在ARM裸机上搭建Linux开发环境，通常需要以下步骤：

1. 准备硬件：一台ARM架构的裸机，确保有足够的外设支持（如网络接口）。
2. 获取Linux内核和根文件系统：可以从互联网上获取适合ARM架构的Linux发行版（如Ubuntu, Debian等）或者直接下载编译好的Linux内核和初始根文件系统（如BusyBox）。
3. 交叉编译工具链：为了在x86架构的PC上编译能运行在ARM架构上的程序，需要一套交叉编译工具链，如gcc-arm-linux-gnueabihf。
4. 烧录内核和初始化文件系统到ARM裸机的存储设备上。
5. 设置网络连接，通常需要通过串口或者以太网连接到裸机进行配置和更新。

以下是一个简化的示例流程：

# 安装交叉编译工具链
sudo apt-get install gcc-arm-linux-gnueabihf
 
# 准备Linux内核和根文件系统
wget http://example.com/linux-image.tar.gz
wget http://example.com/rootfs.tar.gz
 
# 解压缩并烧录到ARM裸机存储设备（需要专用工具）
# 烧录完成后，启动ARM裸机
 
# 通过串口或网络设置裸机网络（如果需要）
# 可能需要配置IP地址、网络接口等

请注意，这个流程是一个高层次的概要，实际的步骤会根据你使用的硬件和Linux发行版有所不同。

报错信息 "LOAD RESUME YES DSNIDLDU:5016" 不是一个标准的错误格式，看起来像是自定义或特定于应用程序的错误代码。这个错误可能是指在尝试加载或恢复某些数据时遇到问题，具体是在处理 DSN 时出现了问题，具体是 IDLDU 部分，后面的数字 "5016" 可能是错误发生时的特定标识符。

解决这个问题的步骤如下：

1. 查阅相关文档：检查应用程序的文档或错误代码列表，看是否有关于 "DSNIDLDU:5016" 的具体信息。
2. 检查数据源：确认 DSN（数据源名称）配置正确，数据源服务正在运行，并且数据文件可访问。
3. 权限问题：确保应用程序有足够的权限去读取和加载指定的 DSN。
4. 日志分析：查看应用程序的日志文件，可能会提供更多关于错误原因的信息。
5. 联系支持：如果以上步骤无法解决问题，可以联系应用程序的技术支持团队。

由于缺乏具体的上下文信息和应用程序环境，无法提供更详细的解决方案。如果你能提供更多关于错误发生的背景和环境，可能会得到更具体的指导。

首先，我们需要明确一点，Oracle并没有“扼杀”开源MySQL。相反，Oracle在收购MySQL后，积极投入到MySQL的发展中，包括提升性能、增加新功能、改善操作方便性等。

Oracle收购MySQL后，发生了一些重要的事件，包括MySQL 8.0的发布，这是基于Percona Server和MariaDB的技术，同时也包含了Oracle的贡献。

在性能方面，Oracle在MySQL上持续投入，包括物理和逻辑存储引擎的优化，包括InnoDB引擎的改进，以及对全文搜索的改进。

在安全性和合规性方面，Oracle也在不断增强MySQL的能力，包括提供更好的加密功能、更强的审计能力等。

在开源方面，Oracle也表示将会保持MySQL的开源本质，并且会继续遵循MySQL的开源许可证，包括GPL。

然而，这并不意味着Oracle会放弃MySQL，而是会继续发展和增强这个开源数据库产品，使其更加强大和有竞争力。

总的来说，Oracle并没有“扼杀”开源MySQL，而是在持续改进和发展这个产品，使其更好地满足用户的需求。

-- 创建用户并授予必要的权限
CREATE USER myuser IDENTIFIED BY mypassword;
GRANT CONNECT, RESOURCE TO myuser;
 
-- 授予对特定表的权限
GRANT SELECT, INSERT ON myschema.mytable TO myuser;
 
-- 授予管理角色，例如DBA，给用户
GRANT DBA TO myuser;
 
-- 撤销权限
REVOKE SELECT ON myschema.mytable FROM myuser;
 
-- 删除用户
DROP USER myuser CASCADE;

这个例子展示了如何在Oracle数据库中创建用户并授予一些基本的权限，如何授予特定表的查询和插入权限，以及如何授予管理角色如DBA。最后，它演示了如何撤销权限和安全地删除用户。这些操作都是确保Oracle数据库安全的第一步。

from django.db import models
from django_tracking import track
 
# 定义一个模型，并且使用track装饰器来跟踪模型的变化
@track(models.Change)
class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    description = models.TextField()
 
# 创建一个模型实例，并对其进行操作
instance = MyModel.objects.create(name='Example', description='This is an example.')
 
# 查看所有跟踪到的变化
changes = MyModel.tracking.all()
 
# 打印出变化的详细信息
for change in changes:
    print(change.action, change.field, change.value_before, change.value_after)

这个简单的例子展示了如何在Django中使用django_tracking库来跟踪模型的变化。首先定义了一个带有track装饰器的模型MyModel，这样就可以跟踪对象的所有变化。接着创建了一个MyModel的实例，并展示了如何查看所有的变化记录。最后，代码打印出每次变化的操作类型、字段名、变化前的值和变化后的值。

在Oracle到DM（达梦）数据库的数据同步中，可以使用达梦提供的DMHS（DM High Speed Replication）工具来实现数据的实时同步。以下是搭建DMHS数据同步的基本步骤和示例配置：

1. 确保Oracle和DM数据库能够正常连接。
2. 在DM数据库中创建用于同步的目标表。
3. 在Oracle数据库中为DMHS创建用户并授权。
4. 配置DMHS工具，编辑配置文件。
5. 启动DMHS工具进行数据同步。

示例配置文件（dmhs\_config.ini）：

[common]
src_db_type = "oracle"
desc_db_type = "dm"
 
[oracle]
host = "oracle_host"
port = 1521
sid = "ORCL"
username = "oracle_user"
password = "oracle_password"
table_list = "user_table1,user_table2"
 
[dm]
host = "dm_host"
port = 5236
username = "dm_user"
password = "dm_password"
 
[table_list]
user_table1 = "dm_table1"
user_table2 = "dm_table2"

启动DMHS同步的命令示例：

./dmhs -configFile=/path/to/dmhs_config.ini

确保在启动DMHS之前，Oracle和DM的网络连接是正常的，且相关用户和表已经准备妥当。配置文件中的参数需要根据实际情况进行调整。

-- 创建用户
CREATE USER c##myuser IDENTIFIED BY mypassword;
 
-- 授予连接数据库和创建会话的权限
GRANT CREATE SESSION TO c##myuser;
 
-- 授予创建表的权限
GRANT CREATE TABLE TO c##myuser;
 
-- 授予创建存储过程的权限
GRANT CREATE PROCEDURE TO c##myuser;
 
-- 授予创建序列的权限
GRANT CREATE SEQUENCE TO c##myuser;
 
-- 授予创建触发器的权限
GRANT CREATE TRIGGER TO c##myuser;
 
-- 授予用户管理自己的表空间限额
GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO c##myuser;
 
-- 授予用户对特定表的操作权限
GRANT SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE ON mytable TO c##myuser;
 
-- 授予用户执行特定存储过程的权限
GRANT EXECUTE ON c##myuser.myprocedure TO c##myuser;

以上代码展示了如何在Oracle 21c数据库中创建一个新用户并授予相应的权限，允许用户创建表、存储过程、序列和触发器。同时，展示了如何授予用户对特定表和存储过程的操作权限。在实际操作时，需要替换c##myuser, mypassword, mytable, 和 myprocedure 为实际的用户名、密码、表名和存储过程名。

在Oracle 19c中搭建Data Guard环境，你需要准备两个数据库实例，一个主数据库（Primary）和一个备用数据库（Standby）。以下是简化的步骤和示例配置：

1. 确保Oracle软件已经安装在两台服务器上。

2. 配置主数据库和备用数据库的初始化参数文件（spfile或pfile），确保以下参数设置正确：

   • DB\_NAME: 数据库名称，在Data Guard配置中，两边的DB\_NAME需要相同。
   • LOG\_ARCHIVE\_CONFIG: 日志归档配置，确保主备数据库的该配置不同。
   • LOG\_ARCHIVE\_DEST\_n: 归档日志的目的地，至少需要设置一个到备用数据库的目的地。
   • LOG\_ARCHIVE\_DEST\_STATE\_n: 归档日志目的地的状态，通常设置为ENABLE。
   • REMOTE\_LOGIN\_PASSWORDFILE: 设置为EXCLUSIVE或SHARED，取决于是否允许远程登录。
   • STANDBY\_FILE\_MANAGEMENT: 设置为AUTO，以便自动管理备用数据库的重做日志文件。
3. 创建密码文件（如果已经有了，确保两边的密码文件一致）。
4. 配置主数据库的监听器和tnsnames，以便备用数据库可以连接。
5. 在备用数据库上创建归档日志的目录，并确保有足够的权限进行归档日志的读写。
6. 在备用服务器上配置Oracle软件环境，包括设置ORACLE\_HOME和ORACLE\_SID。

以下是示例配置片段：

主数据库（Primary）的初始化参数设置：

DB_NAME = mydb
LOG_ARCHIVE_CONFIG = DG_CONFIG=(mydb,mydb_std)
LOG_ARCHIVE_DEST_1 = LOCATION=/u01/app/oracle/archive/mydb VALID_FOR=(ALL_LOGFILES,ALL_ROLES)
LOG_ARCHIVE_DEST_STATE_1 = ENABLE
REMOTE_LOGIN_PASSWORDFILE = EXCLUSIVE
STANDBY_FILE_MANAGEMENT = AUTO

备用数据库（Standby）的初始化参数设置：

DB_NAME = mydb_std
LOG_ARCHIVE_CONFIG = DG_CONFIG=(mydb,mydb_std)
LOG_ARCHIVE_DEST_1 = LOCATION=/u01/app/oracle/archive/mydb_std VALID_FOR=(ALL_LOGFILES,ALL_ROLES)
LOG_ARCHIVE_DEST_STATE_1 = ENABLE
REMOTE_LOGIN_PASSWORDFILE = EXCLUSIVE
STANDBY_FILE_MANAGEMENT = AUTO

在备用数据库上，你需要执行Data Guard的配置命令，如下：

ALTER DATABASE MOUNT STANDBY DATABASE;
ALTER DATABASE RECOVER MANAGED STANDBY DATABASE DISCONNECT FROM SESSION;

这些步骤和参数配置为你提供了一个简化的Data Guard配置概览。具体的配置可能会根据你的网络环境、操作系统和Oracle版本的不同而有所差异。在实际操作中，你可能需要查看Oracle的官方文档来获取详细的步骤和参数设置。

from pymongo import MongoClient
from loguru import logger
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["mydatabase"]
 
# 定义日志处理函数，将日志存储到MongoDB集合中
def mongo_sink(record):
    db.logs.insert_one({"message": record.message, "level": record.level.name, "time": record.time})
 
# 配置Loguru日志系统
logger.add(mongo_sink)
 
# 测试日志记录
logger.debug("这是一条测试日志信息")

这段代码首先导入了必要的模块，并建立了到MongoDB的连接。然后定义了一个日志处理函数mongo_sink，该函数将日志信息直接存储到MongoDB的logs集合中。接着配置Loguru日志系统，将日志处理函数添加为一个全局日志接收器。最后，我们用一个debug级别的日志记录作为测试。这个例子展示了如何将日志信息自动存储到MongoDB，这对于需要长期存储日志数据的应用程序来说是非常有用的。

import pymongo
from scrapy.exceptions import DropItem
 
class MongoPipeline(object):
    collection_name = 'scrapy_items'
 
    def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
        self.mongo_uri = mongo_uri
        self.mongo_db = mongo_db
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        return cls(
            mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),
            mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'items_db')
        )
 
    def open_spider(self, spider):
        self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
        self.db = self.client[self.mongo_db]
 
    def close_spider(self, spider):
        self.client.close()
 
    def process_item(self, item, spider):
        valid = True
        for field in item.fields:
            if field in item and item[field] is None:
                valid = False
                raise DropItem(f"Missing {field}")
        if valid:
            self.db[self.collection_name].update_one({'url': item['url']}, 
                                                     {'$set': dict(item)}, 
                                                     upsert=True)
            return item
        else:
            raise DropItem("Invalid item found: %s" % item)

这段代码实现了一个MongoDB的Pipeline，用于将爬虫的数据存储到MongoDB数据库中。它首先从配置文件中获取MongoDB的连接信息，然后在爬虫开始和结束时建立和关闭MongoDB的连接。在爬取的过程中，每当有item通过这个Pipeline时，它都会检查是否有缺失的字段，如果有，则抛弃该item；如果没有缺失字段，则将item存储到MongoDB中。这个Pipeline类使用了Scrapy提供的一些方法，如from_crawler和open_spider，这使得它更容易与Scrapy结合使用。