PRAGMA 声明是SQLite提供的一种方式，用于控制SQLite的行为、获取数据库元数据等信息。PRAGMA 声明不会影响数据库内容，只会影响数据库如何处理你的SQL语句。

在SQLite中，PRAGMA 声明通常用于以下几种情况：

1. 查看和设置编译时的配置选项。
2. 查看数据库的状态信息。
3. 控制数据库的行为，如自动提交事务。
4. 查看当前附加的数据库页面信息。

以下是一些PRAGMA声明的例子：

1. 查看或设置自动提交模式：

-- 查看当前的自动提交模式
PRAGMA auto_vacuum;
 
-- 设置自动提交模式为FULL（这将关闭事务）
PRAGMA auto_vacuum = FULL;

2. 查看数据库的页面大小：

-- 查看数据库的页面大小
PRAGMA page_size;

3. 查看数据库文件的快照：

-- 查看数据库文件的快照
PRAGMA wal_checkpoint;

4. 查看数据库的用户版本号：

-- 查看数据库的用户版本号
PRAGMA user_version;
 
-- 设置数据库的用户版本号
PRAGMA user_version = 123;

5. 查看数据库的锁状态：

-- 查看数据库的锁状态
PRAGMA schema_version;

6. 查看数据库的schema版本：

-- 查看数据库的schema版本
PRAGMA schema_version;

注意：具体的PRAGMA声明可能会根据SQLite的版本发生变化，请参考最新的SQLite文档。

Spring Boot的自动配置是一种让你的应用快速运行起来的方式，它基于约定大于配置的原则。Spring Boot的自动配置是通过@EnableAutoConfiguration注解触发的，它会扫描classpath下的META-INF/spring.factories文件，并根据文件中的配置自动配置应用。

以下是Spring Boot自动配置的简化过程：

1. Spring Boot应用启动时，会加载@EnableAutoConfiguration注解。
2. @EnableAutoConfiguration注解通过Import机制加载AutoConfigurationImportSelector类。
3. AutoConfigurationImportSelector类读取META-INF/spring.factories文件，找到所有的自动配置类。
4. 对每一个自动配置类进行条件检查，只有满足条件的自动配置类才会被实例化并应用到应用上下文中。

下面是一个简化的UML图，展示了Spring Boot自动配置的核心过程：

                           +-----------+
                           | Spring Boot应用|
                           +-----------+
                                |
                                v
                           +-----------+
                           | @EnableAutoConfiguration |
                           +-----------+
                                |
                                v
                           +-----------+
                           | Import Selector |
                           +-----------+
                                |
                                v
                           +-----------+
                           | AutoConfigurationImportSelector |
                           +-----------+
                                |
                                v
                           +-----------+
                           | 读取 META-INF/spring.factories |
                           +-----------+
                                |
                                v
                           +-----------+
                           | 自动配置类 (Conditional) |
                           +-----------+
                                |
                                v
                           +-----------+
                           | 应用上下文 |
                           +-----------+

这个过程是Spring Boot自动配置的核心，它使得开发者可以快速搭建一个生产级别的应用，而不需要写大量的配置代码。

ShardingSphere-Proxy 实现 PostgreSQL 的单库分表可以通过以下步骤完成：

1. 准备 PostgreSQL 数据库和对应的分表规则。
2. 配置 ShardingSphere-Proxy 的配置文件，指定数据源和分表规则。
3. 启动 ShardingSphere-Proxy，并连接使用。

以下是一个简单的示例配置文件 config-postgresql.yaml，演示如何配置单库分表：

schemaName: db0
dataSources:
  ds0:
    url: jdbc:postgresql://localhost:5432/db0
    username: postgres
    password:
    type: org.apache.shardingsphere.infra.database.type.postgresql.PostgreSQLDatabaseType
shardingRule:
  tables:
    t_order:
      actualDataNodes: ds0.t_order_${0..1}
      databaseStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: database_inline
      tableStrategy:
        standard:
          shardingColumn: order_id
          shardingAlgorithmName: table_inline
  bindingTables:
    - t_order
  defaultDatabaseStrategy:
    standard:
      shardingColumn: user_id
      shardingAlgorithmName: database_inline
  defaultTableStrategy:
    none:
  shardingAlgorithms:
    database_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: ds${user_id % 2}
    table_inline:
      type: INLINE
      props:
        algorithm-expression: t_order_${order_id % 2}
props:
  sql-show: true

在这个配置文件中，我们定义了一个名为 db0 的 PostgreSQL 数据库，并且有一个名为 ds0 的数据源。t_order 表根据 order_id 进行分库和分表，分库策略使用 user_id 进行分片，分表策略使用 order_id 进行分片。分库和分表的具体表达式在 shardingAlgorithms 部分定义。

确保你的 PostgreSQL 数据库中已经创建了对应的分表 t_order_0 和 t_order_1。

启动 ShardingSphere-Proxy 时，指定这个配置文件：

sh sharding-proxy-bootstrap.sh config-file-path=config-postgresql.yaml

连接时使用 ShardingSphere-Proxy 的端口进行连接，例如使用 psql：

psql -h localhost -p 3307 -d db0 -U postgres

以上步骤和配置文件提供了一个基本的示例，根据实际的数据库环境和需求，可能需要做相应的调整。

Spring Cloud Alibaba Gateway是Spring Cloud的一个全新的网关项目，它是基于Spring WebFlux框架提供的WebFlux.function.client以及Project Reactor的响应式编程模型实现的。

以下是一个简单的使用Spring Cloud Alibaba Gateway的示例：

1. 在pom.xml中添加依赖：

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 在application.yml中配置Gateway：

server:
  port: 8080
 
spring:
  cloud:
    gateway:
      routes:
        - id: user-service
          uri: lb://user-service
          predicates:
            - Path=/user/**
        - id: order-service
          uri: lb://order-service
          predicates:
            - Path=/order/**

在这个配置中，我们定义了两条路由规则，一条是转发/user/**的请求到user-service服务，另一条是转发/order/**的请求到order-service服务。

3. 启动类中添加@EnableDiscoveryClient注解：

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class GatewayApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}

启动Gateway服务后，所有匹配/user/**和/order/**路径的请求都会被转发到对应的服务。这个例子展示了Spring Cloud Alibaba Gateway的基本使用，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的配置。

在Spring Cloud中使用Feign的基本步骤如下：

1. 添加依赖：确保你的项目中包含了Spring Cloud OpenFeign的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-openfeign</artifactId>
</dependency>

2. 启用Feign客户端：在Spring Boot应用的启动类上添加@EnableFeignClients注解。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.openfeign.EnableFeignClients;
 
@SpringBootApplication
@EnableFeignClients
public class Application {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class, args);
    }
}

3. 创建Feign客户端接口：定义一个接口，并使用@FeignClient注解指定远程服务的名称。

import org.springframework.cloud.openfeign.FeignClient;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
 
@FeignClient(name = "remote-service", url = "http://localhost:8080")
public interface RemoteServiceClient {
    @GetMapping("/data/{id}")
    String getData(@PathVariable("id") Long id);
}

4. 使用Feign客户端：在需要的地方注入Feign客户端接口，并调用定义好的方法。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@RestController
public class SomeController {
 
    @Autowired
    private RemoteServiceClient remoteServiceClient;
 
    @GetMapping("/local-data/{id}")
    public String getLocalData(@PathVariable("id") Long id) {
        return remoteServiceClient.getData(id);
    }
}

确保你的应用配置了正确的Spring Cloud服务发现，比如Eureka或Consul，这样Feign才能正确地发现和调用远程服务。

以下是一个基于PostgreSQL 12的主从快速搭建的简化示例。请确保在执行以下步骤前已经安装了PostgreSQL 12。

1. 初始化主数据库：

initdb -D /path/to/master/data

2. 配置主数据库的postgresql.conf：

# 主要配置
listen_addresses = '*'          # 监听所有接口
max_connections = 100           # 根据需求调整

3. 创建replication用户：

CREATE ROLE replica LOGIN PASSWORD 'replica_password';

4. 修改pg_hba.conf以允许从库连接：

# 添加从库的IP和认证方式
host    replication     replica         slave_ip/32         md5

5. 启动主数据库服务。
6. 初始化从数据库：

initdb -D /path/to/slave/data

7. 配置从数据库的postgresql.conf：

# 主要配置
listen_addresses = 'localhost'  # 只监听本地接口
max_connections = 100           # 根据需求调整

8. 修改pg_hba.conf以允许本地连接：

# 添加本地连接的认证方式
local    all             all                                     md5

9. 启动从数据库服务。
10. 在从库上进行基础备份和恢复：

pg_basebackup -h master_ip -U replica -D /path/to/slave/data -X stream -P

11. 在从库的recovery.conf中指定主库信息：

# 主要配置
primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=replica password=replica_password sslmode=prefer'
primary_slot_name = 'replica_slot'

12. 启动从库服务，它将自动连接到主库并开始复制流程。

请根据实际环境调整配置文件中的路径、IP地址、认证信息等。以上步骤提供了一个基本的PostgreSQL 12主从复制的部署示例。

在PostgreSQL中，表数据膨胀通常是由于VACUUM操作不足或者数据删除导致的。表数据膨胀指的是表的存储空间比实际需要的要多，这是因为被删除的数据行仍然占据空间，直到有新的数据插入或者表运行VACUUM操作。

表数据膨胀可能会导致以下问题：

1. 磁盘空间不足。
2. 性能下降，因为数据库需要扫描更多的数据块来找到活跃的数据。
3. 事务ID回绕，可能导致数据库崩溃。

解决方法：

1. 定期运行VACUUM操作，尤其是在删除大量数据后或者表的大小显著增长之后。
2. 使用VACUUM FULL进行完整的VACUUM操作，它会重写表到新的磁盘空间，但这是一个耗时操作，通常在维护窗口期间执行。
3. 监控表的膨胀程度，可以通过查询pg\_relation\_size来获取表的大小，并及时进行优化。

示例代码：

-- 定期执行VACUUM操作
VACUUM table_name;
 
-- 也可以使用VACUUM FULL，但要注意它的影响
VACUUM FULL table_name;
 
-- 查询表的大小
SELECT pg_size_pretty(pg_relation_size('table_name'));

在实际操作中，应根据具体情况选择合适的时机和策略来执行VACUUM操作，避免对数据库性能造成影响。

在Windows环境下搭建Ollama离线大模型服务涉及多个步骤，包括环境配置、模型下载、服务部署等。由于Ollama是一个商业产品，我们无法提供直接的代码实例。但是，我可以提供一个概述性的步骤和可能的配置过程。

1. 确保你有一个支持的Windows系统，并安装了Docker。
2. 下载Ollama的离线大模型包。
3. 使用Docker运行Ollama服务。

以下是可能的命令行步骤：

# 安装Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sh get-docker.sh
 
# 启动Docker服务
Start-Service docker
 
# 确保你有足够的存储空间，并且将下载的模型包放在某个目录下
# 假设模型包名为ollama_model.tar.gz，存放在C:\ollama_models
 
# 运行Ollama服务
docker run -d --name ollama -v C:\ollama_models\ollama_model.tar.gz:/ollama_model.tar.gz -p 7777:7777 ollamadocker/ollama

请注意，这些步骤是基于假设和假代码，并且可能需要根据你的具体环境进行调整。实际步骤可能会因Ollama的版本更新而有所不同。如果你需要更详细的帮助，请联系Ollama的客户支持。

在Spring Cloud集成Nacos作为配置中心时，可以使用Jasypt来对配置中心的敏感配置信息进行加密。为了实现配置的自动解密，你需要自定义一个PropertySourceLocator，它会和Jasypt集成来解密属性。

以下是一个简化的示例代码：

import org.springframework.cloud.bootstrap.config.PropertySourceLocator;
import org.springframework.core.env.Environment;
import org.springframework.core.env.PropertiesPropertySource;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.jasypt.encryption.StringEncryptor;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.Properties;
 
public class JasyptPropertySourceLocator implements PropertySourceLocator {
 
    private final StringEncryptor stringEncryptor;
 
    public JasyptPropertySourceLocator(StringEncryptor stringEncryptor) {
        this.stringEncryptor = stringEncryptor;
    }
 
    @Override
    public Properties getProperties(Resource resource) {
        try {
            Properties properties = PropertiesLoaderUtils.loadProperties(new UrlResource(resource.getURI()));
            Properties decryptedProperties = new Properties();
            properties.stringPropertyNames().forEach(key -> {
                String value = properties.getProperty(key);
                String decryptedValue = stringEncryptor.decrypt(value);
                decryptedProperties.setProperty(key, decryptedValue);
            });
            return decryptedProperties;
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException("Error decrypting properties", e);
        }
    }
 
    @Override
    public PropertySource<?> locate(Environment environment) {
        return new PropertiesPropertySource("jasyptProperties", getProperties(environment));
    }
}

在这个例子中，locate方法负责加载配置，并且在配置解析过程中，对使用Jasypt加密的属性值进行解密。getProperties方法负责解密过程，它接受一个Resource对象作为输入，加载属性，解密它们，并返回解密后的属性集。

要使用这个PropertySourceLocator，你需要确保它能被Spring容器扫描到，并且配置StringEncryptor的实现。通常，你可以通过在配置类上添加@Configuration注解和@Bean注解来提供StringEncryptor的实现。

import org.jasypt.encryption.pbe.StandardPBEStringEncryptor;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class JasyptConfig {
 
    @Bean
    public StringEncryptor stringEncryptor() {
        StandardPBEStringEncryptor encryptor = new StandardPBEStringEncryptor();
        encryptor.setPassword("your-encryption-password");
        return encryptor;
    }
 
    @Bean
    public static Prop

PostgreSQL是一个功能强大的开源数据库系统，以下是一些最常用的查询函数：

1. 查询数据库中的所有表：

SELECT * FROM pg_catalog.pg_tables WHERE schemaname != 'pg_catalog' AND schemaname != 'information_schema';

2. 查询表中的所有列：

SELECT * FROM information_schema.columns WHERE table_schema = 'your_schema' AND table_name = 'your_table';

3. 查询某个表的记录数：

SELECT COUNT(*) FROM your_table;

4. 查询某个表的所有记录：

SELECT * FROM your_table;

5. 查询某个表的指定列的记录：

SELECT column1, column2 FROM your_table;

6. 查询某个表的记录，根据某个字段排序：

SELECT * FROM your_table ORDER BY column1 DESC;

7. 查询某个表的记录，根据某个字段分组：

SELECT column1, COUNT(*) FROM your_table GROUP BY column1;

8. 查询某个表的记录，根据某个字段筛选：

SELECT * FROM your_table WHERE column1 = 'value';

9. 查询某个表的记录，根据某个字段范围筛选：

SELECT * FROM your_table WHERE column1 BETWEEN value1 AND value2;

10. 查询某个表的记录，根据某个字段模糊查询（如：包含某个字符串）：

SELECT * FROM your_table WHERE column1 LIKE '%value%';

11. 查询某个表的记录，根据多个条件筛选：

SELECT * FROM your_table WHERE column1 = 'value1' AND column2 = 'value2';

12. 查询某个表的记录，根据某个字段去重：

SELECT DISTINCT column1 FROM your_table;

13. 查询某个表的记录，限制返回的行数：

SELECT * FROM your_table LIMIT 10;

14. 查询某个表的记录，跳过前面的行数，并返回剩余的行：

SELECT * FROM your_table OFFSET 10 LIMIT 5;

15. 查询某个表的记录，并合并多个字段的值：

SELECT column1 || column2 AS new_column FROM your_table;

16. 查询某个表的记录，并计算字段的数学运算：

SELECT column1, column2 * 2 AS new_column FROM your_table;

17. 查询某个表的记录，并对某个字段进行字符串处理（如：转换为大写或者截取某部分）：

SELECT UPPER(column1) FROM your_table;
SELECT SUBSTRING(column1 FROM 1 FOR 5) FROM your_table;

18. 查询某个表的记录，并使用数据库的内置函数（如：将时间戳转换为日期）：

SELECT TO_DATE(column1, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') FROM your_table;

19. 查询某个表的记录，并使用数据库的聚合函数（如：计算所有值的平均值）：

SELECT AVG(column1) FROM your_table;

20. 查询某个表的记录，并使用数据库的窗口函数（如：计算每行的行号）：

SELECT column1,