-- 创建一个自定义函数，用于计算两个日期之间的工作日天数
CREATE OR REPLACE FUNCTION count_workdays(_start DATE, _end DATE)
RETURNS INTEGER AS $$
DECLARE
    workdays INTEGER := 0;
    current_date DATE := _start;
BEGIN
    WHILE current_date <= _end LOOP
        -- 检查当前日期是否是工作日（这里假设工作日为周一至周五）
        IF EXTRACT(DOW FROM current_date) BETWEEN 1 AND 5 THEN
            workdays := workdays + 1;
        END IF;
        -- 移动到下一天
        current_date := current_date + INTERVAL '1 day';
    END LOOP;
    RETURN workdays;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;
 
-- 使用自定义函数
SELECT count_workdays('2023-01-01'::date, '2023-01-07'::date) AS workdays;

这个自定义函数count_workdays接收两个日期参数，并计算这两个日期之间的工作日数。函数内部使用了一个WHILE循环来遍历每一天，并通过EXTRACT函数检查每一天的是否是工作日（假设工作日为周一至周五）。最后返回工作日的总数。这个函数可以直接在PostgreSQL数据库中使用，并可通过SELECT语句进行调用。

MyBatis 是一个 Java 持久层框架，用于简化数据库操作。它提供了强大的映射机制，可以将 SQL 查询结果自动映射成 Java 对象。

MyBatis 与 JDBC 的比较：

1. 简化 SQL 编写：MyBatis 通过 XML 或注解的方式，将 SQL 语句从 Java 源代码中分离，简化了 SQL 的编写和维护。
2. 参数和结果集的映射：MyBatis 提供了丰富的参数和结果集映射机制，可以自动将 Java 对象映射至 SQL 语句和查询结果。
3. 缓存机制：MyBatis 提供了一级缓存和二级缓存机制，提高了查询性能。
4. 动态 SQL：MyBatis 提供了动态 SQL 功能，可以根据不同的条件生成不同的 SQL 语句。
5. 插件机制：MyBatis 提供了插件接口，允许用户在 SQL 执行的各个阶段插入自定义行为。

MyBatis 与 JDBC 的主要区别在于：MyBatis 将 SQL 语句与 Java 代码分离，并提供了丰富的映射机制，使得数据库操作更加简便和灵活。

from django.contrib.auth.models import User
from django.core.mail import send_mail
from django.template.loader import render_to_string
from django.utils.safestring import mark_safe
from rest_framework_jwt.settings import api_settings
from rest_framework.response import Response
from rest_framework.views import APIView
from rest_framework import status
import jwt
 
# 创建 JWT 配置实例
jwt_payload_handler = api_settings.JWT_PAYLOAD_HANDLER
jwt_encode_handler = api_settings.JWT_ENCODE_HANDLER
 
class RegisterView(APIView):
    def post(self, request):
        email = request.data.get('email')
        username = request.data.get('username')
        password = request.data.get('password')
 
        # 创建用户
        user = User.objects.create_user(username=username, password=password, email=email)
        user.is_active = False  # 设置用户未激活状态
        user.save()
 
        # 发送邮箱进行激活
        current_site = request.META['HTTP_HOST']
        relative_activate_url = "/activate/" + user.email_token
        activate_url = 'http://' + current_site + relative_activate_url
        message = render_to_string('activation_email.html', {
            'user': user,
            'activate_url': activate_url
        })
        send_mail('Activate Your MySite Account', 'Hello', 'noreply@example.com', [email], html_message=mark_safe(message))
 
        return Response({'detail': '注册成功，请检查您的邮箱进行激活。'}, status=status.HTTP_201_CREATED)
 
class ActivateView(APIView):
    def get(self, request, email):
        user = User.objects.get(email=email)
        user.is_active = True
        user.email_token = ''
        user.save()
        return Response({'detail': '账户已激活，请登录。'}, status=status.HTTP_200_OK)
 
class LoginView(APIView):
    def post(self, request):
        email = request.data.get('email')
        password = request.data.get('password')
        user = User.objects.filter(email=email).first()
 
        if user and user.check_password(password) and user.is_active:
            payload = jwt_payload_handler(user)
            token = jwt_encode_handler(payload)
            return Response({'token': token}, status=status.HTTP_200_OK)
        return Respo

要使用Flink进行PostgreSQL的CDC实时同步，你需要安装并配置PostgreSQL数据库，并确保启用了逻辑复制(也称为逻辑解码)。以下是基本步骤：

1. 安装PostgreSQL：

   • 在你的系统上安装PostgreSQL 10或更高版本。
   • 确保数据库用户具有适当的权限，并可以进行逻辑复制。

2. 配置PostgreSQL的逻辑复制：

   • 修改postgresql.conf文件，设置以下参数：

     
     
     
     wal_level = logical
     max_wal_senders = 3  # 根据需要设置
     max_replication_slots = 3  # 根据需要设置

   • 重启PostgreSQL服务以应用更改。

   • 创建逻辑复制插槽：

     
     
     
     SELECT * FROM pg_create_logical_replication_slot('flink_slot', 'test_decoding');

3. 在Flink中设置CDC源连接PostgreSQL：

   • 使用Flink提供的JDBC连接器来连接PostgreSQL。
   • 使用Flink CDC库来处理变更数据捕获。

以下是一个简化的示例代码，展示如何使用Flink的Table API配置CDC源：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.planner.factories.TestFormatFactory;
 
public class PgCdcExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        String sourceDDL = "" +
                "CREATE TABLE pg_source (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   price DECIMAL(32, 2)" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'postgres-cdc'," +
                "   'hostname' = 'your_postgresql_host'," +
                "   'port' = '5432'," +
                "   'username' = 'your_username'," +
                "   'password' = 'your_password'," +
                "   'database-name' = 'your_db_name'," +
                "   'schema-name' = 'your_schema_name'," +
                "   'table-name' = 'your_table_name'," +
                "   'scan.startup.mode' = 'latest-offset'" +
                ")";
 
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
 
        // 定义sink（例如Kafka，Elasticsearch等）
        String sinkDDL = "" +
                "CREATE TABLE kafka_sink (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   price DECIMAL(32, 2)" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = '...'," + // 指定Kafka连接器
                "   ..." + // Kafka连接器参数
                ")";
 
       

在Oracle中，可以通过查询V$PROCESS视图来获取当前数据库的进程数（或线程数，如果您指的是操作系统层面的线程）。以下是一个查询示例：

SELECT COUNT(*) FROM v$process;

这将返回当前连接到数据库的进程总数。如果您想要获取更详细的信息，比如每个进程的详细信息，可以查询V$PROCESS视图。

请注意，您需要有足够的权限来查询这些视图，通常需要DBA权限。如果您没有足够的权限，您可能需要联系数据库管理员来执行这些查询。

在PostgreSQL中，可以通过设置idle_in_transaction_session_timeout参数来关闭处于空闲状态且在事务中的连接。这个参数指定了一个事务可以保持不做任何操作的最大时间，一旦超过这个时间，连接将被自动关闭。

要设置这个参数，你可以在postgresql.conf文件中添加或修改相应的行，如下所示：

idle_in_transaction_session_timeout = '10min'  # 设置为10分钟

或者，你可以在当前会话中动态设置这个参数：

SET idle_in_transaction_session_timeout = '10min';

这个参数设置为0表示禁用这种行为。

另外，你也可以使用pg_terminate_backend函数来强制关闭空闲连接。首先，你需要查找空闲的后端进程ID（PID），然后使用该函数终止它。

以下是一个查找和终止空闲连接的例子：

-- 查找空闲的后端进程ID
SELECT pid, usename, datname, state, query_start 
FROM pg_stat_activity 
WHERE state = 'idle' AND query = '<IDLE>' 
  AND (now() - query_start) > interval '10 minutes';
 
-- 使用pg_terminate_backend函数终止这些连接
DO $$
DECLARE
    v_pid INT;
BEGIN
    FOR v_pid IN SELECT pid FROM pg_stat_activity WHERE state = 'idle' AND query = '<IDLE>' AND (now() - query_start) > interval '10 minutes'
    LOOP
        PERFORM pg_terminate_backend(v_pid);
    END LOOP;
END $$;

请注意，终止连接可能会导致正在运行的事务回滚，因此，在执行此操作之前，请确保这样做不会对数据库的一致性和数据完整性造成不良影响。

在Oracle数据库中，可以使用DBA_TAB_STATISTICS视图来查看某个用户下所有表的统计信息，例如最后统计时间、行数等。如果你想要查看特定用户下所有表的统计信息，可以使用以下SQL语句：

SELECT table_name, last_analyzed, num_rows
FROM dba_tab_statistics
WHERE owner = '用户名';

将'用户名'替换为你想要查询的用户名。

如果你想要更新统计信息，可以使用DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS过程：

BEGIN
  DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(
    ownname     => '用户名',
    tabname     => '表名',
    cascade     => TRUE,
    estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE,
    method_opt  => 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO');
END;
/

将'用户名'和'表名'替换为相应的用户和表名称。cascade => TRUE表示同时更新索引统计信息，estimate_percent => DBMS_STATS.AUTO_SAMPLE_SIZE会让Oracle自动决定采样大小，method_opt => 'FOR ALL COLUMNS SIZE AUTO'表示对所有列使用自动统计。

请确保执行这些操作时具有适当的权限，通常需要DBA权限。

要使用pgloader将Zabbix的MySQL数据库迁移到PostgreSQL数据库，您需要编写一个转换和迁移数据的配置文件。以下是一个基本的配置文件示例，用于演示如何实现这一过程：

;;; 配置文件名：zabbix-mysql-to-pg.lisp
 
;;; 指定源数据库连接参数
(source mysql
         :host "localhost"
         :port 3306
         :user "zabbix_user"
         :pass "zabbix_password"
         :db "zabbix")
 
;;; 指定目标数据库连接参数
(target pg
        :host "localhost"
        :port 5432
        :user "zabbix_user"
        :pass "zabbix_password"
        :db "zabbix_pg")
 
;;; 定义转换规则
(define-schema-projection zabbix-mysql-to-pg (source-table pg-table)
  ((zabbix.alerts pg.alerts)
   (zabbix.auditlog pg.auditlog)
   ...
   (zabbix.trends pg.trends)))
 
;;; 开始迁移过程
(load-system :pgloader.csv)
(load-system :pgloader.db)
 
;;; 执行数据迁移
(funcall 'migrate-database 'zabbix-mysql-to-pg)

在这个配置文件中，您需要替换数据库连接参数（如主机名、端口、用户和密码）以及指定要迁移的表。您可能还需要根据Zabbix数据库的实际结构调整define-schema-projection中的映射。

要运行这个迁移，请保存上述代码到一个.lisp文件，然后使用pgloader命令和该配置文件的路径来执行迁移。例如：

pgloader zabbix-mysql-to-pg.lisp

请注意，实际迁移可能涉及更复杂的数据类型转换和解决方案，这取决于Zabbix数据库模式的具体情况。您可能需要查看pgloader文档以获取更多关于特殊情况处理的信息。

-- 创建一个用于逻辑解码的角色
CREATE ROLE logical_decoding_user WITH LOGIN PASSWORD 'strong_password';
 
-- 授权逻辑解码角色
GRANT pg_read_server_files TO logical_decoding_user;
 
-- 使用逻辑解码角色开始解码流
SELECT * FROM pg_create_logical_replication_slot('logical_slot_name', 'test_decoding', 'latest');
 
-- 查看已创建的逻辑复制槽信息
SELECT * FROM pg_replication_slots;
 
-- 使用逻辑解码角色监听特定的复制槽的变更
DECLARE
    l_subscription REGCLASS;
BEGIN
    l_subscription := pg_logical_subscription_create(
        'logical_slot_name',
        logical_decoding_user,
        'test_decoding',
        '2019-01-01 00:00:00',
        false,
        false,
        false,
        'filter_parameter_with_op = 12345678901234567890123456789012');
END;
/

这个例子展示了如何在PostgreSQL中创建一个用于逻辑解码的角色，授予必要的权限，创建逻辑复制槽，并且启动逻辑订阅来监听特定槽的变更。这是数据仓库和事务数据库中实现实时数据同步和变更捕获的一个重要概念。

在Django Channels中，WebSocket的工作原理如下：

1. 用户通过HTTP请求连接到你的WebSocket服务。
2. 服务器接收连接请求，建立WebSocket连接。
3. 服务器和客户端之间可以双向发送消息。
4. 连接可以在任何时候被任何一方关闭。

以下是一个简单的示例，展示了如何在Django Channels中使用WebSocket：

# consumers.py
 
from channels.generic.websocket import WebsocketConsumer
 
class ChatConsumer(WebsocketConsumer):
    def connect(self):
        # 当WebSocket连接建立时调用
        self.accept()
 
    def receive(self, text_data=None, bytes_data=None):
        # 当接收到消息时调用
        message = text_data
        # 对message进行处理，例如广播到所有连接的客户端
 
    def disconnect(self, close_code):
        # 当连接关闭时调用
        pass

在这个示例中，我们定义了一个名为ChatConsumer的WebSocket consumer类。当客户端连接到这个consumer时，connect方法被调用，并通过self.accept()来接受连接。当客户端发送消息时，receive方法被调用，并接收到的消息可以在这里处理。当连接关闭时，disconnect方法被调用。

在routing.py中，你需要将这个consumer配置为可以处理WebSocket连接的路由：

# routing.py
 
from django.urls import path
from .consumers import ChatConsumer
 
websocket_urlpatterns = [
    path('ws/chat/', ChatConsumer.as_asgi()),
]

确保在你的Django项目中启用了Channels，并且正确配置了路由，这样你就可以在你的Django应用中使用WebSocket了。