// 使用SqlSugar框架配置达梦数据库的高可用方案
public class SqlSugarDbContext
{
private static SqlSugarClient db;
// 单例模式确保全局只有一个实例
public static SqlSugarClient Instance
{
get
{
if (db == null)
{
// 配置主库
ConnectionConfig config = new ConnectionConfig()
{
ConnectionString = "主库连接字符串",
DbType = DbType.Dm,
IsAutoCloseConnection = true,
InitKeyType = InitKeyType.Attribute
};
// 配置备库
List<IClient> slaveClients = new List<IClient>
{
new SqlSugarClient(new ConnectionConfig()
{
ConnectionString = "备库1连接字符串",
DbType = DbType.Dm,
IsAutoCloseConnection = true,
InitKeyType = InitKeyType.Attribute
}),
new SqlSugarClient(new ConnectionConfig()
{
ConnectionString = "备库2连接字符串",
DbType = DbType.Dm,
IsAutoCloseConnection = true,
InitKeyType = InitKeyType.Attribute
})
};
// 实例化SqlSugarClient并配置高可用
db = new SqlSugarClient(new ClientInfo()
{
IsAutoCloseConnection = true,
MasterDbConfig = config,
SlaveDbs = slaveClients
});
}
return db;
}
}
// 自定义高并发条件下的数据库重连机制
public static void Reconnect()
{
var reconnectTimes = 0;
while (true)
{
try
{
using (var db = Instance)
在PostgreSQL中，可以使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE命令来查看查询的执行计划。EXPLAIN会显示查询计划，但不实际执行查询；EXPLAIN ANALYZE会执行查询并显示实际的执行计划和统计信息。
例如：
EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';或者：
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';如果需要持续监控和分析查询性能，可以使用pg_stat_statements扩展。首先需要启用和配置该扩展：
- 确保
pg_stat_statements模块在PostgreSQL中可用。 - 在
postgresql.conf中启用：
shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements'- 设置追踪的语句数量：
pg_stat_statements.max = 1000- 重新启动PostgreSQL服务器以应用更改。
- 创建
pg_stat_statements扩展：
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;启用后，可以查询pg_stat_statements视图来查看统计数据：
SELECT * FROM pg_stat_statements;这将显示所有已记录的查询及其执行计划和统计信息，如执行次数、总执行时间、行数、共享区块读取次数等。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <sqlite3.h>
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName) {
for (int i = 0; i < argc; i++) {
printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
}
printf("\n");
return 0;
}
int main() {
sqlite3 *db;
char *zErrMsg = 0;
int rc;
rc = sqlite3_open("example.db", &db);
if (rc) {
fprintf(stderr, "无法打开数据库: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
sqlite3_close(db);
exit(0);
} else {
fprintf(stdout, "数据库打开成功\n");
}
// 创建一个表
char *sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS students(id integer, name text, score integer);";
rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
if (rc != SQLITE_OK) {
fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
sqlite3_free(zErrMsg);
} else {
fprintf(stdout, "表创建成功\n");
}
// 插入数据
sql = "INSERT INTO students(id, name, score) VALUES(1, '小明', 95);";
rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
if (rc != SQLITE_OK) {
fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
sqlite3_free(zErrMsg);
} else {
fprintf(stdout, "数据插入成功\n");
}
// 查询数据
sql = "SELECT * FROM students;";
rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
if (rc != SQLITE_OK) {
fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
sqlite3_free(zErrMsg);
} else {
fprintf(stdout, "查询成功\n");
}
sqlite3_close(db);
return 0;
}这段代码展示了如何在C/C++中使用SQLite3库进行基本的数据库操作，包括打开数据库、创建表、插入数据和查询数据。代码简洁，注释丰富，对于SQLite3数据库操作的初学者很有借鉴和借鉴的价值。
在PostgreSQL中，为了高效快速地插入大量数据，可以使用以下几种方法：
- 使用
COPY命令：这是PostgreSQL中用于导入大量数据进数据库的最快方法。它通过 bypassing the SQL layer to insert data directly into the database.
COPY tablename FROM '/path/to/your/file.csv' WITH (FORMAT csv, HEADER true, DELIMITER ',');- 使用
INSERT INTO语句结合多个值列表：在一个INSERT语句中提供多个值列表，这样可以减少数据库和网络之间的往返次数。
INSERT INTO tablename (column1, column2)
VALUES
(value1a, value2a),
(value1b, value2b),
...
(value1n, value2n);- 开启事务：将多个
INSERT语句放在一个事务中，这样可以减少事务开销并可能提高性能。
BEGIN;
INSERT INTO tablename (column1, column2) VALUES (value1a, value2a);
INSERT INTO tablename (column1, column2) VALUES (value1b, value2b);
...
COMMIT;- 创建索引后插入：在插入数据前创建合适的索引可以加快插入速度，因为索引会减少查询时间。但是在插入数据的过程中创建索引会增加额外的开销，可以考虑在插入完成后创建。
- 调整
work_mem和maintenance_work_mem：这些设置影响着排序和哈希操作的内存使用，增加这些值可以提高大量数据插入的性能。 - 调整
wal_buffers和synchronous_commit：减少事务日志的影响可以提高插入性能。 - 关闭自动提交：设置
AUTOCOMMIT为OFF可以减少每个语句的提交开销。 - 使用
CREATE TABLE AS结合INSERT INTO：如果你需要从一个表中选择数据插入到另一个新表，可以使用CREATE TABLE AS来避免重复地指定表结构。
CREATE TABLE new_table AS SELECT * FROM old_table;在实际应用中，你可能需要根据具体的数据库配置、表结构和数据特性来调整这些方法以获取最佳性能。
#!/usr/sbin/dtrace -qs
# 定义需要追踪的PostgreSQL进程
pid$target::Postgres:sql:start:
/execname == "postgres" && pid == $target/
{
self->execname = execname;
self->pid = pid;
self->sql_id = arg0;
self->sql_plan = arg2;
self->user_name = user_name;
self->db_name = db_name;
self->query_txt = copyinstr(arg1);
}
# 当SQL语句结束时打印信息
pid$target::Postgres:sql:query:
/self->execname == "postgres" && self->pid == $target/
{
printf("SQL执行信息: 进程ID=%d, SQL ID=%d, 用户=%s, 数据库=%s, 查询计划=%s, 查询文本=%s\n",
self->pid, self->sql_id, self->user_name, self->db_name, self->sql_plan, self->query_txt);
}这个Dtrace脚本示例展示了如何追踪PostgreSQL中特定进程的SQL执行信息。它首先定义了一个目标进程，然后在SQL开始执行时记录一些相关信息，并在SQL执行结束时打印出详细的执行信息。这个脚本可以帮助开发者理解SQL的执行流程和性能瓶颈所在。
-- 假设已经有一个名为vector_extensions的PostgreSQL扩展已经安装，并且已经有一个名为vectors的表，其中包含id和vector列。
-- 以下是使用pg_search_vector_pcos函数进行矢量相似度查询的示例：
-- 查询与给定矢量相似的前10个向量
SELECT id, vector_cosine_similarity(vector, '[0.5, 0.3, 0.2, 0.0, 0.6]'::vector) AS similarity
FROM vectors
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;
-- 查询与给定ID的向量相似的向量
SELECT id, vector_cosine_similarity(v.vector, vectors.vector) AS similarity
FROM vectors, vectors v
WHERE v.id != vectors.id
AND vectors.id = 1
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 10;这个示例展示了如何使用vector_cosine_similarity函数来计算表中两个向量的余弦相似度，并且按照相似度降序排列结果，取前10个最相似的向量。这是一个在实际应用中常见的操作，对于基于内容的推荐或相似性搜索等场景非常有用。
这是一个关于如何使用PostgreSQL中的TOAST（Transparent Optimized SEquential Access Storage）特性来优化大型列存储的技术文章。TOAST允许数据库系统更高效地存储大型数据类型，通过压缩和分割大型数据值来减少每行的存储开销。
文章首先解释了TOAST的工作原理，然后讨论了如何配置和监控TOAST以确保最佳性能和存储效率。最后，提供了一些SQL示例来演示如何创建支持TOAST的表和索引，以及如何查询这些表。
由于原文已经是一篇完整的技术文章，这里不再重复全文，我们只需要提取文章中的关键信息和代码示例即可。
关键信息和代码示例：
- 介绍TOAST工作原理和优势。
- 展示如何配置TOAST相关参数。
- 提供监控TOAST使用情况的SQL查询。
- 提供创建支持TOAST的表和索引的SQL示例。
- 展示如何查询使用TOAST的表以优化大型列存储。
代码示例（创建支持TOAST的表）：
CREATE TABLE example_table (
id serial PRIMARY KEY,
data text
);代码示例（创建使用TOAST的索引）：
CREATE INDEX idx_example_table_data ON example_table USING gin (data);代码示例（查询使用TOAST的表）：
SELECT * FROM example_table WHERE data @@ 'search_pattern';这些代码示例简洁地展示了如何在PostgreSQL中使用TOAST特性，包括创建支持TOAST的表、创建使用TOAST的索引以及如何执行使用TOAST的查询。
在PostgreSQL中，您可以使用pg_total_relation_size()函数来查看数据库表的总大小，包括索引和TOAST数据。以下是一个查询示例，它显示了数据库中每个表的大小：
SELECT
relname AS "Table",
pg_total_relation_size(relid) AS "Size"
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC;这个查询会返回数据库中所有用户表的名字和它们的总大小，按大小降序排列。
如果您只想查看特定表的大小，可以使用以下查询：
SELECT
pg_size_pretty(pg_total_relation_size('schema_name.table_name')) AS "Size";将schema_name.table_name替换为您想要查看大小的表的实际架构名和表名。这将返回一个易于阅读的格式，如MB、GB等。
Oracle XE 11g Release 2 和 PL/SQL Developer 12.0.7 的安装和基本配置可以通过以下步骤进行：
Oracle XE 11g Release 2 安装：
- 下载Oracle XE 11g Release 2的安装文件。
- 以管理员身份运行安装程序。
- 在安装向导中选择安装路径和配置数据库选项。
- 完成安装后，启动Oracle服务和监听器。
- 可以使用SQL*Plus连接到数据库进行验证。
PL/SQL Developer 12.0.7 安装和配置：
- 下载PL/SQL Developer 12.0.7安装程序。
- 运行安装程序，按照提示完成安装。
打开PL/SQL Developer，配置登录信息：
- 数据库: 选择“Oracle XE”或者“Oracle Database 11g XE”。
- 用户名: 输入数据库用户名，例如“system”或“scott”。
- 密码: 输入相应的密码。
- 服务器: 输入数据库服务器地址，默认是“localhost”。
- 端口: Oracle XE 默认端口是1521。
- 点击“连接”按钮，进入PL/SQL Developer环境。
确保Oracle服务和监听器正在运行，以便PL/SQL Developer能够连接到数据库。
注意：安装Oracle数据库可能需要较多的系统资源和配置，如内存、交换空间等。确保在安装前系统配置满足Oracle的最小要求。
在PostgreSQL中，执行SQL脚本的常用方法是使用psql命令行工具。以下是一些常用的PostgreSQL命令和执行SQL脚本的方法：
- 连接到PostgreSQL数据库：
psql -h hostname -p port -U username -d dbname- 在psql命令行中执行单条SQL命令：
SELECT * FROM table_name;执行SQL脚本文件：
首先保存你的SQL命令到一个文件中，比如
script.sql，然后使用psql的-f选项来执行这个文件：
psql -h hostname -p port -U username -d dbname -f script.sql- 在psql命令行中使用
\i或\include来执行SQL脚本文件：
\i /path/to/script.sql- 在psql命令行中使用
\echo来打印消息或变量：
\echo 'Starting the script'- 在psql命令行中使用
\pset来设置表输出的格式：
\pset border 1- 在psql命令行中使用
\q或\quit来退出psql：
\q确保你有足够的权限来连接数据库，执行SQL命令，并且文件路径正确。如果你的脚本需要在特定的数据库事务中运行，你可以使用以下命令来开始和提交事务：
BEGIN;
-- 你的SQL命令
COMMIT;以上就是在PostgreSQL中执行SQL命令和脚本的常用方法。