-- 假设我们有一个名为inventory.sku_daily_activity的表，包含SKU活跃度数据
-- 以下是计算SKU每日活跃度的SQL代码示例：
 
-- 创建一个临时表来存储每个SKU的累计活跃度
CREATE TEMPORARY TABLE active_sku_accumulative_daily_activity AS
SELECT
    sku_id,
    date,
    SUM(daily_activity_count) OVER (PARTITION BY sku_id ORDER BY date) AS accumulative_activity
FROM
    inventory.sku_daily_activity;
 
-- 计算每个SKU的最大累计活跃度日期
SELECT
    sku_id,
    MAX(date) AS max_activity_date
FROM
    active_sku_accumulative_daily_activity
GROUP BY
    sku_id;
 
-- 清理临时表
DROP TABLE active_sku_accumulative_daily_activity;

这段代码首先创建了一个临时表来存储每个SKU的累计活跃度数据，然后计算每个SKU的最大累计活跃度日期。最后，它删除了创建的临时表。这个过程展示了如何在PostgreSQL中处理基于窗口函数的复杂分析，并且是解决此类问题的一个很好的实践示例。

-- 创建一个索引，用于优化基于“last_name”列的查询
CREATE INDEX idx_lastname ON employees(last_name);
 
-- 查看employees表的所有索引
SHOW INDEX FROM employees;
 
-- 删除刚才创建的索引
DROP INDEX idx_lastname ON employees;

这段代码首先创建了一个名为idx_lastname的索引，用于优化基于employees表的last_name列的查询。接着，它展示了如何查看表中的索引。最后，代码展示了如何删除先前创建的索引。这些操作对于数据库管理员和需要进行数据库优化的开发人员来说是非常有用的。

整合这些技术栈的核心是使用Spring框架来管理MySQL数据库、Redis缓存和MyBatis持久层框架的整合。以下是一个简化的示例，展示了如何配置Spring以整合这些技术：

1. 在pom.xml中添加相关依赖：

<dependencies>
    <!-- Spring -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-context</artifactId>
        <version>5.3.14</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-jdbc</artifactId>
        <version>5.3.14</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework</groupId>
        <artifactId>spring-tx</artifactId>
        <version>5.3.14</version>
    </dependency>
    <!-- MyBatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring</artifactId>
        <version>2.0.6</version>
    </dependency>
    <!-- MySQL -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <version>8.0.23</version>
    </dependency>
    <!-- Redis -->
    <dependency>
        <groupId>redis.clients</groupId>
        <artifactId>jedis</artifactId>
        <version>3.6.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置Spring文件（例如applicationContext.xml）：

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
       xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
       xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans
                           http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans.xsd">
 
    <!-- 数据源配置 -->
    <bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource">
        <property name="driverClassName" value="com.mysql.cj.jdbc.Driver"/>
        <property name="url" value="jdbc:mysql://localhost:3306/database_name"/>
        <property name="username" value="username"/>
        <property name="password" value="password"/>
    </bean>
 
    <!-- Redis配置 -->
    <bean id="jedisPool" class="redis.clients.jedis.JedisPool">
        <constructor-ar

在PostgreSQL和OpenGauss中，您可以使用LOCK TABLE语句来获取表锁，使用UNLOCK TABLE语句来释放表锁。

PostgreSQL 示例：

-- 获取一个ACCESS SHARE模式的表锁
LOCK TABLE my_table IN ACCESS MODE;
 
-- 释放之前获取的表锁
UNLOCK TABLE;

OpenGauss 示例：

-- 获取一个ACCESS SHARE模式的表锁
LOCK TABLE my_table IN ACCESS MODE;
 
-- 释放之前获取的表锁
UNLOCK TABLE my_table;

在PostgreSQL中，您可以指定不同的锁模式，如ACCESS SHARE、ROW EXCLUSIVE等。在OpenGauss中，同样支持这些锁模式。

注意：在实际使用中，确保在获取表锁后进行数据库操作，并在操作完成后释放锁，以避免死锁和性能问题。

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。

由于提问中包含了大量的技术关键词，我将提供一个概览性的指南，涵盖了这些技术的基本概念和学习路径。

1. Redis:

   • 概念: 内存数据存储系统，常用作数据库缓存。
   • 学习路径: 了解基本命令、数据结构、持久化机制、分布式锁等。

2. MyBatis:

   • 概念: 一个持久层框架，用于简化数据库操作。
   • 学习路径: 学习配置文件编写、SQL映射文件、动态SQL、缓存机制等。

3. MySQL:

   • 概念: 一种关系型数据库管理系统。
   • 学习路径: 熟悉SQL查询、数据定义语言(DDL)、事务管理、索引优化等。

4. 并发编程:

   • 概念: 处理多线程或分布式系统中的并发问题。
   • 学习路径: 理解并发的基本概念、锁的使用、线程安全、并发工具如Future, Promise等。

5. （1到5年必看）:

   • 这是一个指示性的标签，表明以上技术是在1到5年开发者的职业发展中应当掌握的。

为了更好地学习和复习这些技术，你可以参考以下资源：

• Redis: 官方文档、在线实践、第三方库如Jedis。
• MyBatis: 官方文档、在线实践、第三方库如MyBatis-Plus。
• MySQL: 官方文档、在线实践、数据库优化工具如Percona Toolkit。
• 并发编程: Java并发编程实战、Java并发包的官方文档。

此外，建议实践是通过编写代码、参与开源项目、撰写博客来提高技术深度和熟练程度。在面试中，可以展示自己对这些技术的理解，并通过实际的项目经验来证明自己的能力。

-- 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。