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MySQl基础----Linux下搭建mysql软件及登录和基本使用（附实操图超简单一看就会）

2024-08-13

在Linux环境下搭建MySQL软件并进行基本使用的步骤如下：

安装MySQL服务器：




sudo apt update
sudo apt install mysql-server

启动MySQL服务：




sudo systemctl start mysql

确保MySQL服务开机自启：




sudo systemctl enable mysql

安全设置（设置root密码，移除匿名用户，禁止root远程登录等）：




sudo mysql_secure_installation

登录MySQL数据库：




mysql -u root -p

输入你设置的root密码登录。

创建新用户和数据库：




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

退出MySQL：




exit

查看MySQL服务状态：




sudo systemctl status mysql

以上步骤为在Ubuntu环境下的简化版本，其他基于Debian的Linux发行版（如Debian，Kali Linux等）也通用。在实际操作时，请根据自己的Linux发行版和版本进行相应的调整。

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python&flask&mysql厨师上门服务小程序

System

2024-08-13

所有,小程序

以下是一个简化的Flask和MySQL结合的上门服务小程序的代码示例：




from flask import Flask, request, jsonify
import mysql.connector
 
app = Flask(__name__)
 
# 连接MySQL数据库
db = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="your_database"
)
cursor = db.cursor()
 
# 添加上门服务
@app.route('/api/services', methods=['POST'])
def add_service():
    data = request.get_json()
    cursor.execute("INSERT INTO services (name, description, price) VALUES (%s, %s, %s)",
                   (data['name'], data['description'], data['price']))
    db.commit()
    return jsonify({"message": "Service added successfully!"}), 201
 
# 获取所有上门服务
@app.route('/api/services', methods=['GET'])
def get_all_services():
    cursor.execute("SELECT * FROM services")
    services = cursor.fetchall()
    return jsonify(services), 200
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个示例展示了如何使用Flask创建一个简单的API，以及如何使用MySQL数据库来存储和检索数据。代码中包含了添加上门服务和获取所有上门服务的功能，并使用了mysql.connector库来连接MySQL数据库。这个示例代码足够简单，可以作为开始构建一个基本的上门服务小程序的基础。

System

2024-08-13

所有,nodejs

由于提出的查询涉及的内容较多，并且涉及到的技术栈包括Java、MySQL、Vue、Node.js等，我将给出一个概括性的回答，并提供一个简化的代码示例来说明如何实现二手车交易平台的核心功能。

假设我们要实现一个二手车销售的核心功能：查询二手车信息。以下是一个简化的代码示例，展示如何使用Java语言与MySQL数据库进行交互，查询二手车信息：




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 CarTradingPlatform {
 
    private Connection connectToDatabase() throws Exception {
        // 数据库连接信息，需要根据实际情况配置
        String url = "jdbc:mysql://localhost:3306/car_trading_platform";
        String username = "root";
        String password = "password";
 
        Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver");
        return DriverManager.getConnection(url, username, password);
    }
 
    public List<Car> getCars() {
        List<Car> cars = new ArrayList<>();
        try (Connection conn = connectToDatabase()) {
            String sql = "SELECT * FROM cars";
            PreparedStatement stmt = conn.prepareStatement(sql);
            ResultSet rs = stmt.executeQuery();
 
            while (rs.next()) {
                Car car = new Car();
                car.setId(rs.getInt("id"));
                car.setModel(rs.getString("model"));
                car.setMake(rs.getString("make"));
                // ... 设置其他属性
                cars.add(car);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return cars;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        CarTradingPlatform platform = new CarTradingPlatform();
        List<Car> cars = platform.getCars();
        // 输出或处理车辆信息
        for (Car car : cars) {
            System.out.println(car);
        }
    }
}
 
class Car {
    private int id;
    private String model;
    private String make;
    // ... 其他属性和方法
 
    // 省略getter和setter方法
}

在这个简化的代码示例中，我们定义了一个CarTradingPlatform类，它连接MySQL数据库，并且提供了一个getCars方法来查询所有二手车的信息。这个方法使用JDBC来执行一个SQL查询，并将结果封装成Car对象列表返回。

请注意，这个示例假定你已经有了一个名为car_trading_platform的数据库，其中有一个名为cars的表，并且表中包含了id、model和make等字段。实际应用中，你需要根据自己的数据库结构来调整SQL查询语句。

这个简化的代码示例展示了如何使用Java进行数据库交互的基本步骤，但在实

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Linux 上安装PostgreSQL-源码编译安装（超详细版！！！）

System

2024-08-13

所有,linux




#!/bin/bash
# 安装PostgreSQL的脚本
 
# 定义安装函数
install_postgresql() {
    # 安装依赖
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install -y build-essential zlib1g-dev libssl-dev libreadline-dev libpq-dev
 
    # 下载PostgreSQL源码
    wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v13.3/postgresql-13.3.tar.gz
 
    # 解压源码
    tar -zxvf postgresql-13.3.tar.gz
 
    # 进入解压后的目录
    cd postgresql-13.3
 
    # 配置编译选项
    ./configure --prefix=/usr/local/postgresql --enable-locale --enable-utf8
 
    # 编译和安装
    make
    sudo make install
 
    # 创建用户和组
    sudo groupadd postgresql
    sudo useradd -g postgresql postgresql
 
    # 初始化数据目录
    sudo -u postgresql /usr/local/postgresql/bin/initdb -D /usr/local/postgresql/data
 
    # 更改数据目录权限
    sudo chown -R postgresql:postgresql /usr/local/postgresql/data
 
    # 启动PostgreSQL服务
    sudo -u postgresql /usr/local/postgresql/bin/postgres -D /usr/local/postgresql/data > /dev/null 2>&1 &
 
    # 添加环境变量
    echo "export PATH=$PATH:/usr/local/postgresql/bin" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
 
    # 检查PostgreSQL服务状态
    psql --version
}
 
# 执行安装函数
install_postgresql

这段代码提供了一个简化版本的PostgreSQL源码编译安装过程。它包括下载源码、解压、配置、编译、安装、用户和组的创建、数据目录的初始化、服务的启动以及环境变量的设置。这个过程是在假设基本的Linux环境和依赖已经安装好的情况下进行的。

System

2024-08-13

所有,分布式

以下是在Debian 12系统上安装最新版MySQL NDB Cluster 8.0的步骤，这里我们使用了两个管理节点和两个数据节点的分布式部署方式。

更新系统并安装必要的软件包：




sudo apt update
sudo apt upgrade -y
sudo apt install -y openjdk-11-jdk

下载MySQL NDB Cluster 8.0的.deb安装包：




wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-NDB-Cluster-8.0/mysql-ndb-cluster-8.0-linux-glibc2.12-x86_64.deb

安装MySQL NDB Cluster：




sudo dpkg -i mysql-ndb-cluster-8.0-linux-glibc2.12-x86_64.deb

配置MySQL NDB Cluster。编辑/etc/mysql-ndb-cluster-data/config.ini文件，添加管理节点信息：




[ndbd default]
NoOfReplicas=1
 
[ndb_mgmd]
NodeId=1
HostName=127.0.0.1
DataDir=/var/lib/mysql-cluster
 
[ndbd]
NodeId=2
HostName=127.0.0.1
 
[ndbd]
NodeId=3
HostName=127.0.0.1
 
[mysqld]
NodeId=4
HostName=127.0.0.1

启动MySQL NDB Cluster管理节点：




sudo ndb_mgmd -f /etc/mysql-ndb-cluster-connector/config.ini --initial

启动MySQL NDB Cluster数据节点：




sudo ndbd

启动MySQL服务：




sudo systemctl start mysql-ndb-cluster-data

验证安装是否成功：




mysql -u root -p

以上步骤提供了在Debian 12上安装MySQL NDB Cluster 8.0的基本过程。在实际部署时，需要根据具体的网络环境和安全要求调整配置文件和防火墙规则。

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基于内存的分布式NoSQL数据库Redis介绍与安装_nosql 允许数据丢失

System

2024-08-13

所有,分布式




# 安装Redis
 
```bash
# 使用包管理器安装Redis
# 对于Ubuntu/Debian系统
sudo apt-get update
sudo apt-get install redis-server
 
# 对于CentOS系统
sudo yum install epel-release
sudo yum update
sudo yum install redis
 
# 启动Redis服务
redis-server
 
# 检查Redis是否正在运行
redis-cli ping




# 使用Python连接并操作Redis
import redis
 
# 连接到本地Redis实例
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 设置键值对
r.set('key', 'value')
 
# 获取键对应的值
value = r.get('key')
print(value)  # 输出 b'value'，这是二进制格式的字符串
 
# 关闭连接
r.close()

这段代码展示了如何在Ubuntu/Debian或CentOS系统上安装Redis，并使用Python连接和操作Redis数据库。

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MySQL篇——详细分库分表原理，深入解读分库分表时机、策略以及生产解决方案！

System

2024-08-13

所有,mysql

分库分表是一种数据库设计策略，用于处理大量数据和高并发场景下的数据存储和检索问题。

分库分表的策略通常包括：

水平分库：将数据按照某种规则分散到不同的数据库实例中。
水平分表：将一个表中的数据按照某种规则分散到多个表中。
垂直分库：将不同业务模块的数据存储在不同的数据库中。
垂直分表：将一个表中的列按照业务关联性分散到不同的表中。

分库分表时机：

数据量大：当单表数据量达到千万级或亿级时考虑分库分表。
高并发：系统访问量大，数据库负载高时考虑。
扩展性需求：随着业务发展，需要数据库支持更多业务时。

分库分表策略：

哈希分库：通过某种哈希函数计算数据库分片键的哈希值，然后根据哈希值路由到对应的数据库。
范围分库：将数据库按照一定的范围划分，例如按时间分。
哈希分表：通过对分片键的哈希值进行取模运算，确定数据存储的具体表。
范围分表：将表按照一定的范围划分，例如按ID范围分。

生产解决方案：

ShardingSphere：开源的分库分表中间件，提供了数据分片、读写分离和分布式事务的功能。
MyCAT：由美团点评开源的分库分表中间件，具备高性能和高稳定性。
ProxySQL：一个高性能MySQL代理，支持分库分表和读写分离。

示例代码（ShardingSphere）：




// 配置分库分表规则
String createSchemaSQL = "SHOW CREATE DATABASE mydb";
Statement statement = connection.createStatement();
statement.execute(createSchemaSQL);
 
String createTableSQL = "CREATE TABLE mydb.mytable (...);";
statement.execute(createTableSQL);
 
// 使用ShardingSphere进行数据操作
String insertSQL = "INSERT INTO mydb.mytable (id, name) VALUES (1, 'Alice');";
PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(insertSQL);
preparedStatement.executeUpdate();

以上是分库分表的概念和常见策略，以及ShardingSphere作为一种分库分表中间件的简单示例。在实际应用中，还需要考虑数据库的选择、性能测试、监控等方面。

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MySQL多表关联查询

System

2024-08-13

所有,mysql

在MySQL中，多表关联查询通常使用JOIN子句来完成。以下是一个简单的例子，假设我们有两个表：employees（员工表）和departments（部门表）。我们想要查询每个员工及其所在部门的名称。




SELECT employees.name AS employee_name, departments.name AS department_name
FROM employees
JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;

这里使用了INNER JOIN来关联两个表，通过employees表中的department_id字段与departments表的id字段相匹配。查询结果将包含员工姓名和部门名称。

如果你需要更复杂的关联，比如左连接（LEFT JOIN）、右连接（RIGHT JOIN）或全外连接（FULL JOIN），只需要更改JOIN子句即可。

例如，如果你想查询所有员工，即使他们没有对应的部门信息，你可以这样写：




SELECT employees.name AS employee_name, departments.name AS department_name
FROM employees
LEFT JOIN departments ON employees.department_id = departments.id;

这里使用了LEFT JOIN来确保即使在departments表中没有匹配的行，employees表的所有行也会被选择。

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DataX3.0在linux下配置同步oracle至mysql并部署可视化工具

System

2024-08-13

所有,mysql

在Linux环境下配置DataX3.0进行Oracle到MySQL的数据同步，并部署可视化工具，你需要完成以下步骤：

安装DataX：
- 从阿里巴巴开源软件镜像站点下载DataX：http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz
- 解压缩到指定目录
- 确保Java环境已安装并配置好环境变量
配置DataX job：
- 在{DataX_home}/job/目录下创建一个新的job配置文件，例如oracle2mysql.json
- 编辑该配置文件，配置Oracle数据源、MySQL数据源以及需要同步的表和字段

运行DataX job：

在命令行中执行DataX命令，如下所示：




python {DataX_home}/bin/datax.py {DataX_home}/job/oracle2mysql.json

部署DataX可视化工具（可选）：
- 根据DataX官方文档指引部署DataX-Web
- 配置DataX-Web与DataX集成
- 通过Web界面进行作业配置和运行

以下是一个简单的oracle2mysql.json配置文件示例：




{
    "job": {
        "setting": {
            "speed": {
                "channel": 1
            }
        },
        "content": [
            {
                "reader": {
                    "name": "oraclereader",
                    "parameter": {
                        "username": "your_oracle_username",
                        "password": "your_oracle_password",
                        "column": ["id", "name", "age"],
                        "splitPk": "id",
                        "connection": [
                            {
                                "querySql": [
                                    "select id, name, age from your_oracle_table"
                                ],
                                "jdbcUrl": [
                                    "jdbc:oracle:thin:@//host:port/SID"
                                ]
                            }
                        ]
                    }
                },
                "writer": {
                    "name": "mysqlwriter",
                    "parameter": {
                        "username": "your_mysql_username",
                        "password": "your_mysql_password",
                        "writeMode": "insert",
                        "column": ["id", "name", "age"],
                        "connection": [
                            {
                                "jdbcUrl": "jdbc:mysql://your_mysql_host:port/your_mysql_database",
                                "table": ["your_mysql_table"]
                            }
                        ]
                    }
                }
            }
        ]
    }
}

请根据你的实际数据库配置信息（如主机名、端口、SID、数据库用户名和密码等）以及需要同步的表和字段进行相应的修改。

注意：确保Oracle JDBC驱动（如ojdbc6.jar或ojdbc8.jar）已添加到DataX的lib目录下，并且MySQL的JDBC驱动（如m

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MySQL 之索引（简单版）

System

2024-08-13

所有,mysql

在MySQL中，索引是一种帮助数据库高效获取数据的数据结构。索引可以提高查询速度，但也会降低插入、删除和更新的速度，因为在维护索引的数据结构时需要更多的时间。

MySQL中常见的索引类型有：

普通索引：最基本的索引类型，没有唯一性的限制。
唯一索引：与普通索引类似，但区别在于唯一索引的列不允许有重复值。
主键索引：特殊的唯一索引，用于唯一标识表中的每一行，不允许有 NULL 值，一个表中只能有一个主键。
组合索引：由多个列组合而成，用于组合索引的多个列同时出现在查询条件中时，可以触发组合索引。
全文索引：用于全文搜索，仅MyISAM和InnoDB引擎支持。

创建索引的SQL语法：




-- 创建普通索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(column_name);
 
-- 创建唯一索引
CREATE UNIQUE INDEX index_name ON table_name(column_name);
 
-- 创建主键索引
ALTER TABLE table_name ADD PRIMARY KEY (column_name);
 
-- 创建组合索引
CREATE INDEX index_name ON table_name(column1_name, column2_name);
 
-- 创建全文索引
CREATE FULLTEXT INDEX index_name ON table_name(column_name);

查看索引的SQL语法：




-- 查看表中的索引
SHOW INDEX FROM table_name;

删除索引的SQL语法：




-- 删除索引
DROP INDEX index_name ON table_name;

请注意，索引的创建和删除可能会影响数据库性能，应在了解当前数据库性能需求和索引对数据操作的影响后谨慎使用。

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