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C# 连接 Oracle 数据库

2024-09-03

要在C#中连接Oracle数据库，你需要使用Oracle提供的.NET驱动程序，通常是Oracle Data Provider for .NET (ODP.NET)。以下是一个简单的例子，展示了如何使用ODP.NET连接Oracle数据库并执行一个查询。

首先，确保你已经安装了Oracle Data Provider for .NET。你可以从Oracle官方网站下载，或者使用NuGet包管理器安装。

使用NuGet安装ODP.NET的命令是：




Install-Package Oracle.ManagedDataAccess.Core

然后，你可以使用以下C#代码连接到Oracle数据库并执行查询：




using System;
using Oracle.ManagedDataAccess.Client;
 
class Program
{
    static void Main()
    {
        // 连接字符串，需要根据实际情况进行修改
        string connectionString = "User Id=your_username;Password=your_password;Data Source=your_oracle_db";
 
        // 创建Oracle连接
        using (OracleConnection con = new OracleConnection(connectionString))
        {
            try
            {
                // 打开连接
                con.Open();
 
                // 创建Oracle命令
                OracleCommand cmd = con.CreateCommand();
                cmd.CommandText = "SELECT * FROM your_table"; // 替换为你的SQL查询
 
                // 执行查询并获取结果
                OracleDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
 
                // 读取结果
                while (reader.Read())
                {
                    // 输出每一行的数据，根据你的表结构进行修改
                    Console.WriteLine(reader.GetString(0)); // 假设第一列是字符串类型
                }
 
                // 关闭数据读取器
                reader.Close();
            }
            catch (Exception ex)
            {
                Console.WriteLine(ex.Message);
            }
            finally
            {
                // 关闭连接
                con.Close();
            }
        }
    }
}

请确保将connectionString中的your_username、your_password和your_oracle_db替换为你的Oracle数据库的用户名、密码和数据源名称。同样，将your_table和reader.GetString(0)替换为你实际查询的表名和你想要处理的数据列。

mysql和oracle的一些差异

2024-09-03

MySQL和Oracle是两种不同类型的数据库系统，它们有许多显著的差异。以下是一些主要的差异：

架构:
- MySQL是关系型的，其最流行的分支之一是Percona Server。
- Oracle是关系型的，但也包括像NoSQL这样的选项，以及一些专有的特性，如Real Application Clusters (RAC)和Multitenant。
授权和定价:
- MySQL是开源的，提供免费版和商业版。
- Oracle是商业的，提供免费版和收费版，并且许可证是按CPU core计算的。
可移植性:
- MySQL主要在*nix系统上运行，包括MySQL on Windows。
- Oracle主要在UNIX/Linux上运行，也支持Windows。
存储过程和触发器:
- MySQL支持存储过程和触发器，但Oracle也提供了更丰富的程序模块功能。
数据完整性:
- MySQL和Oracle都支持标准的SQL数据完整性约束，如外键、唯一约束等。Oracle还提供了高级选项，如间隔和复合键。
性能:
- MySQL通常在读密集型环境下表现更好。
- Oracle在大多数情况下都表现得更好，尤其是在高并发和复杂事务处理的场景中。
可靠性和高可用性:
- MySQL有MySQL Cluster等高可用性解决方案，但Oracle有更多高级选项，如Data Guard和RAC。
管理和监控:
- MySQL有MySQL Workbench等管理工具。
- Oracle有Enterprise Manager，以及一些其他的监控和管理工具。
兼容性:
- MySQL与标准SQL兼容。
- Oracle的SQL语法与标准SQL有一些差异，但提供了完整的SQL兼容性。
版本更新策略:
- MySQL通常每年会有一个新版本。
- Oracle通常每半年会发布新版，并提供多年的补丁更新。

这些是一些关键的差异，但还有更多的差异，包括安全性、索引优化、分区、数据库复制等方面的差异。选择哪一个数据库系统取决于具体的需求和预期的性能、可靠性、可扩展性和成本等因素。

MongoDB 权限管理

2024-09-03

在MongoDB中，权限管理涉及到用户的创建、权限的赋予以及用户的认证。以下是一些基本的操作：

创建用户：




use admin;
db.createUser({
  user: 'myUser',
  pwd: 'myPassword',
  roles: [
    { role: 'readWrite', db: 'myDatabase' }
  ]
});

授予用户更多权限：




use admin;
db.runCommand({
  updateUser: 'myUser',
  roles: [
    { role: 'readWrite', db: 'myDatabase' },
    { role: 'clusterAdmin', db: 'admin' }
  ]
});

认证用户：




use myDatabase;
db.auth('myUser', 'myPassword');

列出所有用户：




use admin;
db.system.users.find();

删除用户：




use admin;
db.dropUser('myUser');

重置用户密码：




use admin;
db.changeUserPassword('myUser', 'newPassword');

这些操作需要在MongoDB shell中执行，或者在连接MongoDB时使用相应的管理API。在生产环境中，权限管理应该在了解业务需求的情况下进行，并且应该定期审查和更新权限设置。

使用Spring Cloud Gateway构建高效的API网关

2024-09-03

所有,java




import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.route.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("path_route", r -> r.path("/api/**")
                        .uri("http://localhost:8081")
                        .order(1)
                        .id("api_route")
                )
                .route("host_route", r -> r.host("*.myhost.org")
                        .uri("http://localhost:8082")
                        .order(2)
                        .id("host_route")
                )
                .build();
    }
}

这段代码定义了一个名为GatewayConfig的配置类，其中使用RouteLocatorBuilder定义了两条路由规则：

一条根据请求路径（/api/**）转发到http://localhost:8081的规则，命名为api_route。
另一条根据请求主机名（*.myhost.org）转发到http://localhost:8082的规则，命名为host_route。

这样，当请求路径匹配/api/**时，会被转发到对应的微服务处理；当请求的主机名匹配*.myhost.org时，也会被转发到对应的服务处理。这种基于路径或主机名的路由配置是构建高效API网关的一个重要组成部分。

Redis远程字典服务器—— zset类型详解

2024-09-03

所有,redis

Redis 的 zset（sorted set：有序集合）是一种数据类型，它不仅存储元素，而且还将每个元素关联到一个浮点数的分数。在 zset 中的元素都是唯一的，但分数（score）可以重复。

zset 是通过一种称为跳跃列表（skip list）的数据结构和哈希表实现的，这意味着添加、删除和查找元素都有着 log(N) 的时间复杂度。

以下是 zset 的常用命令：

ZADD key [NX|XX] [CH] [INCR] score member [score member ...]：添加一个或多个成员及其分数到 zset。
ZCARD key：获取 zset 中的成员数。
ZCOUNT key min max：计算在 zset 中分数在 min 和 max 之间的成员的数量。
ZINCRBY key increment member：增加 zset 中成员的分数。
ZRANGE key start stop [WITHSCORES]：按索引范围返回 zset 中的成员。
ZRANGEBYSCORE key min max [WITHSCORES] [LIMIT offset count]：按分数范围返回 zset 中的成员。
ZREM key member [member ...]：移除 zset 中的一个或多个成员。
ZSCORE key member：获取 zset 中成员的分数。

实例代码（使用 redis-py 库）：




import redis
 
# 连接到 Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 添加元素到 zset
r.zadd('myzset', {'member1': 1, 'member2': 2})
 
# 获取 zset 的成员数
member_count = r.zcard('myzset')
print(f"Member count: {member_count}")
 
# 计算分数在 1 和 2 之间的成员数
count = r.zcount('myzset', 1, 2)
print(f"Members with scores between 1 and 2: {count}")
 
# 按索引范围返回成员
members = r.zrange('myzset', 0, -1)
print(f"Members: {members}")
 
# 按分数范围返回成员
score_range_members = r.zrangebyscore('myzset', 1, 2)
print(f"Members with scores between 1 and 2: {score_range_members}")
 
# 移除 zset 中的成员
r.zrem('myzset', 'member1')
 
# 获取成员的分数
score = r.zscore('myzset', 'member2')
print(f"Score of 'member2': {score}")

这段代码展示了如何使用 redis-py 库来操作 Redis 中的 zset 类型。

Golang encoding.asn1 包详解

2024-09-03

所有,golang

encoding/asn1 包提供了对ASN.1的支持，ASN.1是一种用于描述对象的数据结构。在Golang中，这个包主要用于解码和编码ASN.1编码的数据。

以下是一些使用encoding/asn1包的常见方法：

解码ASN.1数据

你可以使用Unmarshal函数来解码ASN.1数据。这个函数将ASN.1类型的值解码到Go的数据结构中。




package main
 
import (
    "encoding/asn1"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // ASN.1 DER-encoded data
    encoded := []byte{48, 129, 2, 1, 1, 128, 2, 2, 2}
 
    // Define the expected structure of the data
    var data struct {
        A int
        B int `asn1:"optional"`
    }
 
    // Decode the data
    _, err := asn1.Unmarshal(encoded, &data)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Printf("Decoded: %+v\n", data)
}

编码为ASN.1数据

你可以使用Marshal函数将Go的数据结构编码为ASN.1类型的值。




package main
 
import (
    "encoding/asn1"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // Define the data structure
    data := struct {
        A int
        B int
    }{
        A: 1,
        B: 2,
    }
 
    // Encode the data
    encoded, err := asn1.Marshal(data)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Printf("Encoded: %x\n", encoded)
}

使用asn1.RawValue进行更复杂的编解码

asn1.RawValue 可以用来处理不完整的或者未知类型的ASN.1数据。




package main
 
import (
    "encoding/asn1"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // ASN.1 DER-encoded data
    encoded := []byte{48, 129, 2, 1, 1, 128, 2, 2, 2}
 
    // Decode the data as RawValue
    var raw asn1.RawValue
    _, err := asn1.Unmarshal(encoded, &raw)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Printf("Decoded RawValue: %+v\n", raw)
}

使用asn1.Structural标签进行复杂的结构解析

asn1.Structural标签可以用来处理嵌套的ASN.1数据结构。




package main
 
import (
    "encoding/asn1"
    "fmt"
    "log"
)
 
func main() {
    // ASN.1 DER-encoded data
    encoded := []byte{48, 129, 2, 1, 1, 128, 2, 2, 2}
 
    // Define the expected structure of the data
    var data struct {
        A int
        B `asn1:"structural,optional"`
    }
 
    type B struct {
        A int
    }
 
    // Decode the data
    _, err := asn1.Unmarshal(encoded, &data)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    fmt.Printf("

VScode+Maven+Tomcat构建java Web开发环境

2024-09-03

所有,java

要在VSCode中使用Maven和Tomcat构建Java Web开发环境，请按照以下步骤操作：

确保已经安装了Java Development Kit (JDK)。
安装Maven：
- 下载并解压Maven。
- 设置环境变量MAVEN_HOME指向Maven的安装目录。
- 将%MAVEN_HOME%\bin（或$MAVEN_HOME/bin）添加到系统的PATH环境变量中。
安装Tomcat：
- 下载Tomcat服务器。
- 解压到指定目录。
安装VSCode及其Java扩展。

创建一个Maven项目：




mvn archetype:generate -DgroupId=com.mycompany.app -DartifactId=my-app -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-webapp

导入项目到VSCode：
```
code my-app
```
在VSCode中，打开命令面板（Ctrl+Shift+P），搜索并运行Maven: Generate Project。

编辑pom.xml文件，添加Tomcat插件配置：




<build>
  <plugins>
    <plugin>
      <groupId>org.apache.tomcat.maven</groupId>
      <artifactId>tomcat7-maven-plugin</artifactId>
      <version>2.2</version>
    </plugin>
  </plugins>
</build>

在项目目录中打开终端，运行以下命令来启动Tomcat：
```
mvn tomcat7:run
```

现在，你应该能够在VSCode中使用Maven和Tomcat进行Java Web开发了。

《Redis实战篇》秒杀优化

2024-09-03

所有,redis

在实现秒杀系统时，可以通过Redis的原子操作来优化锁的使用，以下是一个使用Lua脚本和Redis的例子：




-- Lua脚本用于实现秒杀
local num = tonumber(ARGV[1])
local user_id = tonumber(ARGV[2])
 
-- 检查库存
if (redis.call('exists', KEYS[1]) == 0) then
    -- 如果库存不存在，则初始化库存
    redis.call('set', KEYS[1], num)
end
 
if (redis.call('get', KEYS[1]) == '0') then
    -- 如果库存为0，则不能购买
    return 0
else
    -- 扣减库存
    redis.call('decr', KEYS[1])
    -- 记录用户购买
    redis.call('sadd', KEYS[2], user_id)
    return 1
end

在这个Lua脚本中，我们首先检查商品库存是否存在，如果不存在，则初始化库存。然后，我们检查库存数量是否为零，如果不为零，则通过decr命令来减少库存，并使用sadd命令将用户ID添加到已购买用户的集合中。

在Redis客户端中执行这个Lua脚本，你需要提供商品库存的键名、商品库存数量、用户ID作为参数，并传入用于库存和用户记录的键名作为KEYS数组的元素。




import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# Lua脚本字符串
lua_script = """
...  # 上面提供的Lua脚本代码
"""
 
# 将Lua脚本加载到Redis中
script = r.register_script(lua_script)
 
# 实际的商品库存键名
stock_key = 'item_stock_123'
# 记录购买用户的集合键名
purchase_key = 'purchased_users_123'
 
# 用户ID
user_id = 456
 
# 执行Lua脚本
result = script(keys=[stock_key, purchase_key], args=[str(num), str(user_id)])
 
if result == 1:
    print("秒杀成功")
else:
    print("秒杀失败")

这个Python脚本展示了如何连接到Redis，加载和执行Lua脚本，并处理秒杀逻辑。如果秒杀成功，则可以更新数据库中的库存和记录购买用户信息。

Sqlite检查表、字段是否存在，不存在则新增

2024-09-03




-- 假设我们有一个名为example_db的SQLite数据库
 
-- 创建一个存储过程，检查表和字段是否存在，如果不存在则创建
CREATE TABLE IF NOT EXISTS sqlite_master (
    type TEXT,
    name TEXT,
    tbl_name TEXT,
    rootpage INTEGER,
    sql TEXT
);
 
-- 创建一个存储过程，用于检查表和字段是否存在，如果不存在则创建它们
CREATE TEMP TABLE IF NOT EXISTS schema_table AS SELECT * FROM sqlite_master WHERE type='table' AND name='example_table';
 
-- 如果example_table表不存在，则创建它
INSERT OR IGNORE INTO sqlite_master (type, name, tbl_name, rootpage, sql)
SELECT 'table', 'example_table', 'example_table', 0,
'CREATE TABLE example_table (id INTEGER PRIMARY KEY, content TEXT);'
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM schema_table WHERE name='example_table');
 
-- 如果example_field字段不存在于example_table表中，则添加该字段
INSERT OR IGNORE INTO sqlite_master (type, name, tbl_name, rootpage, sql)
SELECT 'table', 'example_table', 'example_table', 0,
'ALTER TABLE example_table ADD COLUMN example_field TEXT;'
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM pragma_table_info('example_table') WHERE name='example_field');

这个例子展示了如何在SQLite中检查表和字段是否存在，如果不存在，如何创建它们。这是一个非常基础的例子，实际使用时需要根据具体情况调整。