参赛作品44开源数据库 | 记一次基于鲲鹏欧拉操作系统openGauss实践过程
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了参赛作品44开源数据库 | 记一次基于鲲鹏欧拉操作系统openGauss实践过程相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
作者:每天译点晓知识
引入 | 鲲鹏认证-openEuler欧拉操作系统-openGauss数据库
开篇:写在前面的话,每一篇摘文都以实际案例场景出发,周末抽空余时间记录每一次mark历程,在不一样的业务实际场景下,针对项目阶段所产生的变化,制定不一样的技术方案。不论多么渺小的技术方案,放在其对应的场景下都有着不一样的意义。实践是检验真理的唯一标准,当真正实操过后参与讨论,或许会让你有一点新发现,希望对读者在思考上有点不一样的IDea,欢迎Join谁与说,热衷拥抱新知识,旨在技术交流+心得分享->每天译点晓知识。
资讯:继鸿蒙之后,基于openEuler操作系统正式推出,鲲鹏计算生态迅速发展起来,鲲鹏920系列服务器CPU,鲲鹏920处理器兼容ARM架构,在性能、吞吐方面都有创新突破,支持国产-计算推向新高度,不仅CPU,操作系统配套欧拉openEuler,麒麟Kylin,鸿蒙就在我们身边。
下文,小编主要以鲲鹏认证->数据库openGauss为例->常见问答Q-A的方式阐述:
首先,获取鲲鹏相关环境信息,
继续查阅,FAQ操作手册,
(注:鲲鹏操作系统及安装,远程终端连接可参考上述FAQ手册,本文不重点阐述。)
接着,通过类似终端Xshell或Xftp工具连接鲲鹏云主机,
创建软件包文件夹并授权,
mkdir -p /home/soft
chmod 755 -R /home/soft
创建当前部署路径并授权,
mkdir /home/opengauss
chmod 777 /home/opengauss
查询当前操作系统信息,
cat /etc/os-release
查询当前硬件环境-鲲鹏架构服务器,
lscpu
进入软件安装包文件路径,下载openGauss安装包,
cd /home/soft
wget https://opengauss.obs.cn-south-1.myhuaweicloud.com/1.0.0/arm/openGauss-1.0.0-openEuler-64bit.tar.gz
进入当前部署路径,解压openGauss安装包,
cd /home/opengauss
tar -zxvf openGauss-1.0.0-openEuler-64bit.tar.gz
输入命令,yum install辅助安装包,
yum install -y bzip2 libaio-devel flex bison ncurses-devel glibc-devel patch
(注:初始化openGauss安装环境+python环境前,可提前查阅,更多请参考openGauss官方摘文,其中performance.sh脚本修改+LD_LIBRARY_PATH环境变量配置也可参考。)
export LD_LIBRARY_PATH=/home/opengauss/script/gspylib/clib:$LD_LIBRARY_PATH
https://opengauss.org/en/docs/1.0.0/docs/installation/initializing-the-installation-environment.html#initializing-the-installation-environmenta-nameen-us_topic_0249784559a
系统默认python版本,
其中,python版本匹配,可自行根据当前环境参考修改,
vi gspylib/common/CheckPythonVersion.py
if not pythonVersion == (3, 6)更新为if not pythonVersion >= (3, 6)
在script文件夹下创建clusterconfig.xml文件,
vi script/clusterconfig.xml
<?xml version=“1.0” encoding=“UTF-8”?>
<ROOT>
<!-- openGauss信息 -->
<CLUSTER>
<PARAM name=“clusterName” value=“opengauss_cluster” />
<PARAM name=“nodeNames” value=“opengauss_node1” />
<PARAM name=“backIp1s” value=“ip”/>
<PARAM name=“gaussdbAppPath” value="/home/opengauss/install/app" />
<PARAM name=“gaussdbLogPath” value="/var/log/omm" />
<PARAM name=“tmpMppdbPath” value="/home/opengauss/tmp" />
<PARAM name=“gaussdbToolPath” value="/home/opengauss/install/om" />
<PARAM name=“corePath” value="/home/opengauss/corefile" />
<!-- openGauss 类型簇类型。该参数是可选的。single-inst表示一个主节点多个备节点的独立集群。–>
<PARAM name=“clusterType” value=“single-inst”/>
</CLUSTER>
<DEVICELIST>
<!-- opengauss_node1节点信息 -->
<DEVICE sn=“1000001”>
<!-- 主机名。–>
<PARAM name=“name” value=“opengauss_node1”/>
<!-- AZ 名称。该值为字符串,不能包含特殊字符,例如AZ1、AZ2、AZ3。–>
<PARAM name=“azName” value=“AZ1”/>
<!-- AZ优先。–>
<PARAM name=“azPriority” value=“1”/>
<!-- 如果服务器只有一个网卡可用,将backIP1和sshIP1配置成同一个IP。后端存储网络中主机的内网IP地址,所有的 openGauss 主机都在这个网络上相互通信。–>
<PARAM name=“backIp1” value=“ip”/>
<!-- SSH可靠通道的外部IP地址。如果没有使用外部网络,您可以将其留空或将其设置为backIp1的值。–>
<PARAM name=“sshIp1” value=“ip”/><!--dbnode1--> <!-- 当前主机上要部署的数据库节点数。--> <PARAM name="dataNum" value="1"/> <!-- 数据库节点的基本端口号。默认值为40000。--> <PARAM name="dataPortBase" value="15400"/> <!-- 当前主机上存储数据库节点数据的目录。它是一个数据存储目录,应该在数据盘上。--> <PARAM name="dataNode1" value="/home/opengauss/install/data/db1"/> <!-- 当前集群中同步模式的节点数。该参数是可选的。取值范围为 0 到备用数据库节点数。--> <PARAM name="dataNode1_syncNum" value="0"/> </DEVICE> </DEVICELIST>
</ROOT>
接下来,初始化安装环境,
./gs_preinstall -U omm -G dbgrp -X /home/opengauss/script/clusterconfig.xml
// 驱动-连接地址-账号-密码等信息
String driverClassName = “org.postgresql.Driver”;
String url = “jdbc:postgresql://ip:8000/postgres”;
String username = “yxd179”;
String password = “yxd179”;
// 加载驱动
Class.forName(driverClassName);
// 获取数据库连接对象
Connection con = (Connection) DriverManager.getConnection(url,username,password);
// 获取数据库操作对象
PreparesStatement ps = con.preparesStatement(“SELECT COUNT(*) FROM TEST;”);
// 执行sql
ResultSet rs= ps.executeQuery();
// 这里还可以获取到数据库产品名称
DatabaseMetaData metaData = (DatabaseMetaData) con.getMetaData();
// 这里为国产数据库-适配,在xml指定国产数据库的databaseId奠定基础
System.out.println(“数据库产品名称:” + metaData.getDatabaseProductName());
最后需关闭连接close,释放资源->rs-ps-con.
其中,分页的SQL拼装原理,
protected BoundSql getPageBoundSql(Object parameterObject)
String tempSql = sql;
String orderBy = PageHelper.getOrderBy();
if (orderBy != null)
tempSql = OrderByParser.converToOrderBySql(sql, orderBy);
tempSql = localParser.get().getPageSql(tempSql);
return new BoundSql(configuration, tempSql, localParser.get().getPageParameterMapping(configuration, original.getBoundSql(parameterObject)), parameterObject);
(注:欢迎童鞋私信留言_,由于时间等原因,阐述不一定俱全,对于国产化这块,搜索可用资源较少,希望对各位读者,在适配鲲鹏-麒麟,欧拉操作系统以及国产化数据库过程中能够有所帮助,将不断完善技术手册-共享,涵盖Java微服务+Kafka+Reids+Elastic中间件安装FAQ手册.)
其中,多数据库连接工具,可选Tool->DBeaver,
文末:
在国产数据库适配过程中,引出-思考:
当需要作多数据库兼容适配的时候,若提前预估需要改动代码的一个数量级,这时若需要对数据库层中各个SQL方言编写测试用例,作成功或失败率评估,那么如何拥有一个Java版本,单元测试用例-代码自动生成器,根据类名配置,即可知晓当前类中所有SQL方言的成功或失败率_
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