Flink CDC (Changelog Data Capture) 是一种用于捕获数据库变更日志的技术，可以用于实时数据同步。以下是使用Flink CDC 1.18.1将Oracle数据库同步到PostgreSQL的基本步骤和示例代码：

1. 确保Oracle和PostgreSQL数据库中已经有需要同步的表，并且Oracle数据库开启了归档模式和支持LogMiner或者是通过XStream。
2. 在PostgreSQL中创建与Oracle同样结构的表。
3. 添加Flink CDC相关的依赖到项目中，例如使用Maven可以添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-connector-oracle-cdc</artifactId>
    <version>1.18.1</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>com.ververica</groupId>
    <artifactId>flink-connector-postgres-cdc</artifactId>
    <version>1.18.1</version>
</dependency>

4. 编写Flink程序以实现数据同步：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import com.ververica.cdc.connectors.oracle.OracleSource;
import com.ververica.cdc.connectors.postgres.PostgreSQLSink;
 
public class OracleToPostgreSQL {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        // 创建Oracle Source
        String sourceDDL = "" +
                "CREATE TABLE source_table (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   pwd STRING," +
                "   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'oracle-cdc'," +
                "   'hostname' = 'your_oracle_host'," +
                "   'port' = '1521'," +
                "   'username' = 'your_username'," +
                "   'password' = 'your_password'," +
                "   'db-name' = 'your_db_name'," +
                "   'table-name' = 'your_table_name'" +
                ")";
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
 
        // 创建PostgreSQL Sink
        String sinkDDL = "" +
                "CREATE TABLE sink_table (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   pwd STRING," +
                "   PRIMARY KEY (id) NOT ENFORCED" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'postgres-cdc'," +
                "   'hostname' = 'your_postgres_host'," +
                "   'port' = '5432'," +
                "   'username' = 'your_username'," +
                "   'p

在基于SqlSugar的开发框架中，我们可以通过扩展方法的方式来整合对MongoDB的操作。以下是一个简单的示例，展示了如何在SqlSugar中添加对MongoDB的支持。

首先，需要安装MongoDB的C#驱动包：

Install-Package MongoDB.Driver

然后，可以创建一个扩展类来封装MongoDB的操作：

using MongoDB.Bson.Serialization.Attributes;
using MongoDB.Driver;
using System;
using System.Linq.Expressions;
using System.Threading.Tasks;
 
public static class MongoDbExtensions
{
    public static async Task<bool> AddOrUpdateAsync<T>(this SqlSugar.ISqlSugarClient db, T entity) where T : class, new()
    {
        var collection = GetMongoCollection<T>();
        var filter = Builders<T>.Filter.Eq(e => e.Id, entity.Id);
        var update = Builders<T>.Update.Set(e => e.Name, entity.Name); // 假设有Name属性
        var options = new UpdateOptions { IsUpsert = true };
 
        var result = await collection.UpdateOneAsync(filter, update, options);
        return result.IsAcknowledged && result.ModifiedCount > 0;
    }
 
    private static IMongoCollection<T> GetMongoCollection<T>() where T : class, new()
    {
        var client = new MongoClient("your_mongodb_connection_string");
        var database = client.GetDatabase("your_database_name");
        return database.GetCollection<T>("your_collection_name");
    }
}
 
[BsonIgnoreExtraElements]
public class MongoEntity
{
    [BsonId]
    public ObjectId Id { get; set; }
    public string Name { get; set; }
}

在上述代码中，我们定义了一个扩展方法AddOrUpdateAsync，它将实体添加到MongoDB中。我们使用Builders<T>来构建筛选器和更新器，然后调用UpdateOneAsync方法来执行更新。GetMongoCollection方法用于获取指定类型的MongoDB集合。

在实际应用中，你需要替换your_mongodb_connection_string、your_database_name和your_collection_name为你的MongoDB连接字符串、数据库名和集合名。同时，你需要确保你的实体类（在这个例子中是MongoEntity）与MongoDB集合中的文档结构相匹配。

使用这个扩展方法的方式如下：

var db = new SqlSugarClient(new ConnectionConfig()
{
    ConnectionString = "your_sqlserver_connection_string",
    DbType = DbType.SqlServer,
    IsAutoCloseConnection = true,
    InitKeyType = InitKeyType.Attribute
});
 
var entity = new MongoEntity { Id = ObjectId.GenerateNewId(), Name = "Example" };
await db.AddOrUpdateAsync(entity);

在这个例子中，我们首先创建了一个SqlSugar客户端，然后创建了一个MongoEntity实例，并调用了AddOrUpdateAsync方法来添加或更新MongoDB中的记录。这个方法是异步的，因此不会阻塞调用线程。

-- SQLite 数据库文件路径
-- 假设为 sqlite3.db，里面有表 table1，table2 等
 
-- PostgreSQL 连接参数
-- 用户名、密码、数据库、主机、端口
 
-- 使用 pgloader 通过 Windows 共享目录将 SQLite 数据导入 PostgreSQL
pgloader sqlite3.db postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase
 
-- 这里的 sqlite3.db 是 SQLite 数据库文件的路径
-- postgresql://username:password@localhost:5432/mydatabase 是 PostgreSQL 的连接字符串
-- 需要确保 Windows 共享设置正确，并且 pgloader 有权限访问 SQLite 和 PostgreSQL 数据库

这个例子展示了如何使用 pgloader 通过一个Windows共享目录将SQLite数据库中的数据导入到PostgreSQL数据库中。在实际使用时，需要替换数据库文件路径和连接字符串，并确保所有的网络和权限设置正确。

-- 假设有一个名为"users"的表，其中包含一个名为"personal_info"的字段，我们需要对其进行脱敏处理
-- 脱敏规则：将手机号码的前三位和后四位替换为星号(*)
 
-- 创建一个SQL函数，用于手机号脱敏处理
CREATE OR REPLACE FUNCTION mask_phone_number(phone_number text) RETURNS text AS $$
BEGIN
    RETURN regexp_replace(phone_number, '(\d{3})\d{4}(\d{4})', '\1********\2');
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;
 
-- 创建一个视图，对查询结果进行脱敏处理
CREATE OR REPLACE VIEW view_users AS
SELECT id, mask_phone_number(personal_info) AS masked_personal_info
FROM users;
 
-- 使用视图进行查询，获取脱敏后的数据
SELECT * FROM view_users;

这段代码首先定义了一个SQL函数mask_phone_number，该函数使用正则表达式将手机号码中间的数字替换为星号，以实现脱敏。然后，创建了一个视图view_users，在查询时将个人信息中的手机号进行脱敏处理。最后，通过查询视图来获取脱敏后的数据。这个例子展示了如何在PostgreSQL中实现数据的简单脱敏处理。

报错信息表明PostgreSQL数据库服务在本地计算机上启动后自动停止。这可能是由于多种原因造成的，包括但不限于配置文件错误、数据目录权限问题、端口冲突或服务不兼容。

解决方法：

1. 检查日志文件：查看PostgreSQL的日志文件，通常位于pg_log目录下，以获取具体的错误信息。
2. 检查配置文件：确保postgresql.conf和pg_hba.conf配置文件中的设置正确无误。
3. 检查端口冲突：确认PostgreSQL服务尝试使用的端口没有被其他应用占用。默认端口是5432。
4. 检查数据目录权限：确保PostgreSQL的数据目录有正确的权限，通常需要给予读写权限。
5. 服务兼容性：如果是在更新PostgreSQL或操作系统后出现问题，可能需要重新配置服务或安装兼容版本。
6. 重新安装服务：如果上述步骤无法解决问题，可以尝试卸载并重新安装PostgreSQL服务。
7. 寻求专业帮助：如果问题依然存在，可以寻求PostgreSQL社区或专业技术支持的帮助。

pg_cancel_backend 是 PostgreSQL 提供的一个函数，用于取消正在执行的后端服务进程。这个函数发送一个 SIGINT 信号到指定的后端进程，尝试中断其当前的查询。

在使用 pg_cancel_backend 之前，你需要确保你有足够的权限来执行这个操作，通常需要是 pg_signal_backend 角色的成员。

以下是一个简单的 SQL 脚本示例，演示如何使用 pg_cancel_backend 函数：

-- 假设我们要取消的后端进程的 PID 是 1234
SELECT pg_cancel_backend(1234);

如果操作成功，pg_cancel_backend 会返回 t（表示成功）。如果指定的进程不能被中断（例如，如果它已经完成了当前的查询），则会返回 f。

请注意，pg_cancel_backend 只能中断那些可以被中断的查询。对于一些复杂的查询或事务，可能需要更长时间来取消，或者需要更高级的取消策略。

报错信息 "SpringBoot中EasyCode Title xxx表配置信息不正确，请尝试重新配置" 指的是在使用EasyCode（一种代码生成工具）进行数据库表与Java实体类之间的映射时，配置信息出现了错误。

解决方法：

1. 检查数据库中表的字段类型、名称是否与EasyCode配置中的实体类属性相匹配。
2. 确认是否正确配置了表名、字段映射等信息。
3. 如果使用了注释来配置，确保注释的格式正确，并且注释的内容与配置文件中的信息一致。
4. 如果配置了数据库视图或者存储过程，确保这些对象的字段映射也是正确的。
5. 查看是否有其他配置错误，如配置文件中的拼写错误、使用了不支持的数据类型等。

如果以上步骤无法解决问题，可以尝试重新生成配置模板，并根据模板重新配置。

在MySQL数据库环境下，如果遇到这个问题，可以进一步检查：

• MySQL的版本是否支持EasyCode工具。
• 数据库连接信息是否正确，包括用户名、密码、数据库名等。
• 确保数据库驱动兼容并已正确配置在SpringBoot项目中。

如果以上步骤都无法解决问题，可以查看EasyCode的日志或SpringBoot的控制台输出，寻找更具体的错误信息，或者寻求社区支持帮助。

from torchdata.datapipes.iter import IterableWrapper
from torch.utils.data import Dataset
import sqlite3
 
class SQLiteDataset(Dataset):
    def __init__(self, database, query):
        self.database = database
        self.query = query
        self.conn = sqlite3.connect(self.database, isolation_level=None)
        self.cur = self.conn.cursor()
        self.cur.execute(self.query)
        self.data = self.cur.fetchall()
 
    def __len__(self):
        return len(self.data)
 
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]
 
    def __iter__(self):
        return IterableWrapper(self.data)
 
    def __del__(self):
        self.conn.close()
 
# 使用示例
database_path = 'path_to_your_sqlite_database.db'
query = 'SELECT * FROM your_table_name'
dataset = SQLiteDataset(database_path, query)
 
# 现在可以像使用其他PyTorch Dataset一样使用 `dataset`

这个示例代码定义了一个名为SQLiteDataset的类，它允许用户使用SQL查询从SQLite数据库中创建一个可迭代的数据集。这个类实现了PyTorch Dataset 的基本方法，包括初始化连接数据库、执行查询、获取长度和数据项。在实例化SQLiteDataset时，只需传入数据库路径和要执行的SQL查询字符串。这个类在实例化后可以像其他PyTorch数据集一样使用，例如用于模型的数据提供。

以下是一个示例配置，用于在PostgreSQL 13与Pacemaker之间建立高可用性集群。

1. 安装PostgreSQL和Pacemaker

   确保你的系统上安装了PostgreSQL和Pacemaker。

2. 配置PostgreSQL

   配置PostgreSQL，以便在集群节点间同步数据。

3. 创建PostgreSQL用户和目录

useradd --system --no-create-home --home=/var/lib/postgresql --shell=/bin/false postgresql
mkdir --parents --mode=0700 /var/lib/postgresql
chown --no-dereference postgresql:postgresql /var/lib/postgresql

4. 配置Pacemaker

   创建一个资源代理配置文件，例如pgsql.conf，用于定义PostgreSQL服务的属性。

primitive pgsql ocf:heartbeat:pgsql params pgdata="/var/lib/postgresql/data"

然后，配置一个组，将PostgreSQL服务与资源代理结合起来，并设置故障转移策略。

group pgsql-ha pgsql

5. 自定义Pacemaker的监控脚本

   为了监控PostgreSQL服务的健康状况，你可能需要编写一个脚本并在Pacemaker配置中引用它。

#!/bin/bash
pg_isready --host=127.0.0.1 --port=5432 --username=postgres

在Pacemaker配置中，你可以这样使用它：

primitive pgsql ocf:heartbeat:pgsql \
    params pgdata="/var/lib/postgresql/data" \
    op monitor interval="60s" timeout="20s" \
    op start interval="0s" timeout="600s" \
    op stop interval="0s" timeout="600s" \
    meta resource-stickiness=100

6. 启动Pacemaker服务

   启动Pacemaker服务，并确保它随系统启动。

systemctl start pcsd.service
systemctl enable pcsd.service

7. 测试和验证集群

   测试集群的故障转移和恢复功能，并确保PostgreSQL服务正常运行。

以上是一个高可用集群配置的概要，具体的配置细节可能会根据你的系统环境和需求有所不同。

在Mac M1上安装psycopg2以连接PostgreSQL数据库，你可以使用以下步骤：

1. 打开终端。

2. 确保你已经安装了postgresql。如果没有安装，可以使用Homebrew安装：

   
   
   
   /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
   brew install postgresql

3. 创建PostgreSQL角色和数据库（可选）：

   
   
   
   createuser --interactive
   createdb <your-username>

4. 使用pip安装psycopg2：

   
   
   
   pip install psycopg2-binary

   如果你遇到编译错误，可能需要使用以下命令：

   
   
   
   ARCHFLAGS=-arch arm64 pip install psycopg2-binary

这里安装的是psycopg2-binary，因为它包含了二进制版本的psycopg2，不需要编译。如果你需要从源代码编译psycopg2，可以尝试以下命令：

pip install psycopg2-binary

确保你的Python环境是为M1 Mac优化的。如果你使用的是conda，可以使用conda来创建一个环境：

conda create -n myenv python=3.8
conda activate myenv
conda install psycopg2

以上步骤应该能在M1 Mac上成功安装psycopg2。