gcc-7 g++-7
sudo apt install gcc-9 g++-9

使用update-alternatives来配置可切换的版本。首先，为每个版本设置update-alternatives：




sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 70 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 90 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9

使用update-alternatives配置默认版本：




sudo update-alternatives --config gcc

执行上述命令后，你会看到一个列表，其中包含了你安装的GCC版本，并可以选择默认版本。

切换版本：




sudo update-alternatives --config gcc

然后再次从列表中选择你想要的版本。

或者，直接选择特定版本：




sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 20
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 10

然后，通过以下命令切换到特定版本：




sudo update-alternatives --auto gcc

确保--auto选项是使用的，这样update-alternatives才能够根据优先级自动切换。如果你想手动选择版本，不要使用--auto选项。

- 阅读更多 -

数据缓存与数据结构服务器——redis使用入门

System

2024-09-04

所有,redis




import redis
 
# 连接到Redis服务器
redis_host = "localhost"
redis_port = 6379
r = redis.StrictRedis(host=redis_host, port=redis_port, decode_responses=True)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取并打印键对应的值
value = r.get('key')
print(f"The value for 'key' is: {value}")
 
# 检查键是否存在
exists = r.exists('key')
print(f"Does 'key' exist? {exists}")
 
# 删除键
r.delete('key')
 
# 关闭连接
r.close()

这段代码演示了如何使用Python的redis模块来连接到Redis服务器，并执行基本的键值对操作，如设置、获取、检查存在性和删除。这对于开发者想要快速了解如何在自己的应用程序中使用Redis缓存数据是非常有用的。

- 阅读更多 -

【Redis】如何从单机架构演化为分布式系统

System

2024-09-04

所有,redis

从单机Redis升级到分布式Redis集群，通常涉及以下步骤：

数据分区：为了在多个节点上分布数据，需要定义数据分区规则，即数据该放在哪个节点上。
节点部署：在不同服务器上部署多个Redis实例，组成一个集群。
配置更新：修改Redis配置文件，启用集群模式，并定义集群节点信息。
数据迁移：将单机数据按照分区规则迁移到对应的集群节点。
客户端更新：更新应用程序的Redis客户端配置，使其能够与集群通信。

以下是一个简化的Redis集群配置示例：




# 在每个Redis实例的配置文件中添加以下内容
port 7000
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes

然后启动每个实例，并使用如下命令创建集群：




redis-cli --cluster create 127.0.0.1:7000 127.0.0.1:7001 127.0.0.1:7002 ... --cluster-replicas 1

这里--cluster-replicas 1表示每个主节点有一个副本。

最后，更新应用程序的连接配置，使其指向新的Redis集群。

注意：实际部署时，应根据具体的服务器资源、网络环境和数据量来选择合适的分区策略和节点配置。

- 阅读更多 -

Spring Data MongoDB实现@DBRef级联存储

System

2024-09-04

所有,数据库




import org.springframework.data.annotation.Id;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.DBRef;
import org.springframework.data.mongodb.core.mapping.Document;
 
@Document
public class User {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    @DBRef
    private Role role;
 
    // 标准的getter和setter方法
    public String getId() { return id; }
    public void setId(String id) { this.id = id; }
    public String getName() { return name; }
    public void setName(String name) { this.name = name; }
    public Role getRole() { return role; }
    public void setRole(Role role) { this.role = role; }
}
 
@Document
public class Role {
    @Id
    private String id;
    private String roleName;
 
    // 标准的getter和setter方法
    public String getId() { return id; }
    public void setId(String id) { this.id = id; }
    public String getRoleName() { return roleName; }
    public void setRoleName(String roleName) { this.roleName = roleName; }
}
 
// 使用示例
User user = new User();
user.setName("John Doe");
 
Role role = new Role();
role.setRoleName("Admin");
 
user.setRole(role);
 
// 假设有一个MongoTemplate实例或者继承了MongoRepository的接口
// mongoTemplate.save(user);

这个代码示例展示了如何在Spring Data MongoDB中使用@DBRef注解来实现级联存储。User类中的role字段被标记为@DBRef，这意味着当保存一个User实例时，其关联的Role实例也会被自动保存到MongoDB。这种方式简化了对关联对象的管理，并提供了更好的数据库引用灵活性。

System

2024-09-04

所有,数据库




-- 假设我们已经通过obdiag命令获取了SQL Monitor Report，并将其保存在了变量@report中
DECLARE @report NVARCHAR(MAX);
 
-- 这里是你从obdiag获取的报告内容
SET @report = '...'; -- 报告内容
 
-- 解析报告并提取关键信息
SELECT
    EventTime = CONVERT(VARCHAR, EventTime, 120),
    ExecuteCount = CAST(ExecuteCount AS INT),
    ExecuteErrorCount = CAST(ExecuteErrorCount AS INT),
    ExecuteTotalTime = CAST(ExecuteTotalTime AS DECIMAL(10, 3)),
    ParseTime = CAST(ParseTime AS DECIMAL(10, 3)),
    PlanTime = CAST(PlanTime AS DECIMAL(10, 3)),
    ExecuteMinTime = CAST(ExecuteMinTime AS DECIMAL(10, 3)),
    ExecuteMaxTime = CAST(ExecuteMaxTime AS DECIMAL(10, 3)),
    ExecuteAvgTime = CAST(ExecuteAvgTime AS DECIMAL(10, 3)),
    LastErrorTime = CONVERT(VARCHAR, LastErrorTime, 120),
    ErrorSQL = ErrorSQL
FROM
    dbo.SplitSQLMonitorReport(@report)
WHERE
    ExecuteErrorCount > 0;

在这个例子中，我们首先声明了一个变量@report来保存报告内容，然后通过dbo.SplitSQLMonitorReport这个函数（需要在数据库中预先定义）来解析报告并提取出错误执行的SQL语句的相关信息。这个例子展示了如何从一个长文本报告中提取有价值的信息，这在日常的运维工作中是非常有用的。

- 阅读更多 -

【redis】Spring之RedisTemplate配置与使用

System

2024-09-04

所有,redis




import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.connection.lettuce.LettuceConnectionFactory;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.serializer.GenericJackson2JsonRedisSerializer;
import org.springframework.data.redis.serializer.StringRedisSerializer;
 
@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory(); // 默认连接本地Redis实例
    }
 
    @Bean
    public RedisTemplate<Object, Object> redisTemplate(RedisConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<Object, Object> template = new RedisTemplate<>();
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
 
        // 使用Jackson2JsonRedisSerializer来序列化和反序列化redis的value值
        template.setDefaultSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
 
        // 设定key的序列化方式
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 
        // 设定hash的key的序列化方式
        template.setHashKeySerializer(new StringRedisSerializer());
 
        return template;
    }
}

这段代码定义了一个配置类RedisConfig，其中包含了redisConnectionFactory和redisTemplate两个Bean的定义。redisConnectionFactory创建了一个连接到本地Redis实例的LettuceConnectionFactory。redisTemplate使用了GenericJackson2JsonRedisSerializer来序列化对象，并使用StringRedisSerializer来序列化字符串。这样，我们就可以在Spring应用中方便地使用RedisTemplate来操作Redis了。

- 阅读更多 -