在ArcGIS中使用PostgreSQL作为数据存储，并且不使用动态库文件创建SDE的方法，通常涉及到直接连接到PostgreSQL数据库并使用SDE的SQL脚本来初始化数据库。以下是一个简化的步骤和示例代码：

1. 确保PostgreSQL服务正在运行。
2. 使用ArcGIS Desktop或ArcGIS Pro连接到PostgreSQL数据库。
3. 执行SDE初始化脚本来创建SDE schema。

以下是一个示例代码片段，展示了如何在PostgreSQL中使用SQL脚本来初始化SDE：

-- 连接到PostgreSQL数据库
\c dbname username password host
 
-- 设置正确的schema和search_path
SET search_path TO sde, topology, public;
 
-- 运行SDE初始化脚本
-- 这里的路径应该指向ArcGIS安装目录下的PostgreSQL SDE初始化SQL脚本
\i /path/to/arcgis/PostgreSQL/sgdb_sde_postgres.sql

确保替换dbname, username, password, host和/path/to/arcgis/PostgreSQL/sgdb_sde_postgres.sql为实际的数据库名称、用户凭据和文件路径。

请注意，这个过程不需要动态库文件，因为所有必要的函数都是通过直接执行SQL脚本来创建和初始化的。如果你的环境中有动态库文件，可能是旧的或者不必要的，你可以选择删除它们。

import SQLite from 'react-native-sqlite3';
 
// 创建或打开数据库
const db = new SQLite.Database('MyDatabase.db');
 
// 创建表
db.exec('CREATE TABLE IF NOT EXISTS people (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER)', (err) => {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('表创建成功');
  }
});
 
// 插入数据
db.run('INSERT INTO people (name, age) VALUES (?, ?), (?, ?)', 'Alice', 30, 'Bob', 25, (err) => {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('数据插入成功');
  }
});
 
// 查询数据
db.all('SELECT name, age FROM people', (err, rows) => {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('查询结果:', rows);
  }
});
 
// 关闭数据库
db.close();

这段代码展示了如何在React Native应用中使用react-native-sqlite3库来进行本地数据库的基本操作，包括创建或打开数据库、创建表、插入数据、查询数据和关闭数据库。这对于开发者需要在移动应用中实现数据持久化的场景非常有帮助。

import android.database.sqlite.SQLiteDatabase
 
// 假设db是已有的SQLiteDatabase实例，tableName是表名，columnName是列名，pageSize是每页的大小
fun uploadAndDeleteOrders(db: SQLiteDatabase, tableName: String, columnName: String, pageSize: Int) {
    // 定义SQL分页查询语句
    val querySql = "SELECT * FROM $tableName ORDER BY $columnName LIMIT ? OFFSET ?"
    val deleteSql = "DELETE FROM $tableName WHERE $columnName IN (?)"
 
    // 分页上传订单
    var offset = 0
    var hasMore = true
    while (hasMore) {
        // 执行分页查询
        val cursor = db.rawQuery(querySql, arrayOf((pageSize + 1).toString(), offset.toString()))
        val ordersToUpload = ArrayList<String>()
        val ordersToDelete = ArrayList<String>()
 
        // 遍历结果并处理
        if (cursor.moveToFirst()) {
            do {
                val orderId = cursor.getString(cursor.getColumnIndexOrThrow("order_id"))
                ordersToUpload.add(orderId)
                ordersToDelete.add(orderId)
            } while (cursor.moveToNext() && ordersToUpload.size < pageSize)
        }
        cursor.close()
 
        // 判断是否还有更多数据
        hasMore = ordersToUpload.size == pageSize
 
        // 执行上传操作，这里需要替换为实际的上传逻辑
        ordersToUpload.forEach { uploadOrder(it) }
 
        // 设置下一次查询的偏移量
        offset += pageSize
 
        // 如果有需要删除的订单，则执行删除
        if (ordersToDelete.isNotEmpty()) {
            // 将订单ID列表转换为SQLite能理解的形式
            val placeholders = (1..ordersToDelete.size).joinToString(",") { "?" }
            db.execSQL(deleteSql, ordersToDelete.toTypedArray())
        }
    }
}
 
// 假设uploadOrder是用来上传订单的函数
fun uploadOrder(orderId: String) {
    // 实际的上传逻辑
}

这个示例代码展示了如何在Android中使用SQLite数据库进行分页查询和删除操作。代码中使用了SQLiteDatabase的rawQuery方法进行分页查询，并使用execSQL方法执行删除操作。需要注意的是，示例中的uploadOrder函数需要替换为实际上传订单的逻辑。

#include <iostream>
#include <sqlite3.h>
 
int callback(void* NotUsed, int argc, char** argv, char** azColName) {
    NotUsed = 0;
    for (int i = 0; i < argc; i++) {
        std::cout << azColName[i] << " = " << (argv[i] ? argv[i] : "NULL") << std::endl;
    }
    std::cout << std::endl;
    return 0;
}
 
int main(int argc, char* argv[]) {
    sqlite3* db;
    char* zErrMsg = 0;
    int rc;
 
    if (argc != 3) {
        std::cerr << "Usage: " << argv[0] << " DATABASE SQL-STATEMENT" << std::endl;
        return(1);
    }
 
    rc = sqlite3_open(argv[1], &db);
    if (rc) {
        std::cerr << "Can't open database: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        sqlite3_close(db);
        return(1);
    }
 
    rc = sqlite3_exec(db, argv[2], callback, 0, &zErrMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "SQL error: " << zErrMsg << std::endl;
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

这段代码展示了如何在Visual Studio 2015中使用C++和SQLite3库打开一个SQLite数据库，执行一个SQL命令，并处理返回的结果。代码使用了sqlite3\_open函数来打开数据库，sqlite3\_exec来执行SQL语句，并通过callback函数来处理查询结果。如果操作过程中出现错误，它会输出错误信息。

package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"
 
    "github.com/jackc/pgx/v4"
    "github.com/jackc/pgx/v4/pgxpool"
)
 
const (
    // 连接字符串包含用户名、密码、数据库名和主机地址
    connString = "postgres://username:password@localhost/database?sslmode=disable"
)
 
func main() {
    // 建立连接池
    pool, err := pgxpool.Connect(context.Background(), connString)
    if err != nil {
        log.Fatalf("连接数据库失败: %v\n", err)
    }
    defer pool.Close()
 
    // 创建上下文
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 5*time.Second)
    defer cancel()
 
    // 执行查询
    var name string
    err = pool.QueryRow(ctx, "SELECT name FROM widgets WHERE id = $1", 42).Scan(&name)
    if err != nil {
        log.Fatalf("查询失败: %v\n", err)
    }
 
    fmt.Printf("查询结果: %s\n", name)
}

这段代码演示了如何使用pgx库在Go语言中连接并查询PostgreSQL数据库。首先，它创建了一个数据库连接池，然后在该连接池上执行了一个查询操作。代码使用了上下文（context）来处理请求的超时和取消操作，这是现代Go语言中的一种常见做法。

由于篇幅限制，这里提供一个简化的指导和示例配置。具体的安装步骤和配置选项可能会根据您的操作系统和Mysql版本有所不同。

1. 环境准备：

   • 确保所有服务器的网络连通性。
   • 关闭防火墙和SELinux。
   • 确保所有服务器的时间同步。

2. 安装Mysql NDB Cluster：

   • 下载对应版本的Mysql NDB Cluster。
   • 安装Mysql NDB Cluster软件包。

3. 配置Mysql NDB Cluster：

   • 在每个服务器上配置my.cnf。
   • 初始化群集节点。

4. 启动并验证群集：

   • 启动Mysql服务。
   • 连接到Mysql服务并验证群集状态。

以下是一个示例配置文件my.cnf的核心配置部分：

[mysqld]
ndbcluster
ndb-connectstring=ndb_cluster

这只是配置的一部分，具体配置可能会根据实际情况有所不同。例如，您可能需要指定数据目录、服务器的ID、管理节点(MGM)节点的IP和端口等。

请注意，由于NDB Cluster配置相对复杂，并且可能涉及到特定于环境的参数调整，因此建议参考官方文档进行详细配置。

-- 创建一个名为students的表，包含id, name, age三个字段
CREATE TABLE students (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER NOT NULL
);
 
-- 向students表插入数据
-- 插入一条完整的数据，包括id（由于设置了AUTOINCREMENT，这里可以省略id）
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('张三', 20);
 
-- 插入多条数据
INSERT INTO students (name, age) VALUES
('李四', 22),
('王五', 21),
('赵六', 23);
 
-- 查询students表的所有数据，确认插入成功
SELECT * FROM students;

这段代码首先创建了一个包含id、name和age字段的students表，然后向表中插入了一条完整数据和多条数据。最后，使用SELECT语句查询表中的所有数据以确认插入操作是否成功。这个过程展示了如何在SQLite中创建表、插入数据以及查询数据。

在Ubuntu系统上进行PostgreSQL 11.17的离线安装，你需要先从官网下载对应的.deb安装包，然后通过U盘或其他方式将这些包传输到目标机器上。以下是安装的基本步骤：

1. 在有网络的机器上下载PostgreSQL的.deb安装包。
2. 将下载的.deb包复制到离线的Ubuntu系统上。
3. 在离线的Ubuntu系统上，使用dpkg命令安装这些包。

以下是具体的命令步骤：

在有网络的机器上下载PostgreSQL的安装包和依赖：

# 下载PostgreSQL主包
wget https://download.example.com/pub/postgresql/releases/11.17/postgresql-11.17-1-x86_64.deb
 
# 下载依赖
sudo apt-get install --download-only postgresql-11

将下载的.deb包复制到U盘，然后将U盘插入到离线的Ubuntu系统上。

在离线的Ubuntu系统上，安装PostgreSQL及其依赖：

# 将U盘中的.deb包复制到本地目录（例如/tmp/postgresql）
# 假设你已经将.deb包复制到了/tmp/postgresql目录
 
# 切换到包含.deb包的目录
cd /tmp/postgresql
 
# 安装PostgreSQL主包
sudo dpkg -i postgresql-11.17-1-x86_64.deb
 
# 解决依赖问题
sudo apt-get -f install

这样就完成了PostgreSQL的离线安装。注意，你需要确保所有依赖都已经下载并且在离线机器上可用。如果有缺失的依赖，你需要重复下载和安装的步骤来解决缺失的依赖。

以下是一个简单的Docker命令集，用于安装并启动PostgreSQL数据库的容器：

1. 拉取官方PostgreSQL镜像:

docker pull postgres

2. 创建并启动PostgreSQL容器:

docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -d postgres

在这个命令中，some-postgres是你给容器指定的名字，mysecretpassword是设置的PostgreSQL用户postgres的密码。-d参数表示以后台模式运行容器。

如果你想要将PostgreSQL数据库的端口映射到宿主机的端口，可以使用-p参数，如下：

docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -p 5432:5432 -d postgres

这会将容器的5432端口映射到宿主机的5432端口，允许宿主机访问PostgreSQL服务。

如果你还想要挂载数据卷以保存数据库文件，可以使用-v参数，如下：

docker run --name some-postgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -p 5432:5432 -v my-local-datadir:/var/lib/postgresql/data -d postgres

my-local-datadir是宿主机上用于存储PostgreSQL数据的目录。

报错："initializing database" 错误通常发生在MySQL服务启动时初始化系统表时。这个错误可能由以下几个原因导致：

1. 权限问题：MySQL目录或其中的文件没有正确的权限。
2. 配置文件问题：my.cnf 或 my.ini 配置文件中的设置不正确。
3. 磁盘空间不足：系统分区没有足够的空间来创建或写入数据文件。
4. 数据目录问题：数据目录不存在或不可写。
5. 损坏的系统表：系统表损坏导致初始化失败。

解决方法：

1. 检查权限：确保MySQL的数据目录和其中的文件有正确的权限。
2. 检查配置文件：检查 my.cnf 或 my.ini 配置文件，确保配置正确。
3. 检查磁盘空间：确保有足够的磁盘空间。
4. 指定数据目录：如果数据目录不存在，创建它，并确保MySQL服务有权限写入。
5. 修复系统表：如果系统表损坏，可以使用MySQL的修复工具如 mysqlcheck 进行修复。

在进行任何修改之前，请确保备份好现有的数据和配置文件。如果问题依然存在，查看MySQL的错误日志文件，它可能包含更详细的错误信息。