# 拉取官方PostgreSQL镜像
docker pull postgres
 
# 创建并启动PostgreSQL容器，同时设置环境变量和持久化数据
docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d \
    -v /my/local/path:/var/lib/postgresql/data \
    postgres

在这个例子中，我们首先从Docker Hub拉取了官方的PostgreSQL镜像。然后，我们使用docker run命令创建并启动了一个名为some-postgres的PostgreSQL容器。我们通过-e设置了环境变量POSTGRES_PASSWORD，这是PostgreSQL容器内部用来创建postgres用户密码的环境变量。-d参数表示以守护进程模式运行容器。最后，我们使用-v参数将本地路径/my/local/path挂载到容器内的/var/lib/postgresql/data路径，这样可以持久化PostgreSQL的数据。

-- 创建pgvector类型的扩展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgvector;
 
-- 创建一个存储文档向量的表
CREATE TABLE doc_vectors (
    doc_id INT PRIMARY KEY,
    vector pgvector
);
 
-- 插入文档向量数据
INSERT INTO doc_vectors (doc_id, vector) VALUES
(1, 'a,b,c'::pgvector),
(2, 'b,c,d'::pgvector),
(3, 'a,b,d'::pgvector);
 
-- 查询与特定文档向量最相似的文档
SELECT doc_id, vector_similarity(vector, 'a,b,c'::pgvector) AS similarity
FROM doc_vectors
ORDER BY similarity DESC
LIMIT 1;

这个简单的例子展示了如何在IvorySQL中使用pgvector扩展来存储和查询文档向量。首先，我们创建了pgvector类型的扩展（如果尚未创建）。接着，我们创建了一个包含文档ID和向量的表，并插入了几个示例向量。最后，我们查询了与特定向量最相似的文档。这个例子演示了如何使用pgvector进行基本的向量相似度查询，这在处理例如推荐系统中的相似性查询时非常有用。

交叉编译SQLite通常涉及到使用一个主机系统（运行编译工具链的系统）来编译将在目标系统上运行的软件。以下是一个基本的步骤指南和示例Makefile，用于交叉编译SQLite：

1. 确保你有交叉编译工具链安装在你的主机上。
2. 下载SQLite的源代码。
3. 创建或编辑Makefile来指定交叉编译工具链和目标系统的相关配置。

以下是一个简单的Makefile示例，用于交叉编译SQLite：

# 设置交叉编译工具链前缀
CC = arm-linux-gnueabihf-gcc
STRIP = arm-linux-gnueabihf-strip
 
# 设置SQLite版本和配置选项
SQLITE_VERSION = 3360000
CFLAGS = -DSQLITE_ENABLE_FTS3 \
         -DSQLITE_ENABLE_FTS4 \
         -DSQLITE_ENABLE_FTS5 \
         -DSQLITE_ENABLE_JSON1 \
         -DSQLITE_ENABLE_RTREE \
         -DSQLITE_ENABLE_GEOPOLY \
         -DSQLITE_ENABLE_MATRIX_ALGEBRA \
         -DSQLITE_ENABLE_COLUMN_METADATA \
         -DSQLITE_SECURE_DELETE \
         -DSQLITE_ENABLE_UNLOCK_NOTIFY \
         -DSQLITE_ENABLE_DBSTAT_VTAB \
         -DSQLITE_CORE \
         -DSQLITE_ENABLE_LOCKING_STYLE=0 \
         -DSQLITE_THREADSAFE=2 \
         -DSQLITE_TEMP_STORE=3 \
         -DSQLITE_USE_URI \
         -DSQLITE_SOUNDEX \
         -DSQLITE_ENABLE_DESERIALIZE \
         -DSQLITE_MAX_ATTACHED=10 \
         -DSQLITE_MAX_TRIGGER_DEPTH=1000 \
         -Os -fPIC
 
# 编译目标
all: sqlite3
 
# 清理目标
clean:
    rm -f sqlite3 sqlite3.o sqlite3.c
 
sqlite3: sqlite3.o
    $(CC) -o $@ $^ $(STRIP)
 
sqlite3.o: sqlite3.c
    $(CC) -c $(CFLAGS) $< -o $@
 
# 下载SQLite源码
sqlitedep:
    wget https://www.sqlite.org/2023/sqlite-autoconf-$(SQLITE_VERSION).tar.gz
    tar -xzf sqlite-autoconf-$(SQLITE_VERSION).tar.gz
    rm sqlite-autoconf-$(SQLITE_VERSION).tar.gz

在这个Makefile中，你需要根据你的目标系统和工具链进行相应的调整。例如，CC变量需要设置为你的交叉编译器前缀，CFLAGS变量需要包含你希望启用的SQLite配置选项。

要编译SQLite，请执行以下步骤：

1. 将此Makefile保存到一个新目录中，并将其命名为Makefile。
2. 在同一目录下运行make sqlitedep来下载SQLite源码。
3. 运行make来编译SQLite。

这将会下载并编译SQLite，生成一个优化过的、静态链接的sqlite3可执行文件，并使用arm-linux-gnueabihf-strip工具来去除符号信息，以减小最终的可执行文件大小。

ACID是指数据库事务的原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔离性(Isolation)和持久性(Durability)。以下是各个数据库系统对ACID属性的支持情况和示例。

PostgreSQL

• 原子性(Atomicity): 支持，通过事务内的操作要么全部成功要么全部回滚。
• 一致性(Consistency): 支持，通过原子性和锁定机制来保持数据库状态的一致性。
• 隔离性(Isolation): 支持，提供多种隔离级别，如可序列化(Serializable)。
• 持久性(Durability): 支持，事务提交后数据持久保存。

Oracle

• 原子性(Atomicity): 支持，通过回滚段来保证。
• 一致性(Consistency): 支持，通过约束和触发器来保持数据的完整性。
• 隔离性(Isolation): 支持，提供不同的隔离级别，如读已提交(Read Committed)和序列化(Serializable)。
• 持久性(Durability): 支持，通过重做日志来保证。

MySQL

• 原子性(Atomicity): 支持，通过InnoDB存储引擎的undo日志。
• 一致性(Consistency): 支持，通过原子性和外键约束等保持一致性。
• 隔离性(Isolation): 支持，提供不同的隔离级别，如可重复读(Repeatable Read)。
• 持久性(Durability): 支持，通过redo日志和doublewrite buffer来保证。

示例代码：

PostgreSQL

BEGIN; -- 开始一个事务
INSERT INTO accounts VALUES (1, 1000); -- 一个DML操作
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; -- 另一个DML操作
COMMIT; -- 提交事务

Oracle

BEGIN; -- 开始一个事务
INSERT INTO accounts VALUES (1, 1000); -- 一个DML操作
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; -- 另一个DML操作
COMMIT; -- 提交事务

MySQL

START TRANSACTION; -- 开始一个事务
INSERT INTO accounts VALUES (1, 1000); -- 一个DML操作
UPDATE accounts SET balance = balance - 100 WHERE id = 1; -- 另一个DML操作
COMMIT; -- 提交事务

以上代码演示了如何在各个数据库系统中开始、提交一个事务。注意，在Oracle中使用START关键字开始一个事务，而在MySQL和PostgreSQL中使用BEGIN或START TRANSACTION关键字。提交事务的命令在所有数据库中都是COMMIT。

在Spring Cloud Gateway中，可以通过定义过滤器来实现XSS和SQL注入的拦截。以下是一个简单的自定义过滤器示例，用于检测请求参数中是否存在XSS和SQL注入攻击，并阻断这些攻击。

1. 创建一个自定义过滤器：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequest;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpResponse;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
public class XssSqlInjectionFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        ServerHttpRequest request = exchange.getRequest();
        ServerHttpResponse response = exchange.getResponse();
 
        // 检查请求参数中是否包含XSS攻击特征
        String queryParam = request.getQueryParams().toString();
        if (queryParam != null && (queryParam.contains("<script>") || queryParam.contains("</script>"))) {
            // 发现XSS攻击，返回403禁止访问
            response.setStatusCode(org.springframework.http.HttpStatus.FORBIDDEN);
            return DataBufferUtils.write(response.getBufferFactory(), "XSS Attack Detected", StandardCharsets.UTF_8);
        }
 
        // 检查请求参数中是否包含SQL注入攻击特征
        // ...
 
        // 如果没有发现XSS或SQL注入攻击，则继续请求处理
        return chain.filter(exchange);
    }
}

2. 注册自定义过滤器：

import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class FilterConfig {
 
    @Bean
    public XssSqlInjectionFilter xssSqlInjectionFilter() {
        return new XssSqlInjectionFilter();
    }
}

这个自定义过滤器会检查请求的查询参数，并检测是否包含XSS攻击的常见标签。如果发现这样的字符串，它会立即返回HTTP状态码403，表示请求被拦截。对于SQL注入的检测，你需要根据实际情况编写相应的逻辑。

注意：这个示例中的过滤器非常基础，仅作为如何在Spring Cloud Gateway中添加自定义过滤器的演示。在实际部署时，应该使用更复杂的过滤器逻辑，并且对XSS和SQL注入的检测要更全面和精细。

import psycopg2
 
# 假设数据库连接信息如下
dbname = 'your_dbname'
user = 'your_username'
password = 'your_password'
host = 'localhost'
port = '5432'
 
# 获取存在的数据库名称
def get_existing_db_names():
    # 连接到PostgreSQL数据库
    conn = psycopg2.connect(
        dbname='postgres', 
        user=user, 
        password=password, 
        host=host, 
        port=port
    )
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行SQL查询
    cursor.execute("SELECT datname FROM pg_database;")
    rows = cursor.fetchall()
    
    # 关闭连接
    cursor.close()
    conn.close()
    
    # 返回数据库名称列表
    return [row[0] for row in rows]
 
# 强制断开PostgreSQL数据库连接
def force_disconnect_all_connections(dbname):
    # 连接到PostgreSQL数据库
    conn = psycopg2.connect(
        dbname='postgres', 
        user=user, 
        password=password, 
        host=host, 
        port=port
    )
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行SQL命令来断开所有连接
    cursor.execute(f"SELECT pg_terminate_backend(pg_stat_activity.pid) FROM pg_stat_activity WHERE pg_stat_activity.datname = '{dbname}';")
    
    # 提交更改并关闭连接
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 删除数据库
def drop_database(dbname):
    # 连接到PostgreSQL数据库
    conn = psycopg2.connect(
        dbname='postgres', 
        user=user, 
        password=password, 
        host=host, 
        port=port
    )
    cursor = conn.cursor()
    
    # 执行SQL删除命令
    cursor.execute(f"DROP DATABASE IF EXISTS {dbname};")
    
    # 提交更改并关闭连接
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()
 
# 示例使用
existing_dbs = get_existing_db_names()
print("存在的数据库:", existing_dbs)
force_disconnect_all_connections(dbname)
drop_database(dbname)
print(f"数据库 {dbname} 已删除。")

这段代码展示了如何使用Python和psycopg2库来连接PostgreSQL数据库，获取存在的数据库名称、强制断开特定数据库的所有连接，以及删除数据库。这些操作通常需要具有相应权限的用户来执行。

以下是一个简化的Docker部署Node.js项目的示例，包括使用Docker Compose部署Mysql、Redis和MongoDB服务。

首先，创建一个docker-compose.yml文件，用于定义服务：

version: '3'
 
services:
  nodejs-app:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - MYSQL_HOST=mysql
      - REDIS_HOST=redis
      - MONGO_URL=mongodb://mongodb/mydb
    depends_on:
      - mysql
      - redis
      - mongodb
 
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: mydb
 
  redis:
    image: redis:alpine
 
  mongodb:
    image: mongo:4.2
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: example

然后，创建一个Dockerfile来构建Node.js应用的Docker镜像：

FROM node:14
WORKDIR /usr/src/app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
EXPOSE 3000
CMD ["node", "server.js"]

最后，确保你的Node.js项目包含package.json和应用的启动文件，如server.js。

在包含这两个文件的目录中运行以下命令来启动服务：

docker-compose up --build

这将启动Node.js 应用、MySQL、Redis和MongoDB服务。你的Node.js应用将能够连接到这些数据库服务，因为它们都在同一个Docker网络上，并且使用服务名作为主机名。

-- 创建一个新的数据库表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
 
-- 插入数据到表中
INSERT INTO user_data (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');
 
-- 查询表中的所有数据
SELECT * FROM user_data;
 
-- 更新表中的数据
UPDATE user_data SET username = 'newuser' WHERE id = 1;
 
-- 删除表中的数据
DELETE FROM user_data WHERE id = 1;
 
-- 删除整个表
DROP TABLE IF EXISTS user_data;
 
-- 创建一个新的数据库索引
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_data_email ON user_data(email);
 
-- 删除索引
DROP INDEX IF EXISTS idx_user_data_email;

这个例子展示了如何在SQLite中创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、创建索引以及删除索引。这些操作是任何数据库都需要支持的基本功能。

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎，它实现了多数的SQL92标准，并且只占用很少的资源。它通过API进行访问，并且在许多嵌入式产品中使用。

以下是一些SQLite3在嵌入式Linux项目中的应用：

1. 创建/打开数据库：

#include <sqlite3.h>
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
 
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(0);
    }else{
        fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
    }
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

2. 执行SQL命令：

#include <sqlite3.h>
 
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName)
{
    for(int i = 0; i < argc; i++){
        printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
    }
    printf("\n");
    return 0;
}
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
    char *sql;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
 
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(0);
    }else{
        fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
    }
 
    sql = "CREATE TABLE COMPANY(" \
          "ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT," \
          "NAME TEXT NOT NULL," \
          "AGE INTEGER NOT NULL," \
          "ADDRESS CHAR(50)," \
          "SALARY REAL );";
 
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if( rc != SQLITE_OK ){
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

3. 使用参数化查询：

#include <sqlite3.h>
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
    char *sql;
    sqlite3_stmt *res;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
 
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(0);
    }else{
        fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
    }
 
    sql = "INSERT INTO COMPANY (ID, NAME, AGE, ADDRESS, SALARY) " \
          "VALUES (?, ?, ?, ?, ?);";
 
    rc = sqlite3_prepare_v2(db, sql, -1, &res, 0);
 
    if( rc != SQLITE_OK ){
        fprintf(stderr, "Failed to prepare statement: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return 0;
    }
 
    sqlite3_bind_int(res, 

# 导入Django设置模块
import os
from django.db import models
from django.conf import settings
 
# 设置Django项目的settings模块路径
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = '你的项目名.settings'
 
# 定义一个User模型类
class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=100)
    password = models.CharField(max_length=100)
 
    def __str__(self):
        return self.username
 
# 如果数据库引擎为mysql，则创建mysql数据库连接
if settings.DATABASES['default']['ENGINE'] == 'django.db.backends.mysql':
    import pymysql
    pymysql.install_as_MySQLdb()
 
# 运行迁移命令，自动创建数据库表
# 在命令行中执行以下命令：
# python manage.py makemigrations
# python manage.py migrate

在这个代码实例中，首先导入了Django的设置模块，并设置了Django项目的设置模块路径。然后定义了一个User模型类，包含username和password两个字段。如果数据库引擎设置为MySQL，则通过pymysql库来使得MySQLdb库能在Django中使用。最后，通过执行迁移命令来自动创建数据库表。这个过程是Django框架中常用的数据库迁移流程，对于学习Django框架的开发者来说，这个例子展示了如何配置数据库，创建模型实例并自动创建数据库表的全过程。