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。

-- 假设有一个Redis客户端库`redis-client`，提供了连接和操作Redis的方法
local redisClient = require "redis-client"
 
-- 假设有一个配置表`config`，包含了Redis的连接信息
local config = {
    host = "127.0.0.1",
    port = 6379
}
 
-- 连接到Redis
local client = redisClient:new(config)
 
-- 设置缓存
local function setCache(key, value, ttl)
    -- 使用SET命令设置键值对，并设置过期时间
    client:set(key, value)
    if ttl then
        client:expire(key, ttl)
    end
end
 
-- 获取缓存
local function getCache(key)
    -- 使用GET命令获取键对应的值
    return client:get(key)
end
 
-- 删除缓存
local function deleteCache(key)
    -- 使用DEL命令删除键
    client:del(key)
end
 
-- 示例：设置一个键值对，并设置10秒的过期时间
setCache("my_key", "my_value", 10)
 
-- 示例：获取键对应的值
local value = getCache("my_key")
print(value) -- 输出: my_value
 
-- 示例：删除键
deleteCache("my_key")

这个示例代码展示了如何使用Lua语言和一个假设的Redis客户端库来连接Redis，并实现了设置、获取和删除缓存的基本操作。这里的setCache函数设置了键值对，并可选择性地设置了过期时间；getCache函数用于获取键对应的值；deleteCache函数用于删除键。这个示例提供了一个简单的缓存管理方案，并且可以作为开发者在实际应用中的参考。

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。

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration;
import org.springframework.web.cors.UrlBasedCorsConfigurationSource;
import org.springframework.web.filter.CorsFilter;
 
@Configuration
public class CorsConfig {
 
    @Bean
    public CorsFilter corsFilter() {
        UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
        CorsConfiguration config = new CorsConfiguration();
        config.setAllowCredentials(true);
        config.addAllowedOrigin("*");
        config.addAllowedHeader("*");
        config.addAllowedMethod("*");
        source.registerCorsConfiguration("/**", config);
        return new CorsFilter(source);
    }
}

这段代码定义了一个配置类CorsConfig，其中包含一个方法corsFilter，用于创建一个全局的CORS配置，允许所有源、方法和头进行跨域请求。这是一个安全性考虑的重要步骤，有助于防止跨站请求伪造（CSRF）攻击，并确保你的微服务在多种场景下都能正常工作。

-- 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。

在安装MySQL 9的过程中，请按照以下步骤在虚拟机中进行安装：

1. 更新包管理器索引：

sudo apt update

2. 安装MySQL服务器：

sudo apt install mysql-server

3. 运行安全安装脚本：

sudo mysql_secure_installation

4. 启动MySQL服务：

sudo systemctl start mysql.service

5. 设置MySQL服务开机自启：

sudo systemctl enable mysql.service

6. 登录MySQL以确保一切正常：

sudo mysql -u root -p

当提示输入密码时，直接按回车键（如果在安全安装过程中没有设置密码）。

7. 验证MySQL版本：

SELECT VERSION();

以上步骤适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。如果你使用的是基于RPM的系统（如CentOS），你需要使用yum或dnf来安装MySQL。