在PostgreSQL中，行转列通常可以通过使用crosstab函数来实现，这个函数是tablefunc模块的一部分，因此在使用前需要确保该模块已被安装和启用。

以下是一个简单的例子，假设我们有一个sales表，结构如下：

CREATE TABLE sales (
    year INT,
    product_id INT,
    quantity INT
);
 
INSERT INTO sales (year, product_id, quantity) VALUES
(2020, 1, 100),
(2020, 2, 150),
(2020, 3, 200),
(2021, 1, 120),
(2021, 2, 130),
(2021, 3, 230);

要将sales表按year行转列，并将product_id作为列头，quantity作为值，可以使用以下SQL语句：

SELECT *
FROM crosstab(
  'SELECT year, product_id, quantity
   FROM sales
   ORDER BY year, product_id'  
) AS final_result(year INT, product_1 INT, product_2 INT, product_3 INT);

这里，crosstab函数的参数是一个SQL查询，它必须包括想要转置的行和列的值。返回的结果是一个行转列的表格，其中行转换成列，列头是product_id，值是quantity。

请注意，crosstab函数需要一个预定义的返回表结构，因此你需要预先知道列的数量和类型。如果你的数据列是动态的，你可能需要使用PL/pgSQL函数或者动态SQL来生成正确的查询。

在Spring Boot项目中，要使用Druid完成对MySQL和DM（达梦）数据库的数据源操作，你需要做以下几步：

1. 添加Druid依赖到你的pom.xml文件中。
2. 配置Druid数据源相关属性。
3. 配置MySQL和DM数据源Bean。
4. 使用DataSource进行数据库操作。

以下是一个简单的示例：

pom.xml添加Druid依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>1.2.10</version>
</dependency>

application.yml配置Druid数据源

spring:
  datasource:
    druid:
      # 配置你的MySQL数据源
      url: jdbc:mysql://localhost:3306/your_mysql_db?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8
      username: your_mysql_username
      password: your_mysql_password
      driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
      # 配置你的DM(达梦)数据源
      dm-url: jdbc:dm://localhost:5236/your_dm_db
      dm-username: your_dm_username
      dm-password: your_dm_password
      dm-driver-class-name: dm.jdbc.driver.DmDriver

配置MySQL和DM数据源

@Configuration
public class DataSourceConfig {
 
    @Bean
    @ConfigurationProperties("spring.datasource.druid")
    public DataSource dataSource() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }
 
    @Bean(name = "dmDataSource")
    @ConfigurationProperties(prefix = "spring.datasource.druid.dm")
    public DataSource dmDataSource() {
        return DruidDataSourceBuilder.create().build();
    }
}

使用DataSource进行操作

@Service
public class DatabaseService {
 
    private final DataSource dataSource;
    private final DataSource dmDataSource;
 
    @Autowired
    public DatabaseService(@Qualifier("dataSource") DataSource dataSource,
                           @Qualifier("dmDataSource") DataSource dmDataSource) {
        this.dataSource = dataSource;
        this.dmDataSource = dmDataSource;
    }
 
    public void executeSql() {
        try (Connection connection = dataSource.getConnection();
             Connection dmConnection = dmDataSource.getConnection()) {
            // 使用connection和dmConnection执行SQL操作
        } catch (SQLException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

以上代码展示了如何在Spring Boot项目中配置和使用Druid连接池来管理对MySQL和DM数据库的连接。记得根据你的实际数据库配置调整application.yml中的数据源配置。

在PostgreSQL中，你可以通过执行动态SQL来根据日期创建分区表。以下是一个简化的例子，展示了如何根据给定日期创建一个按月分区的表：

DO $$
DECLARE
    table_name TEXT := 'your_table_prefix_' || to_char(DATE '2021-01-01', 'YYYY_MM');
    partition_name TEXT := 'your_table_prefix_' || to_char(DATE '2021-01-01', 'YYYY_MM');
    table_exists BOOLEAN;
BEGIN
    -- 检查表是否已存在
    EXECUTE 'SELECT EXISTS (SELECT 1 FROM pg_tables WHERE schemaname = current_schema() AND tablename = ''' || partition_name || ''')'
    INTO table_exists;
 
    -- 如果表不存在，则创建它
    IF NOT table_exists THEN
        EXECUTE 'CREATE TABLE ' || table_name || ' (
            id SERIAL PRIMARY KEY,
            created_at TIMESTAMP NOT NULL
        ) PARTITION BY RANGE (created_at) (
            PARTITION ' || partition_name || ' VALUES LESS THAN (''' || (DATE '2021-01-01' + INTERVAL '1 month')::TEXT || '''::date)
        )';
    END IF;
END $$;

这段代码使用了一个匿名的DO块来执行动态SQL。它首先根据给定的日期格式化表名和分区名，然后检查表是否存在。如果不存在，它将创建一个新表，并为给定的日期范围内的记录设置分区。

请注意，在实际应用中，你需要确保表名是唯一的，并且根据你的具体需求调整表结构、分区键和分区范围。此外，动态执行SQL可能会带来SQL注入的风险，因此必须确保输入是安全的，不含有恶意的SQL代码。

以下是针对Django项目中的前后端分离Dockerfile脚本的简化示例，包括了Django和Vue前端的构建过程，以及MySQL数据库的配置。

Django Dockerfile:

# 基于Python官方镜像
FROM python:3.8-slim
 
# 设置环境变量
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
 
# 创建工作目录
WORKDIR /app
 
# 安装依赖
COPY requirements.txt /app/
RUN pip install --upgrade pip && pip install -r requirements.txt
 
# 拷贝项目
COPY . /app/
 
# 运行数据库迁移和收集静态文件命令
CMD ["python", "manage.py", "makemigrations"]
CMD ["python", "manage.py", "migrate"]
CMD ["python", "manage.py", "collectstatic", "--no-input"]
 
# 运行Django服务
CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]

Vue Dockerfile:

# 基于Node官方镜像
FROM node:lts-alpine as build-stage
 
# 设置工作目录
WORKDIR /app
 
# 拷贝前端项目文件
COPY . .
 
# 安装依赖
RUN npm install
 
# 构建前端项目
RUN npm run build
 
# 生产环境镜像，基于轻量级Nginx镜像
FROM nginx:stable-alpine as production-stage
 
# 从构建阶段复制构建结果到Nginx目录
COPY --from=build-stage /app/dist /usr/share/nginx/html
 
# 暴露端口
EXPOSE 80
 
# 启动Nginx，并且Nginx会处理dist目录下的静态文件
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

MySQL Dockerfile:

# 基于MySQL官方镜像
FROM mysql:5.7
 
# 设置环境变量
ENV MYSQL_DATABASE=django_vue3_admin
ENV MYSQL_USER=django
ENV MYSQL_PASSWORD=password
ENV MYSQL_ROOT_PASSWORD=root_password
 
# 容器启动时执行的命令
CMD ["mysqld"]

这些Dockerfile脚本提供了构建Django和Vue前端的方法，以及如何在Docker容器中运行MySQL数据库的示例。这些脚本可以根据实际项目需求进行调整和扩展。

以下是一个简化的Spring Boot REST API示例，用于创建一个简单的电影信息服务：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaAuditing;
 
@SpringBootApplication
@EnableJpaAuditing
public class MovieApiApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MovieApiApplication.class, args);
    }
}

这段代码定义了一个Spring Boot应用程序的入口点。它使用@SpringBootApplication注解来启用Spring应用程序，并启用了JPA审计功能，这可以自动为实体添加创建和修改的时间戳。

以下是一个简单的电影实体类示例：

import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.GeneratedValue;
import javax.persistence.GenerationType;
import javax.persistence.Id;
 
@Entity
public class Movie {
 
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    private String title;
 
    private String genre;
 
    // 省略getter和setter方法
}

这个实体类使用了JPA注解来标识它作为一个实体，并定义了一个ID字段，该字段将使用数据库的自增长特性。

以下是一个简单的电影仓库接口示例：

import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public interface MovieRepository extends JpaRepository<Movie, Long> {
}

这个仓库接口继承了JpaRepository，这意味着它将自动提供基本的CRUD操作。

以上代码展示了如何使用Spring Boot和JPA快速地创建一个简单的REST API服务，其中包含了实体定义和仓库接口。在实际应用中，你还需要为每个实体编写相应的服务层和控制器层代码，以及相应的REST API端点。

要将数据存储到数据库中，你需要遵循以下步骤：

1. 选择或创建数据库表。
2. 使用适当的数据库驱动程序或API连接到数据库。
3. 编写SQL插入语句或使用ORM（对象关系映射）方法。
4. 执行SQL语句或ORM方法。

以下是使用Python和SQLite数据库的示例代码：

import sqlite3
 
# 步骤1: 连接到SQLite数据库（如果数据库不存在，则会创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 步骤2: 创建一个cursor对象来帮助执行SQL语句
c = conn.cursor()
 
# 步骤3: 创建表
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
             (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
 
# 步骤4: 插入数据
c.execute("INSERT INTO stocks VALUES (?, ?, ?, ?, ?)",
          ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14))
 
# 步骤5: 提交事务
conn.commit()
 
# 步骤6: 关闭cursor和连接
c.close()
conn.close()

确保安装了适当的数据库驱动程序（如SQLite3），并根据所选数据库调整连接和SQL语句。

PostgreSQL是一个强大的开源数据库系统，以其稳定性和可靠性而著名。以下是一些进阶的SQL查询示例，它们可以用来处理更复杂的数据分析任务：

1. 使用CTE（公共表表达式）进行递归查询：

WITH RECURSIVE subordinates AS (
    SELECT employee_id, name, supervisor_id
    FROM employees
    WHERE supervisor_id IS NULL
 
    UNION ALL
 
    SELECT e.employee_id, e.name, e.supervisor_id
    FROM employees e
    INNER JOIN subordinates s ON s.employee_id = e.supervisor_id
)
SELECT * FROM subordinates;

2. 使用窗口函数（OVER）进行复杂的数据分析：

SELECT 
    name, 
    salary,
    RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) as rank
FROM 
    employees;

3. 使用CASE语句进行条件选择和聚合：

SELECT 
    name, 
    CASE 
        WHEN salary > 50000 THEN 'High'
        WHEN salary BETWEEN 30000 AND 50000 THEN 'Medium'
        ELSE 'Low'
    END AS salary_level
FROM 
    employees;

4. 使用DISTINCT去除重复行：

SELECT DISTINCT 
    department
FROM 
    employees;

5. 使用JOIN操作合并多个表的数据：

SELECT 
    e.name, 
    d.name as department_name
FROM 
    employees e
JOIN 
    departments d ON e.department_id = d.id;

6. 使用子查询嵌套查询：

SELECT 
    name
FROM 
    employees
WHERE 
    department_id IN (SELECT id FROM departments WHERE name = 'Sales');

这些示例展示了PostgreSQL中一些高级查询技术，可以根据实际需求进行修改和应用。

在Windows环境下，使用wiki.js搭配PostgreSQL来搭建一个知识库并实现中文全文搜索，你需要按照以下步骤操作：

1. 安装Node.js和PostgreSQL。
2. 创建PostgreSQL数据库，并设置中文全文搜索支持。
3. 安装wiki.js。
4. 配置wiki.js的数据库连接。
5. 启动wiki.js服务。

以下是具体的命令和配置示例：

1. 安装Node.js和PostgreSQL：

   前往官网下载并安装Node.js和PostgreSQL。

2. 创建数据库并设置中文全文搜索支持：

   打开psql终端，创建数据库并设置编码为UTF-8。

   
   
   
   CREATE DATABASE wikijs;
   \c wikijs;
   CREATE EXTENSION pg_trgm;

   接下来，安装中文全文搜索支持。可以使用pg_cron来定期重建索引，或者使用PostgreSQL的tsvector手动更新。

3. 安装wiki.js：

   
   
   
   npm install wikijs

4. 配置wiki.js的数据库连接：

   在wiki.js项目的配置文件中（通常是config.js或production.js），配置数据库连接字符串，并确保使用了适合中文的客户端。

   
   
   
   // config.js
   module.exports = {
     db: {
       type: 'postgres',
       host: 'localhost',
       port: 5432,
       user: 'postgres_user',
       password: 'postgres_password',
       database: 'wikijs',
       schema: 'public',
       // 其他数据库配置...
     },
     // 其他配置...
   };

5. 启动wiki.js服务：

   
   
   
   node server

确保在启动wiki.js服务之前，已经设置好相关的数据库和全文搜索配置。

注意：以上步骤提供了一个概要性的指导，实际操作时可能需要根据wiki.js和PostgreSQL的版本以及具体环境进行调整。

/*
 * ExecVacuumProcessTable() --
 *
 * Process one table's vacuum/analyze request.
 *
 * Returns true if the operation succeeded, false if the table was not found
 * in pg_class.
 */
bool
ExecVacuumProcessTable(VacuumStmt *vacstmt, List *stmts, List *sublist,
                       BlockNumber relfrozenxid, MultiXactId relminmxid,
                       bool *did_vacuum, bool *did_analyze)
{
    // 省略函数体代码，因为它涉及到PostgreSQL的核心功能和复杂逻辑。
}

这个代码示例是ExecVacuumProcessTable函数的一个简化版本，它展示了如何处理一个表的空间清理/分析请求。这个函数是PostgreSQL中空间清理机制的核心函数之一，它处理用户的VACUUM或者ANALYZE SQL命令。在这个简化的代码中，省略了函数体内的具体实现，因为那会涉及到PostgreSQL的核心逻辑和复杂的处理流程。

在PostgreSQL中，public schema是一个特殊的schema，它是默认的schema，当你创建一个表或者函数等数据库对象时，如果没有指定特定的schema，那么这个对象就会被创建在public schema中。public schema中的对象可以被所有的数据库用户访问。

为了保障数据库的安全性，我们需要对public schema中的对象权限进行合理的管理。

解决方案1：

修改public schema中对象的权限，可以使用REVOKE和GRANT语句。例如，如果你想要移除所有用户对表table1的SELECT权限，可以使用以下语句：

REVOKE SELECT ON table1 FROM PUBLIC;

如果你想要给所有用户添加对表table1的SELECT权限，可以使用以下语句：

GRANT SELECT ON table1 TO PUBLIC;

解决方案2：

创建新的schema，并将需要保护的对象移到新的schema中，然后仅授予特定的用户或角色对这些对象的权限。例如，创建一个新的schema my_schema，并将表 table1 移动到这个schema中，然后只给特定的用户权限：

CREATE SCHEMA my_schema;
ALTER TABLE table1 SET SCHEMA my_schema;
GRANT USAGE ON SCHEMA my_schema TO user1;
GRANT SELECT ON my_schema.table1 TO user1;

解决方案3：

使用PostgreSQL的角色权限管理，可以创建新的角色，并给这个角色特定的权限，然后将用户添加到这个角色中。例如，创建一个新的角色 role1，并给这个角色GRANT权限，然后将用户 user1 添加到这个角色中：

CREATE ROLE role1;
GRANT role1 TO user1;
GRANT SELECT ON table1 TO role1;

以上就是在PostgreSQL中管理public schema权限和安全的几种方法。