/*
* transformCallStmt -
* transform a call to a procedure or function
*
* If the call is to a procedure, we just translate the RPC request.
* If the call is to a function, we expect the result to be a scalar
* or row-expression, so we set up to capture the function result.
*/
CallStmt *
transformCallStmt(ParseState *pstate, CallStmt *stmt)
{
List *tlist;
ListCell *lc;
Node *rowresult;
CoercionContext ccontext;
List *fargs;
Node *call;
/*
* Transform the call.
*/
call = transformExpr(pstate, (Node *) stmt->funcexpr, EXPR_KIND_CALL_OF_PROC);
/*
* Separate out the expression's arguments from the proc-call's arguments.
* We don't need to worry about deparsing the procedure name here, since
* it's not actually used in the transformation or later processing.
*/
fargs = transformExpressionList(pstate, stmt->args, EXPR_KIND_CALL_ARGUMENT);
/*
* If we are processing a function call, set up for a possible set result.
* We do this now so that we can throw an error with the correct function
* name for functions that have disallowed set results.
*/
if (stmt->funcexpr->func->funcresulttype == RECORDOID)
{
/*
* Make a tlist for the function's results. No need to worry about
* naming the tlist entries; transformExpr() doesn't pay attention to
* tlists for function calls.
*/
tlist = NIL;
ccontext = COERCION_DOMAIN; /* don't coerce to or from RECORD */
rowresult = transformExpr(pstate, (Node *) stmt->funcexpr,
EXPR_KIND_SELECT_INTO);
foreach(lc, pstate->p_target_list)
{
TargetEntry *tle = (TargetEntry *) lfirst(lc);
tlist = lappend(tlist,
makeTargetEntry(tle->expr,
tle->resno,
NULL,
false));
}
/* ... and coerce the result to the call's declared type */
rowresult = coerce_to_target_type(pstate, rowresult,
EXPR_KIND_SELECT_INTO,
exprType(rowresult),
stmt->funcexpr->funcresulttype,
-1,
COERCION_EXPLICIT,
COERCE_PLACEHOLDER,
false);
stmt->funcexpr = makeFuncExpr(stmt->funcexpr->func->funcid,
在嵌入式系统中，SQLite和FlashDB是两种常用的数据库解决方案，它们可以在资源有限的环境中高效地存储和管理数据。以下是如何使用它们的示例代码。
SQLite:
安装SQLite:
# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install sqlite3
# MacOS
brew install sqlite3基本使用:
# 创建数据库
sqlite3 mydatabase.db
# 创建表
CREATE TABLE students (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER);
# 插入数据
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Alice', 21);
# 查询数据
SELECT * FROM students;
# 更新数据
UPDATE students SET age = 22 WHERE name = 'Alice';
# 退出
.quitFlashDB:
在嵌入式系统中使用FlashDB，你需要根据平台和开发环境进行配置。以下是一个简化的使用示例：
#include "falshdb.h"
// 初始化FlashDB
struct fdb_blob db;
fdb_blob_init(&db, "mydatabase.fdb");
// 打开数据库
if (fdb_blob_open(&db) != FDB_NO_ERR) {
// 处理错误
}
// 创建表
fdb_blob_mkfs(&db);
// 插入数据
fdb_blob_write(&db, "student:alice", "name,age\0Alice,21\0", 21);
// 查询数据
fdb_blob_read(&db, "student:alice", buffer, sizeof(buffer));
// 更新数据
fdb_blob_write(&db, "student:alice", "name,age\0Alice,22\0", 21);
// 关闭数据库
fdb_blob_close(&db);请注意，FlashDB的API可能会根据库的具体实现有所不同，上述代码只是一个示例。在实际应用中，你需要参考FlashDB的官方文档来使用正确的API和数据结构。
在SQLAlchemy中，要选择某个表的特定字段，你可以使用query对象的with_entities方法。以下是一个简单的例子：
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy.sql import func
# 定义模型
Base = declarative_base()
class User(Base):
__tablename__ = 'users'
id = Column(Integer, primary_key=True)
name = Column(String)
age = Column(Integer)
# 连接数据库
engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base.metadata.create_all(engine)
Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
# 查询特定字段
query = session.query(User.name, User.age).filter(User.name == 'Alice')
result = query.all()
for name, age in result:
print(name, age)在这个例子中，我们定义了一个User模型，并且只选择了name和age字段，然后执行了一个过滤名字为'Alice'的查询。query.all()返回的结果是一个元组的列表，每个元组包含了查询的字段值。
-- 假设有一个名为incomes的表，它记录了个人的年收入，包含字段id, name, income和year_of_birth
-- 以下SQL查询将找出年龄在30到35岁之间，并且年份为2020的人的月平均收入
SELECT name, AVG(income) AS monthly_income_avg
FROM incomes
WHERE year_of_birth BETWEEN 1990 AND 1995 -- 假设30岁对应1990年，35岁对应1995年
AND YEAR(CURRENT_DATE) = 2020 -- 限定统计的年份为当前年份
GROUP BY name;这段代码首先定义了一个假设的表和字段，然后提供了一个查询，它计算出在2020年，年龄在30到35岁之间的人的月平均收入。这个查询使用了BETWEEN操作符来选择合适的年龄范围，并使用GROUP BY对结果进行分组，以便为每个人计算平均值。
要将PostgreSQL中的数据库从线上服务器拷贝到本地，可以使用pg_dump和psql命令。以下是步骤和示例代码：
- 使用
pg_dump导出线上数据库到一个SQL文件：
pg_dump -U username -h hostname -p port -W -F p database_name > database_name.sql-U username是你的PostgreSQL用户名。-h hostname是数据库所在服务器的主机名。-p port是数据库端口，默认是5432。-W会提示输入密码。-F p指定输出格式为纯文本。database_name是你要导出的数据库名。database_name.sql是导出的文件名。
- 将导出的SQL文件从服务器复制到本地：
scp username@hostname:/path/to/database_name.sql /path/to/local/directory- 在本地PostgreSQL数据库中导入数据：
首先，创建一个空数据库用于导入：
CREATE DATABASE database_name;然后，使用psql命令导入SQL文件到本地数据库：
psql -U username -d database_name -f /path/to/database_name.sql-U username是你的本地PostgreSQL用户名。-d database_name是你刚创建的空数据库名。-f /path/to/database_name.sql是导出的SQL文件路径。
确保在本地PostgreSQL服务器上以适当的用户权限执行这些命令。
在MySQL中，数据类型是一个非常重要的概念，因为它定义了数据的种类，决定了可以在这种数据上进行哪些操作。MySQL支持多种数据类型，包括数值型、日期型、字符串型等。
以下是一些常见的数据类型以及它们的用法：
- 整数类型：
- TINYINT
- SMALLINT
- MEDIUMINT
- INT, INTEGER
- BIGINT
例如，创建一个名为"users"的表，并包含一个TINYINT类型的列"age"：
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
age TINYINT
);- 浮点数类型：
- FLOAT
- DOUBLE
- DECIMAL
例如，创建一个名为"products"的表，并包含一个DECIMAL(10, 2)类型的列"price"：
CREATE TABLE products (
id INT PRIMARY KEY,
price DECIMAL(10, 2)
);- 日期和时间类型：
- DATE
- DATETIME
- TIMESTAMP
- TIME
- YEAR
例如，创建一个名为"events"的表，并包含一个DATE类型的列"event\_date"：
CREATE TABLE events (
id INT PRIMARY KEY,
event_date DATE
);- 字符串类型：
- CHAR
- VARCHAR
- TEXT
- BLOB
例如，创建一个名为"posts"的表，并包含一个VARCHAR(255)类型的列"title"和一个TEXT类型的列"content"：
CREATE TABLE posts (
id INT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255),
content TEXT
);- 枚举类型：
- ENUM
例如，创建一个名为"orders"的表，并包含一个ENUM('pending', 'shipped', 'delivered')类型的列"status"：
CREATE TABLE orders (
id INT PRIMARY KEY,
status ENUM('pending', 'shipped', 'delivered')
);- 集合类型：
- SET
例如，创建一个名为"permissions"的表，并包含一个SET('read', 'write', 'execute')类型的列"access"：
CREATE TABLE permissions (
id INT PRIMARY KEY,
access SET('read', 'write', 'execute')
);以上是一些基本的数据类型使用示例，在实际应用中，你可以根据需要选择合适的数据类型，并在创建表时指定相应的数据类型。
MySQL数据库是一个关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种应用开发中。以下是MySQL数据库的一些基本概念和操作：
数据库和表：
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。MySQL中的数据库通常包含多个表，每个表由行和列组成。
数据类型：
MySQL支持多种数据类型，如整数(INT)，浮点数(FLOAT, DOUBLE)，字符串(VARCHAR, TEXT)，日期时间(DATE, DATETIME)等。
SQL语句：
SQL是结构化查询语言，是操作关系型数据库的标准语言。常见的SQL语句包括SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE TABLE, DROP TABLE等。
索引：
索引是帮助数据库高效查找数据的数据结构。MySQL中常见的索引类型包括主键索引，唯一索引，全文索引等。
视图：
视图是基于SQL查询的虚拟表，可以被查询和修改（取决于其定义）。
存储过程和函数：
存储过程和函数是在数据库上执行的预编译程序。存储过程可以有返回值，函数必须有返回值。
触发器：
触发器是一种存储在数据库中的特殊类型的存储过程，它会在INSERT, UPDATE或DELETE语句对相关表进行操作时自动执行。
事务和锁：
事务是一系列的数据库操作，被看作是一个单独的工作单元，可以回滚或提交以确保数据的完整性和一致性。锁是控制并发访问数据库的手段。
以下是一个创建简单表和插入数据的SQL示例：
-- 创建一个名为students的表
CREATE TABLE students (
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
age INT NOT NULL
);
-- 插入数据
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Alice', 21);
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Bob', 22);
-- 查询所有学生
SELECT * FROM students;这个示例首先创建了一个包含id，name和age三个字段的表，其中id是自增的主键。然后插入了两条数据，最后查询了表中的所有数据。
以下是一个简单的Android SQLite数据库封装示例。这个例子展示了如何创建一个User表，并包含了基本的增删查改操作。
import android.content.Context;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;
import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper;
public class UserDbHelper extends SQLiteOpenHelper {
private static final String DB_NAME = "user_database.db";
private static final int DB_VERSION = 1;
private static final String TABLE_NAME = "users";
public UserDbHelper(Context context) {
super(context, DB_NAME, null, DB_VERSION);
}
@Override
public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
String CREATE_TABLE = "CREATE TABLE " + TABLE_NAME + "("
+ "id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,"
+ "name TEXT,"
+ "email TEXT,"
+ "age INTEGER" + ")";
db.execSQL(CREATE_TABLE);
}
@Override
public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
String DROP_TABLE = "DROP TABLE IF EXISTS " + TABLE_NAME;
db.execSQL(DROP_TABLE);
onCreate(db);
}
public boolean insertUser(User user) {
SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();
db.beginTransaction();
try {
db.execSQL("INSERT INTO " + TABLE_NAME + " (name, email, age) VALUES (?, ?, ?)",
new Object[]{user.getName(), user.getEmail(), user.getAge()});
db.setTransactionSuccessful();
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
db.endTransaction();
db.close();
}
}
public boolean deleteUser(int id) {
SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();
db.beginTransaction();
try {
db.execSQL("DELETE FROM " + TABLE_NAME + " WHERE id = ?", new Object[]{id});
db.setTransactionSuccessful();
return true;
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
return false;
} finally {
db.endTransaction();
db.close();
}
}
public User getUser(int id) {
SQLiteDatabase db = this.getReadableDatabase();
Cursor cursor = db.rawQuery("SELECT * FROM " + TABLE_NAME + " WHERE id = ?", new String[]{String.valueOf(id)});
if (cursor.moveToFirst()) {
return new User(cur在Ubuntu 22.04下，要从源代码编译PostgreSQL，请按照以下步骤操作：
- 安装编译依赖项：
sudo apt update
sudo apt install -y build-essential zlib1g-dev libssl-dev libreadline-dev libpam0g-dev libdb-dev- 下载PostgreSQL源代码：
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/vYourVersion/postgresql-YourVersion.tar.gz
tar -zxvf postgresql-YourVersion.tar.gz
cd postgresql-YourVersion将YourVersion替换为你想安装的PostgreSQL版本号。
- 配置编译选项：
./configure --prefix=/usr/local/postgresql --enable-debug- 编译和安装：
make
sudo make install- 创建用户和目录：
sudo mkdir /usr/local/postgresql/data
sudo chown postgres:postgres /usr/local/postgresql
sudo chown -R postgres:postgres /usr/local/postgresql/data- 初始化数据库：
sudo -u postgres /usr/local/postgresql/bin/initdb -D /usr/local/postgresql/data- 启动PostgreSQL服务：
sudo -u postgres /usr/local/postgresql/bin/postgres -D /usr/local/postgresql/data > /usr/local/postgresql/logfile 2>&1 &- 配置环境变量：
echo "export PATH=/usr/local/postgresql/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc确保替换步骤3中的--enable-debug为你需要的其他配置选项，并将YourVersion替换为实际的版本号。以上步骤仅供参考，具体步骤可能根据PostgreSQL的版本和系统环境有所不同。
在SQLite中，动态内存分配主要是通过内存分配器接口来实现的。这个接口允许SQLite使用自定义的内存分配策略，例如使用glibc的malloc和free函数，或者替换为其他的分配器。
以下是一个简单的示例，展示如何为SQLite提供一个简单的内存分配器，它使用C++的new和delete操作符来管理内存：
#include <sqlite3.h>
#include <stdlib.h>
// 自定义的malloc函数
void* my_malloc(sqlite3_int64 nByte) {
return new (std::nothrow) unsigned char[nByte];
}
// 自定义的free函数
void my_free(void* p) {
delete[] static_cast<unsigned char*>(p);
}
// 自定义的分配器初始化函数
static int my_init(sqlite3_alloc_data* p) {
return SQLITE_OK;
}
// 自定义的分配器分配函数
static void* my_realloc(sqlite3_alloc_data* p, void* pOld, sqlite3_int64 nByte) {
void* pNew = my_malloc(nByte);
if (pOld && pNew) {
memcpy(pNew, pOld, nByte);
}
my_free(pOld);
return pNew;
}
// 自定义的分配器释放内存块的函数
static void my_shrink(sqlite3_alloc_data* p, void* pPrior) {
// 这里可以实现内存压缩逻辑
}
// 自定义的分配器的结束函数
static void my_destroy(sqlite3_alloc_data* p) {
// 清理分配器使用的资源
}
// 设置SQLite的内存分配器
void set_sqlite_memory_allocators() {
sqlite3_config(SQLITE_CONFIG_MALLOC, &my_init, &my_malloc, &my_free, &my_realloc, &my_shrink, &my_destroy);
}
int main() {
set_sqlite_memory_allocators();
sqlite3* db;
sqlite3_open(":memory:", &db);
// ... 使用SQLite数据库 ...
sqlite3_close(db);
return 0;
}在这个例子中，我们定义了自己的my_malloc和my_free函数，用于替换SQLite默认的内存管理方式。然后定义了my_init、my_realloc、my_shrink和my_destroy函数，用于初始化、内存重分配、内存压缩和清理内存分配器。最后通过sqlite3_config函数设置SQLite使用这些自定义的内存分配器。这样，SQLite就会使用我们提供的内存分配器来管理它的内存使用。