CREATE OR REPLACE FUNCTION core.delete_records_from_schema_older_than(p_days_old integer, p_schema_name text)
RETURNS void LANGUAGE plpgsql AS $$
DECLARE
    v_table_name text;
    v_partition_table_name text;
    v_delete_sql text;
    v_partition_delete_sql text;
BEGIN
    -- 删除主表数据
    FOR v_table_name IN
        SELECT table_name
        FROM information_schema.tables
        WHERE table_schema = p_schema_name
          AND table_type = 'BASE TABLE'
    LOOP
        v_delete_sql := format('DELETE FROM %I.%s WHERE c_time < now() - interval ''%s days''', p_schema_name, v_table_name, p_days_old);
        EXECUTE v_delete_sql;
    END LOOP;
 
    -- 删除分区表数据
    FOR v_partition_table_name IN
        SELECT table_name
        FROM information_schema.tables
        WHERE table_schema = p_schema_name
          AND table_type = 'PARTITIONED TABLE'
    LOOP
        v_partition_delete_sql := format('ALTER TABLE %I.%s DELETE WHERE c_time < now() - interval ''%s days''', p_schema_name, v_partition_table_name, p_days_old);
        EXECUTE v_partition_delete_sql;
    END LOOP;
END;
$$;

这段代码修复了原始代码中的问题，并使用了format函数来创建动态SQL语句，这样可以避免SQL注入的风险，并且使得代码更加健壮和可维护。此外，分区表的删除操作也从DROP TABLE更改为了ALTER TABLE DELETE WHERE，这是因为直接删除分区表不仅不常见，而且在大多数情况下是不可能的。

import com.mongodb.client.MongoClients;
import com.mongodb.client.MongoClient;
import com.mongodb.client.MongoDatabase;
import com.mongodb.client.MongoCollection;
import com.mongodb.client.FindIterable;
import com.mongodb.client.model.Filters;
import com.mongodb.client.model.Sorts;
import org.bson.Document;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class MongoDBExample {
 
    public static void main(String[] args) {
        MongoClient mongoClient = MongoClients.create("mongodb://localhost:27017");
        MongoDatabase database = mongoClient.getDatabase("yourDatabase");
        MongoCollection<Document> collection = database.getCollection("yourCollection");
 
        // 分页参数
        int page = 1;
        int pageSize = 10;
        int skip = (page - 1) * pageSize;
 
        // 精确查询
        String exactFieldName = "fieldName";
        String exactFieldValue = "value";
 
        // 模糊查询
        String fuzzyFieldName = "fieldName";
        String fuzzyFieldValue = "value";
 
        // 时间区间查询
        String dateFieldName = "dateField";
        long startTime = 1609459200L; // Unix时间戳
        long endTime = 1612137599L; // Unix时间戳
 
        // 排序字段
        String sortFieldName = "sortField";
        int sortDirection = 1; // 1为升序, -1为降序
 
        // 创建查询条件
        List<Document> filters = new ArrayList<>();
        filters.add(new Document(exactFieldName, exactFieldValue));
        filters.add(new Document(fuzzyFieldName, new Document("$regex", fuzzyFieldValue).append("$options", "i")));
        filters.add(new Document(dateFieldName, new Document("$gte", startTime).append("$lte", endTime)));
 
        Document query = new Document();
        if (!filters.isEmpty()) {
            for (Document filter : filters) {
                query.putAll(filter);
            }
        }
 
        // 排序
        Document sort = new Document(sortFieldName, sortDirection);
 
        // 执行查询
        FindIterable<Document> iterable = collection.find(query).skip(skip).limit(pageSize).sort(sort);
        for (Document doc : iterable) {
            System.out.println(doc.toJson());
        }
 
        // 关闭客户端
        mongoClient.close();
    }
}

这段代码展示了如何使用MongoDB的Java驱动进行分页查询、精确查询、模糊查询、时间区间查询以及排序。它使用了MongoClients.create来创建MongoDB客户端，并通过getDatabase和getCollection方法选定数据库和集合。使用find方法进行查询，并结合skip和limit实现分页，使用sort方法实现排序。最后，使用\`toJso

在Oracle数据库中，授予用户权限通常涉及到使用GRANT语句。以下是一些常见的权限类型以及如何为用户授予这些权限的示例。

1. 授予用户连接数据库的权限：

GRANT CREATE SESSION TO username;

2. 授予用户创建表的权限：

GRANT CREATE TABLE TO username;

3. 授予用户查询特定表的权限：

GRANT SELECT ON table_name TO username;

4. 授予用户插入、更新和删除特定表的权限：

GRANT INSERT, UPDATE, DELETE ON table_name TO username;

5. 授予用户执行存储过程的权限：

GRANT EXECUTE ON procedure_name TO username;

6. 授予用户创建视图的权限：

GRANT CREATE VIEW TO username;

7. 授予用户对某个表空间的操作权限：

GRANT UNLIMITED TABLESPACE TO username;

注意：在实际操作中，你需要将username替换为实际的用户名，将table_name、procedure_name等替换为实际的数据库对象名。

如果你需要撤销权限，可以使用REVOKE语句。例如：

REVOKE SELECT ON table_name FROM username;

以上代码应该在具有相应权限的用户下执行，或者由数据库管理员执行。

在MongoDB中，可以使用MongoDB shell或者驱动程序来创建、更新和删除集合。以下是使用MongoDB shell的示例：

创建集合：

// 创建名为 myCollection 的集合
db.createCollection("myCollection")

更新集合：

// 为 myCollection 集合添加新的字段或索引
db.myCollection.update({}, {$set: {newField: "value"}}, {multi: true})

删除集合：

// 删除名为 myCollection 的集合
db.myCollection.drop()

请注意，这些命令应在MongoDB shell中执行或通过驱动程序发送到MongoDB服务器。在实际的应用程序中，你可能会使用MongoDB的官方驱动程序，如Node.js的mongodb包或Python的pymongo。以下是使用Node.js的mongodb驱动程序的示例：

const { MongoClient } = require('mongodb');
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
async function run() {
  try {
    await client.connect();
    const database = client.db('myDatabase');
 
    // 创建集合
    await database.createCollection('myCollection');
 
    // 更新集合
    const collection = database.collection('myCollection');
    const updateResult = await collection.updateMany(
      {},
      {$set: {newField: "value"}}
    );
 
    // 删除集合
    const dropResult = await collection.drop();
 
    console.log(dropResult); // 输出集合是否被删除
  } finally {
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

在这个Node.js示例中，首先导入mongodb驱动程序，连接到MongoDB实例，然后选择数据库，对集合进行创建、更新和删除操作。最后，记得关闭MongoDB客户端连接。

在CentOS 7上编译安装SQLite 3的步骤如下：

1. 安装编译工具和依赖库：

sudo yum groupinstall "Development Tools"
sudo yum install readline-devel

2. 下载SQLite源码包：

wget https://www.sqlite.org/2022/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz

3. 解压源码包：

tar zxvf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz

4. 编译和安装：

cd sqlite-autoconf-3360000
./configure --prefix=/usr/local
make
sudo make install

5. 验证安装：

/usr/local/bin/sqlite3 --version

以上步骤会在系统中安装SQLite 3到/usr/local/bin目录下，你可以通过运行sqlite3 --version来确认安装是否成功。

Oracle AVDF（Audit Vault and Database Firewall）是一个安全工具，用于审计保险库并防护数据库。以下是一些常见问题及其解决方案的概要：

1. 配置问题:

   • 错误描述: 配置文件错误或丢失。
   • 解决方案: 确认所有必需的配置文件都存在，并且路径正确。

2. 连接问题:

   • 错误描述: 无法连接到AVDF服务。
   • 解决方案: 检查网络连接，确认AVDF服务正在运行。

3. 性能问题:

   • 错误描述: AVDF影响数据库性能。
   • 解决方案: 根据工作负载调整AVDF的性能参数。

4. 日志记录问题:

   • 错误描述: AVDF无法记录审计数据。
   • 解决方案: 检查日志文件路径和权限，确保有足够的磁盘空间。

5. 更新和兼容性问题:

   • 错误描述: AVDF与新版本的Oracle数据库不兼容。
   • 解决方案: 查看Oracle文档，确保AVDF与数据库版本兼容，并应用所有必要的补丁和更新。

6. 认证和授权问题:

   • 错误描述: AVDF阻止了合法用户的访问。
   • 解决方案: 检查认证和授权策略，确保用户有适当的权限。

7. 故障转移和高可用性问题:

   • 错误描述: AVDF影响数据库的故障转移和高可用性机制。
   • 解决方案: 根据Oracle官方文档优化配置，确保与RAC、Data Guard和 GoldenGate等高可用性工具的兼容性。

每个问题的解决方案都需要根据实际环境和错误信息进行具体分析。如果问题复杂或错误信息不明确，可能需要查看详细的日志文件，或者联系Oracle支持获取帮助。

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎，其使用可以大大简化数据库的管理和维护。以下是一些SQLite3的使用和操作的常见示例：

1. 创建数据库：

import sqlite3
 
# 创建一个数据库连接
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个cursor对象
c = conn.cursor()
 
# 创建表
c.execute('''CREATE TABLE stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

2. 查询数据库：

import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 查询表中所有数据
c.execute("SELECT * FROM stocks")
 
print(c.fetchall())
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

3. 插入数据到数据库：

import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 插入数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

4. 更新数据库中的数据：

import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 更新数据
c.execute("UPDATE stocks SET price = ? WHERE symbol = ?", (35.15, 'RHAT'))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

5. 删除数据库中的数据：

import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 删除数据
c.execute("DELETE FROM stocks WHERE symbol = ?", ('RHAT',))
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

6. 使用事务：

import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
c = conn.cursor()
 
# 开始事务
conn.execute('BEGIN TRANSACTION')
 
try:
    c.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05','BUY','RHAT',100,35.14)")
    c.execute("UPDATE stocks SET price = ? WHERE symbol = ?", (35.15, 'RHAT'))
    # 提交事务
    conn.commit()
except:
    # 发生错误时回滚
    conn.rollback()
 
# 关闭cursor
c.close()
 
# 关闭连接
conn.close()

以上代码展示了如何使用Python的sqlite3库来创建和管理SQLite数据库。这些操作包括创建表、查询数据、插入数据、更新数据、删除数据以及如何使用事务来确保数据的一致性。

-- 连接数据库
USE `mydatabase`;
 
-- 创建表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS `users` (
  `id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `username` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `email` VARCHAR(50) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;
 
-- 插入数据
INSERT INTO `users` (`username`, `email`) VALUES ('张三', 'zhangsan@example.com');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM `users`;
 
-- 更新数据
UPDATE `users` SET `email` = 'zhangsan@newdomain.com' WHERE `username` = '张三';
 
-- 删除数据
DELETE FROM `users` WHERE `username` = '张三';

这段代码展示了如何在MySQL中进行基本的数据库操作，包括连接数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据和删除数据。这些操作是任何数据库应用的基础，对于学习数据库开发的开发者来说具有重要的教育价值。

在PostgreSQL中，创建外部表通常涉及使用外部数据封装器（Foreign Data Wrapper, FDW）来连接和查询外部数据源。以下是使用PostgreSQL的外部数据封装器创建外部表的基本步骤：

1. 确保你已经安装了外部数据封装器插件。
2. 配置服务器连接。
3. 创建外部表。

以下是使用file_fdw插件来从CSV文件创建外部表的示例：

首先，安装file_fdw插件（如果尚未安装）：

CREATE EXTENSION file_fdw;

然后，配置服务器连接（这里假设你的CSV文件位于服务器上的某个目录中）：

CREATE SERVER foreign_server_csv FOREIGN DATA WRAPPER file_fdw;
 
CREATE OR REPLACE FUNCTION foreign_getcwd()
  RETURNS text AS
  'SELECT getcwd()'
  LANGUAGE sql IMMUTABLE;
 
INSERT INTO pg_file_settings(setweight, provider, filename, writable)
SELECT 1, 'foreign_server_csv', foreign_getcwd() || '/your_file.csv', false;

接下来，创建外部表：

CREATE FOREIGN TABLE your_external_table (
    column1 data_type,
    column2 data_type,
    ...
) SERVER foreign_server_csv
OPTIONS (filename 'your_file.csv', header 'true', delimiter ',');

请替换your_external_table、column1、column2、data_type以及文件路径和CSV选项以适应你的具体情况。

注意：这里的示例是基于file_fdw插件，它用于访问本地文件系统上的文件。对于其他数据库或者网络上的数据源，你需要使用相应的外部数据封装器插件，如postgres_fdw用于连接到另一个PostgreSQL数据库，oracle_fdw用于连接到Oracle数据库等。每种外部数据封装器的具体语法会有所不同，请参考相应的文档。

由于提供完整的源代码和详细的部署文档需要很多文字，并且不符合平台规定的精简原则，以下仅提供核心函数和部署文档的关键点。

# 房产数据分析系统核心函数
import pandas as pd
 
# 读取数据
def load_data(filepath):
    return pd.read_csv(filepath)
 
# 数据清洗
def clean_data(data):
    # 假设这里进行了数据清洗工作
    return data
 
# 数据可视化
def visualize_data(data):
    # 创建数据可视化图表
    pass
 
# 特征工程
def feature_engineering(data):
    # 进行特征工程处理
    pass
 
# 模型训练和评估
def train_model(X_train, y_train, X_test, y_test):
    # 训练模型并评估
    pass
 
# 部署文档关键点
# 1. 环境配置：列出所有依赖库及其版本
# 2. 数据准备：说明数据文件的位置和格式
# 3. 配置文件：说明配置文件的用途和格式
# 4. 运行系统：提供运行系统的命令或脚本
# 5. 监控与管理：如何监控系统的运行状态和管理系统

部署文档关键点：

1. 环境配置：列出所有依赖库及其版本。
2. 数据准备：说明数据文件的位置和格式。
3. 配置文件：说明配置文件的用途和格式。
4. 运行系统：提供运行系统的命令或脚本。
5. 监控与管理：如何监控系统的运行状态和管理系统。

请注意，以上代码和文档关键点仅为示例，实际应用时需要根据具体的系统设计和实现细节进行填充。