from llama_index import LlamaIndex
from pymongo import MongoClient
import redis
 
# 连接MongoDB和Redis
mongo_client = MongoClient("mongodb://localhost:27017")
redis_client = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 创建LlamaIndex实例，使用MongoDB和Redis作为数据存储
index = LlamaIndex(
    storage_mode="local",
    mongo_uri="mongodb://localhost:27017",
    mongo_db="llama_index_db",
    redis_host="localhost",
    redis_port=6379,
    redis_db=0,
    chunk_size=1024,
    n_data_workers=2,
    n_index_workers=2,
)
 
# 示例：向索引中添加文档
document_id = "example_document"
document_text = "这是一个示例文档用于演示如何使用LlamaIndex。"
index.add_document(document_id, document_text)
 
# 示例：搜索文档
query = "示例文档"
results = index.search(query)
print(results)

这段代码展示了如何使用LlamaIndex库结合MongoDB和Redis来创建和管理文本索引。首先，我们连接到MongoDB和Redis数据库，然后创建一个LlamaIndex实例，并使用它来添加和搜索文档。这个过程是在假设本地运行这些服务的基础上进行的，并且使用了默认的连接参数。在实际应用中，你可能需要根据你的环境配置修改连接参数。

创建Oracle数据库：

1. 使用dbca命令行工具（Oracle Database Configuration Assistant）：

dbca -silent -createDatabase \
-templateName General_Purpose.dbc \
-gdbName <数据库名称> \
-sid <数据库SID> \
-createAsContainerDatabase false \
-characterSet AL32UTF8 \
-sysPassword <sys用户密码> \
-systemPassword <system用户密码> \
-dbsnmpPassword <snmp用户密码> \
-emConfiguration NONE

替换上述命令中的<数据库名称>, <数据库SID>, <sys用户密码>, <system用户密码>, 和 <snmp用户密码> 为实际的数据库名称、SID、密码。

2. 使用DBCA图形界面，手动执行创建过程。

删除Oracle数据库：

1. 使用dbca命令行工具：

dbca -silent -deleteDatabase \
-sourceDB <数据库SID>

替换<数据库SID>为实际的数据库SID。

2. 使用sqlplus和DROP DATABASE语句：

-- 以sysdba身份登录
sqlplus / as sysdba
 
-- 停 database
SHUTDOWN IMMEDIATE;
 
-- 启动到mount状态
STARTUP MOUNT;
 
-- 执行删除数据库命令
DROP DATABASE;
 
-- 如果需要删除相关的所有文件和目录，可以使用以下命令
-- 注意：这将删除所有数据库文件，操作不可逆，请谨慎操作
!rm -rf /path/to/oracle/datafiles/*

请注意，删除数据库是一个破坏性的操作，它将删除数据库所有的文件和信息。在执行删除操作前，请确保已经备份了所有重要数据。

在Oracle中，可以使用WITH RECURSIVE子句来执行递归查询。这种查询可以递归地构建查询结果集，这在处理层次化或树状结构的数据时非常有用。

以下是一个使用WITH RECURSIVE进行递归查询的例子：

假设我们有一个组织结构表employees，其中包含employee_id和manager_id字段，后者表示每个员工的上级经理的ID。

WITH RECURSIVE employee_hierarchy AS (
  -- 初始查询，即根节点
  SELECT employee_id, manager_id, 1 AS level
  FROM employees
  WHERE manager_id IS NULL
 
  UNION ALL
 
  -- 递归查询，获取每个员工的下属
  SELECT e.employee_id, e.manager_id, h.level + 1
  FROM employees e
  INNER JOIN employee_hierarchy h ON e.manager_id = h.employee_id
)
SELECT * FROM employee_hierarchy;

在这个例子中，我们首先定义了一个公用表表达式（CTE）employee_hierarchy，它从那些没有经理的员工开始（即根节点），然后通过UNION ALL与自身进行递归联结，以获取每个员工的下属。level字段用于跟踪递归的深度。最后，我们执行一个SELECT语句来返回整个递归查询的结果。

在uni-app中使用云函数和云数据库，首先需要在uni-app项目中初始化云开发环境，并创建云函数和操作云数据库。

以下是一个简单的例子：

1. 初始化云开发环境：

在main.js中添加以下代码：

// 初始化云开发
uniCloud.init({
  env: 'your-env-id' // 你的云开发环境ID
});

2. 创建云函数：

在项目根目录下创建一个cloudfunctions文件夹，然后在这个文件夹中创建你的云函数。比如创建一个名为addData的云函数：

// cloudfunctions/addData/index.js
exports.main = async (event, context) => {
  const db = uniCloud.database();
  db.collection('your-collection').add({
    // 数据
    name: event.name,
    age: event.age
  }).then(res => {
    console.log(res);
    return {
      success: true,
      id: res._id
    }
  }).catch(err => {
    console.error(err);
    return {
      success: false,
      message: '添加失败'
    }
  });
};

3. 调用云函数：

在uni-app的页面中调用云函数，并操作云数据库：

// 页面的methods中
methods: {
  async addDataToCloud() {
    const res = await uniCloud.callFunction({
      name: 'addData',
      data: {
        name: '张三',
        age: 25
      }
    });
    console.log(res);
  }
}

在以上例子中，我们首先初始化云开发环境，然后在云函数中向云数据库中添加数据，最后在uni-app页面中调用云函数。这样就可以实现在uni-app中使用云函数和云数据库了。

-- 创建一个新的加密表，使用默认的加密算法和密钥
CREATE TABLE example_table (
    id serial PRIMARY KEY,
    sensitive_data text ENCRYPTED
);
 
-- 插入加密数据
INSERT INTO example_table (sensitive_data) VALUES ('Secret data');
 
-- 查询加密数据，将自动解密
SELECT * FROM example_table;
 
-- 更新加密数据
UPDATE example_table SET sensitive_data = 'Updated secret data';
 
-- 删除加密表
DROP TABLE example_table;

这个例子展示了如何在PostgreSQL中使用Cybertec的透明加密功能来创建一个加密表，以及如何对这个表进行插入、查询和更新操作。在插入和查询时，数据会被自动加密和解密，使得开发者可以像处理普通数据一样处理加密数据，而不需要手动加密或解密数据。

from flask import Flask, request, render_template, send_from_directory
import os
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['file']
    filename = file.filename
    file.save(os.path.join('/path/to/your/uploads', filename))
    return 'File uploaded successfully.'
 
@app.route('/download/<path:filename>')
def download(filename):
    return send_from_directory('/path/to/your/uploads', filename, as_attachment=True)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

这个简单的Flask应用程序提供了文件上传和下载的功能。它使用了Flask的文件上传机制，并将上传的文件保存到指定目录。下载功能使用了send_from_directory函数，允许用户下载上传的文件。这个例子假设你已经有一个HTML模板index.html用于上传表单，并且已经设置好了相应的文件夹权限。

-- 测试SQLite支持的SQL语句分类
-- 创建表
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    age INTEGER
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO users (username, email, age) VALUES ('alice', 'alice@example.com', 30);
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;
 
-- 更新数据
UPDATE users SET age = 31 WHERE username = 'alice';
 
-- 删除数据
DELETE FROM users WHERE id = 1;
 
-- 创建视图
CREATE VIEW user_info AS SELECT id, username, email FROM users;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_username ON users (username);
 
-- 事务处理
BEGIN TRANSACTION;
    INSERT INTO users (username, email, age) VALUES ('bob', 'bob@example.com', 29);
    INSERT INTO users (username, email, age) VALUES ('charlie', 'charlie@example.com', 35);
COMMIT;
 
-- 创建触发器
CREATE TRIGGER after_user_insert AFTER INSERT ON users FOR EACH ROW
BEGIN
    INSERT INTO log_table (action, table_name, timestamp) VALUES ('INSERT', 'users', CURRENT_TIMESTAMP);
END;

这段代码展示了如何在SQLite中使用不同的SQL语句来完成创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、创建视图、创建索引、开始事务、执行多个插入操作以及创建触发器等操作。这些操作涵盖了数据库基础操作的常用范畴，可以帮助测试SQLite数据库的支持能力。

Oracle数据字典是Oracle数据库中存储有关数据库内部信息的系统表和视图的集合。这些信息包括数据库中所有表、视图、索引、列、用户权限等的信息。数据字典中的视图通常以"DBA\_"、"ALL\_"或"USER\_"为前缀。

以下是一些查询Oracle数据字典的常用视图和示例SQL查询：

1. 查询所有用户表：

SELECT table_name FROM user_tables;

2. 查询指定用户的表：

SELECT table_name FROM all_tables WHERE owner = '用户名';

3. 查询数据库中所有的视图：

SELECT view_name FROM user_views;

4. 查询表的列信息：

SELECT column_name, data_type, data_length FROM user_tab_columns WHERE table_name = '表名';

5. 查询某个表的所有约束：

SELECT constraint_name, constraint_type FROM user_constraints WHERE table_name = '表名';

6. 查询某个表的主键约束：

SELECT column_name FROM user_cons_columns WHERE constraint_name = (SELECT constraint_name FROM user_constraints WHERE table_name = '表名' AND constraint_type = 'P');

7. 查询数据库的权限：

SELECT privilege, table_name FROM dba_tab_privs WHERE grantee = '用户名';

请注意，在查询数据字典视图时，需要确保您有适当的权限。例如，DBA_前缀的视图通常只对具有DBA角色权限的用户可见。而USER_和ALL_前缀的视图提供了关于当前用户所拥有和可访问的对象的信息。

from pymongo import MongoClient
from datetime import datetime
 
# 连接MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['snapshot_db']
 
# 定义快照函数
def create_snapshot(collection_name, query, snapshot_name):
    # 获取集合并创建快照
    collection = db[collection_name]
    snapshot = db.create_collection(snapshot_name, storageEngine={
        'storageEngine': 'mmapv1',
        'snapshotName': snapshot_name
    })
    
    # 复制数据到快照
    for document in collection.find(query):
        snapshot.insert_one(document)
 
# 执行快照操作
create_snapshot('my_collection', {}, 'snapshot_at_' + datetime.now().strftime('%Y-%m-%d_%H:%M:%S'))

这段代码展示了如何使用Python和pymongo库来创建一个MongoDB的快照。首先，我们连接到MongoDB实例，然后定义了一个创建快照的函数。该函数接受目标集合名、查询条件和快照名称作为参数，然后创建一个具有特定存储引擎的快照集合，并将符合查询条件的文档复制到该快照中。最后，我们调用这个函数来执行快照操作。

创建一个Python+Pdm+Django项目的步骤概要如下：

1. 安装Python和pip。
2. 使用pip安装Django：pip install django。
3. 创建一个新的Django项目：django-admin startproject myproject。
4. 安装PDM（Python Development Machine）：pip install pdm。
5. 在项目根目录初始化PDM：pdm init。
6. 使用PDM安装依赖：pdm add （例如，pdm add django 以确保所有依赖都是用PDM管理的）。
7. 配置PDM支持Django的makemigrations和migrate命令。
8. 创建应用：python manage.py startapp myapp。
9. 配置Django项目设置，如数据库，时间区域等。
10. 创建数据库迁移文件：python manage.py makemigrations myapp。
11. 应用数据库迁移：python manage.py migrate。
12. 编写代码。

以下是一个简单的示例来创建一个名为myproject的Django项目，并将PDM用作依赖管理工具。

# 安装Django
pip install django
 
# 创建Django项目
django-admin startproject myproject
 
# 进入项目目录
cd myproject
 
# 安装PDM
pip install pdm
 
# 初始化PDM
pdm init
 
# 添加Django到PDM（确保所有依赖都是用PDM管理的）
pdm add django
 
# 创建一个应用
python manage.py startapp myapp
 
# 创建数据库迁移文件
python manage.py makemigrations myapp
 
# 应用数据库迁移
python manage.py migrate

在此之后，您可以开始在myapp中编写您的Django代码。

注意：以上步骤仅提供了创建项目的概要和示例代码。根据实际需求，您可能需要进一步配置Django设置、调整数据库连接、设置虚拟环境等。