2024-09-02

这是一个基于Spring Boot、Vue.js和MySQL的智慧生活分享平台的简化概述和代码实例。

后端Spring Boot部分:




// 用户实体类
@Entity
public class User {
    @Id
    @GeneratedValue
    private Long id;
    private String username;
    private String password;
    // 省略其他字段和getter/setter方法
}
 
// 控制器
@RestController
@RequestMapping("/api/users")
public class UserController {
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> loginUser(@RequestBody LoginRequest loginRequest) {
        // 登录逻辑
    }
 
    // 省略其他控制器方法
}
 
// 服务接口
public interface UserService {
    User findByUsername(String username);
    // 省略其他服务方法
}
 
// 服务实现类
@Service
public class UserServiceImpl implements UserService {
    @Autowired
    private UserRepository userRepository;
 
    @Override
    public User findByUsername(String username) {
        return userRepository.findByUsername(username);
    }
 
    // 省略其他服务实现方法
}

前端Vue.js部分:




// 登录组件
export default {
    data() {
        return {
            loginForm: {
                username: '',
                password: ''
            }
        };
    },
    methods: {
        handleLogin() {
            axios.post('/api/users/login', this.loginForm)
                .then(response => {
                    // 登录成功处理逻辑
                })
                .catch(error => {
                    // 登录失败处理逻辑
                });
        }
    }
};

这个简化的代码示例展示了后端Spring Boot中的User实体类、控制器和服务,以及前端Vue.js中的登录组件。在实际项目中,你需要实现完整的业务逻辑和安全认证机制,并且要确保前后端通过API进行通信。

2024-09-02



using BenchmarkDotNet.Attributes;
using LiteDB;
using Microsoft.Data.Sqlite;
using System.Data.Common;
 
public class DatabaseBenchmarks
{
    private LiteDatabase _liteDb;
    private SqliteConnection _sqliteConnection;
 
    [GlobalSetup]
    public void Setup()
    {
        // 初始化 LiteDB 数据库
        _liteDb = new LiteDatabase("MyData.db");
 
        // 初始化 SQLite 数据库
        _sqliteConnection = new SqliteConnection("Data Source=MyData.db");
        _sqliteConnection.Open();
    }
 
    [GlobalCleanup]
    public void Cleanup()
    {
        _sqliteConnection.Close();
    }
 
    // 在此添加 CRUD 操作的基准测试方法
}

在这个示例中,我们定义了一个基准测试类,并在其中使用了GlobalSetup和GlobalCleanup属性来初始化和清理数据库连接。这样可以确保在执行基准测试前后数据库连接能够正确地被创建和关闭,避免了在测试过程中的资源占用和连接管理问题。这是进行数据库性能测试的一个常见做法。

2024-09-02

在实现主从延迟实验之前,首先需要确保数据库主从复制配置正确。以下是针对不同数据库设置主从延迟的方法:

  1. SQL Server: SQL Server不支持主动设置复制延迟,但可以通过配置订阅优先级来控制复制行为。
  2. Oracle: 可以使用Materialized View进行复制延迟实验。
  3. MySQL: 可以使用MySQL复制插件如Semisynchronous Replication来设置复制延迟。
  4. PostgreSQL: PostgreSQL可以通过设置复制延迟参数来实现。

以下是针对PostgreSQL设置复制延迟的示例:




-- 在主服务器上设置延迟复制
ALTER ROLE replica LOGIN PASSWORD 'replica_password';
 
CHANGE REPLICATION FILTERING TO replica;
 
-- 在postgresql.conf中设置以下参数
synchronous_standby_names = 'replica'
 
max_replication_slots = 1
 
hot_standby = on
 
-- 在从服务器上设置以下参数
synchronous_commit = off  -- 关闭同步提交
 
-- 启动复制

在实际操作中,需要根据具体的数据库版本和配置调整以上参数。上述代码仅为示例,实际使用时需要根据实际环境进行相应的调整。

2024-09-02



-- 获取PostgreSQL表的主键和唯一键
SELECT t.table_schema,
       t.table_name,
       a.attname AS column_name,
       c.constraint_type
FROM information_schema.table_constraints c
JOIN information_schema.key_column_usage a ON a.constraint_name = c.constraint_name
                                           AND a.table_schema = c.table_schema
                                           AND a.table_name = c.table_name
JOIN information_schema.tables t ON t.table_schema = c.table_schema
                                 AND t.table_name = c.table_name
WHERE c.constraint_type IN ('PRIMARY KEY', 'UNIQUE')
  AND t.table_schema NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
ORDER BY t.table_schema, t.table_name, a.ordinal_position;

这段SQL查询会返回数据库中每个表的主键和唯一键,以及它们对应的列名。它排除了系统表,只包含用户定义的表,并按表的schema和名称对结果进行排序。

2024-09-02

在Linux环境下搭建JDK、Tomcat和MySQL环境并更改后端端口的步骤如下:

  1. 安装JDK



# 更新包管理器信息
sudo apt-get update
# 安装Java开发工具包
sudo apt-get install default-jdk
# 验证安装
java -version
  1. 安装Tomcat



# 下载Tomcat (以Tomcat 9为例)
wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.65/bin/apache-tomcat-9.0.65.tar.gz
# 解压缩
tar -xvzf apache-tomcat-9.0.65.tar.gz
# 移动Tomcat到指定目录
sudo mv apache-tomcat-9.0.65 /opt/tomcat
# 启动Tomcat
/opt/tomcat/bin/startup.sh
# 验证Tomcat是否启动,可打开浏览器访问 http://<your-server-ip>:8080
  1. 安装MySQL



# 更新包管理器信息
sudo apt-get update
# 安装MySQL服务器
sudo apt-get install mysql-server
# 启动MySQL服务
sudo systemctl start mysql
# 验证MySQL服务状态
sudo systemctl status mysql

更改后端端口:

  1. 更改Tomcat的后端端口:

    编辑/opt/tomcat/conf/server.xml文件,找到<Connector port="8080"这一行,将8080改为你想要的端口号,例如8090

  2. 更改MySQL的后端端口(如果需要):

    编辑/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf文件,找到port = 3306,将3306改为你想要的端口号。

更改端口后,记得重启Tomcat和MySQL服务:




# 重启Tomcat
/opt/tomcat/bin/shutdown.sh
/opt/tomcat/bin/startup.sh
 
# 重启MySQL服务
sudo systemctl restart mysql

注意:确保所更改的端口没有被其他服务占用,并且在防火墙上开放相应的端口。

2024-09-02

死锁是指两个或多个进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种僵局。MySQL中遇到死锁时,通常会产生一个错误,例如:ERROR 1213 (40001): Deadlock found when trying to get lock

解决MySQL死锁问题的步骤:

  1. 分析死锁日志:查看MySQL的错误日志或使用SHOW ENGINE INNODB STATUS;来获取死锁的详细信息。
  2. 确定死锁原因:常见原因包括:长事务、行锁竞争、索引优化、锁顺序(锁的层次)、非索引字段更新等。
  3. 调整事务和锁策略:

    • 减小事务大小和时长。
    • 确保事务以相同的顺序访问表和行。
    • 使用索引来加快查询速度,减少全表扫描。
    • 避免在事务中更新过多的行。
  4. 代码和查询优化:

    • 优化索引以减少行锁的使用。
    • 使用SELECT ... FOR UPDATESELECT ... LOCK IN SHARE MODE时,尽量针对具体的行加锁。
  5. 使用锁等待超时:通过设置innodb_lock_wait_timeout来控制等待锁释放的时间。
  6. 重试机制:在应用层实现逻辑,当检测到死锁错误时,进行事务的重试。
  7. 监控和调整:定期监控数据库的锁等待和死锁情况,根据实际情况调整数据库配置或代码逻辑。

注意:解决死锁问题通常需要对业务逻辑和数据库的访问模式有深入理解。在进行更改时,应进行充分的测试以确保不会引入其他问题,并确保解决方案在不同的应用场景下仍然有效。

2024-09-02

在Oracle和MySQL中,没有直接的insertOrUpdateBatch方法,但可以通过使用存储过程或者使用SQL语句来实现这样的逻辑。

对于Oracle,可以使用MERGE语句:




MERGE INTO target_table tgt
USING (SELECT /*+ USE_HASH(src) */ column1, column2, ...
             FROM source_table src) src
ON (tgt.primary_key = src.primary_key)
WHEN MATCHED THEN
  UPDATE SET tgt.column1 = src.column1,
             tgt.column2 = src.column2,
             ...
WHEN NOT MATCHED THEN
  INSERT (column1, column2, ...)
  VALUES (src.column1, src.column2, ...);

对于MySQL,可以使用INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE语句:




INSERT INTO target_table (primary_key, column1, column2, ...)
VALUES (value1, value2, ...)
ON DUPLICATE KEY UPDATE
  column1 = value1, column2 = value2, ...;

在这两种情况下,你需要将target_table替换为你的目标表,source_table替换为你的源表或者临时表,primary_key替换为目标表的主键或唯一键,column1, column2, ... 替换为你需要操作的列名,value1, value2, ... 替换为对应列的值。

在编程语言中调用这些操作时,你需要使用相应数据库的API来执行这些SQL语句,例如在Java中使用JDBC。以下是Java中使用JDBC执行这些操作的简化示例:

对于Oracle:




String mergeSql = 
    "MERGE INTO target_table tgt " +
    "USING (SELECT column1, column2 FROM source_table) src " +
    "ON (tgt.primary_key = src.primary_key) " +
    "WHEN MATCHED THEN " +
    "  UPDATE SET tgt.column1 = src.column1, tgt.column2 = src.column2 " +
    "WHEN NOT MATCHED THEN " +
    "  INSERT (column1, column2) VALUES (src.column1, src.column2)";
 
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(oracleUrl, user, password);
     Statement stmt = conn.createStatement()) {
    stmt.execute(mergeSql);
}

对于MySQL:




String insertSql = 
    "INSERT INTO target_table (primary_key, column1, column2) " +
    "VALUES (?, ?, ?) " +
    "ON DUPLICATE KEY UPDATE " +
    "  column1 = VALUES(column1), column2 = VALUES(column2)";
 
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(mysqlUrl, user, password);
     PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement(insertSql)) {
    for (/* your data */) {
        pstmt.setInt(1, primaryKeyValue);
        pstmt.setString(2, column1Value);
        pstmt.setString(3, column2Value);
        pstmt.executeUpdate();
    }
}

注意:在实际应用中,你需要根据自己的数据库连接信息、数据表结构和数据类型来调整这些代码片段。

2024-09-02

在Python中,你可以使用SQLite的内置机制来实现更多层次的数据库架构。以下是一个简单的例子,演示如何在SQLite中创建一个具有多层次结构的表:




import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库(如果不存在,则会创建)
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建一个表来存储多层次结构的数据
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS hierarchy (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    parent_id INTEGER,
    name TEXT
)
''')
 
# 插入层次结构中的数据
cursor.execute('''
INSERT INTO hierarchy (parent_id, name) VALUES (NULL, 'Root')
''')
cursor.execute('''
INSERT INTO hierarchy (parent_id, name) VALUES ((SELECT id FROM hierarchy WHERE name = 'Root'), 'Child 1')
''')
cursor.execute('''
INSERT INTO hierarchy (parent_id, name) VALUES ((SELECT id FROM hierarchy WHERE name = 'Root'), 'Child 2')
''')
cursor.execute('''
INSERT INTO hierarchy (parent_id, name) VALUES ((SELECT id FROM hierarchy WHERE name = 'Child 1'), 'Grandchild 1')
''')
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这个例子创建了一个名为hierarchy的表,并插入了一个简单的层次结构。在实际应用中,你可以根据需要扩展表的结构,并使用适当的查询来管理层次结构数据。

2024-09-02

在PostgreSQL数据库中,JDBC的socketTimeout是用来设置数据库操作时的socket超时时间的。这个参数可以防止长时间的数据库操作导致客户端请求无法响应。

在JDBC连接字符串中设置socketTimeout的方法如下:




// 设置socket超时时间为10000毫秒
String url = "jdbc:postgresql://hostname:port/database?socketTimeout=10000";

在使用Properties对象设置socketTimeout的方法如下:




Properties props = new Properties();
props.setProperty("socketTimeout", "10000");
 
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, props);

在使用DataSource对象设置socketTimeout的方法如下:




BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
dataSource.setUrl("jdbc:postgresql://hostname:port/database");
dataSource.setSocketTimeout(10000);
 
Connection conn = dataSource.getConnection();

在这些例子中,socketTimeout被设置为10000毫秒,也就是10秒。如果在这个时间内没有响应,任何对数据库的操作都会抛出异常。

注意:在实际使用中,需要替换hostname、port和database为实际的数据库地址、端口和数据库名。

2024-09-02

Xxl-job 是一个分布式任务调度平台。要使 Xxl-job 适配 PostgreSQL,你需要进行以下操作:

  1. 修改数据库连接配置:在 xxl-job-admin 项目的 resource 目录下,找到 xxl-job-admin-db.sql 文件,并导入到 PostgreSQL 数据库中。
  2. 修改 xxl-job-admin 项目中的数据库配置文件(如 application.propertiesapplication.yml),使其指向 PostgreSQL 数据库。

例如,在 application.properties 中修改数据库配置:




spring.datasource.driver-class-name=org.postgresql.Driver
spring.datasource.url=jdbc:postgresql://localhost:5432/xxl_job
spring.datasource.username=your_username
spring.datasource.password=your_password
  1. 确保 PostgreSQL 的 JDBC 驱动包含在项目的依赖中。如果使用 Maven,可以添加如下依赖:



<dependency>
    <groupId>org.postgresql</groupId>
    <artifactId>postgresql</artifactId>
    <version>42.5.0</version> <!-- 使用合适的版本 -->
</dependency>
  1. 重新启动 xxl-job-admin 服务,以使配置生效。

确保你的 PostgreSQL 数据库已经创建,并且用户有足够的权限操作数据库。如果在适配过程中遇到问题,检查数据库驱动版本是否兼容,以及数据库连接配置是否正确。