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。

一分钟不到的代码实例可能不全，但我们可以提供一个简化版本的房间预订服务的核心方法。以下是一个简化的RoomService类的例子，它可以处理房间预订的核心功能。

import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Service
public class RoomService {
 
    private Map<String, Boolean> roomStatus = new HashMap<>();
 
    public RoomService() {
        // 假设有10个房间，全部空闲
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
            roomStatus.put("Room" + i, Boolean.TRUE); // 空闲
        }
    }
 
    public boolean bookRoom(String roomNumber, String checkInDate, String checkOutDate) {
        if (!roomStatus.containsKey(roomNumber)) {
            return false; // 房间不存在
        }
 
        if (!roomStatus.get(roomNumber)) {
            return false; // 房间已被预订
        }
 
        // 执行预订逻辑，例如更新数据库等
        // 此处省略数据库操作代码
 
        // 标记房间为预订状态
        roomStatus.put(roomNumber, Boolean.FALSE);
        return true;
    }
 
    public boolean cancelBooking(String roomNumber, String checkInDate) {
        if (!roomStatus.containsKey(roomNumber)) {
            return false; // 房间不存在
        }
 
        // 执行取消预订的逻辑，例如更新数据库等
        // 此处省略数据库操作代码
 
        // 标记房间为空闲状态
        roomStatus.put(roomNumber, Boolean.TRUE);
        return true;
    }
}

这个简化版本的RoomService类提供了bookRoom和cancelBooking方法，用于处理房间预订和取消预订的逻辑。在实际的应用中，你需要将其扩展为与数据库交互，并添加更多的业务逻辑，例如安全性检查、日志记录等。

在Spring Cloud Gateway中配置CORS（跨源资源共享）可以通过定义一个全局的过滤器来实现。以下是一个配置全局CORS过滤器的示例代码：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.Factory;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.HttpHeaders;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class CorsGlobalFilter implements Factory<CorsGlobalFilter> {
    @Override
    public CorsGlobalFilter apply(ServerWebExchange exchange) {
        return new CorsGlobalFilter();
    }
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
        HttpHeaders headers = response.getHeaders();
        headers.set("Access-Control-Allow-Origin", "*");
        headers.set("Access-Control-Allow-Methods", "GET, POST, PUT, DELETE, OPTIONS");
        headers.set("Access-Control-Allow-Headers", "Content-Type");
        headers.set("Access-Control-Max-Age", "3600");
 
        if (exchange.getRequest().getMethod() == HttpMethod.OPTIONS) {
            response.setStatusCode(HttpStatus.OK);
            return Mono.empty();
        }
 
        return chain.filter(exchange);
    }
}

然后在配置类中注册这个全局过滤器：

import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class CorsConfiguration {
 
    @Bean
    public CorsGlobalFilter corsGlobalFilter() {
        return new CorsGlobalFilter();
    }
}

这样配置后，Spring Cloud Gateway将会对所有的请求添加CORS头部，允许跨域请求。在实际使用时，您可能需要根据实际需求设

在Spring Boot中配置动态数据源，通常需要实现AbstractRoutingDataSource来根据某种键（如当前用户的标识）动态路由到不同的数据源。以下是一个简化的例子：

import org.springframework.jdbc.datasource.lookup.AbstractRoutingDataSource;
import javax.sql.DataSource;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class DynamicDataSource extends AbstractRoutingDataSource {
    private final Map<Object, Object> dynamicTargetDataSources = new ConcurrentHashMap<>();
 
    @Override
    protected Object determineCurrentLookupKey() {
        // 从ThreadLocal中获取数据源标识
        return DataSourceContextHolder.getDataSourceType();
    }
 
    public void addDataSource(Object key, DataSource dataSource) {
        this.dynamicTargetDataSources.put(key, dataSource);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在添加数据源后，需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
 
    public void removeDataSource(Object key) {
        this.dynamicTargetDataSources.remove(key);
        this.setTargetDataSources(dynamicTargetDataSources);
        // 在移除数据源后，需要调用afterPropertiesSet()方法来更新内部的数据源映射
        this.afterPropertiesSet();
    }
}
 
// 使用ThreadLocal保存当前数据源标识
public class DataSourceContextHolder {
    private static final ThreadLocal<String> contextHolder = new ThreadLocal<>();
 
    public static void setDataSourceType(String dataSourceType) {
        contextHolder.set(dataSourceType);
    }
 
    public static String getDataSourceType() {
        return contextHolder.get();
    }
 
    public static void clearDataSourceType() {
        contextHolder.remove();
    }
}
 
// 在配置类中配置DynamicDataSource bean
@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    public DataSource dataSource() {
        DynamicDataSource dynamicDataSource = new DynamicDataSource();
        // 配置默认数据源
        dynamicDataSource.setDefaultTargetDataSource(primaryDataSource());
        // 配置动态数据源
        Map<Object, Object> dataSourceMap = new HashMap<>();
        dataSourceMap.put("primary", primaryDataSource());
        // 可以根据实际情况动态添加其他数据源
        // dynamicDataSource

由于篇幅限制，这里我们只提供关键点解释和代码示例。

1. NIO优化原理：

   • 非阻塞I/O（Non-blocking I/O）允许一个线程处理多个连接。
   • 选择器（Selector）可以同时监听多个通道的事件，消除了线程等待的需要。

2. Tomcat线程池优化：

   • 通过自定义Executor，可以调整Tomcat的线程池大小。
   • 使用APR（Apache Portable Runtime）可以提升性能，通过本地库与操作系统协同工作。

3. SpringBoot项目瘦身：

   • 使用Lombok来减少模板代码。
   • 根据需求排除不必要的自动配置。
   • 使用Spring Data，优化数据访问层代码。

代码示例：

NIO优化（关键部分）:

Selector selector = Selector.open();
ServerSocketChannel serverSocket = ServerSocketChannel.open();
serverSocket.configureBlocking(false);
serverSocket.register(selector, SelectionKey.OP_ACCEPT);
 
while(true) {
    selector.select();
    Set<SelectionKey> selectedKeys = selector.selectedKeys();
    Iterator<SelectionKey> it = selectedKeys.iterator();
 
    while (it.hasNext()) {
        SelectionKey key = it.next();
        it.remove();
 
        if (key.isAcceptable()) {
            // 接受连接
        } else if (key.isReadable()) {
            // 读取数据
        } else if (key.isWritable()) {
            // 写入数据
        }
    }
}

Tomcat线程池优化（部分配置）:

<Executor name="tomcatThreadPool" 
    namePrefix="catalina-exec-" 
    maxThreads="200" 
    minSpareThreads="20"/>

SpringBoot项目瘦身（使用Lombok）:

import lombok.Data;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}
 
@Data
class MyModel {
    private String data;
}

以上代码仅展示了关键概念和技术，并未包含完整的实现。实际应用时，需要根据具体需求进行配置和编码。

哨兵模式（Sentinel）是Redis的一个高可用解决方案，它由一个或多个哨兵（Sentinel）实例组成，这些实例会监控主服务器和其从服务器，并在主服务器下线时自动进行故障转移。

以下是一个基本的哨兵配置文件示例：

# sentinel.conf
sentinel monitor mymaster 127.0.0.1 6379 2
sentinel down-after-milliseconds mymaster 30000
sentinel parallel-syncs mymaster 1
sentinel failover-timeout mymaster 180000

解释：

• sentinel monitor mymaster: 这行指定了哨兵监控的主服务器名称和地址，最后的数字表示最少有几个哨兵同意下线时才会进行故障转移。
• sentinel down-after-milliseconds: 如果一个服务器在指定的毫秒数内没有响应，则认为它是下线的。
• sentinel parallel-syncs: 在故障转移期间，可以有几个从服务器同时进行同步。
• sentinel failover-timeout: 故障转移超时时间，超过这个时间如果没有完成故障转移就会认为故障转移失败。

启动哨兵的命令：

redis-sentinel /path/to/sentinel.conf

在实际应用中，哨兵模式通常与主从模式配合使用，以保障Redis的高可用性。当主服务器出现故障时，哨兵会自动进行故障转移，选举新的主服务器，并将其他的从服务器指向新的主服务器。

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。