2024-09-05



-- 创建一个新的表来存储统计数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stats_half_hourly (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_time TIMESTAMP NOT NULL,
    event_count INTEGER NOT NULL
);
 
-- 创建一个新的表来存储统计数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stats_daily (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_date DATE NOT NULL,
    event_count INTEGER NOT NULL
);
 
-- 创建一个新的表来存储统计数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stats_monthly (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_year_month VARCHAR(7) NOT NULL,
    event_count INTEGER NOT NULL
);
 
-- 创建一个新的表来存储统计数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stats_five_minutes (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_time TIMESTAMP NOT NULL,
    event_count INTEGER NOT NULL
);
 
-- 创建一个新的表来存储统计数据
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stats_weekly (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    event_week DATE NOT NULL,
    event_count INTEGER NOT NULL
);
 
-- 插入样本数据到事件表
INSERT INTO events (event_time) VALUES
('2021-01-01 00:00:00'),
('2021-01-01 00:30:00'),
('2021-01-01 01:00:00'),
-- ... 更多数据
('2021-01-02 00:00:00');
 
-- 每半天统计事件数量
INSERT INTO stats_half_hourly (event_time, event_count)
SELECT 
    date_trunc('hour', event_time) + INTERVAL '30 minutes' as event_time,
    COUNT(*) as event_count
FROM 
    events
GROUP BY 
    date_trunc('hour', event_time) + INTERVAL '30 minutes';
 
-- 每周统计事件数量
INSERT INTO stats_weekly (event_week, event_count)
SELECT 
    date_trunc('week', event_time) as event_week,
    COUNT(*) as event_count
FROM 
    events
GROUP BY 
    date_trunc('week', event_time);
 
-- 每月统计事件数量
INSERT INTO stats_monthly (event_year_month, event_count)
SELECT 
    TO_CHAR(date_trunc('month', event_time), 'YYYY-MM') as event_year_month,
    COUNT(*) as event_count
FROM 
    events
GROUP BY 
    TO_CHAR(date_trunc('month', event_time), 'YYYY-MM');
 
-- 每5分钟统计事件数量
INSERT INTO stats_five_minutes (event_time, event_count)
SELECT 
    date_trunc('hour', event_time) + (floor(date_part('minute', event_time) / 5) * INTERVAL '5 minutes') as event_time,
    COUNT(*) as event_count
FROM 
    events
GROUP BY 
    date_trunc('hour', event_time) + (floor(date_part('minute', event_time) / 5) * INTERVAL '5 minutes');
 
-- 每日统计事件数量
INSERT INTO stats_daily (event_date, event_count)
SELECT 
    date_trunc('day', event_time) as event_date,
    COUNT(*) as event_count
FROM 
    events
GROUP BY 
    date_trunc('day', event_time);

这段代码首先创建了几个新的表来存储各种时间粒度的统计数据。然后,它插入样本数据到一个假设的事件表中。接下来,它对这些事件进行分组并计数,以便生成每

2024-09-05



import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.session.data.redis.config.annotation.web.http.RedisHttpSessionConfiguration;
import org.springframework.session.web.http.CookieSerializer;
import org.springframework.session.web.http.DefaultCookieSerializer;
 
@Configuration
public class SessionConfig {
 
    @Bean
    public RedisHttpSessionConfiguration redisHttpSessionConfiguration() {
        RedisHttpSessionConfiguration config = new RedisHttpSessionConfiguration();
        config.setMaxInactiveIntervalInSeconds(1800); // 设置session的失效时间
        return config;
    }
 
    @Bean
    public CookieSerializer cookieSerializer() {
        DefaultCookieSerializer serializer = new DefaultCookieSerializer();
        serializer.setCookieName("MY_SESSIONID"); // 自定义cookie名称
        serializer.setCookiePath("/"); // 设置全站有效的cookie路径
        serializer.setDomainNamePattern("^.+?\\.(\\w+\\.[a-z]+)$"); // 设置cookie的域名
        serializer.setUseHttpOnlyCookie(true); // 设置只能通过http访问
        return serializer;
    }
}

这段代码定义了一个配置类SessionConfig,其中包含了redisHttpSessionConfiguration方法来配置Spring Session使用Redis存储session数据,并设置了session的失效时间。同时,cookieSerializer方法自定义了cookie的名称、路径、域名和是否只能通过HTTP访问等属性。这样,开发者可以通过集中管理session来维护用户的登录状态,并通过cookie来实现用户信息的传递和验证。

2024-09-05



#!/bin/bash
# 设置PostgreSQL的版本和下载路径
POSTGRESQL_VERSION="12.3"
DOWNLOAD_URL="https://ftp.postgresql.org/pub/source/v${POSTGRESQL_VERSION}/postgresql-${POSTGRESQL_VERSION}.tar.gz"
 
# 安装编译依赖
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential zlib1g-dev libssl-dev libreadline-dev libbz2-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev
 
# 创建PostgreSQL用户和组
sudo groupadd -r postgres
sudo useradd -r -g postgres postgres
 
# 创建安装目录和数据目录
sudo mkdir -p /opt/postgresql /var/lib/postgresql
sudo chown -R postgres:postgres /opt/postgresql /var/lib/postgresql
sudo chmod -R 700 /var/lib/postgresql
 
# 下载并解压PostgreSQL源码
cd /opt
wget "$DOWNLOAD_URL"
tar -zxvf "postgresql-${POSTGRESQL_VERSION}.tar.gz"
 
# 编译和安装PostgreSQL
cd "postgresql-${POSTGRESQL_VERSION}"
./configure --prefix=/opt/postgresql --bindir=/opt/postgresql/bin --datadir=/var/lib/postgresql --libdir=/opt/postgresql/lib --includedir=/opt/postgresql/include --sysconfdir=/opt/postgresql/etc --docdir=/opt/postgresql/doc --mandir=/opt/postgresql/man --enable-depend --enable-cassert --enable-debug --with-openssl --with-pam --with-ldap --with-libxml --with-libxslt --enable-thread-safety
gmake
sudo gmake install
 
# 配置环境变量
echo 'export PATH=/opt/postgresql/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 初始化数据库
/opt/postgresql/bin/initdb -D /var/lib/postgresql
 
# 启动PostgreSQL服务
/opt/postgresql/bin/pg_ctl -D /var/lib/postgresql -l logfile start
 
# 创建多实例目录和配置多实例
for PORT in 5433 5434; do
    DATA_DIR="/var/lib/postgresql/${PORT}"
    CONF_FILE="/opt/postgresql/etc/postgresql.conf.${PORT}"
    echo "Creating instance for port ${PORT}..."
    sudo mkdir -p "${DATA_DIR}"
    sudo chown -R postgres:postgres "${DATA_DIR}"
    sudo chmod -R 700 "${DATA_DIR}"
 
    # 配置文件模板并修改端口
    cp /opt/postgresql/etc/postgresql.conf "${CONF_FILE}"
    sed -i "s/port = 5432/port = ${PORT}/" "${CONF_FILE}"
    sed -i "s/data_directory = '\/var\/lib\/postgresql'/data_directory = '\/var\/lib\/postgresql\/${PORT}'/" "${CONF_FILE}"
    sed -i "s/hba_file = '\/var\/lib\/postgresql\/hba.conf'/hba_file = '\/var\/lib\/postgresql\/${PORT}\/hba.conf'/" "${CONF_FILE}"
    sed -i "s/ident_file = '\/var\/lib\/postgresql\/pg_ident.conf'/ident_file = '\/var\/lib\/postgresql\/${PORT}\/pg_ident.conf'/" "${CONF_FILE}"
 
   
2024-09-05

在CentOS 7上安装PostgreSQL开发包postgresql-devel的步骤如下:

  1. 添加PostgreSQL的官方仓库,可以使用Yum的repository功能。首先下载对应的.repo文件:



sudo yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm
  1. 清除缓存并重新加载仓库列表:



sudo yum clean all
sudo yum makecache
  1. 安装PostgreSQL开发包(postgresql-devel):



sudo yum install postgresql-devel

执行上述命令后,PostgreSQL的开发包就会被安装在系统中,这样你就可以编译依赖PostgreSQL的其他软件或者开发PostgreSQL应用了。

2024-09-05

在Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.6上安装PostgreSQL 9.3.25,您可以按照以下步骤操作:

  1. 下载PostgreSQL 9.3.25的RPM包。您可以从PostgreSQL官方网站或者依赖于您的系统的包管理器中找到这些包。
  2. 安装所需的依赖项。您可能需要安装一些PostgreSQL的依赖库和客户端工具。
  3. 使用rpm命令安装下载的RPM包。

以下是一个示例步骤,用于安装PostgreSQL 9.3.25:




# 下载PostgreSQL 9.3.25 RPM包
wget https://example.com/path/to/postgresql-9.3.25-1.rhel7.x86_64.rpm
 
# 安装依赖项
sudo yum install -y libicu
 
# 安装PostgreSQL
sudo rpm -ivh postgresql-9.3.25-1.rhel7.x86_64.rpm
 
# 初始化数据库
sudo service postgresql-9.3 initdb
 
# 启动PostgreSQL服务
sudo service postgresql-9.3 start
 
# 确保PostgreSQL随系统启动
sudo chkconfig postgresql-9.3 on

请注意,上述命令中的URL (https://example.com/path/to/postgresql-9.3.25-1.rhel7.x86_64.rpm) 需要替换为实际的下载链接。此外,安装过程中可能会遇到依赖问题,如果出现这种情况,请使用yum或dnf(对于RHEL 8及更高版本)来安装缺失的依赖项。

确保您有正确的权限来执行这些命令,并且在执行之前检查每个命令以确保它们按预期工作。

2024-09-05

报错解释:

这个错误表明你的VS Code编辑器无法连接到GitHub Copilot,可能是因为没有正确设置GitHub Copilot插件,或者是因为网络问题导致VS Code无法访问GitHub的服务。

解决方法:

  1. 确认你已经安装了GitHub Copilot插件。
  2. 确认你的网络连接正常,并且能够访问GitHub。
  3. 检查GitHub Copilot服务是否正常运行。
  4. 如果你有多个GitHub账户,确保你已经登录了正确的账户。
  5. 重启VS Code,有时候简单的重启可以解决临时的连接问题。
  6. 如果以上步骤都不能解决问题,可以查看VS Code的输出日志(通常在状态栏有查看日志的链接),以获取更详细的错误信息。
2024-09-05

要在PostgreSQL中安装PostGIS扩展,您可以按照以下步骤操作:

  1. 确保PostgreSQL数据库已经安装。
  2. 安装PostGIS扩展包。在基于Debian的系统上,可以使用以下命令安装:



sudo apt-get install postgis postgresql-12-postgis-3

请根据您的PostgreSQL版本替换postgresql-12为相应的版本号。

  1. 启动PostgreSQL服务:



sudo service postgresql start
  1. 登录到PostgreSQL数据库:



psql -U postgres
  1. 为要安装PostGIS的数据库启用PostGIS扩展:



CREATE EXTENSION postgis;
  1. 如果需要,可以创建一个新的数据库并为其启用PostGIS:



CREATE DATABASE mydatabase;
\c mydatabase
CREATE EXTENSION postgis;

以上步骤适用于基于Debian的系统。对于其他操作系统,步骤可能略有不同,但基本概念相同:安装PostGIS扩展包,启动PostgreSQL服务,登录到PostgreSQL,然后为特定数据库启用PostGIS扩展。

2024-09-05

在PostgreSQL中,使用PostGIS扩展可以轻松地处理球体几何对象。如果你想计算球体上两点之间的距离,或者在平面坐标系中计算两点之间的距离,可以使用PostGIS提供的相应函数。

球体距离计算示例:




SELECT ST_Distance_Sphere(
    ST_MakePoint(-73.9385, 40.78206)::geography, 
    ST_MakePoint(-73.9383, 40.78177)::geography
) AS distance_sphere;

平面距离计算示例:




SELECT ST_Distance(
    ST_MakePoint(-73.9385, 40.78206)::geometry, 
    ST_MakePoint(-73.9383, 40.78177)::geometry
) AS distance_2d;

在上述例子中,ST_MakePoint函数用于创建点对象,后面的两个点坐标是纬度和经度。::geometry::geography分别将点对象转换为平面几何对象和球体几何对象。ST_Distance计算平面上两点的最短欧几里得距离,而ST_Distance_Sphere计算球体表面上两点的最短大圆距离。

2024-09-05

Nacos 提供了使用 PostgreSQL 作为数据源的支持。如果你想要使用 Docker 运行一个 Nacos 使用 PostgreSQL 作为数据源的环境,你可以按照以下步骤操作:

  1. 准备 PostgreSQL 的 Docker 容器。
  2. 准备 Nacos 的 Docker 容器,并将其连接到 PostgreSQL 容器。

以下是具体的 Docker 命令和配置示例:

首先,运行 PostgreSQL 容器:




docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgres

然后,运行 Nacos 容器,并将其连接到 PostgreSQL 容器:




docker run --name nacos -d \
  -p 8848:8848 \
  --link some-postgres:pg \
  -e SPRING_DATASOURCE_PLATFORM=postgres \
  -e SPRING_DATASOURCE_URL=jdbc:postgresql://pg:5432/nacos_devtest \
  -e SPRING_DATASOURCE_USERNAME=postgres \
  -e SPRING_DATASOURCE_PASSWORD=mysecretpassword \
  nacos/nacos-server

在这个例子中,--link some-postgres:pg 是将 Nacos 容器连接到 PostgreSQL 容器,并将其别名设置为 pgSPRING_DATASOURCE_URL 环境变量指定了 PostgreSQL 数据库的 JDBC URL。

确保在运行这些命令之前已经拉取了所需的 Docker 镜像:




docker pull postgres
docker pull nacos/nacos-server

这样,你就会有一个使用 PostgreSQL 作为数据源的 Nacos 环境。记得替换 mysecretpassword 为你自己的数据库密码,并且创建一个名为 nacos_devtest 的数据库(或者使用已有的数据库)。

2024-09-05

报错信息提示为AsyncRequestTimeoutException,这通常表示Spring MVC中的异步请求处理超时。

报错解释:

在Spring框架中,当使用异步请求处理时,如果请求的处理时间超过了设定的超时时间,就会抛出AsyncRequestTimeoutException异常。这个异常表明请求没有在预定的时间内完成。

解决方法:

  1. 检查并增加超时时间:你可以通过配置文件或编程方式增加AsyncSupportConfigurer的超时时间。

    示例(Java配置):

    
    
    
    @Override
    public void configureAsyncSupport(AsyncSupportConfigurer configurer) {
        configurer.setDefaultTimeout(10000); // 设置默认的超时时间为10秒
    }
  2. 优化代码逻辑:检查异步处理的逻辑,确保不会有长时间运行的操作,或者可能导致超时的代码。
  3. 异步处理的日志记录:增加日志记录以便于调试,可以记录请求处理的开始和结束时间,以便于分析超时的原因。
  4. 客户端超时配置:如果问题是由客户端造成的,确保客户端的请求超时设置足够长,可以适应服务器处理时间。
  5. 重试机制:如果允许,可以为请求添加重试机制,在请求失败时自动重新发起请求。

确保在调整超时设置或实施重试机制时,不会影响系统的业务逻辑和用户体验。