博客 (183)

按材料

按制造和封装形式

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.EntityFrameworkCore;

namespace xxx.xxx.xxx.Controllers
{
    public class DiscuzTinyintViewerController : Controller
    {
        public IActionResult Index()
        {
            using var context = new Data.xxx.xxxContext();

            var conn = context.Database.GetDbConnection();
            conn.Open();
            using var cmd = conn.CreateCommand();
            cmd.CommandText = "SELECT `TABLE_NAME` FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE();";
            Dictionary<string, List<FieldType>?> tables = new();

            using var r = cmd.ExecuteReader();
            while (r.Read())
            {
                tables.Add((string)r["TABLE_NAME"], null);
            }
            conn.Close();

            foreach (var table in tables)
            {
                var conn2 = context.Database.GetDbConnection();
                conn2.Open();
                using var cmd2 = conn2.CreateCommand();
                cmd2.CommandText = "DESCRIBE " + table.Key;
                using var r2 = cmd2.ExecuteReader();
                List<FieldType> fields = new();
                while (r2.Read())
                {
                    if (((string)r2[1]).Contains("tinyint(1)"))
                    {
                        fields.Add(new()
                        {
                            Field = (string)r2[0],
                            Type = (string)r2[1],
                            Null = (string)r2[2],
                        });
                    }
                }
                conn2.Close();
                tables[table.Key] = fields;
            }

            foreach (var table in tables)
            {
                foreach (var f in table.Value)
                {
                    var conn3 = context.Database.GetDbConnection();
                    conn3.Open();
                    using var cmd3 = conn3.CreateCommand();
                    cmd3.CommandText = $"SELECT {f.Field} as F, COUNT({f.Field}) as C FROM {table.Key} GROUP BY {f.Field}";
                    using var r3 = cmd3.ExecuteReader();
                    List<FieldType.ValueCount> vs = new();
                    while (r3.Read())
                    {
                        vs.Add(new() { Value = Convert.ToString(r3["F"]), Count = Convert.ToInt32(r3["C"]) });
                    }
                    conn3.Close();
                    f.groupedValuesCount = vs;
                }
            }

            return Json(tables.Where(c => c.Value != null && c.Value.Count > 0));
        }

        private class FieldType
        {
            public string Field { get; set; }
            public string Type { get; set; }
            public string Null { get; set; }
            public List<ValueCount> groupedValuesCount { get; set; }
            public class ValueCount
            {
                public string Value { get; set; }
                public int Count { get; set; }
            }
            public string RecommendedType
            {
                get
                {
                    if (groupedValuesCount == null || groupedValuesCount.Count < 2)
                    {
                        return "无建议";
                    }
                    else if (groupedValuesCount.Count == 2 && groupedValuesCount.Any(c => c.Value == "0") && groupedValuesCount.Any(c => c.Value == "1"))
                    {
                        return "bool" + (Null == "YES" ? "?" : "");
                    }
                    else
                    {
                        return "sbyte" + (Null == "YES" ? "?" : "");
                    }
                }
            }
        }
    }
}

[{
	"key": "pre_forum_post",
	"value": [{
		"field": "first",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 1395501
		}, {
			"value": "1",
			"count": 179216
		}],
		"recommendedType": "bool"
	}, {
		"field": "invisible",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "-5",
			"count": 9457
		}, {
			"value": "-3",
			"count": 1412
		}, {
			"value": "-2",
			"count": 1122
		}, {
			"value": "-1",
			"count": 402415
		}, {
			"value": "0",
			"count": 1160308
		}, {
			"value": "1",
			"count": 3
		}],
		"recommendedType": "sbyte"
	}, {
		"field": "anonymous",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 1574690
		}, {
			"value": "1",
			"count": 27
		}],
		"recommendedType": "bool"
	}, {
		"field": "usesig",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 162487
		}, {
			"value": "1",
			"count": 1412230
		}],
		"recommendedType": "bool"
	}, {
		"field": "htmlon",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 1574622
		}, {
			"value": "1",
			"count": 95
		}],
		"recommendedType": "bool"
	}, {
		"field": "bbcodeoff",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "-1",
			"count": 935448
		}, {
			"value": "0",
			"count": 639229
		}, {
			"value": "1",
			"count": 40
		}],
		"recommendedType": "sbyte"
	}, {
		"field": "smileyoff",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "-1",
			"count": 1359482
		}, {
			"value": "0",
			"count": 215186
		}, {
			"value": "1",
			"count": 49
		}],
		"recommendedType": "sbyte"
	}, {
		"field": "parseurloff",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 1572844
		}, {
			"value": "1",
			"count": 1873
		}],
		"recommendedType": "bool"
	}, {
		"field": "attachment",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 1535635
		}, {
			"value": "1",
			"count": 2485
		}, {
			"value": "2",
			"count": 36597
		}],
		"recommendedType": "sbyte"
	}, {
		"field": "comment",
		"type": "tinyint(1)",
		"null": "NO",
		"groupedValuesCount": [{
			"value": "0",
			"count": 1569146
		}, {
			"value": "1",
			"count": 5571
		}],
		"recommendedType": "bool"
	}]
}]

Regex.Escape(String) 方法：

通过替换为转义码来转义最小的字符集（\、*、+、?、|、{、[、(、)、^、$、.、# 和空白）。 这将指示正则表达式引擎按原义解释这些字符而不是解释为元字符。

示例：

string str = @"123\c\d\e";
string r1 = @"\d";
string r2 = Regex.Escape(r1);

return Json(new
{
    m1 = Regex.Matches(str, r1).Select(c => c.Value),
    m2 = Regex.Matches(str, r2).Select(c => c.Value)
});

结果：

{
    "m1":[
        "1",
        "2",
        "3"
    ],
    "m2":[
        "\\d"
    ]
}

一般地，我们使用通配符 a*c 在字符串 abcd 中查找：

string s = @"abcd";
string w = @"a*c";
string r = Regex.Escape(w).Replace(@"\*", @".*?").Replace(@"\?", @".?");
return Content(Regex.Match(s, r).Value);

结果：

abc

同理，使用通配符 \d*\f 在字符串 \a\b\c\d\e\f 中查找：

string s = @"\a\b\c\d\e\f";
string w = @"\d*\f";
string r = Regex.Escape(w).Replace(@"\*", @".*?").Replace(@"\?", @".?");
return Content(Regex.Match(s, r).Value);

结果：

\d\e\f

测试表数据量 152 万条，测试跳过 100 万取 10 条。

测试一：直接使用 limit 跳过 1000000 取 10，耗时 2.4s；

SELECT *
FROM `pre_forum_post`
ORDER BY `pid`
LIMIT 1000000, 10
> OK
> 时间: 2.394s

测试二：先使用 limit 跳过 1000000 取 1，再使用配合 where 条件，使用 limit 取 10，耗时 0.2s。

SELECT *
FROM `pre_forum_post` 
WHERE `pid` >= (
		SELECT `pid` 
		FROM `pre_forum_post` 
		ORDER BY `pid` 
		LIMIT 1000000, 1
		)
ORDER BY `pid`
LIMIT 10
> OK
> 时间: 0.207s

两次测试耗时相差约 10 倍。测试取 100 条或取 1 条，耗时都相差约 10 倍。

但若测试跳过条数较小时，测试一效率更高，因此应按照项目的实际需要选择适当的查询方法。

第一步：下载安装 OBS Studio 插件：Advanced Scene Switcher

第二步：在 OBS 中预先添加两个可供直播的场景

第三步：在 OBS 菜单中打开：工具 - 高级场景切换器

切换器的功能十分强大，这里实现一种简单的随机场景切换。

切换到“随机场景列表”选项卡，点左下角“+”按钮添加现有场景，并设置转场特效和保留时间（单位“秒”）

切换到“通用”选项卡，点击“启动”

现在可以在主窗口中看到场景切换效果了。

如果设置特殊的转场特效，在主窗口的“转场特效”中添加后，可以“高级场景切换器”中选用。

前提：

• 监控摄像头有推流功能

• 抖音有直播权限（粉丝数超过 1000）

• 一个已备案的域名
  

名词解释：

推流地址：由阿里云生成的接收摄像头视频流推送的地址。

播流地址：由阿里云生成可用于终端播放的视频流地址。

各环节功能解释：

摄像头：负责采集视频信息，并推送到阿里云。

阿里云视频直播服务：接收视频推流并分发到用户端（收费）。

OBS 软件：负责将视频流转化为可供直播伴侣调用的视频源。

直播伴侣：将视频源分发到短视频终端用户。

第一步：配置阿里云视频直播服务

1.1 在阿里云控制台中开通视频直播，在域名管理中添加域名。

这里需要添加两个域名，一个是推流域名，一个是播流域名。顾名思义，“推流”指从摄像头将流推送到阿里云，“播流”是用户播放视频流。

以添加域名推流域名“rtmp.xoyozo.net”和播流域名“live.xoyozo.net”为例：

然后按列表中的 CNAME 地址对域名作解析即可。

解析生效后，点击任意一个域名进行配置，将推流域名和播流域名相互绑定。成功后，可以在推流域名中的播流信息中看到播流域名，在播流域名的推流信息中也能看到推流域名。

1.2 生成推流地址/播流地址

在工具箱中点击地址生成器。

选择推流域名和播流域名，AppName 和 StreamName 任意填写，生成成功后获取以下地址：

注：鉴权串是按照鉴权规则生成的串，默认有效期 30 分钟，超出时间即中断推流。可以在域名管理中修改该值，或直接关闭 URL 鉴权。

第二步：在摄像机控制面板中配置推流域名

该步骤因摄像机的品牌和型号不同而有所差异。本文以 IP CAMERA 为例。

首先使用 IP 搜索工具在局域网上搜索摄像机，找到摄像机的 IP 地址。

在浏览器上打开，输入用户名和密码进入管理面板。

在“参数设置”-“网络设置”- RTMP Publish 中，将推流地址填入到“预定网址”中，点击“应用”。

刷新后查看“直播状态”和“直播网址”是否已生效。

若配置成功，可将播流地址在视频播放器中打开观看，或直接在 iPhone 或安卓手机中打开播流地址。

第三步：使用 OBS Studio 将直播流信号转换为虚拟摄像头信号

因抖音直播伴侣无法使用播流地址作为视频源进行直播输出，故使用 OBS 将播流信号转化为虚拟的本机摄像头信号源供直播伴侣调用。

下载安装 OBS Studio，添加一个“场景”：

然后添加一个“媒体源”：

去掉“本地文件”前面的勾，将播流地址填到“输入”框中：

确定后即可预览到直播内容：

拖动视频区域可调整输出范围。

点击“启动虚拟摄像机”。

提示：OBS 创建的虚拟摄像机默认会从物理麦克风和桌面系统音频拾音，请按需在“混音器”中配置。

第四步：OBS 使用 VLC 视频源（此步可略过）

若 OBS 直接添加媒体源不稳定，可以使用 VLC 视频源。

下载安装 VLC 播放器。

在 OBS Studio 中添加来源，选择“VLC 视频源”：

点击“播放列表”右侧的“+”，选择“添加路径 /URL”：

填写播流地址并确定。

第五步：配置抖音直播伴侣使用 OBS 的虚拟摄像机信号源

下载安装抖音直播伴侣，在任意场景中添加素材，选择“摄像头”：

摄像头选择“OBS Virtual Camera”：

点击“开始直播”：

下一步：如何配置视频号/微博直播的推流直播监控摄像头画面

Linux 设置服务开机自动启动的方式有好多种，这里介绍一下通过 chkconfig 命令添加脚本为开机自动启动的方法。

1. 编写脚本 ossftp（这里以开机启动 ossftp 服务为例），脚本内容如下：

   #!/bin/sh
   #chkconfig: 2345 80 90
   #description: 开机自动启动的脚本程序
   
   # 开启 ossftp 服务
   /root/ossftp-1.2.0-linux-mac/start.sh &

   脚本第一行 “#!/bin/sh” 告诉系统使用的 shell；

   脚本第二行 “#chkconfig: 2345 80 90” 表示在 2/3/4/5 运行级别启动，启动序号(S80)，关闭序号(K90)；

   脚本第三行 表示的是服务的描述信息；

   要执行的文件（示例中的 /root/ossftp-1.2.0-linux-mac/start.sh）必须设置“可执行”权限，命令结尾的“&”可使进程持续。

   注意： 第二行和第三行必写，否则会出现如“服务 ossftp 不支持 chkconfig”这样的错误。
   

2. 将写好的 ossftp 脚本移动到 /etc/rc.d/init.d/ 目录下

   

3. 给脚本赋可执行权限

   chmod +x /etc/rc.d/init.d/ossftp

4. 添加脚本到开机自动启动项目中

   chkconfig --add ossftp
   chkconfig ossftp on

   执行命令“chkconfig --list”可列出开机启动的服务及当前的状态。

   
   

到这里就设置完成了，我们只需要重启一下我们的服务器，就能看到我们配置的 ossftp 服务已经可以开机自动启动了。

如果您想在 MySQL / SQL Server 等数据库的所有表的所有字段中搜索文本字符串，您可以使用 Navicat 非常轻松地完成此操作。以下是搜索每个数据库表的步骤。

1) 打开 Navicat，在菜单中选择：工具 - 在数据库或模式中查找...

2) 转到搜索表单

如图所示，你会看到一个看起来像这样的表单：

现在您所要做的就是填写您的搜索条件。

3) 按“查找”并浏览结果

完成这些操作后，只需按“查找”按钮，稍等片刻，然后浏览结果即可。此图显示了结果的样子：

当您双击“查找结果”中的一个表时，Navicat 将向您显示相关结果。

概括

总而言之，如果您需要在整个 MySQL 数据库及其所有表中搜索字符串，这种方法对我来说效果很好。

private static List<string> GetTableNames(DbContext context)
{
    context.Database.OpenConnection();

    var connection = context.Database.GetDbConnection();

    using var command = connection.CreateCommand();
    command.CommandText = @"SELECT `TABLE_NAME`
FROM information_schema.TABLES
WHERE TABLE_SCHEMA = DATABASE();";
    var tableNames = new List<string>();

    using var reader = command.ExecuteReader();
    while (reader.Read())
    {
        tableNames.Add((string)reader["TABLE_NAME"]);
    }

    return tableNames;
}

如果您想在 MySQL 数据库的所有表的所有字段中搜索文本字符串，您可以使用 phpMyAdmin 非常轻松地完成此操作。以下是搜索每个 MySQL / MariaDB 数据库表的步骤。

1) 选择所需的数据库

第一步是选择要搜索的数据库。不要选择表格，只需选择要搜索的数据库。（如果您选择一个表格，您将在第 2 步中获得不同的搜索表单。）

在这张图片中，我展示了我想搜索一个名为 db_bbs2021 的数据库：

2) 转到搜索表单

如图所示，然后您要单击 phpMyAdmin“搜索”选项卡。当你这样做时，你会看到一个看起来像这样的表单：

现在您所要做的就是填写您的搜索条件。

3) 填写您的搜索条件

在我的例子中，我想搜索字符串“xoyozo”，我想查看每个 MySQL 数据库表，所以我将该字符串放在“要搜索的内容”字段中，然后选择每个数据库表：

4) 按“执行”并浏览结果

完成这些操作后，只需按“执行”按钮，稍等片刻，然后浏览结果即可。此图显示了结果的样子：

结果中显示“浏览”和“删除”链接的任何行都表示在该数据库表中找到了搜索字符串。当您单击浏览时，phpMyAdmin 将向您显示相关结果。

概括

总而言之，如果您需要在整个 MySQL 数据库及其所有表中搜索字符串，这种方法对我来说效果很好。

缺点

若数据库尺寸过大或服务器配置较低，在执行过程中可能会出现

可以尝试使用 Navicat 在 MySQL 数据库中每个表的所有字段中搜索字符串。