2024-09-02

Spring Boot整合StarRocks通常涉及到数据库连接和SQL操作。以下是一个简化的例子,展示如何在Spring Boot应用中整合StarRockS。

  1. 添加依赖到pom.xml



<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-jdbc</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.doris</groupId>
    <artifactId>fe-jdbc</artifactId>
    <version>1.1.0</version>
</dependency>
  1. 配置application.properties



spring.datasource.url=jdbc:doris://your_starrocks_fe_host:port/database
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
  1. 使用JdbcTemplate执行SQL:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public class StarRocksRepository {
 
    private final JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    @Autowired
    public StarRocksRepository(JdbcTemplate jdbcTemplate) {
        this.jdbcTemplate = jdbcTemplate;
    }
 
    public void executeQuery(String sql) {
        jdbcTemplate.execute(sql);
    }
}
  1. 使用Service层进行业务操作:



import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
 
@Service
public class StarRocksService {
 
    private final StarRocksRepository starRocksRepository;
 
    @Autowired
    public StarRocksService(StarRocksRepository starRocksRepository) {
        this.starRocksRepository = starRocksRepository;
    }
 
    public void performDatabaseOperation(String sql) {
        starRocksRepository.executeQuery(sql);
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot应用中通过JdbcTemplate与StarRocks进行交互。

关于Flink与StarRocks的亚秒级同步,你可以使用Flink的JDBC连接器来读取MySQL中的数据变更,然后实时写入StarRocks。这通常涉及到以下步骤:

  1. 在Flink中创建MySQL源(MySQLSource)。
  2. 转换数据(如果需要)。
  3. 使用JDBC连接器(JDBCAppendTableSink)写入StarRockS。

具体实现可以参考Flink官方文档,并结合你的具体需求进行调整。

注意:确保Flink的版本支持你所使用的连接器,并且StarRocks的JDBC驱动与Flink兼容。

2024-09-02



import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import sqlite3
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql():
    db = pymysql.connect("localhost","testuser","testpassword","TESTDB")
    cursor = db.cursor()
    return db, cursor
 
# 连接SQLite数据库
def connect_sqlite():
    db = sqlite3.connect('jobs.sqlite')
    cursor = db.cursor()
    return db, cursor
 
# 将数据插入MySQL数据库
def insert_mysql(cursor, job_info):
    add_job_sql = """
        INSERT INTO jobs_mysql (title, company, location, summary, url)
        VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)
    """
    cursor.execute(add_job_sql, job_info)
 
# 将数据插入SQLite数据库
def insert_sqlite(cursor, job_info):
    add_job_sql = """
        INSERT INTO jobs_sqlite (title, company, location, summary, url)
        VALUES (?, ?, ?, ?, ?)
    """
    cursor.execute(add_job_sql, job_info)
 
# 爬取招聘信息
def scrape_jobs(url, db_type):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    session = requests.Session()
    session.cookies.update({'cookie': 'your_cookie_here'})
    response = session.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
    if db_type == 'mysql':
        db, cursor = connect_mysql()
    elif db_type == 'sqlite':
        db, cursor = connect_sqlite()
 
    for job_element in soup.find_all('div', class_='ish-ad-content'):
        title = job_element.find('h2', class_='title').text.strip()
        company = job_element.find('span', class_='company').text.strip()
        location = job_element.find('span', class_='location').text.strip()
        summary = job_element.find('div', class_='summary').text.strip()
        url = job_element.find('a', class_='ish-ad-link')['href']
        job_info = (title, company, location, summary, url)
 
        if db_type == 'mysql':
            insert_mysql(cursor, job_info)
            db.commit()
        elif db_type == 'sqlite':
            insert_sqlite(cursor, job_info)
            db.commit()
 
    db.close()
 
# 主函数
def main():
    base_url = 'https://www.indeed.com/jobs?q=data+scientist&l=New+York&start='
    for i in range(0, 11, 10):  # 从第0页爬到第1页,步长为10
        url = base_url + str(i)
        scrape_jobs(url, 'mysql')  # 使用MySQL数据库
        scrape_jobs(url, 'sqlite')  # 使用SQLite数据库
 
if __name__ == '__main__':
    main()
``
2024-09-02

以下是一个简化的小区物业管理系统的核心模块代码示例,展示了如何使用Spring Boot和MySQL创建一个物业费用管理的控制器。




package com.example.property.controller;
 
import com.example.property.entity.PropertyFee;
import com.example.property.service.PropertyFeeService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
import java.util.List;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/property-fees")
public class PropertyFeeController {
 
    private final PropertyFeeService propertyFeeService;
 
    @Autowired
    public PropertyFeeController(PropertyFeeService propertyFeeService) {
        this.propertyFeeService = propertyFeeService;
    }
 
    @GetMapping
    public List<PropertyFee> getAllPropertyFees() {
        return propertyFeeService.findAll();
    }
 
    @PostMapping
    public PropertyFee createPropertyFee(@RequestBody PropertyFee propertyFee) {
        return propertyFeeService.save(propertyFee);
    }
 
    @GetMapping("/{id}")
    public PropertyFee getPropertyFeeById(@PathVariable Long id) {
        return propertyFeeService.findById(id);
    }
 
    @PutMapping("/{id}")
    public PropertyFee updatePropertyFee(@PathVariable Long id, @RequestBody PropertyFee propertyFee) {
        propertyFee.setId(id);
        return propertyFeeService.save(propertyFee);
    }
 
    @DeleteMapping("/{id}")
    public void deletePropertyFee(@PathVariable Long id) {
        propertyFeeService.deleteById(id);
    }
}

在这个代码示例中,我们定义了一个PropertyFeeController类,它提供了对物业费用的基本CURD(Create, Update, Retrieve, Delete)操作的API。这个控制器使用了PropertyFeeService服务类来实际处理数据持久化的逻辑。这个示例展示了如何使用Spring Boot创建RESTful API,并且如何通过依赖注入来管理服务层与控制器层之间的关系。

2024-09-02

这个问题涉及的内容较多,我将提供一个概览和关键步骤的概述,但不可能提供完整的解决方案,因为这需要详细的设计和配置。

  1. 反向代理高可用性 (keepalived + LVS-DR):

    • 安装和配置keepalived,确保配置虚拟IP(VIP)和健康检查脚本。
    • 安装LVS内核模块,配置LVS-DR模式,指定DIP和RIP。
    • 在反向代理服务器上安装Nginx,配置为LVS的客户端,并设置为每个节点的备份。
  2. Web 集群动静分离 (nginx + tomcat):

    • 安装Tomcat服务器,部署Web应用。
    • 安装Nginx,配置为反向代理,将静态内容和动态请求代理到不同的后端服务器。
  3. MySQL高可用性:

    • 使用MySQL Replication或MySQL Cluster来实现高可用性。

以下是关键步骤的示例配置:

keepalived配置示例:




vrrp_instance VI_1 {
    state MASTER
    interface eth0
    virtual_router_id 51
    priority 100
    advert_int 1
    authentication {
        auth_type PASS
        auth_pass 1111
    }
    virtual_ipaddress {
        192.168.1.100
    }
}

LVS-DR配置示例:




# 加载LVS内核模块
modprobe ip_vs
modprobe ip_vs_rr
modprobe ip_vs_wrr
modprobe ip_vs_sh
modprobe nf_conntrack_ipv4
 
# 设置LVS-DR
ipvsadm -A -t 192.168.1.254:80 -s rr
ipvsadm -a -t 192.168.1.254:80 -r 192.168.1.10 -g
ipvsadm -a -t 192.168.1.254:80 -r 192.168.1.20 -g

Nginx配置示例:




http {
    upstream webapp {
        server 192.168.1.11:8080;
        server 192.168.1.12:8080;
    }
 
    server {
        listen 80;
        location /static/ {
            root /var/www/html;
        }
        location / {
            proxy_pass http://webapp;
        }
    }
}

MySQL高可用性可以使用MySQL Replication(主从复制)或者使用如Percona XtraDB Cluster(PXC)的高可用解决方案。

请注意,这些示例配置需要根据实际网络环境和服务器配置进行调整。在生产环境中,你还需要考虑网络分割、负载均衡策略、安全性、监控等方面的配置。

2024-09-02

在这个项目中,我们将使用JSP、Java、Tomcat和MySQL来构建一个简单的校园交易平台。以下是项目搭建的基本步骤:

  1. 安装和配置MySQL数据库:

    确保你的机器上安装了MySQL。创建一个新的数据库和表,例如campus_trade,用于存储交易信息。

  2. 安装和配置Tomcat服务器:

    从官方网站下载Tomcat,并按照说明进行安装。

  3. 创建Java项目:

    使用Eclipse或IntelliJ IDEA等IDE,创建一个新的Java Web项目,例如CampusTrade

  4. 导入相关依赖库:

    在项目的lib目录中导入所需的JAR包,例如JDBC驱动、JSP相关库等。

  5. 配置数据源和MyBatis(或者Hibernate,如果你选择使用ORM工具):

    WEB-INF目录下创建web.xml文件,并配置数据源。同时配置MyBatis的配置文件和映射文件。

  6. 编写业务代码和JSP页面:

    创建相应的Java类和JSP页面,实现用户交互和数据库的读写操作。

  7. 部署应用并运行:

    将项目部署到Tomcat服务器,并启动服务器。

  8. 测试应用:

    通过浏览器访问JSP页面,进行功能测试。

以下是一个非常简单的例子,演示如何连接数据库和读取数据:

Java类(CampusTradeDAO.java):




import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class CampusTradeDAO {
    private String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/campus_trade";
    private String username = "root";
    private String password = "password";
 
    public List<String> getAllItems() {
        List<String> items = new ArrayList<>();
        try {
            Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
            Connection conn = DriverManager.getConnection(url, username, password);
            String sql = "SELECT item_name FROM items";
            PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
            ResultSet rs = stmt.executeQuery();
            while (rs.next()) {
                items.add(rs.getString("item_name"));
            }
            rs.close();
            stmt.close();
            conn.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return items;
    }
}

JSP页面(list\_items.jsp):




<%@ page import="java.util.List" %>
<%@ page import="com.example.CampusTradeDAO" %>
<%
    CampusTradeDAO dao = new CampusTradeDAO();
    List<String> items = dao.getAllItems();
%>
<html>
<head>
    <title>Items List</title>
</head>
<body>
    <h1>Available Items</h1>
    <ul>
        <% for (String item : items) { %>
            <li><%= item %></li>
        <% } %>
    </ul>
</body>
</html>

这个例子展示了如何连接MySQL数据库,并从一个名为items的表中检索数据。然后在JSP页面中遍历并显示这些数据。这个简单的例子旨在展示如何将JSP、Java和数据库交互在一个实际

2024-09-02

SQLite和MySQL数据类型之间的对应关系如下:

SQLite MySQL


NULL NULL

INTEGER INT, BIGINT (根据大小)

REAL DECIMAL (如果需要精确的小数点)

TEXT VARCHAR, TEXT

BLOB BLOB

转换时需要注意:

  1. SQLite的INTEGER键字段在MySQL中可以转换为INT, BIGINT,取决于数值大小。
  2. SQLite的REAL键字可以转换为DECIMAL类型以保持精度。
  3. 对于TEXT和BLOB,根据数据大小选择VARCHAR还是TEXT,BLOB类型不变。

以下是一个简单的SQL脚本,用于转换SQLite表结构到MySQL:




/* 假设sqlite_table是SQLite中的表名,mysql_table是MySQL中的表名 */
 
/* 创建MySQL表 */
CREATE TABLE mysql_table (
    -- 这里填入转换后的列定义
);
 
/* 转移数据 */
INSERT INTO mysql_table
SELECT * FROM sqlite_table;

转换列的SQL示例:




-- 假设sqlite_column是SQLite中的列名,mysql_column是MySQL中的列名
-- sqlite_table是表名
 
-- 转换列类型
ALTER TABLE mysql_table
CHANGE COLUMN mysql_column new_mysql_column_type;

在实际转换时,需要根据每列的具体数据类型和业务需求来决定如何转换。

2024-09-02

故障解释:

MySQL中执行ALTER TABLE操作来修改表结构时,如果执行时间很长,可能是由于表的大小、索引的复杂性、系统资源限制(如CPU、内存、I/O等)或者锁竞争等因素造成的。

解决方法:

  1. 检查表的大小和索引,避免对大表进行修改。
  2. 优化ALTER TABLE操作,比如分批进行,使用PARTITION BY RANGE等。
  3. 检查系统资源,确保有足够的CPU、内存和磁盘I/O来执行操作。
  4. 如果可能,尝试在低峰时段执行操作。
  5. 查看是否有其他高优先级的操作竞争锁资源,如有,考虑调整优先级或等待。
  6. 如果操作无法完成,考虑使用pt-online-schema-change工具(Percona Toolkit的一部分),它可以在线修改表结构而不锁定表。
  7. 检查MySQL的慢查询日志,分析是否有其他因素影响执行时间。
  8. 如果操作因为某些内部错误(如bug)而无法完成,查看MySQL的错误日志,并考虑升级到最新版本或寻求官方支持。
2024-09-02

要使用JDBC连接并操作MySQL、SQL Server 和 Oracle 数据库,你需要做以下几步:

  1. 添加数据库驱动到项目的classpath中。
  2. 使用JDBC的DriverManager获取数据库连接。
  3. 使用PreparedStatement执行SQL语句。
  4. 处理查询结果。

以下是连接和操作数据库的示例代码:




import java.sql.*;
 
public class JdbcExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydb";
        String user = "root";
        String password = "password";
 
        // 请替换为你的数据库用户名和密码
        try {
            Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
            String sql = "SELECT * FROM mytable LIMIT ?, ?";
            PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(sql);
 
            // 设置分页参数
            int start = 0; // 起始位置
            int count = 10; // 每页数量
            pstmt.setInt(1, start);
            pstmt.setInt(2, count);
 
            ResultSet rs = pstmt.executeQuery();
 
            while (rs.next()) {
                // 处理结果集
                System.out.println(rs.getString("columnName"));
            }
 
            rs.close();
            pstmt.close();
            conn.close();
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

请注意,每个数据库连接的URL、用户名和密码可能不同。MySQL的URL格式通常是jdbc:mysql://<hostname>:<port>/<databaseName>?serverTimezone=UTC。SQL Server的URL格式可能是jdbc:sqlserver://<hostname>:<port>;databaseName=<databaseName>。Oracle的URL格式是jdbc:oracle:thin:@<hostname>:<port>:<SID>jdbc:oracle:thin:@//<hostname>:<port>/<serviceName>.

对于分页查询,MySQL使用LIMIT关键字,SQL Server使用OFFSET FETCH,而Oracle使用ROWNUM或者在Oracle 12c及更高版本中使用FETCH FIRSTFETCH NEXT.

确保在实际环境中处理异常和资源释放的正确方式,以避免资源泄露。

2024-09-01

为了从MySQL数据库迁移到MongoDB,你需要执行以下步骤:

  1. 设置MySQL数据源。
  2. 设置MongoDB数据目标。
  3. 创建数据迁移计划。
  4. 执行迁移。

以下是使用Python的pymongopymysql模块进行数据迁移的示例代码:




import pymongo
import pymysql
 
# 连接到MySQL
mysql_conn = pymysql.connect(host='your_mysql_host', user='your_mysql_user', password='your_mysql_password', db='your_mysql_db')
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
 
# 连接到MongoDB
mongo_client = pymongo.MongoClient('mongodb://your_mongo_host:your_mongo_port/')
db = mongo_client['your_mongo_db']
collection = db['your_mongo_collection']
 
# 查询MySQL数据
mysql_cursor.execute("SELECT * FROM your_mysql_table")
rows = mysql_cursor.fetchall()
 
# 插入数据到MongoDB
for row in rows:
    document = {
        'column1': row[0],
        'column2': row[1],
        # 其他列...
    }
    collection.insert_one(document)
 
# 关闭连接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()

请确保替换your_mysql_host, your_mysql_user, your_mysql_password, your_mysql_db, your_mysql_table以及your_mongo_host, your_mongo_port, your_mongo_db, your_mongo_collection为你的实际数据库信息。同时,确保你的MongoDB服务器可以接受连接,并且你有足够的权限来写入数据。

注意:这个代码示例假设你的MySQL表和MongoDB集合的结构是一致的。如果表结构不同,你需要调整字段映射。此外,如果表很大,你可能需要分批查询和迁移数据来管理内存使用量。

2024-09-01

在Oracle和MySQL中,您可以使用SQL查询来获取所有表信息和字段信息。以下是针对这两种数据库的相应查询:

Oracle:




SELECT table_name FROM user_tables; -- 获取所有用户表
 
SELECT column_name, data_type, data_length
FROM user_tab_columns
WHERE table_name = 'YOUR_TABLE_NAME'; -- 获取指定表的所有字段信息

MySQL:




SHOW TABLES; -- 获取数据库中的所有表
 
SELECT column_name, data_type, character_maximum_length
FROM information_schema.columns
WHERE table_schema = 'your_database_name' AND table_name = 'your_table_name'; -- 获取指定表的所有字段信息

请将 'YOUR_TABLE_NAME''your_database_name' 替换为您实际的表名和数据库名。在MySQL中,table_schema 对应数据库名的概念。在Oracle中,user_前缀表示只查询当前用户的表和视图。