标签 golang 下的文章




wget https://github.com/dcu/mongodb_exporter/releases/download/v0.10.0/mongodb_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvzf mongodb_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz
cd mongodb_exporter-0.10.0.linux-amd64

配置mongodb_exporter连接到你的MongoDB实例。你需要创建一个配置文件config.yml，例如：




mongodb_exporter:
  enabled: true
  data_source_name: "mongodb://username:password@localhost:27017"

替换username, password, localhost, 和 27017 为你的MongoDB实例的实际用户名、密码、地址和端口。

运行mongodb_exporter：




./mongodb_exporter -config.file=config.yml

确保你的MongoDB实例允许远程连接，并且相应的防火墙规则已经设置。

配置Prometheus来抓取mongodb_exporter的指标。编辑你的prometheus.yml文件，添加一个新的job配置：




scrape_configs:
  - job_name: 'mongodb'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9216']

将localhost:9216替换为你的mongodb_exporter运行的主机和端口。

重启Prometheus来应用新的配置。现在，你的MongoDB监控指标将被Prometheus抓取并在Prometheus服务器上可用。

你可以通过Prometheus的Web界面查看这些指标，并使用Grafana或其他工具来可视化它们。

- 阅读更多 -

Django聚合-连接（Joins）和聚合

System

2024-09-05

所有,数据库

在Django中，我们可以使用aggregate()函数来对数据库中的数据进行聚合操作，如计数(count)、求和(sum)、平均值(avg)等。同时，我们也可以使用annotate()函数来连接表并进行聚合操作。

以下是一些使用annotate()进行连接和聚合操作的示例：

使用annotate()进行连接并计数：




from django.db.models import Count
from myapp.models import Blog, Entry
 
blog_entries = Blog.objects.annotate(entry_count=Count('entry__headline'))
 
for blog in blog_entries:
    print(blog.entry_count)

在这个例子中，我们使用annotate()函数连接了Blog和Entry模型，并计算了每个Blog有多少个Entry。

使用annotate()进行连接并求和：




from django.db.models import Sum
from myapp.models import Order, OrderItem
 
order_totals = Order.objects.annotate(total=Sum('orderitem__price'))
 
for order in order_totals:
    print(order.total)

在这个例子中，我们使用annotate()函数连接了Order和OrderItem模型，并计算了每个Order的总价。

使用annotate()进行连接并求平均值：




from django.db.models import Avg
from myapp.models import Store, Sale
 
store_average_sales = Store.objects.annotate(average_sale=Avg('sale__price'))
 
for store in store_average_sales:
    print(store.average_sale)

在这个例子中，我们使用annotate()函数连接了Store和Sale模型，并计算了每个Store的平均销售额。

注意：annotate()函数返回的查询集中会包含原始模型的额外字段，这个字段是用来存储聚合结果的。在上述例子中，entry_count、total和average_sale就是这样的额外字段。

- 阅读更多 -

MongoDB聚合框架：强大的数据处理与分析工具

System

2024-09-05

所有,数据库




// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// 定义连接字符串
const url = 'mongodb://localhost:27017';
 
// 连接到服务器所需数据库
const dbName = 'exampleDb';
 
// 创建新的MongoClient实例
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
 
// 连接到MongoDB数据库
client.connect(function(err) {
    if(err){
        console.log('数据库连接失败', err);
        return;
    }
    console.log('连接成功');
    const db = client.db(dbName);
 
    // 使用aggregate方法进行复杂的数据聚合操作
    db.collection('documents').aggregate([
        {
            $match: { status: 'A' } // 筛选状态为'A'的文档
        },
        {
            $group: { // 对筛选结果进行分组
                _id: "$cust_id", // 分组的键
                total: { $sum: "$amount" } // 计算每个客户的总金额
            }
        },
        {
            $sort: { total: -1 } // 根据总金额降序排序
        }
    ]).toArray(function(err, results) {
        if(err){
            console.log('聚合操作失败', err);
            return;
        }
        console.log('聚合操作结果:', results);
        client.close(); // 关闭数据库连接
    });
});

这段代码展示了如何使用MongoDB的聚合框架来处理数据。首先，它连接到一个MongoDB数据库，然后执行一个复杂的聚合操作，筛选状态为'A'的文档，对每个客户的金额进行分组并求和，然后按总金额降序排序。最后，它输出了聚合操作的结果并关闭了数据库连接。

- 阅读更多 -

Golang 协程间的信道

System

2024-09-05

所有,golang




package main
 
import (
    "fmt"
    "time"
)
 
func worker(id int, c chan int) {
    for {
        // 从信道接收数据，如果信道没有数据可接收，当前协程会被阻塞
        msg := <-c
        fmt.Printf("Worker %d received message: %d\n", id, msg)
        time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟工作时间
    }
}
 
func main() {
    // 创建一个信道，协程之间通过这个信道通信
    channel := make(chan int)
 
    // 创建并启动两个协程
    go worker(1, channel)
    go worker(2, channel)
 
    // 主协程负责向信道发送数据，以此来唤醒其他协程
    for i := 0; i < 5; i++ {
        channel <- i // 发送消息
        fmt.Printf("Main sent message: %d\n", i)
        time.Sleep(1 * time.Second) // 模拟等待时间
    }
 
    // 关闭信道，防止发生死锁
    close(channel)
}

这段代码创建了一个信道并启动了两个工作协程。主协程循环发送消息到信道，并打印出消息。每个工作协程从信道接收消息，处理任务，并打印出接收到的消息。最后，主协程关闭信道，确保不再有新的消息发送到信道中，并防止工作协程阻塞。

- 阅读更多 -

Django项目启动脚本解析：从命令行参数到执行管理命令

System

2024-09-05

所有,数据库




import sys
from django.core.management import execute_from_command_line
 
def main():
    # 获取命令行参数列表
    argv = sys.argv
 
    # 调用Django的管理命令执行函数
    execute_from_command_line(argv)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码演示了如何在Django项目中启动和执行管理命令。首先，我们导入了sys模块来获取命令行参数，然后使用django.core.management中的execute_from_command_line函数来执行命令。这是标准的Django项目启动脚本结构。

- 阅读更多 -

MongoDB和Redis的查询功能有以下区别

System

2024-09-05

所有,数据库

MongoDB和Redis都是非关系型数据库，但它们有显著的不同。

MongoDB是一个基于文档的非关系型数据库，支持复杂的查询操作，如嵌套字段查询、地理位置查询等。MongoDB使用JSON或BSON格式存储数据，并提供了丰富的查询语言，如MongoDB Query Language (MQL)。

Redis是一个键值存储系统，它的查询功能主要是通过键进行快速查找。Redis不支持复杂的查询操作，它的数据模型是简单的键值对。

以下是MongoDB和Redis查询操作的简单示例：

MongoDB查询示例（使用MQL）:




// 查询名为"user"的集合中，字段"age"大于20的文档
db.user.find({ age: { $gt: 20 } });

Redis查询示例（使用键名）:




# 查询键名为"user:age"的键的值
GET user:age

从上述示例可以看出，MongoDB支持复杂的查询操作，而Redis则是通过键名直接访问键值。因此，MongoDB适合需要复杂查询操作的场景，如数据库应用；而Redis适合需要快速访问和存储的场景，如缓存系统。

- 阅读更多 -

Django浅显分析

System

2024-09-05

所有,数据库

由于您的问题没有提供具体的代码或者问题，我将提供一个简单的Django项目创建和启动的例子。这将帮助您开始使用Django进行开发。

首先，确保您已经安装了Django。如果没有安装，可以通过pip安装：




pip install django

接下来，创建一个新的Django项目：




django-admin startproject myproject

这将创建一个名为myproject的新目录，它包含了默认的项目文件。

进入项目目录：




cd myproject

现在，您可以使用以下命令启动Django开发服务器：




python manage.py runserver

默认情况下，开发服务器会在localhost的8000端口上运行。在浏览器中打开 http://127.0.0.1:8000/，您应该看到Django的欢迎页面。

这个简单的例子展示了如何创建一个新的Django项目并运行它。如果您有具体的代码问题或者需要分析某个功能，请提供详细信息。

System

2024-09-05

所有,数据库

由于提出的查询涉及设置复杂的Oracle GoldenGate配置，以下是一个简化的解决方案，用于配置Oracle GoldenGate以实现Oracle数据库与另一种数据库（这里假设为Oracle数据库）之间的异构实时数据同步。

环境说明：
- 源数据库：Oracle 12c
- 目标数据库：Oracle 12c
- GoldenGate版本：12.2.0.1.0
配置GoldenGate：




# 在源数据库上配置GoldenGate
# 添加 GoldenGate 用户并授权
sqlplus / as sysdba
CREATE USER ogg IDENTIFIED BY password;
GRANT connect, resource TO ogg;
GRANT alter session TO ogg;
GRANT create table TO ogg;
GRANT insert any table TO ogg;
GRANT delete any table TO ogg;
GRANT update any table TO ogg;
GRANT select any dictionary TO ogg;
GRANT alter any table TO ogg;
 
# 配置数据泵进程
mkdir -p /ogg
chown -R ogg:dba /ogg
 
# 初始化GoldenGate
$GoldenGate_dir/ggsci
GGSCI> create subdirs
GGSCI> add extract ext_source, tranlog, begin now
GGSCI> add rmttrail /ogg/dirdat/r, extract ext_source
GGSCI> add replicat rep_target, exttrail /ogg/dirdat/r, begin now
 
# 编辑 extract 参数文件
EXTRACT ext_source
USERID ogg, PASSWORD password
DISCARDFILE /ogg/dirrpt/ext_source.dsc, PURGE
DDL INCLUDE ALL
EXTTRAIL /ogg/dirdat/r
TABLE hr.*;
 
# 编辑 replicat 参数文件
REPLICAT rep_target
USERID ogg, PASSWORD password
ASSUMETARGETDEFS
DISCARDFILE /ogg/dirrpt/rep_target.dsc, PURGE
DDL ERRORMAX 50
MAP hr.*, TARGET hr.*;

启动GoldenGate进程：




GGSCI> start extract ext_source
GGSCI> start replicat rep_target

以上配置为GoldenGate提供了一个基本的异构数据同步模型，源数据库和目标数据库均为Oracle数据库。在实际部署时，需要根据具体的数据库版本、网络环境和安全策略调整配置细节。

- 阅读更多 -

MongoDB Atlas如何助力AI服务构建？4家企业案例告诉你答案

System

2024-09-05

所有,数据库

MongoDB Atlas可以帮助AI服务建设者们在数据管理、存储和分析方面节省时间和资源。以下是四个企业的案例，展示了MongoDB Atlas是如何帮助他们的：

公司A：使用MongoDB Atlas进行AI研发
公司A是一家人工智能初创公司，他们使用MongoDB Atlas来存储大量的训练数据和模型参数。MongoDB Atlas的无服务器架构让他们可以更专注于AI算法的研发，而不用担心底层的服务器管理和扩展。
公司B：使用MongoDB Atlas进行实时用户分析
公司B是一家电子商务公司，他们使用MongoDB Atlas来存储用户数据，并实时分析用户行为。MongoDB Atlas的高可用性和低延迟特性帮助他们及时了解用户需求，从而优化商品推荐和服务体验。
公司C：使用MongoDB Atlas进行数据管理和分析
公司C是一家医疗健康服务公司，他们使用MongoDB Atlas来管理和分析大量的患者数据。MongoDB Atlas的数据保护特性和强大的查询能力帮助他们及时发现患者健康状况的变化，从而提升医疗服务质量。
公司D：使用MongoDB Atlas进行AI驱动的推荐系统
公司D是一家媒体内容公司，他们使用MongoDB Atlas来存储用户数据和内容数据，并运行AI驱动的推荐系统。MongoDB Atlas的可扩展性和与其他AI工具的集成能力帮助他们提供个性化的媒体内容推荐，增强用户体验。

这些公司在使用MongoDB Atlas时，都能够专注于自身的核心竞争力，即AI算法的研发和应用的开发。而无需担心底层数据管理和存储的复杂性。

- 阅读更多 -