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/softchmod 755 -R /home/soft

创建当前部署路径并授权，

mkdir /home/opengausschmod 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/softwget 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/opengausstar -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_PATHhttps://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.pyif 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”/>
         &lt;!--dbnode1--&gt;
         &lt;!-- 当前主机上要部署的数据库节点数。--&gt;
         &lt;PARAM name="dataNum" value="1"/&gt;
         &lt;!-- 数据库节点的基本端口号。默认值为40000。--&gt;
         &lt;PARAM name="dataPortBase" value="15400"/&gt;
         &lt;!-- 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。--&gt;
         &lt;PARAM name="dataNode1" value="/home/opengauss/install/data/db1"/&gt;
         &lt;!-- 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。--&gt;
         &lt;PARAM name="dataNode1_syncNum" value="0"/&gt;
    &lt;/DEVICE&gt;
&lt;/DEVICELIST&gt;

</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sqlResultSet 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^_