移植SQLite3到i.MX6ULL涉及以下步骤：

1. 获取SQLite3源代码：

   访问SQLite官方网站下载最新的源代码包。

2. 交叉编译源代码：

   使用交叉编译工具链编译源代码。确保配置编译选项时考虑到你的目标平台。

3. 将编译好的二进制文件部署到i.MX6ULL：

   通过SFTP、FTP、或者USB等方式将编译好的sqlite3二进制文件传输到开发板。

4. 在i.MX6ULL上运行sqlite3：

   确保sqlite3具有执行权限，然后在终端中运行它。

示例代码（编译SQLite3）：

# 下载SQLite3源代码
wget https://www.sqlite.org/2023/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
tar -xvf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
cd sqlite-autoconf-3360000/
 
# 配置编译选项（以交叉编译为例）
./configure --host=arm-linux-gnueabihf --prefix=/usr
 
# 编译和安装
make
make install
 
# 交叉编译后的sqlite3位于--prefix指定的目录，通常是/usr/bin
# 将sqlite3拷贝到SD卡或者通过SFTP传输到开发板

确保你的开发板有足够的存储空间来存放sqlite3及其依赖。

如果你遇到具体的编译或者运行错误，请提供详细的错误信息以便进一步分析解决。

import sqlite3
 
# 连接到数据库（如果不存在则在当前目录创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个游标对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL创建表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
               (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 关闭游标
cursor.close()
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭连接
conn.close()

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3库来连接数据库，创建一个名为stocks的表，并在操作完成后关闭相关对象。这是处理SQLite数据库的基础，对于开发者来说非常有用。

在PostgreSQL中，您可以使用pg_total_relation_size()函数来查看数据库中单个数据表的总大小，包括索引和TOAST数据。以下是一个查询示例，它显示了数据表的名称以及其大小（以字节为单位）：

SELECT
  relname AS "Table",
  pg_total_relation_size(relid) AS "Size"
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC;

如果您想要以人类可读的格式（如MB或GB）查看大小，可以使用pg_size_pretty()函数：

SELECT
  relname AS "Table",
  pg_size_pretty(pg_total_relation_size(relid)) AS "Size"
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_total_relation_size(relid) DESC;

请注意，这些查询返回的是数据表的总大小，包括数据、索引和内部结构。如果您只想查看数据表的数据大小，可以使用pg_relation_size()函数替换pg_total_relation_size()函数。

SELECT
  relname AS "Table",
  pg_size_pretty(pg_relation_size(relid)) AS "Data Size"
FROM pg_catalog.pg_statio_user_tables
ORDER BY pg_relation_size(relid) DESC;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
 
public class PostgreSQLJdbcExample {
    // 更改为你的数据库URL，用户名和密码
    private static final String DB_URL = "jdbc:postgresql://localhost:5432/yourdb";
    private static final String USER = "yourusername";
    private static final String PASS = "yourpassword";
 
    public static void main(String[] args) {
        // 连接数据库
        try {
            Connection connection = connectToDatabase();
 
            // 创建Statement对象来执行SQL语句
            Statement statement = connection.createStatement();
 
            // 执行一个查询
            String sql = "SELECT * FROM your_table";
            ResultSet rs = statement.executeQuery(sql);
 
            // 处理结果
            while (rs.next()) {
                // 获取并打印数据
                int id = rs.getInt("id");
                String name = rs.getString("name");
                System.out.println("ID: " + id + ", Name: " + name);
            }
 
            // 关闭连接
            rs.close();
            statement.close();
            connection.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    private static Connection connectToDatabase() throws ClassNotFoundException, SQLException {
        // 加载JDBC驱动
        Class.forName("org.postgresql.Driver");
 
        // 建立连接
        return DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASS);
    }
}

这段代码展示了如何使用Java JDBC连接PostgreSQL数据库，执行一个简单的查询并处理结果。在使用前，需要将yourdb, yourusername, yourpassword, your_table替换为实际的数据库名、用户名、密码和表名。

-- 查询当前锁等待信息
SELECT
    pid,
    mode,
    granted,
    query,
    usename
FROM
    pg_locks l
JOIN
    pg_stat_activity a ON l.pid = a.pid
WHERE
    NOT granted;
 
-- 查询锁等待的详细信息，包括锁定的对象
SELECT
    a.usename,
    a.pid,
    a.query,
    l.relation::regclass,
    l.mode,
    l.granted
FROM
    pg_locks l
JOIN
    pg_stat_activity a ON l.pid = a.pid
WHERE
    NOT granted;
 
-- 查询锁等待的详细信息，包括锁定的行
SELECT
    a.usename,
    a.pid,
    a.query,
    c.relname,
    l.mode,
    l.granted,
    l.locktype,
    a.query
FROM
    pg_locks l
JOIN
    pg_class c ON l.relation = c.oid
JOIN
    pg_stat_activity a ON l.pid = a.pid
WHERE
    NOT granted;

这些SQL语句可以帮助你找出当前正在等待锁的进程，以及这些进程正在等待的锁的类型、模式、是否已授予等信息。通过这些信息，你可以进一步分析是哪些查询导致了锁等待，并可能采取措施如调整查询、优化表的索引、减少长事务的持有时间等来解决问题。

-- 创建一个简单的表格，用于演示查询操作
CREATE TABLE Employees (
    ID INT PRIMARY KEY,
    Name VARCHAR(50),
    Department VARCHAR(50),
    Salary DECIMAL(10, 2)
);
 
-- 向表格中插入数据
INSERT INTO Employees (ID, Name, Department, Salary) VALUES
(1, 'John Doe', 'Sales', 50000.00),
(2, 'Jane Smith', 'Marketing', 52000.00),
(3, 'Mike Brown', 'Sales', 48000.00),
(4, 'Jill Johnson', 'HR', 45000.00);
 
-- 查询所有员工的信息
SELECT * FROM Employees;
 
-- 查询所有销售部门员工的姓名和薪水
SELECT Name, Salary FROM Employees WHERE Department = 'Sales';
 
-- 查询薪水高于45000的员工姓名和薪水
SELECT Name, Salary FROM Employees WHERE Salary > 45000;
 
-- 查询薪水介于45000到50000之间的员工姓名和薪水
SELECT Name, Salary FROM Employees WHERE Salary BETWEEN 45000 AND 50000;
 
-- 按部门分组，并计算每个部门的平均薪水
SELECT Department, AVG(Salary) FROM Employees GROUP BY Department;
 
-- 按部门分组，并计算每个部门薪水总和
SELECT Department, SUM(Salary) FROM Employees GROUP BY Department;
 
-- 查询薪水排名第二的员工（不使用ORDER BY）
SELECT * FROM Employees WHERE Salary = (SELECT DISTINCT Salary FROM Employees ORDER BY Salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1);
 
-- 删除表格
DROP TABLE Employees;

这段代码展示了如何在SQL中创建一个简单的表格、插入数据、执行基本的查询操作、分组和排序数据，以及如何使用子查询。这对于学习者来说是一个很好的起点。

报错问题解释：

MyBatis-Plus 是一个 MyBatis 的增强工具，在使用 PostgreSQL 数据库时，遇到的自增主键冲突问题可能是由于 MyBatis-Plus 默认使用的序列（sequence）与 PostgreSQL 数据库的自增属性机制不兼容导致的。PostgreSQL 使用序列（SERIAL）来模拟自增主键，而 MyBatis-Plus 可能会尝试通过其他方式来管理自增主键。

解决方法：

1. 确认实体类中的主键配置是否正确，例如使用 @TableId 注解，并设置 type 参数为 IdType.AUTO。
2. 如果你的 PostgreSQL 表已经设置了自增字段，确保 MyBatis-Plus 没有尝试去创建或修改序列。
3. 可以尝试修改 MyBatis-Plus 的全局配置，将主键类型设置为 IdType.INPUT 或 IdType.NONE，这样可以手动输入主键值。
4. 如果使用的是 PostgreSQL 10 或更新版本，可以使用标准的 SQL 语法 CREATE TABLE ... IDENTITY 来创建带有自增主键的表。
5. 检查 MyBatis-Plus 的插件配置，确保没有与 PostgreSQL 的自增机制产生冲突。

示例代码：

import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
 
@TableName("your_table")
public class YourEntity {
    @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) // 设置自增主键
    private Long id;
    // 其他字段...
}

确保实体类中的主键配置正确，并且数据库表的设置与之相匹配。如果问题依然存在，可能需要查看 MyBatis-Plus 的具体配置和日志，进一步诊断问题。

以下是一个简化的代码实例，展示了如何创建一个MQTT客户端，连接到MQTT服务器，并且处理接收到的消息。

import paho.mqtt.client as mqtt
 
# MQTT 客户端回调函数
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    if rc == 0:
        print("Connected to MQTT Broker!")
    else:
        print("Failed to connect, return code %d\n", rc)
 
def on_message(client, userdata, message):
    print("Received message: ", str(message.payload.decode("utf-8")))
 
# 创建客户端实例
client = mqtt.Client("Edge-Gateway")
client.on_connect = on_connect
client.on_message = on_message
 
# 连接到MQTT服务器
client.connect("mqtt.eclipseprojects.io", 1883, 60)
 
# 订阅主题
client.subscribe("edge/telemetry", qos=1)
 
# 开始循环
client.loop_forever()

这段代码创建了一个MQTT客户端，并且定义了连接和接收消息的回调函数。客户端连接到指定的MQTT服务器并订阅了一个名为"edge/telemetry"的主题。然后，它进入了一个永久循环，在这个循环中，它会处理接收到的任何消息。这个简化的代码实例展示了如何使用paho-mqtt库来创建MQTT客户端，并且如何处理接收到的消息。

SQL注入是一种安全漏洞，通过它攻击者可以执行意外的SQL命令或访问数据库中的敏感信息。为了防止SQL注入，可以使用参数化查询或存储过程，以及对输入进行验证和清理。

以下是一个使用参数化查询的示例，它可以有效预防SQL注入：

-- 假设我们有一个名为Users的表，它有两个字段：UserID和Username
-- 我们要查找用户名为'username'的用户
 
DECLARE @Username NVARCHAR(50)
SET @Username = 'username' -- 这里的值应该来自于用户输入，但为了演示，我们硬编码了
 
-- 使用参数化查询
SELECT * FROM Users WHERE Username = @Username

在实际应用程序中，你应该在后端代码（如C#或Java）中构造参数化查询，而不是直接在SQL语句中拼接字符串。这样可以确保即使输入含有SQL指令，也不会被数据库执行。

在C#中使用ADO.NET的示例：

string connectionString = "Your Connection String Here";
string username = "username"; // 用户输入的值
 
using (SqlConnection connection = new SqlConnection(connectionString))
{
    connection.Open();
 
    using (SqlCommand command = new SqlCommand("SELECT * FROM Users WHERE Username = @Username", connection))
    {
        command.Parameters.AddWithValue("@Username", username);
 
        using (SqlDataReader reader = command.ExecuteReader())
        {
            while (reader.Read())
            {
                // 处理查询结果
            }
        }
    }
}

在实际应用中，永远不要直接将用户输入拼接到SQL查询字符串中，始终使用参数化查询或存储过程。这是防止SQL注入的最佳实践。

在MySQL和Redis中存储数据并进行基本的读写操作，可以使用Python语言结合pymysql和redis-py库来实现。以下是一个简单的例子：

import pymysql
import redis
 
# 连接MySQL
mysql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_db')
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
 
# 连接Redis
redis_conn = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 往MySQL插入数据
mysql_cursor.execute("INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (%s, %s)", ('value1', 'value2'))
mysql_conn.commit()
 
# 从MySQL读取数据
mysql_cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
rows = mysql_cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 往Redis存储数据
redis_conn.set('key1', 'value1')
 
# 从Redis读取数据
value = redis_conn.get('key1')
print(value)
 
# 关闭MySQL和Redis连接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()

请确保你已经安装了pymysql和redis-py库，可以使用pip install pymysql redis来安装。记得替换your_username, your_password, your_db, your_table, column1, column2, key1等为你的实际数据库信息。