2024-09-05

在 MyBatis 中,你可以通过自定义类型处理器(TypeHandler)将 PostgreSQL 中的 int8 类型转换为 Java 中的 String 类型。以下是创建自定义类型处理器的步骤和示例代码:

  1. 创建一个实现了 TypeHandler 接口的类型处理器类。
  2. setParameter 方法中,将 int8 转换为 String
  3. getResult 方法中,将从数据库中读取的 int8 转换为 String
  4. 在 MyBatis 的配置文件中注册你的自定义类型处理器。

自定义类型处理器示例代码:




import org.apache.ibatis.type.JdbcType;
import org.apache.ibatis.type.TypeHandler;
import java.sql.CallableStatement;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
 
public class Int8ToStringTypeHandler implements TypeHandler<String> {
 
    @Override
    public void setParameter(PreparedStatement ps, int i, String parameter, JdbcType jdbcType) throws SQLException {
        if (parameter != null) {
            ps.setString(i, parameter);
        } else {
            ps.setNull(i, jdbcType.TYPE_CODE);
        }
    }
 
    @Override
    public String getResult(ResultSet rs, String columnName) throws SQLException {
        long longValue = rs.getLong(columnName);
        return Long.toString(longValue);
    }
 
    @Override
    public String getResult(ResultSet rs, int columnIndex) throws SQLException {
        long longValue = rs.getLong(columnIndex);
        return Long.toString(longValue);
    }
 
    @Override
    public String getResult(CallableStatement cs, int columnIndex) throws SQLException {
        long longValue = cs.getLong(columnIndex);
        return Long.toString(longValue);
    }
}

在 MyBatis 配置文件中注册类型处理器:




<typeHandlers>
  <typeHandler handler="com.yourpackage.Int8ToStringTypeHandler" javaType="java.lang.String" jdbcType="BIGINT"/>
</typeHandlers>

在 MyBatis 映射文件中使用自定义的类型处理器:




<select id="selectExample" resultType="YourEntityClass">
  SELECT int8_column AS int8ToString FROM your_table
</select>

在这个例子中,int8_column 是 PostgreSQL 表中的 int8 类型列,通过别名 int8ToString 将其映射到实体类 YourEntityClassString 类型属性。

2024-09-05



/*
 * 解析查询并生成查询描述树(Query-tree)
 */
Query *
parse_analyze(RawStmt *parseTree, const char *sourceText, Oid *paramTypes, int numParams)
{
    ParseState *pstate;
    Query       *query;
 
    /* 创建解析状态结构体 */
    pstate = make_parsestate(NULL);
    pstate->p_sourcetext = sourceText;
 
    /* 处理参数类型信息 */
    if (numParams > 0)
    {
        pstate->p_paramtypes = paramTypes;
        pstate->p_numparams = numParams;
    }
 
    /* 开始解析查询 */
    query = transformStmt(pstate, parseTree->stmt);
 
    /* 检查是否有未解决的参数 */
    if (pstate->p_paramtypes && pstate->p_paramtypes[0] != InvalidOid)
        ereport(ERROR,
                (errcode(ERRCODE_UNDEFINED_OBJECT),
                 errmsg("query contains references to unresolved parameters")));
 
    /* 清理并返回查询描述树 */
    free_parsestate(pstate);
    return query;
}

这个代码实例展示了如何在PostgreSQL中创建解析状态,设置参数,开始解析查询,并最终返回查询描述树。这个过程是理解查询执行策略的重要一环,因为它演示了如何将用户输入的原始SQL语句转换为PostgreSQL内部可以理解和执行的查询描述树。

2024-09-05

dmesg 是一个在 Linux 系统中用来显示内核的缓冲信息的命令。这些信息通常包括系统启动时的信息、硬件驱动的加载情况、系统运行中的错误信息等。

使用方法




dmesg

默认情况下,dmesg 将显示所有内核消息。如果需要过滤特定类型的消息,可以使用 grep 命令。例如,要查看与 USB 相关的消息,可以使用:




dmesg | grep -i usb

如果你想要实时地跟踪这些消息,可以使用 -w--follow 选项:




dmesg -w

示例

查看所有消息:




dmesg

过滤消息:




dmesg | grep -i error

实时跟踪消息:




dmesg -w

注意

  • 为了使用 dmesg 命令,你需要有适当的权限,通常需要 root 权限。
  • 大多数现代 Linux 发行版会在系统启动时清空 dmesg 缓冲区,因此你可能需要在启动时或在系统运行较早时使用 dmesg 命令来捕获启动信息。
2024-09-05

报错解释:

这个错误通常发生在使用MyBatis-Spring集成时,Spring Boot应用在启动时尝试配置MyBatis的SqlSessionFactorySqlSessionTemplate,但是没有找到必要的属性或配置。

解决方法:

  1. 确保你的项目中包含了MyBatis和MyBatis-Spring的依赖。
  2. 检查你的配置文件(如application.properties或application.yml),确保你已经正确配置了MyBatis的必要属性,比如数据库的URL、用户名、密码以及mapper文件的位置。
  3. 如果你使用Java配置,确保你的配置类中提供了SqlSessionFactorySqlSessionTemplate的定义,并且这些bean能够被Spring容器扫描到。
  4. 确保你没有同时提供SqlSessionFactorySqlSessionTemplate,通常只需要提供一个。
  5. 如果你使用了自定义的SqlSessionFactoryBeanSqlSessionTemplate,确保它们被标记为@Bean,并且在Spring的组件扫描路径下。

如果以上步骤都正确无误,但问题依然存在,可能需要检查是否有其他配置错误或者是Spring Boot的自动配置冲突。

2024-09-05

为了统计一段时间内每天、每月、每年的数据,你可以使用以下SQL查询。这里假设你有一个名为your_table的表,它有一个日期字段date_column和一个数值字段value_column,你想统计这个字段的总和。




-- 每天统计
SELECT
  date_trunc('day', date_column) AS day,
  SUM(value_column) AS total_value
FROM
  your_table
WHERE
  date_column BETWEEN '开始日期' AND '结束日期'
GROUP BY
  day
ORDER BY
  day;
 
-- 每月统计
SELECT
  date_trunc('month', date_column) AS month,
  SUM(value_column) AS total_value
FROM
  your_table
WHERE
  date_column BETWEEN '开始日期' AND '结束日期'
GROUP BY
  month
ORDER BY
  month;
 
-- 每年统计
SELECT
  date_trunc('year', date_column) AS year,
  SUM(value_column) AS total_value
FROM
  your_table
WHERE
  date_column BETWEEN '开始日期' AND '结束日期'
GROUP BY
  year
ORDER BY
  year;

确保将your_tabledate_columnvalue_column以及开始日期结束日期替换为你的实际表名、日期字段名和数值字段名,并设置正确的日期范围。

2024-09-05

在PostgreSQL中,可以使用crosstab函数来实现列转行的操作,这个函数是tablefunc模块的一部分,因此在使用前需要确保该模块已被安装和启用。

以下是一个简单的例子,假设我们有一个sales表,其中包含yearproductamount三个字段,我们想要将product行转换为列,并显示每个产品每年的销售额:




-- 创建sales表和示例数据
CREATE TABLE sales (
    year INT,
    product TEXT,
    amount DECIMAL
);
 
INSERT INTO sales (year, product, amount) VALUES
(2020, 'Product A', 150.0),
(2020, 'Product B', 200.0),
(2020, 'Product C', 140.0),
(2021, 'Product A', 160.0),
(2021, 'Product B', 210.0),
(2021, 'Product C', 150.0);
 
-- 使用crosstab函数进行列转行
SELECT *
FROM crosstab(
  'SELECT year, product, amount
   FROM sales
   ORDER BY year, product'  
) AS final_result(year INT, product_a DECIMAL, product_b DECIMAL, product_c DECIMAL);

在这个例子中,crosstab函数基于查询结果动态地创建了一个新的列,每个产品(product A, product B, product C)都转换成了一个列,并且每一行都是一个年份。

请注意,crosstab函数返回的结果集的列是动态的,取决于原始数据中的不同product值。因此,在定义返回结果的SELECT语句时,需要明确指定每个转换后的列的数据类型。

确保你的PostgreSQL版本支持crosstab函数,如果不支持,你可能需要安装和启用tablefunc模块:




CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS tablefunc;

这个代码片段会检查tablefunc模块是否存在,如果不存在,则创建它。安装并启用模块后,就可以使用crosstab函数了。

2024-09-05

要在没有互联网连接的环境中离线安装Docker容器中的PostgreSQL、PostGIS和PgRouting,你需要提前下载所需的Docker镜像并在离线环境中加载它们。以下是步骤和示例:

  1. 在有互联网连接的机器上,下载PostgreSQL、PostGIS和PgRouting的Docker镜像:



docker pull postgis/postgis:latest
docker pull pgrouting/pgrouting:latest
  1. 保存这些镜像为tar文件,以便离线传输:



docker save postgis/postgis:latest > postgis.tar
docker save pgrouting/pgrouting:latest > pgrouting.tar
  1. 将这些tar文件传输到离线的Docker环境中的机器上。
  2. 在离线机器上加载这些镜像:



docker load < postgis.tar
docker load < pgrouting.tar
  1. 运行PostgreSQL容器并安装PostGIS和PgRouting:



docker run --name my-postgis-container -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgis/postgis
docker exec -it my-postgis-container psql -U postgres

在psql提示符下,执行以下命令来创建PostGIS扩展:




CREATE EXTENSION postgis;

然后退出psql:




\q

接下来,运行PgRouting容器来安装PgRouting扩展:




docker run --name my-pgrouting-container --link my-postgis-container:postgres -d pgrouting/pgrouting psql -U postgres -d gis_osm_demo -f /usr/share/pgrouting/sql/pgrouting.sql

这里,my-postgis-container是你的PostgreSQL容器的名字,gis_osm_demo是你的数据库名称,可以根据实际情况进行更改。

请注意,这个过程可能需要根据你的具体环境进行调整,比如指定版本号、设置正确的环境变量、处理数据库权限等。

2024-09-05

在实现接入上千数据库的Debezium时,你需要考虑以下几个方面:

  1. 部署与管理:确保Debezium的部署方式能够满足上千个数据库的需求,可能需要自动化的部署方式,比如使用容器化技术如Kubernetes。
  2. 配置管理:为了简化管理,你可以使用配置管理工具来集中管理所有数据库的Debezium配置。
  3. 监控与日志:为了追踪Debezium的运行状态和问题排查,你需要有一套有效的监控和日志系统。
  4. 资源管理:确保有足够的计算资源来支持上千个数据库的Debezium实例。
  5. 网络要求:确保所有数据库服务器的网络连接是安全和稳定的。

以下是一个简化版的Debezium配置示例,用于MongoDB:




{
  "name": "my-mongodb-connector",
  "config": {
    "connector.class": "io.debezium.connector.mongodb.MongoDbConnector",
    "mongodb.hosts": "mongodb0.example.com:27017",
    "mongodb.name": "myMongoDbConnector",
    "tasks.max": "1",
    "database.whitelist": "mydb",
    "database.history.kafka.bootstrap.servers": "kafka01:9092,kafka02:9092",
    "database.history.kafka.topic": "mydb.myconnector",
    "include.schema.changes": "true",
    "snapshot.mode": "initial_schema_only",
    "tombstones.on.delete": "false",
    "transforms": "unwrap,changetopic",
    "transforms.unwrap.type": "io.debezium.transforms.ExtractNewRecordState",
    "transforms.changetopic.type": "io.debezium.transforms.ChangelogTopic",
    "transforms.changetopic.topic.format": "mydb-{database}-{table}"
  }
}

针对上千数据库,你需要自动化这个过程,可以使用如Kubernetes的CronJob来定期检查数据库配置变更并启动Debezium连接器。同时,你可以使用Kafka的消息路由机制来确保不同的Debezium实例写入正确的Kafka主题。

记住,实际部署时要考虑安全性、可用性和性能等多个方面,并且要有详细的监控和报警机制。

2024-09-05

解释:

PostgreSQL数据库使用默认密码导致kdevtmpfsi挖矿病毒入侵是一个安全事件,其中kdevtmpfsi是一个挖矿病毒,它会在系统上占用资源进行挖矿活动,从而导致系统性能下降和安全风险。

解决方法:

  1. 立即更改默认密码:进入PostgreSQL的命令行工具,使用高权限用户(如postgres)执行以下命令来更改数据库用户的密码:

    
    
    
    ALTER USER postgres WITH PASSWORD '新密码';

    其中'新密码'应替换为强密码。

  2. 确保更新所有配置文件中的密码设置,并在应用程序连接字符串中使用新密码。
  3. 使用防病毒软件全面扫描系统,删除所有已知的挖矿病毒文件。
  4. 实施安全措施,包括定期更新操作系统和数据库软件,使用防火墙和入侵检测系统(IDS/IPS),以及定期的安全审计和系统检查。
  5. 如果发现系统已被挖矿病毒感染,建议联系专业的安全服务进行清理和恢复。
2024-09-05

解释:

Spring Boot项目访问不了resources目录下的JSP页面通常是因为以下几个原因:

  1. Spring Boot默认不支持JSP,需要额外配置。
  2. JSP文件没有放在正确的目录下(应该放在src/main/webapp/WEB-INF目录下)。
  3. 内嵌的Tomcat服务器可能没有配置正确来加载JSP文件。
  4. 项目打包方式不正确,如果使用了JSP,打包方式应该是war,而不是Spring Boot默认的jar

解决方法:

  1. 添加JSP相关依赖到pom.xml

    
    
    
    <dependency>
        <groupId>org.apache.tomcat.embed</groupId>
        <artifactId>tomcat-embed-jasper</artifactId>
        <scope>provided</scope>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>javax.servlet</groupId>
        <artifactId>jstl</artifactId>
    </dependency>
  2. 确保JSP文件放置在src/main/webapp/WEB-INF目录下。
  3. application.propertiesapplication.yml中配置JSP文件的基目录和后缀:

    
    
    
    spring.mvc.view.prefix=/WEB-INF/
    spring.mvc.view.suffix=.jsp
  4. 如果打算打包成war文件部署,修改pom.xml中的<packaging>标签为war,并添加一个用于排除内置Tomcat的依赖:

    
    
    
    <packaging>war</packaging>
    ...
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        <exclusions>
            <exclusion>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-starter-tomcat</artifactId>
            </exclusion>
        </exclusions>
    </dependency>
  5. 确保控制器中的映射路径正确,并且符合配置的前缀和后缀。

如果以上步骤正确完成,Spring Boot项目应该能够正确访问resources目录下的JSP页面。