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2024-09-02

SQLite是一个开源的嵌入式数据库引擎，其设计目的是嵌入到其他应用程序中，不需要独立的服务进程。它在手机和其他移动设备上尤其流行，因为它占用资源少，可以很好地集成到移动应用中。

以下是一个简单的Python代码示例，展示了如何使用SQLite数据库：




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是 test.db，如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 使用INSERT语句向表中插入记录:
conn.execute('INSERT INTO user (id, name) VALUES (\'1\', \'Michael\')')
conn.execute('INSERT INTO user (id, name) VALUES (\'2\', \'John\')')
conn.execute('INSERT INTO user (id, name) VALUES (\'3\', \'Sarah\')')
 
# 使用COMMIT语句保存对数据库所做的更改:
conn.commit()
 
# 关闭连接:
conn.close()

这个例子展示了如何在Python中使用SQLite进行基本的数据库操作，包括创建表、插入数据和关闭连接。在实际应用中，你可能需要使用更复杂的查询和事务处理逻辑。

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Navicat 连接远程数据库 Postgresql、MySQL

System

2024-09-02

所有,数据库

要使用Navicat连接远程PostgreSQL或MySQL数据库，请按照以下步骤操作：

确保远程数据库服务器允许远程连接。
确保防火墙设置允许通过3306（MySQL）或5432（PostgreSQL）端口到达数据库服务器。
在Navicat中，选择相应的数据库类型（MySQL或PostgreSQL）。
填写数据库连接信息，包括主机名或IP地址、端口、用户名和密码。
测试连接以验证配置是否正确。

以下是使用Navicat连接远程MySQL数据库的示例步骤：

打开Navicat。
点击“连接”图标或“文件”菜单中的“新建连接”。
在弹出的“新建连接”对话框中，选择“MySQL”。
在“常规”标签下，填写远程MySQL服务器的主机名或IP地址、端口（默认为3306）、用户名和密码。
在“SSH”标签下，如果需要通过SSH隧道连接，可以配置SSH隧道的信息。
点击“确定”保存连接信息。
在连接列表中找到刚创建的连接，双击以测试连接。

对于PostgreSQL，步骤类似，只是在选择数据库类型和填写端口时需要相应地更改为PostgreSQL的默认端口（5432）。

请注意，具体的步骤可能会根据Navicat的不同版本略有差异。

System

2024-09-02

所有,数据库

CentOS 8 Stream 默认仓库中可能不包含最新版本的 SQLite，如果你需要升级到 3.27 或更高版本，你可以尝试从源代码编译或者使用第三方仓库。

以下是通过源代码编译 SQLite 的基本步骤：

安装必要的开发工具和依赖项：




sudo dnf install -y gcc gcc-c++ make zlib-devel libffi-devel

下载最新的 SQLite 源代码：




wget https://www.sqlite.org/2023/sqlite-autoconf-3399400.tar.gz




tar zxvf sqlite-autoconf-3399400.tar.gz
cd sqlite-autoconf-3399400

配置、编译并安装 SQLite：




./configure
make
sudo make install

更新系统库缓存并检查 SQLite 版本：




sudo ldconfig
sqlite3 --version

如果你希望使用第三方仓库，可以考虑添加第三方软件源或使用软件管理器如 dnf 安装。

请注意，从源代码编译软件可能会引入与系统其他部分的兼容性问题，所以在执行这些步骤之前请确保备份重要数据。如果你不熟悉编译软件的过程，建议寻求更专业的帮助。

System

2024-09-02

所有,数据库

在Kettle中，要将JSON对象字段写入PostgreSQL，你可以使用JSON Input步骤来解析JSON数据，然后使用Table Output步骤将解析后的数据写入PostgreSQL数据库。以下是一个简化的转换示例：

首先，从文件或者之前的步骤中获取JSON数据。
使用JSON Input步骤解析JSON数据。
配置Table Output步骤连接PostgreSQL数据库，并将解析的字段映射到相应的数据库表字段。

以下是一个简单的转换流程：




JSON file input --> JSON Input --> Table Output

具体步骤如下：

在JSON file input中指定JSON文件的路径和要解析的JSON路径。
在JSON Input步骤中，选择之前定义的JSON文件输入，并指定字段的路径。
在Table Output步骤中，配置PostgreSQL数据库连接，选择目标数据库和表，并映射JSON Input步骤中解析出来的字段到数据库表字段。

请确保你已经安装了PostgreSQL的JDBC驱动，并在Kettle中配置了正确的数据库连接。

以下是一个简化的转换JSON对象字段并写入PostgreSQL的例子：




<transformation>
    <info>Transformation to read JSON, parse it and write to PostgreSQL</info>
    <steps>
        <step>
            <name>Get JSON from file</name>
            <type>JsonFileInput</type>
            <description/>
            <distribute>Y</distribute>
            <custom_distribution/>
            <cache_directory/>
            <readrowcount>0</readrowcount>
            <subtransformation/>
            <filefilename/>
            <encoding/>
            <rowlimit>0</rowlimit>
            <ignoreerrors>N</ignoreerrors>
            <file>
                <name>json_input</name>
                <accept_file_names>N</accept_file_names>
                <pass_through_fields>N</pass_through_fields>
                <accept_field_names>N</accept_field_names>
                <normaliser_enabled>N</normaliser_enabled>
                <running_in_parallel>N</running_in_parallel>
                <add_files_result>N</add_files_result>
                <is_in_fields>N</is_in_fields>
                <filefield>Filename</filefield>
                <file>
                    <name>filename1</name>
                    <filemask>*.json</filemask>
                    <exclude_filemask/>
                    <file_required>N</file_required>
                    <include_subfolders>N</include_subfolders>
                </file>
            </file>
            <fields>
                <!-- JSON input fields go here -->
            </fields>
            <limit>0</limit>
            <short_filename_field/>
            <path_field/>
            <is_repository_file>N</is_repository_file>
            <reset_between_parts>N</reset_between_parts>
            <ignore_transformation_absent>N</ignore_transformation_absent>
            <input_fields_prefix/>
        </step>
        <step>

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Swift中使用SQLite存储数据

System

2024-09-02

所有,数据库




import SQLite3
 
// 创建或打开数据库
guard let db = openDatabase(atPath: "path/to/database.sqlite") else {
    fatalError("无法打开数据库")
}
 
// 创建表格
guard createTable(inDatabase: db) else {
    fatalError("无法创建表格")
}
 
// 插入数据
guard insertData(intoDatabase: db) else {
    fatalError("无法插入数据")
}
 
// 查询数据
guard let results = queryData(fromDatabase: db) else {
    fatalError("无法查询数据")
}
print(results)
 
// 关闭数据库
closeDatabase(db)
 
// 打开SQLite数据库
func openDatabase(atPath path: String) -> OpaquePointer? {
    var db: OpaquePointer?
    if sqlite3_open(path, &db) != SQLITE_OK {
        print("无法打开数据库: \(String(cString: sqlite3_errmsg(db)))")
        return nil
    }
    return db
}
 
// 创建表格
func createTable(inDatabase db: OpaquePointer) -> Bool {
    let createTableSQL = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT);"
    var statement: OpaquePointer?
    if sqlite3_prepare_v2(db, createTableSQL, -1, &statement, nil) == SQLITE_OK {
        if sqlite3_step(statement) != SQLITE_DONE {
            print("创建表格失败: \(String(cString: sqlite3_errmsg(db)))")
            return false
        }
    } else {
        print("语法错误: \(String(cString: sqlite3_errmsg(db)))")
        return false
    }
    sqlite3_finalize(statement)
    return true
}
 
// 插入数据
func insertData(intoDatabase db: OpaquePointer) -> Bool {
    let insertSQL = "INSERT INTO users (name, email) VALUES (?, ?);"
    var statement: OpaquePointer?
    if sqlite3_prepare_v2(db, insertSQL, -1, &statement, nil) == SQLITE_OK {
        sqlite3_bind_text(statement, 1, "John Doe", -1, nil)
        sqlite3_bind_text(statement, 2, "johndoe@example.com", -1, nil)
        if sqlite3_step(statement) != SQLITE_DONE {
            print("插入数据失败: \(String(cString: sqlite3_errmsg(db)))")
            return false
        }
    } else {
        print("语法错误: \(String(cString: sqlite3_errmsg(db)))")
        return false
    }
    sqlite3_finalize(statement)
    return true
}
 
// 查询数据
func queryData(fromDatabase db: OpaquePointer) -> [[String: String]]? {
    let querySQL = "SELECT id, name, email FROM users;"
    var statement: OpaquePointer?
    var results: [[String: String]] = []
    if sqlite3_prepare_v2(

System

2024-09-02

所有,数据库

这个错误信息不完整，但我可以推测你遇到的可能是PostgreSQL无法创建或监听unix域套接字文件。

PostgreSQL在Linux系统上通常使用unix域套接字来进行本地进程间通信。这种套接字文件通常位于/var/run/postgresql/目录下，并且文件名通常以.s.PGSQL.port的格式命名，其中port是PostgreSQL服务监听的端口号。

如果你看到类似于/var/run/postgresql/.s.PGSQL.15432的错误，可能是因为以下原因：

文件系统不允许PostgreSQL在/var/run/postgresql/目录下创建文件。
目录权限问题，PostgreSQL用户可能没有权限写入该目录。
磁盘空间不足，导致无法创建新文件。
文件系统问题，比如inode用尽或者文件名太长。

解决方法：

确认/var/run/postgresql/目录存在，如果不存在，创建它。
确保PostgreSQL用户有权限写入/var/run/postgresql/目录。
检查磁盘空间是否足够，使用df -h查看磁盘使用情况。
检查文件系统的问题，可能需要重新格式化或调整文件系统配置。

如果你能提供更完整的错误信息，我可以给出更具体的解决方案。

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【Linux】配置JDK&Tomcat开发环境及MySQL安装和后端项目部署

System

2024-09-02

所有,java

以下是配置JDK、Tomcat开发环境及MySQL数据库，并部署后端项目的步骤和示例代码：

安装JDK




# 更新包管理器索引
sudo apt update
 
# 安装OpenJDK 11（可以根据需要安装其他版本的JDK）
sudo apt install openjdk-11-jdk
 
# 验证安装
java -version

配置JDK环境变量




# 编辑环境变量配置文件
sudo nano /etc/environment
 
# 在文件中添加以下内容（根据实际JDK安装路径调整）
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
 
# 重新加载环境变量
source /etc/environment

安装Tomcat




# 下载Tomcat（以Tomcat 9为例，请从Tomcat官网获取最新版本链接）
wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
 
# 解压缩
tar xzvf apache-tomcat-9.*.tar.gz
 
# 移动Tomcat到指定目录
sudo mv apache-tomcat-9.* /usr/local/tomcat9
 
# 启动Tomcat
/usr/local/tomcat9/bin/startup.sh
 
# 验证Tomcat是否启动，打开浏览器访问 http://localhost:8080

安装MySQL




# 安装MySQL服务器
sudo apt install mysql-server
 
# 启动MySQL服务
sudo systemctl start mysql.service
 
# 设置MySQL服务开机自启
sudo systemctl enable mysql.service
 
# 安全设置（设置root密码，移除匿名用户等）
sudo mysql_secure_installation
 
# 登录MySQL
mysql -u root -p

创建数据库和用户




CREATE DATABASE mydb;
CREATE USER 'myuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'mypassword';
GRANT ALL PRIVILEGES ON mydb.* TO 'myuser'@'localhost';
FLUSH PRIVILEGES;

部署后端项目




# 停止Tomcat服务
/usr/local/tomcat9/bin/shutdown.sh
 
# 将后端项目war包复制到Tomcat的webapps目录下
cp your-backend-project.war /usr/local/tomcat9/webapps/
 
# 启动Tomcat
/usr/local/tomcat9/bin/startup.sh
 
# 项目将可通过 http://localhost:8080/your-backend-project 访问

以上步骤提供了一个简明的指南，用于在Linux环境下配置JDK、Tomcat和MySQL，并部署后端项目。根据实际情况，可能需要调整JDK版本、Tomcat版本和MySQL的安装和配置步骤。

System

2024-09-02

所有,数据库

由于这是一个完整的系统，包括源代码、论文和部署说明，我无法提供所有内容。但是，我可以提供一个简单的例子，展示如何使用Django框架创建一个简单的模型来表示场地预约。




from django.db import models
 
# 场地类型
class VenueType(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
 
# 场地信息
class Venue(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    type = models.ForeignKey(VenueType, on_delete=models.CASCADE)
    capacity = models.IntegerField()
 
# 预约信息
class Reservation(models.Model):
    venue = models.ForeignKey(Venue, on_delete=models.CASCADE)
    event_name = models.CharField(max_length=100)
    event_date = models.DateField()
    number_of_guests = models.IntegerField()
 
    def __str__(self):
        return f"{self.event_name} at {self.venue.name} on {self.event_date.strftime('%Y-%m-%d')}"

这个例子展示了如何使用Django模型来表示场地、场地类型和预约。每个模型都有相应的字段，并且通过外键相互关联。这个简单的例子可以作为设计更复杂系统的基础。

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怎样对 PostgreSQL 中的慢查询进行分析和优化？

System

2024-09-02

所有,数据库

要对 PostgreSQL 中的慢查询进行分析和优化，可以遵循以下步骤：

启用慢查询日志：

在 postgresql.conf 文件中设置以下参数：




log_min_duration_statement = 2000 # 记录执行超过2000毫秒的语句

查看慢查询日志：
通过 psql 连接到数据库，使用以下命令查看慢查询日志：
```
SELECT * FROM pg_stat_statements ORDER BY total_time DESC LIMIT 10;
```
使用 EXPLAIN 分析查询计划：
对于慢查询，使用 EXPLAIN 命令来查看查询的执行计划。
```
EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_condition;
```
使用 AUTOVACUUM 和 VACUUM FULL 清理碎片：
定期清理数据库碎片，确保性能。
创建或优化索引：
针对 EXPLAIN 显示的查询计划，创建或优化索引以提高查询效率。
调整 work_mem 和其他性能参数：
根据工作内存的大小调整查询的行存储方式和排序操作。
使用 pg_profile 或 pg_stat_kcache 等工具监控和分析性能。
定期进行 VACUUM 和 ANALYZE：
维护数据库的统计信息和存储信息，确保查询优化的准确性。
更新统计信息和数据库配置：
定期收集表的统计信息，并根据工作负载调整配置。
考虑使用更高级的性能分析工具，如 pg_profi 或 Percona Toolkit 进行深入分析。

这些步骤可以帮助你识别慢查询，分析查询计划，并采取相应的优化措施。记得在进行任何结构性更改之前备份数据库。

System

2024-09-02

所有,数据库




-- 创建一个新的表，包含主键和外键约束
CREATE TABLE IF NOT EXISTS employee (
    employee_id SERIAL PRIMARY KEY, -- 定义employee_id作为表的主键，自增
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    department_id INT,
    FOREIGN KEY (department_id) REFERENCES department(department_id) -- 定义外键约束，关联到department表的department_id字段
);
 
-- 创建一个新的表，包含复合主键
CREATE TABLE IF NOT EXISTS order_item (
    order_id INT,
    product_id INT,
    quantity INT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (order_id, product_id) -- 定义复合主键
);
 
-- 创建一个新的表，包含多个外键约束
CREATE TABLE IF NOT EXISTS product_order (
    product_id INT NOT NULL,
    order_id INT NOT NULL,
    FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id), -- 第一个外键，关联到product表的product_id字段
    FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES order(order_id) -- 第二个外键，关联到order表的order_id字段
);

在这个例子中，我们创建了三个表，每个表中都包含了主键和（或）外键的定义。第一个表展示了基本的单列主键和外键的创建，第二个表展示了复合主键的创建，第三个表展示了一个表可以有多个外键的情况。这些操作保证了数据的实体完整性和参照完整性。

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