2024-09-02



import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.crypto.Cipher;
import javax.crypto.spec.SecretKeySpec;
import java.util.Base64;
 
@Component
public class AesUtil {
 
    @Value("${aes.key}")
    private String aesKey;
 
    public String encrypt(String data) throws Exception {
        Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES");
        byte[] keyBytes = new byte[16];
        System.arraycopy(aesKey.getBytes(), 0, keyBytes, 0, Math.min(aesKey.getBytes().length, keyBytes.length));
        SecretKeySpec keySpec = new SecretKeySpec(keyBytes, "AES");
        cipher.init(Cipher.ENCRYPT_MODE, keySpec);
        byte[] encrypted = cipher.doFinal(data.getBytes());
        return Base64.getEncoder().encodeToString(encrypted);
    }
 
    public String decrypt(String encryptedData) throws Exception {
        Cipher cipher = Cipher.getInstance("AES");
        byte[] keyBytes = new byte[16];
        System.arraycopy(aesKey.getBytes(), 0, keyBytes, 0, Math.min(aesKey.getBytes().length, keyBytes.length));
        SecretKeySpec keySpec = new SecretKeySpec(keyBytes, "AES");
        cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, keySpec);
        byte[] original = cipher.doFinal(Base64.getDecoder().decode(encryptedData));
        return new String(original);
    }
}

这段代码提供了一个简单的AES加密和解密工具类,使用方法也很简单,只需要在Spring Boot项目中注入这个类,然后调用其encryptdecrypt方法即可。在实际使用中,需要注意的是,aes.key应该是一个安全的密钥,并且在配置文件中保护好,避免泄露。

2024-09-02

pg\_rman 和 RMAN 是两种不同数据库的备份工具,PostgreSQL 的 pg\_rman 与 Oracle 的 RMAN 在设计理念上有所不同。

Oracle RMAN(Recovery Manager)是 Oracle 数据库的备份和恢复工具,主要用于备份 Oracle 数据库和管理备份。RMAN 提供了多版本恢复管理,能够进行备份、恢复、校验和恢复目录管理等操作。

pg\_rman 是 PostgreSQL 的一个备份和恢复工具,它提供了简单的命令行界面来管理基于文件的备份。pg\_rman 主要设计用于 PostgreSQL 的热备份,支持备份和恢复 WAL 日志和数据文件。

在设计理念上,Oracle RMAN 主要是针对整个 Oracle 数据库实例进行操作,包括数据文件、控制文件、日志文件等。而 pg\_rman 主要针对 PostgreSQL 的数据文件和 WAL 日志进行操作。

在使用上,Oracle RMAN 有较为复杂的学习曲线和配置过程,需要管理 Oracle 数据库的复杂架构和参数。而 pg\_rman 使用简单,通常只需几个命令就可以完成备份和恢复操作。

在功能上,pg\_rman 不支持 RMAN 的一些高级功能,如多版本恢复管理、备份优化等,但是对于 PostgreSQL 数据库的日常备份和恢复已经足够使用。

以下是 pg\_rman 和 RMAN 的基本使用对比:




# Oracle RMAN 备份命令
RMAN> backup database;
 
# pg_rman 备份 PostgreSQL 命令
$ pg_rman backup --backup-mode=full



# Oracle RMAN 恢复命令
RMAN> restore database;
RMAN> recover database;
 
# pg_rman 恢复 PostgreSQL 命令
$ pg_rman restore --backup-mode=full
$ pg_rman recover

在选择备份工具时,需要考虑数据库的类型、规模、需求和预算等因素。对于 Oracle 数据库,通常会选择 RMAN 作为备份和恢复的主要工具。而对于小规模的 PostgreSQL 数据库,pg\_rman 可能是一个更简单且易于使用的备份解决方案。

2024-09-02



import psycopg2
 
# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname="your_db_name",
    user="your_username",
    password="your_password",
    host="your_host"
)
 
# 创建一个cursor对象以执行SQL命令
cur = conn.cursor()
 
# 创建BIM数据表
cur.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS bim_data (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    object_id VARCHAR(255) NOT NULL,
    object_type VARCHAR(255) NOT NULL,
    data JSONB NOT NULL
);
""")
 
# 插入BIM数据
cur.execute("""
INSERT INTO bim_data (object_id, object_type, data)
VALUES (%s, %s, %s)
ON CONFLICT (object_id) DO UPDATE SET
    object_type = EXCLUDED.object_type,
    data = EXCLUDED.data;
""",
            ('unique_identifier', 'Space', '{"name": "My Room", "area": 100}'))
 
# 查询BIM数据
cur.execute("SELECT * FROM bim_data WHERE object_id = %s", ('unique_identifier',))
rows = cur.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 提交事务并关闭cursor和connection
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

这个例子展示了如何使用Python和PostgreSQL来管理BIM数据。首先,我们创建了一个名为bim_data的表,用于存储BIM对象的唯一标识符、类型和相关数据(以JSONB格式存储)。然后,我们演示了如何插入新的BIM数据记录,如果记录已存在,则更新它。最后,我们演示了如何查询特定的BIM数据记录。

2024-09-02

在Spring Cloud Gateway中,断言(Predicates)和过滤器(Filters)的加载是在应用程序启动时完成的。这是通过Spring的Bean加载机制实现的。

  1. 断言(Predicates)的加载:

    Spring Cloud Gateway的Predicates是通过RouteDefinitionLocator加载的,它负责从配置或者注册中心加载路由定义。在路由定义中,会指定Predicate的种类和相关参数。

  2. 过滤器(Filters)的加载:

    Spring Cloud Gateway的Filters是通过GatewayFilterFactoryGatewayFilter的Bean加载的。这些Bean在启动时被Spring容器加载,并可以在配置路由时使用。

以下是加载Predicates和Filters的简化代码示例:




// 加载Predicates的示例代码
public class RouteDefinitionLocator {
    // 加载路由定义
    public Flux<Route> getRoutes() {
        // 假设从某处获取RouteDefinition
        RouteDefinition routeDefinition = getRouteDefinitionFromSomewhere();
        // 解析Predicates并返回Route对象
        return Flux.fromIterable(routeDefinition.getPredicates())
                    .map(predicateDefinition -> new Route(
                        predicateDefinition.getArgs(), 
                        predicateDefinition.getPredicateClass(), 
                        // ...其他参数
                    ));
    }
}
 
// 加载GatewayFilterFactory的示例代码
@Component
public class MyGatewayFilterFactory implements GatewayFilterFactory {
    @Override
    public GatewayFilter apply(Tuple args) {
        // 根据参数创建GatewayFilter
        // ...
    }
}

在应用程序启动时,Spring Cloud Gateway会自动扫描并加载所有实现了GatewayFilterFactoryRoutePredicateFactory的Bean,并使它们可用于配置路由。这些加载的Predicates和Filters随后可以在数据平面被有效地使用来处理进入的请求。

2024-09-02

在Spring Cloud中,我们可以使用Spring Data Elasticsearch来与Elasticsearch进行交互。以下是一个简单的例子,展示如何在Spring Boot应用中集成Elasticsearch并进行基本的CRUD操作。

首先,在pom.xml中添加依赖:




<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
    </dependency>
    <!-- 其他依赖 -->
</dependencies>

配置Elasticsearch客户端:




spring:
  elasticsearch:
    rest:
      uris: "http://localhost:9200"

定义Elasticsearch中的实体:




@Document(indexName = "user")
public class User {
    @Id
    private String id;
    private String name;
    // 省略getter和setter
}

创建Elasticsearch仓库:




public interface UserRepository extends ElasticsearchRepository<User, String> {
    // 可以根据需要添加自定义查询方法
}

使用仓库进行操作:




@Service
public class UserService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    public User createUser(User user) {
        return userRepository.save(user);
    }
 
    public Optional<User> getUserById(String id) {
        return userRepository.findById(id);
    }
 
    public List<User> searchByName(String name) {
        // 使用Elasticsearch的查询DSL
        // 这里只是一个简单的示例,实际使用时需要构建复杂的查询
        return userRepository.search(QueryBuilders.matchQuery("name", name)).getContent();
    }
}

在上述代码中,我们定义了一个User实体,并使用@Document注解指定了这个实体对应Elasticsearch中的一个文档。UserRepository继承自ElasticsearchRepository,自动提供了基本的CRUD操作。UserService中包含了创建用户、获取用户以及根据名字搜索用户的方法,其中搜索方法使用了Elasticsearch的查询DSL来构建查询。

这只是一个简化的例子,实际使用时可能需要根据具体需求定义更复杂的查询逻辑。

2024-09-02

要使用Navicat连接远程PostgreSQL或MySQL数据库,请按照以下步骤操作:

  1. 确保远程数据库服务器允许远程连接。
  2. 确保防火墙设置允许通过3306(MySQL)或5432(PostgreSQL)端口到达数据库服务器。
  3. 在Navicat中,选择相应的数据库类型(MySQL或PostgreSQL)。
  4. 填写数据库连接信息,包括主机名或IP地址、端口、用户名和密码。
  5. 测试连接以验证配置是否正确。

以下是使用Navicat连接远程MySQL数据库的示例步骤:

  1. 打开Navicat。
  2. 点击“连接”图标或“文件”菜单中的“新建连接”。
  3. 在弹出的“新建连接”对话框中,选择“MySQL”。
  4. 在“常规”标签下,填写远程MySQL服务器的主机名或IP地址、端口(默认为3306)、用户名和密码。
  5. 在“SSH”标签下,如果需要通过SSH隧道连接,可以配置SSH隧道的信息。
  6. 点击“确定”保存连接信息。
  7. 在连接列表中找到刚创建的连接,双击以测试连接。

对于PostgreSQL,步骤类似,只是在选择数据库类型和填写端口时需要相应地更改为PostgreSQL的默认端口(5432)。

请注意,具体的步骤可能会根据Navicat的不同版本略有差异。

2024-09-02

在Kettle中,要将JSON对象字段写入PostgreSQL,你可以使用JSON Input步骤来解析JSON数据,然后使用Table Output步骤将解析后的数据写入PostgreSQL数据库。以下是一个简化的转换示例:

  1. 首先,从文件或者之前的步骤中获取JSON数据。
  2. 使用JSON Input步骤解析JSON数据。
  3. 配置Table Output步骤连接PostgreSQL数据库,并将解析的字段映射到相应的数据库表字段。

以下是一个简单的转换流程:




JSON file input --> JSON Input --> Table Output

具体步骤如下:

  1. JSON file input中指定JSON文件的路径和要解析的JSON路径。
  2. JSON Input步骤中,选择之前定义的JSON文件输入,并指定字段的路径。
  3. Table Output步骤中,配置PostgreSQL数据库连接,选择目标数据库和表,并映射JSON Input步骤中解析出来的字段到数据库表字段。

请确保你已经安装了PostgreSQL的JDBC驱动,并在Kettle中配置了正确的数据库连接。

以下是一个简化的转换JSON对象字段并写入PostgreSQL的例子:




<transformation>
    <info>Transformation to read JSON, parse it and write to PostgreSQL</info>
    <steps>
        <step>
            <name>Get JSON from file</name>
            <type>JsonFileInput</type>
            <description/>
            <distribute>Y</distribute>
            <custom_distribution/>
            <cache_directory/>
            <readrowcount>0</readrowcount>
            <subtransformation/>
            <filefilename/>
            <encoding/>
            <rowlimit>0</rowlimit>
            <ignoreerrors>N</ignoreerrors>
            <file>
                <name>json_input</name>
                <accept_file_names>N</accept_file_names>
                <pass_through_fields>N</pass_through_fields>
                <accept_field_names>N</accept_field_names>
                <normaliser_enabled>N</normaliser_enabled>
                <running_in_parallel>N</running_in_parallel>
                <add_files_result>N</add_files_result>
                <is_in_fields>N</is_in_fields>
                <filefield>Filename</filefield>
                <file>
                    <name>filename1</name>
                    <filemask>*.json</filemask>
                    <exclude_filemask/>
                    <file_required>N</file_required>
                    <include_subfolders>N</include_subfolders>
                </file>
            </file>
            <fields>
                <!-- JSON input fields go here -->
            </fields>
            <limit>0</limit>
            <short_filename_field/>
            <path_field/>
            <is_repository_file>N</is_repository_file>
            <reset_between_parts>N</reset_between_parts>
            <ignore_transformation_absent>N</ignore_transformation_absent>
            <input_fields_prefix/>
        </step>
        <step>
 
2024-09-02

这个错误信息不完整,但我可以推测你遇到的可能是PostgreSQL无法创建或监听unix域套接字文件。

PostgreSQL在Linux系统上通常使用unix域套接字来进行本地进程间通信。这种套接字文件通常位于/var/run/postgresql/目录下,并且文件名通常以.s.PGSQL.port的格式命名,其中port是PostgreSQL服务监听的端口号。

如果你看到类似于/var/run/postgresql/.s.PGSQL.15432的错误,可能是因为以下原因:

  1. 文件系统不允许PostgreSQL在/var/run/postgresql/目录下创建文件。
  2. 目录权限问题,PostgreSQL用户可能没有权限写入该目录。
  3. 磁盘空间不足,导致无法创建新文件。
  4. 文件系统问题,比如inode用尽或者文件名太长。

解决方法:

  1. 确认/var/run/postgresql/目录存在,如果不存在,创建它。
  2. 确保PostgreSQL用户有权限写入/var/run/postgresql/目录。
  3. 检查磁盘空间是否足够,使用df -h查看磁盘使用情况。
  4. 检查文件系统的问题,可能需要重新格式化或调整文件系统配置。

如果你能提供更完整的错误信息,我可以给出更具体的解决方案。

2024-09-02

要对 PostgreSQL 中的慢查询进行分析和优化,可以遵循以下步骤:

  1. 启用慢查询日志:

    postgresql.conf 文件中设置以下参数:

    
    
    
    log_min_duration_statement = 2000 # 记录执行超过2000毫秒的语句
  2. 查看慢查询日志:

    通过 psql 连接到数据库,使用以下命令查看慢查询日志:

    
    
    
    SELECT * FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 10;
  3. 使用 EXPLAIN 分析查询计划:

    对于慢查询,使用 EXPLAIN 命令来查看查询的执行计划。

    
    
    
    EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_condition;
  4. 使用 AUTOVACUUMVACUUM FULL 清理碎片:

    定期清理数据库碎片,确保性能。

  5. 创建或优化索引:

    针对 EXPLAIN 显示的查询计划,创建或优化索引以提高查询效率。

  6. 调整 work_mem 和其他性能参数:

    根据工作内存的大小调整查询的行存储方式和排序操作。

  7. 使用 pg_profilepg_stat_kcache 等工具监控和分析性能。
  8. 定期进行 VACUUMANALYZE

    维护数据库的统计信息和存储信息,确保查询优化的准确性。

  9. 更新统计信息和数据库配置:

    定期收集表的统计信息,并根据工作负载调整配置。

  10. 考虑使用更高级的性能分析工具,如 pg_profiPercona Toolkit 进行深入分析。

这些步骤可以帮助你识别慢查询,分析查询计划,并采取相应的优化措施。记得在进行任何结构性更改之前备份数据库。

2024-09-02



-- 创建一个新的表,包含主键和外键约束
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee (
    employee_id SERIAL PRIMARY KEY, -- 定义employee_id作为表的主键,自增
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    department_id INT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES department(department_id) -- 定义外键约束,关联到department表的department_id字段
);
 
-- 创建一个新的表,包含复合主键
CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_item (
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (order_id, product_id) -- 定义复合主键
);
 
-- 创建一个新的表,包含多个外键约束
CREATE TABLE IF NOT EXISTS product_order (
    product_id INT NOT NULL,
    order_id INT NOT NULL,
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id), -- 第一个外键,关联到product表的product_id字段
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES order(order_id) -- 第二个外键,关联到order表的order_id字段
);

在这个例子中,我们创建了三个表,每个表中都包含了主键和(或)外键的定义。第一个表展示了基本的单列主键和外键的创建,第二个表展示了复合主键的创建,第三个表展示了一个表可以有多个外键的情况。这些操作保证了数据的实体完整性和参照完整性。