要在CentOS 7上离线部署PostgreSQL 12，你需要先从有网络连接的机器上下载PostgreSQL的安装包和所有依赖，然后将它们传输到你的离线服务器上进行安装。以下是步骤和示例命令：

1. 在有网络的机器上，下载PostgreSQL 12的RPM包及其依赖。

# 安装yum-utils提供的yumdownloader工具
yum install -y yum-utils
 
# 创建一个用于存放RPM包的目录
mkdir -p /path/to/postgresql-rpms
 
# 下载PostgreSQL 12的主包和所有依赖
yumdownloader --resolve --destdir=/path/to/postgresql-rpms postgresql12 postgresql12-server

2. 将下载的RPM包从有网络的机器传输到离线的CentOS 7服务器上。

# 使用USB驱动器或其他媒介将RPM包传输到离线服务器

3. 在离线的CentOS 7服务器上，安装PostgreSQL 12。

# 切换到包含RPM包的目录
cd /path/to/postgresql-rpms
 
# 安装所有RPM包
sudo rpm -Uvh *.rpm
 
# 初始化数据库
sudo /usr/pgsql-12/bin/postgresql-12-setup initdb
 
# 启动PostgreSQL服务
sudo systemctl enable postgresql-12
sudo systemctl start postgresql-12

确保替换/path/to/postgresql-rpms为你存放RPM包的实际路径。在实际执行时，可能需要解决依赖关系和其他问题，如果遇到任何错误，请根据错误信息进行相应的处理。

报错信息提示“Closing non transactional SqlSession”，意味着正在尝试关闭一个非事务性的SqlSession。在MyBatis中，SqlSession是用于执行SQL命令、获取Mappers和管理事务的接口。

解决方法：

1. 确认是否在使用事务时未正确开启事务导致的这个问题。如果是，请确保在执行事务性操作前开启事务，并在操作完成后正确提交或回滚事务。
2. 检查代码中是否错误地关闭了SqlSession。在MyBatis中，通常会有一个SqlSessionFactory和它的生命周期管理器（例如Spring的SqlSessionFactoryBean）负责管理SqlSession的创建和销毁。确保不要在业务逻辑中手动关闭SqlSession。
3. 如果使用了Spring的声明式事务管理，请确保你的Mapper接口或对应的Mapper XML文件被Spring管理，并且正确配置了事务管理器。
4. 如果不需要事务，确保你没有尝试去获取一个事务性的SqlSession。如果确实需要事务，请确保获取的是事务性SqlSession。
5. 如果以上都不是问题，可能是MyBatis配置或Spring配置中有误导致SqlSession被错误地关闭。检查MyBatis和Spring的配置文件，确保配置正确。

总结，解决这个问题的关键是确保SqlSession的使用与其事务性属性一致，并且遵循正确的资源管理实践。

package com.example.demo;
 
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;
 
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
public class DemoApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);
    }
}

这个简单的Spring Boot应用程序使用@EnableDiscoveryClient注解来声明自己是一个需要注册和发现的服务。在云原生环境中，它可以与Spring Cloud Kubernetes一起使用，自动将服务注册到Kubernetes服务发现机制中。这样，其他服务可以通过Kubernetes服务名来发现和调用这个服务。

PostgreSQL支持表分区，这是通过多种不同的分区方法实现的，包括范围（RANGE），列表（LIST），和哈希（HASH）。

以下是一个使用范围分区的例子：

-- 创建一个主分区表
CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
) PARTITION BY RANGE (logdate);
 
-- 创建基于主分区表的子分区
CREATE TABLE measurement_y2020m01 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-01-01') TO ('2020-02-01');
 
CREATE TABLE measurement_y2020m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-02-01') TO ('2020-03-01');
 
-- 插入数据
INSERT INTO measurement (city_id, logdate, peaktemp, unitsales) VALUES (1, '2020-01-15', 23, 100);
 
-- 查询数据
SELECT * FROM measurement WHERE logdate = '2020-01-15';

在这个例子中，我们首先创建了一个主分区表measurement，并指定了分区键logdate。然后，我们创建了两个子分区，分别对应2020年1月和2月的数据。最后，我们插入了一条2020年1月15日的数据，并展示了如何查询这条数据。

这只是表分区的基本概念，PostgreSQL表分区还支持多级分区、子分区模板、分区重新配置等高级特性。

在Spring Boot测试中设置环境变量可以通过@TestPropertySource注解或者使用@SpringBootTest注解的properties属性来实现。

使用@TestPropertySource注解：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest
@TestPropertySource(properties = {
    "property.name=propertyValue"
})
public class MyTest {
    // ...
}

使用@SpringBootTest注解的properties属性：

@RunWith(SpringRunner.class)
@SpringBootTest(properties = {
    "property.name=propertyValue"
})
public class MyTest {
    // ...
}

另外，如果你想要在IDE外部设置环境变量，可以在运行测试之前设置系统属性或者使用操作系统的环境变量设置方法。

例如，在Unix系统中，你可以在运行测试之前设置环境变量：

export PROPERTY_NAME=propertyValue
./gradlew test

或者在Windows系统中：

set PROPERTY_NAME=propertyValue
gradlew.bat test

这些环境变量将会被Spring Boot应用作为默认的属性值。如果你想要在测试内部动态地设置环境变量，可以使用Environment类或者System.setProperty方法。

使用Environment类：

@Autowired
private ConfigurableEnvironment environment;
 
@Before
public void setUp() {
    environment.getPropertySources().addFirst(new MapPropertySource("testProperties",
        Collections.singletonMap("property.name", "propertyValue")));
}

使用System.setProperty方法：

@Before
public void setUp() {
    System.setProperty("property.name", "propertyValue");
}

在PostgreSQL中，ANALYZE命令用于收集数据库中表和索引的统计信息，以帮助查询优化器生成更好的查询计划。以下是ANALYZE命令的大致执行流程：

1. 解析SQL语句，确认ANALYZE命令的目标表或索引。
2. 检查用户权限，确保执行ANALYZE的用户有足够权限对指定表或索引进行分析。
3. 执行ANALYZE命令，收集表的行数、页面数、行的宽度、页面的使用率等统计信息，以及索引的信息。
4. 更新系统表pg_statistic，存储收集到的统计信息。

由于ANALYZE是一个内部命令，它通常不会被直接调用，而是在执行查询时，自动触发。但如果需要手动更新统计信息，可以使用以下SQL命令：

ANALYZE TABLE tablename;

其中tablename是需要分析统计信息的表名。

请注意，ANALYZE命令不会像VACUUM那样影响数据库性能，它通常在系统维护时使用，以确保查询优化器能够正确预测查询的执行计划。

openGauss 是基于 PostgreSQL 的开源数据库系统，并且在 PostgreSQL 的通信协议上做了一些扩展和优化。openGauss 对 PostgreSQL 的通信协议没有本质上的改变，但是可能会添加一些扩展或者优化。

如果你想要了解 openGauss 对 PostgreSQL 通信协议的具体实现或者改进，你可以查看 openGauss 的官方文档、源代码或者社区讨论。

由于具体实现可能涉及版权和商业性质，因此不适合在这里提供详细的实现细节。不过，你可以通过以下方式来了解和使用 openGauss 的通信协议：

1. 查看 openGauss 的官方文档，了解其特性和如何使用。
2. 如果你是开发者，可以查看 openGauss 的源代码，特别是网络通信相关的部分，如 lib/libpq 目录下。
3. 参与 openGauss 社区，参与讨论，了解其发展和改进。
4. 如果你需要使用 openGauss 的通信协议进行开发，可以使用 libpq 库，它是 PostgreSQL 的主要客户端库，openGauss 也支持这个库。

请注意，由于 openGauss 是在 PostgreSQL 的基础上进行的开发，因此大部分 PostgreSQL 的客户端库和工具都可以直接用于 openGauss，只需要确保使用的版本兼容。

由于提问中已经包含了解决方案，以下是一个简化的回答示例：

import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;
import org.postgresql.ds.PGPoolingDataSource;
import org.postgresql.core.BaseConnection;
 
public class PostgresDataSourceFactory {
 
    public static PGPoolingDataSource createDataSource(String url, Properties properties) throws SQLException {
        PGPoolingDataSource dataSource = new PGPoolingDataSource();
        dataSource.setUrl(url);
        dataSource.setProperties(properties);
        dataSource.setInitialConnections(5);
        dataSource.setMaxConnections(10);
 
        // 修复高并发性能问题的关键代码
        dataSource.setUnreturnedConnectionTimeout(10); // 以秒为单位
 
        return dataSource;
    }
 
    public static void configureConnection(Connection conn) throws SQLException {
        // 设置连接参数，例如使用BinaryFormat编码器
        BaseConnection baseConnection = (BaseConnection) conn;
        baseConnection.setBinaryFormat(1); // 设置为二进制格式
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个名为 PostgresDataSourceFactory 的类，其中包含了创建配置 PostgreSQL 数据源的方法 createDataSource 和配置单个连接的方法 configureConnection。createDataSource 方法中通过设置 unreturnedConnectionTimeout 来避免长时间空闲连接占用资源的问题，configureConnection 方法则演示了如何通过编程方式调整数据库连接的参数。

在PostgreSQL中，时区问题通常涉及将时间戳与特定时区标识符（如'America/New\_York'或'UTC'）相关联。以下是一些处理时区的常见操作和函数：

1. 设置会话时区：

-- 设置当前会话的时区为'America/New_York'
SET TIME ZONE 'America/New_York';

2. 转换时区：

-- 将timestamp '2023-04-01 12:00:00'转换为时区'America/New_York'
SELECT TIMESTAMP '2023-04-01 12:00:00' AT TIME ZONE 'America/New_York';
 
-- 将timestamp with time zone列转换为时区'UTC'
SELECT CONVERT_TZ(timezone_column, 'UTC') FROM timezone_table;

3. 获取系统时区信息：

-- 获取系统当前时区
SHOW timezone;

4. 使用时区相关函数：

-- 计算两个timestamp之间的时差，考虑时区
SELECT EXTRACT(EPOCH FROM (timestamp '2023-04-01 12:00:00' - timestamp '2023-03-31 12:00:00') AT TIME ZONE 'UTC');

确保在处理时区时，时间戳与它们相关联的时区一致，以避免潜在的错误和不准确的结果。

在PostgreSQL中，流复制主要有同步复制和异步复制两种模式。

1. 同步复制（Synchronous Replication）：

   同步复制意味着主服务器会等待至少一个副本确认它的数据已经被成功写入磁盘之后，才会继续执行下一个事务。这种模式能保证数据的强一致性，但是性能可能会受到影响，因为事务处理需要等待确认。

配置同步复制时，需要在postgresql.conf中设置synchronous_standby_names为一个非空值。

2. 异步复制（Asynchronous Replication）：

   异步复制模式下，主服务器不需要等待副本确认就可以继续执行下一个事务。这种模式性能较好，但是如果主服务器宕机，可能会丢失未复制到副本上的事务。

配置异步复制时，确保synchronous_standby_names为空或者设置为''（空字符串）。

以下是配置同步复制和异步复制的例子：

同步复制配置：

synchronous_standby_names = '*'

异步复制配置：

synchronous_standby_names = ''

在配置文件中设置这些参数后，需要重启PostgreSQL服务使配置生效。