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。

-- 创建一个新的查询编译示例
CREATE OR REPLACE FUNCTION f_compile_query(query_string text) RETURNS void AS $$
DECLARE
    qno integer;
BEGIN
    -- 将查询字符串添加到pg_query_rewrite中，并获取其queryID
    qno := pg_rewrite_query(query_string);
 
    -- 检查查询是否成功添加
    IF qno IS NOT NULL THEN
        RAISE NOTICE 'Query added with queryID: %', qno;
    ELSE
        RAISE NOTICE 'Failed to add query.';
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
-- 调用函数来编译一个简单的SELECT查询
SELECT f_compile_query('SELECT * FROM pg_class');

这个简单的函数f_compile_query接收一个查询字符串作为参数，尝试将其添加到pg_query_rewrite系统表中，并输出操作结果。这个过程模拟了查询的编译和重写，对于学习PostgreSQL的查询重写机制有很好的教育意义。

在uniapp中，你可以使用uni的API uni.openDatabase 来打开或创建一个SQLite数据库，然后使用 uni.executeSql 来执行SQL语句以存储数据。

以下是一个示例代码，展示了如何在uniapp中离线存储数据到SQLite数据库：

// 打开数据库
const dbName = 'myDatabase.db';
const dbVersion = '1.0';
const dbDesc = 'My Database';
const dbSize = 10 * 1024 * 1024;
uni.openDatabase({
    name: dbName,
    version: dbVersion,
    description: dbDesc,
    size: dbSize,
    success: function () {
        console.log('数据库打开成功');
        // 创建表
        uni.executeSql({
            database: dbName,
            value: 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)',
            success: function(res) {
                console.log('表创建成功');
            },
            fail: function(err) {
                console.error('表创建失败：', err);
            }
        });
        // 插入数据
        uni.executeSql({
            database: dbName,
            value: 'INSERT INTO user (name, age) VALUES (?, ?)',
            success: function(res) {
                console.log('数据插入成功');
            },
            fail: function(err) {
                console.error('数据插入失败：', err);
            },
            complete: function() {
                console.log('插入操作完成');
            },
            // 需要插入的数据
            bindParams:[ '张三', 28 ]
        });
    },
    fail: function () {
        console.error('数据库打开失败');
    }
});

在这个例子中，我们首先使用 uni.openDatabase 创建或打开一个名为 myDatabase.db 的数据库。然后，我们使用 uni.executeSql 创建了一个名为 user 的表，该表有 id、name 和 age 三个字段。接着，我们插入了一条包含姓名和年龄的数据。

请确保在使用这些API时，你已经正确处理了用户的数据访问权限，并且在合适的生命周期函数中调用这些操作，以避免潜在的内存泄露或其他问题。

-- 创建一个新的SQLite数据库文件
-- 假设这个文件叫做test.db
 
-- 创建一个表
CREATE TABLE test_table(
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    value TEXT
);
 
-- 开始一个事务
BEGIN TRANSACTION;
 
-- 插入大量数据
-- 这里使用了批量插入，每个INSERT语句包含1000行数据
INSERT INTO test_table (value) VALUES ('data1');
-- 重复1000次...
INSERT INTO test_table (value) VALUES ('data1000');
 
-- 提交事务
COMMIT;
 
-- 查询表中的数据
SELECT * FROM test_table;

这个简单的例子展示了如何在SQLite中创建一个表，开始一个事务来插入大量数据，并在最后进行查询以验证数据的正确性。这个过程可以被用来测试SQLite数据库在处理大量简单数据时的性能。