from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import numpy as np
from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB Atlas
client = MongoClient("mongodb+srv://<username>:<password>@cluster0.mongodb.net/test?retryWrites=true&w=majority")
db = client["test"]
collection = db["documents"]
 
# 加载预训练的LLM模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt-3.5-turbo")
model = AutoModel.from_pretrained("gpt-3.5-turbo")
 
# 创建向量搜索查询
def create_search_query(query, collection, top_k):
    # 使用LLM将查询转换为向量
    query_vector = create_query_vector(query, tokenizer, model)
    
    # 在MongoDB集合中搜索最近邻的向量
    nearest_neighbors = collection.find({"vectors": {"$near": {"$geometry": {"type": "Point", "coordinates": query_vector}}}}).limit(top_k)
    
    # 返回前top_k个最近邻的文档
    return list(nearest_neighbors)
 
# 将文本转换为向量
def create_query_vector(text, tokenizer, model):
    inputs = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')
    outputs = model(inputs)
    last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
    vector = last_hidden_states[0][0].mean(axis=0).numpy()  # 取第一个token的平均隐藏状态作为向量表示
    return vector.tolist()
 
# 示例查询
query = "地球的形状"
top_k = 5
results = create_search_query(query, collection, top_k)
for result in results:
    print(result)

这段代码展示了如何使用MongoDB Atlas进行基于向量的搜索以及如何将查询转换为文本向量。首先，它连接到MongoDB Atlas数据库，然后加载预训练的语言模型。create_search_query函数负责创建向量搜索查询，它首先调用create_query_vector函数来获取查询的向量表示，然后使用MongoDB的向量搜索功能查找最近邻的文档。最后，提供了一个示例查询，并打印出返回的结果。

-- 创建用户
CREATE USER myuser IDENTIFIED BY mypassword;
 
-- 授予连接数据库和创建会话的权限
GRANT CREATE SESSION TO myuser;
 
-- 授予创建表的权限
GRANT CREATE TABLE TO myuser;
 
-- 授予对特定表的权限
GRANT SELECT, INSERT ON mytable TO myuser;
 
-- 授予管理员权限（需要慎重）
GRANT DBA TO myuser;

以上代码展示了如何在Oracle数据库中创建一个新用户并授予不同级别的权限。创建用户时需要使用CREATE USER语句，并指定用户名和密码。授权时使用GRANT语句，可以授予会话权限、表创建权限以及对特定表的查询和插入权限。如果要授予更高级别的权限，如DBA，需要特别注意，因为这会授予用户所有权限，包括管理数据库的能力。

报错解释：

ORA-00054错误表示你尝试对一个资源进行独占性操作，但资源正忙且你的操作没有立即执行成功。这通常发生在尝试锁定一个对象、表或其他资源时，而该资源已被另一个会话锁定。

解决方法：

1. 查找并终止占用资源的会话。你可以使用以下SQL命令来查找哪个会话正在使用资源：

   
   
   
   SELECT s.sid, s.serial#, l.type, l.id1, l.id2, s.username
   FROM v$lock l, v$session s
   WHERE l.sid = s.sid AND l.request > 0;

   然后，你可以使用以下命令终止这些会话：

   
   
   
   ALTER SYSTEM KILL SESSION 'sid,serial#';

   其中'sid,serial#'是上一个查询结果中对应的SID和serial#。

2. 如果你有权限，可以尝试重启数据库来清理挂起的锁。
3. 如果这个资源在你的控制之下，考虑更改你的操作来避免资源冲突，例如通过调整事务的顺序或者使用更合理的锁策略。
4. 如果你的操作必须等待一段时间才能完成，可以增加等待时间，但这可能不是最佳解决方案。
5. 如果你在使用第三方工具或脚本，确保它们是最新的，并且不会产生与数据库当前状态冲突的锁。

注意：在执行这些操作前，请确保你有适当的权限，并且已经备份了任何重要的数据，以防止不可预见的后果。

PostgreSQL 不支持传统的增量备份，因为它的 WAL 日志（Write-Ahead Logging）系统能够实现基于时间点的恢复（PITR），这已经非常接近增量备份的概念了。

全量备份：

# 如果数据库安装在本地
pg_dumpall > all_databases_backup.sql
 
# 如果数据库安装在Docker容器中
docker exec [容器名或ID] pg_dumpall > all_databases_backup.sql

要进行基于时间点的恢复，你可以使用 pg_restore 和 psql 手动恢复，或者使用 pg_rman 这样的第三方工具。

以下是一个基于时间点恢复的示例脚本：

#!/bin/bash
 
# 数据库恢复函数
function restore_db() {
    local backup_path=$1
    local recovery_target_time=$2
 
    # 确保已停止数据库
    systemctl stop postgresql
 
    # 清理现有的数据目录
    local data_dir=$(pg_controldata | grep "Data directory" | sed 's/Data directory: //')
    rm -rf $data_dir/*
 
    # 恢复备份
    pg_restore --no-acl --no-owner -C -d postgres $backup_path
 
    # 配置恢复.conf文件
    echo "recovery_target_time='$recovery_target_time'" >> $PGDATA/recovery.conf
 
    # 重启数据库
    systemctl start postgresql
}
 
# 调用函数，替换参数为你的实际路径和时间
restore_db '/path/to/backup.sql' '2023-04-01 10:00:00'

请注意，这个脚本需要在数据库服务器上运行，并且你需要有相应的权限来执行系统命令和操作数据库服务。

如果你想要自动化这个过程，可以考虑使用第三方工具，比如 pg_rman，它专门为 PostgreSQL 的备份和恢复设计。

在Django中切换语言，你可以使用Django的国际化（i18n）支持。以下是实现中英文切换的步骤：

1. 配置语言文件

   在你的Django项目的settings.py文件中，设置LANGUAGE_CODE为默认语言和TIME_ZONE为默认时区。然后，在INSTALLED_APPS中确保'django.contrib.localflavor'和'django.contrib.redirects'已经安装。

2. 添加语言

   在同一个settings.py文件中，设置LANGUAGES元组来指定你想要支持的语言。

LANGUAGES = (
    ('en', ('English')),
    ('zh-hans', ('Simplified Chinese')),
)

3. 设置中间件

   在MIDDLEWARE或MIDDLEWARE_CLASSES中添加django.middleware.locale.LocaleMiddleware。

MIDDLEWARE = [
    # ...
    'django.middleware.locale.LocaleMiddleware',
    # ...
]

4. URL配置

   为语言切换创建一个URL。用户可以通过访问这个URL来切换语言。

from django.conf.urls import url
from django.utils.translation import activate
 
urlpatterns = [
    # ...
    url(r'^i18n/', lambda x: activate(x['language_code']), name='set_language'),
    # ...
]

5. 模板中的语言切换

   在模板中，你可以使用{% trans %}标签来标记需要翻译的文本，同时使用{% url 'set_language' %}来提供一个链接，用户可以点击来切换语言。

<a href="{% url 'set_language' language_code='en' %}">English</a>
<a href="{% url 'set_language' language_code='zh-hans' %}">中文简体</a>

6. 静态文件的语言目录

   如果你有静态文件（如CSS、JavaScript）需要根据语言进行切换，你可以将这些文件放在对应的语言目录下，例如：

/static/
    css/
        base.css
    zh-hans/
        css/
            base.css
    en/
        css/
            base.css

7. 动态切换语言

   如果你想要在视图中动态切换语言，可以使用django.utils.translation.activate函数。

from django.utils.translation import activate
 
def my_view(request):
    language = request.GET.get('language', request.LANGUAGE_CODE)  # 获取GET参数或使用当前语言
    activate(language)  # 激活语言
    # ...

确保在视图或模板中使用ugettext或gettext来翻译文本。

from django.utils.translation import gettext as _
 
_("This is a translatable string.")

以上步骤提供了一个基本的方法来在Django中实现语言的切换。记得在实际部署时，考虑用户的浏览器设置、cookie等因素来预设语言。

在Oracle数据库中，AWR（Automatic Workload Repository）报表是一个重要的性能分析工具，它记录了数据库自启动以来的性能数据。以下是如何生成AWR报表以及解读报表参数的步骤和示例代码。

1. 生成AWR报表

在命令行使用SQL*Plus生成AWR报表：

-- 设置环境
set pagesize 9999
set linesize 120
set long 10000
-- 连接到数据库
connect / as sysdba
-- 调用DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.AWR_REPORT_TEXT函数生成报告
@?/rdbms/admin/awrrpt.sql

执行@?/rdbms/admin/awrrpt.sql脚本时，系统会提示输入要生成报告的开始和结束SNAPSHOT的序号，以及报告的文件名。

2. AWR报表参数解读

AWR报表包含多个性能指标和参数，以下是一些关键参数的解读：

• DB Time：数据库时间，表示数据库花费在执行（非空闲）操作的时间。
• CPU Time：CPU时间，表示数据库花费在CPU上的时间。
• Elapsed Time：消耗时间，表示数据库执行操作所经过的时间。
• Buffer Nowait：无等待的缓冲区访问次数百分比。
• Buffer Waits：等待缓冲区访问结束的次数百分比。
• Parse CPU Time：解析CPU时间，表示数据库花费在解析操作上的CPU时间。
• Parse Elapsed Time：解析消耗时间。
• Execute CPU Time：执行CPU时间。
• Execute Elapsed Time：执行消耗时间。
• Concurrency：并发度，表示同时打开的会话数。
• User Commits：用户提交次数。
• User Rollbacks：用户回滚次数。
• Hard Parses：硬解析次数。
• Soft Parses：软解析次数。
• Buffer Hit：缓冲区命中次数。
• Library Hit：库缓存命中次数。
• Exadata IO Requests：Exadata IO请求次数。
• Exadata IO Read KB：Exadata IO读取的KB数。
• Exadata IO Write KB：Exadata IO写入的KB数。

这些参数可以帮助数据库管理员识别系统的瓶颈和性能问题。

请注意，AWR报表和参数解读只是性能分析的一部分，实际性能问题可能需要更复杂的分析和调优。

Oracle数据库是一种关系型数据库管理系统，被广泛应用于大型企业中。以下是一些Oracle数据库的重要知识点和示例代码：

1. 创建用户和授权：

CREATE USER username IDENTIFIED BY password;
GRANT connect, resource TO username;

2. 创建表：

CREATE TABLE tablename (
  column1 datatype,
  column2 datatype,
  ...
);

3. 插入数据：

INSERT INTO tablename (column1, column2, ...) VALUES (value1, value2, ...);

4. 更新数据：

UPDATE tablename SET column1 = value1, column2 = value2 WHERE condition;

5. 删除数据：

DELETE FROM tablename WHERE condition;

6. 创建索引：

CREATE INDEX indexname ON tablename (column1, column2, ...);

7. 创建视图：

CREATE VIEW viewname AS SELECT column1, column2 FROM tablename WHERE condition;

8. 创建存储过程：

CREATE PROCEDURE procedurename
IS
BEGIN
  -- PL/SQL code here
END;

9. 创建触发器：

CREATE TRIGGER triggername
BEFORE INSERT OR UPDATE ON tablename
FOR EACH ROW
BEGIN
  -- PL/SQL code here
END;

10. 数据库备份与恢复：

exp username/password@dbname file=export.dmp
imp username/password@dbname file=export.dmp full=yes

这些是Oracle数据库的基本操作，每个操作都有其特定的语法和用途。熟悉这些操作和语法是使用Oracle数据库的基础。

在Oracle中，可以使用不同的连接类型来结合多个表中的数据。以下是各种连接类型的简要说明和示例代码：

1. 内连接（INNER JOIN）：仅返回两个表中匹配的记录。

SELECT a.column1, b.column2
FROM tableA a
INNER JOIN tableB b ON a.common_field = b.common_field;

2. 外连接：

   • 左连接（LEFT JOIN）：返回左表的所有记录，即使右表中没有匹配的记录。

SELECT a.column1, b.column2
FROM tableA a
LEFT JOIN tableB b ON a.common_field = b.common_field;

• 右连接（RIGHT JOIN）：返回右表的所有记录，即使左表中没有匹配的记录。

SELECT a.column1, b.column2
FROM tableA a
RIGHT JOIN tableB b ON a.common_field = b.common_field;

3. 隐式连接（IMPLICIT JOIN）：不使用JOIN关键字，而是使用WHERE子句中的比较运算符。

SELECT a.column1, b.column2
FROM tableA a, tableB b
WHERE a.common_field = b.common_field;

4. 表并集（UNION）：返回两个或多个表中的所有不同的行。

SELECT column1 FROM tableA
UNION
SELECT column1 FROM tableB;

5. 表交集（INTERSECT）：返回两个或多个表中的所有相同的行。

SELECT column1 FROM tableA
INTERSECT
SELECT column1 FROM tableB;

6. 表补（MINUS）：返回存在于一个表中但不存在于另一个表中的行。

SELECT column1 FROM tableA
MINUS
SELECT column1 FROM tableB;

这些是Oracle中常见的表连接类型和相应的示例代码。

由于原文提供的代码是针对达梦数据库与ClickHouse数据库之间进行数据同步的，以下是一个简化的核心函数示例，展示了如何在Python中使用PyDM，这是一个用于操作达梦数据库的库：

from pydm import PyDM
 
# 连接达梦数据库
dm_conn = PyDM("达梦数据库连接信息")
 
# 连接ClickHouse数据库
clickhouse_conn = ClickHouseConnection("ClickHouse连接信息", dbname="your_db")
 
# 查询达梦数据库中的数据
query = "SELECT * FROM 达梦数据库中的表"
dm_data = dm_conn.query(query)
 
# 将数据同步到ClickHouse数据库中
for row in dm_data:
    # 假设ClickHouse中有一个表结构对应于达梦数据库的表
    clickhouse_conn.insert("ClickHouse表名", row)
 
# 关闭连接
dm_conn.close()
clickhouse_conn.close()

这个示例展示了如何使用PyDM库连接达梦数据库，使用标准的SQL查询获取数据，并通过一个循环将每行数据插入到ClickHouse数据库中。最后，代码展示了如何关闭数据库连接。这个过程是将达梦数据库中的数据同步到ClickHouse的通用方法。

在Linux系统中安装SQLite通常可以通过包管理器来完成。以下是一些常见Linux发行版中安装SQLite的命令：

对于基于Debian的系统（如Ubuntu）:

sudo apt-get update
sudo apt-get install sqlite3

对于基于RPM的系统（如Fedora）:

sudo dnf install sqlite

对于旧版本的基于RPM的系统（如CentOS）:

sudo yum install sqlite

安装完成后，可以通过在终端输入sqlite3来启动SQLite。

如果需要查看SQLite的版本，可以使用以下命令：

sqlite3 --version

这些命令会安装SQLite及其命令行界面。如果你还需要开发文件（例如头文件），大多数包管理器会包含这些额外的文件。如果你需要特定版本的SQLite或者需要从源代码编译安装，你可以从SQLite的官方网站下载源代码并按照其提供的说明进行编译安装。