IvorySQL 3.2 是一个基于 PostgreSQL 的数据库分支，专注于兼容 Oracle 数据库。关于“贡献独门秘籍，可平滑迁移 Oracle”的表述，这可能是指 IvorySQL 提供了一些特定的功能或修复，使得从 Oracle 迁移到 IvorySQL 的过程更加平滑。

要进行平滑迁移，你需要考虑以下步骤：

1. 评估兼容性：确保 Oracle 数据库中的特性在 IvorySQL 中得到支持。
2. 数据导出：使用工具（如 Oracle Data Pump）导出 Oracle 数据库中的数据。
3. 数据转换：将导出的数据从 Oracle 的格式转换为 IvorySQL 支持的格式。
4. 部署 IvorySQL：在目标服务器上安装和配置 IvorySQL 数据库。
5. 数据导入：将转换后的数据导入到 IvorySQL 数据库中。
6. 测试：在导入数据后进行彻底测试，以确保所有应用程序功能正常工作。

请注意，迁移任何数据库都需要仔细的计划和实施，以及充分的测试。具体的迁移步骤可能会根据实际情况而有所不同。如果你需要具体的脚本或工具来帮助你迁移，请咨询 IvorySQL 社区或专业的数据库迁移服务。

在Spring Cloud微服务实战中，我们需要对Gateway网关进行自定义拦截器的开发，以增强微服务架构的安全性。以下是一个简化的自定义Gateway全局拦截器的示例代码：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
@Component
public class CustomGlobalFilter implements GlobalFilter, Ordered {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 示例：检查请求头中是否有自定义的安全认证信息
        String authHeader = exchange.getRequest().getHeaders().getFirst("X-Custom-Auth");
        if (authHeader == null || !authHeader.startsWith("Bearer ")) {
            // 如果没有或不正确，返回401 Unauthorized
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
        // 如果认证信息正确，继续请求处理
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 设置全局拦截器的顺序，数字越小，优先级越高
        return -1;
    }
}

在这个示例中，我们创建了一个自定义的全局拦截器CustomGlobalFilter，用于检查进入Gateway的请求是否包含了一个自定义的认证头X-Custom-Auth。如果请求中缺少这个头信息或者格式不正确，拦截器将会返回401未授权的HTTP状态码。这种方式可以用来增加对微服务API访问的额外安全层，确保只有合法的请求才能通过Gateway访问后端服务。

# 假设已经安装了pymongo库，这是MongoDB的官方Python驱动程序
from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['mydatabase']  # 选择数据库
collection = db['mycollection']  # 选择集合
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25})
 
# 查询文档
result = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(result)
 
# 假设已经安装了redis-py库，这是Redis的官方Python驱动程序
import redis
 
# 连接到Redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
 
# 存储数据
r.set('key', 'value')
 
# 获取数据
value = r.get('key')
print(value)

这段代码展示了如何使用Python连接和操作MongoDB和Redis数据库。首先，使用pymongo连接MongoDB，然后插入、查询数据。对于Redis，使用redis-py库进行连接和键值对的读写操作。

-- 查询并去重提取表中特定列的值的子串
SELECT DISTINCT SUBSTRING(column_name FROM pattern) AS unique_substring
FROM table_name
WHERE condition;

这个例子展示了如何使用SELECT DISTINCT和SUBSTRING函数来提取表中某一列的特定子串，并且去除重复项。column_name是你想要从中提取子串的列名，pattern是用于SUBSTRING函数的模式（比如1 FOR 4表示每个字符串中的第一个字符开始的四个字符），table_name是你要查询的表名，condition是你的过滤条件。

以下是使用Docker部署MySQL、Redis和MongoDB的简化版本的Docker Compose配置文件示例：

version: '3'
services:
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: rootpassword
      MYSQL_DATABASE: mydatabase
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - mysql-data:/var/lib/mysql
 
  redis:
    image: redis:5.0
    ports:
      - "6379:6379"
    volumes:
      - redis-data:/data
 
  mongo:
    image: mongo:4.2
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - mongo-data:/data/db
 
volumes:
  mysql-data:
  redis-data:
  mongo-data:

将以上内容保存为 docker-compose.yml 文件，然后在该文件所在目录下运行以下命令：

docker-compose up -d

该命令会在后台启动MySQL、Redis和MongoDB服务，并将它们的数据卷挂载到本地。你可以通过相应的端口访问这些服务，或者通过Docker命令进入容器进行操作。

在SQLite3中，callback回调函数通常用于查询操作，它会在每次查询返回一行结果时被调用。这里提供一个简单的例子，展示如何使用callback回调函数处理查询结果：

#include <sqlite3.h>
#include <stdio.h>
 
// 定义回调函数
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName) {
    NotUsed = 0;
 
    for(int i = 0; i < argc; i++) {
        printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
    }
 
    printf("\n");
    return 0;
}
 
int main() {
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "无法打开数据库: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        return(0);
    }else{
        fprintf(stdout, "数据库打开成功\n");
    }
 
    // 执行SQL查询
    const char *sql = "SELECT * FROM your_table;";
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if( rc != SQLITE_OK ){
        fprintf(stderr, "SQL错误: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

在这个例子中，callback函数会被sqlite3_exec函数调用，用于输出查询结果中的每一行。argc是列的数量，argv是包含列值的字符串数组，azColName是包含列名的字符串数组。这个模式适用于处理简单的结果集，更复杂的处理可能需要在回调函数中进行更多的操作。

为了避免在SQLite中插入重复数据，你可以使用ON CONFLICT子句与INSERT语句一起使用。如果尝试插入的数据在表中已经存在（通常是由主键或唯一索引确定的），则可以选择不执行插入或执行其他操作。

例如，如果你有一个users表，其中id是主键，你可以这样插入数据以避免重复：

INSERT INTO users (id, name, email)
VALUES (1, 'Alice', 'alice@example.com')
ON CONFLICT(id) DO NOTHING;

在这个例子中，如果id为1的记录已经存在，则不会发生任何插入操作。

如果你想更新已存在的记录，可以使用：

INSERT INTO users (id, name, email)
VALUES (1, 'Alice', 'alice@example.com')
ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET name = excluded.name, email = excluded.email;

这将会在发生冲突时更新name和email字段。excluded是一个特殊的表，它包含了尝试插入但因冲突而没有成功的行的值。

Tomcat、MySQL和Redis是常用的开源服务器和数据库系统。以下是它们各自的最大支持说明和使用场景：

1. Tomcat：

   • 最大支持：并发连接数、JVM内存大小、组件数量等。
   • 使用场景：作为Java Web应用服务器，Tomcat可以处理并响应成千上万的并发用户请求。

2. MySQL：

   • 最大支持：取决于硬件资源（如内存、存储空间和处理器速度），理论上可以处理数百万条记录的数据库。
   • 使用场景：MySQL是一个关系型数据库，常用于存储结构化数据，如用户信息、产品目录等。

3. Redis：

   • 最大支持：基于配置文件中的maxclients指令，Redis可以支持数千个并发连接。
   • 使用场景：Redis是一个内存中的数据结构存储系统，常用作数据库、缓存和消息中间件。它可以处理每秒数万的请求。

具体的最大连接数和性能取决于服务器的硬件配置、操作系统的设置以及应用程序的需求。在实际部署时，你需要根据你的应用需求和服务器的硬件资源进行调整和优化。

以下是一个使用Docker部署PostgreSQL主从复制的简化示例。

首先，创建一个docker-compose.yml文件来定义服务：

version: '3'
 
services:
  master:
    image: postgres:latest
    environment:
      POSTGRES_DB: master_db
      POSTGRES_USER: master_user
      POSTGRES_PASSWORD: master_password
    ports:
      - "5432:5432"
 
  slave:
    image: postgres:latest
    environment:
      POSTGRES_DB: slave_db
      POSTGRES_USER: slave_user
      POSTGRES_PASSWORD: slave_password
      POSTGRES_REPLICA_MODE: 'on'
      POSTGRES_REPLICA_ROLE: 'replica'
    ports:
      - "5433:5432"
    depends_on:
      - master
    command: >
      bash -c '
        echo "host=master" >> /docker-entrypoint-initdb.d/replica.conf;
        echo "username=master_user" >> /docker-entrypoint-initdb.d/replica.conf;
        echo "password=master_password" >> /docker-entrypoint-initdb.d/replica.conf;
        exec docker-entrypoint.sh postgres -c wal_level=logical -c max_wal_senders=2 -c max_replication_slots=2 -c max_connections=100;
      '

在此配置中，您定义了两个服务：master 和 slave。master 服务使用默认的PostgreSQL镜像，并暴露了5432端口。slave 服务也使用默认的PostgreSQL镜像，并暴露了5433端口，同时它设置了复制角色并依赖于master服务。

通过command部分，在slave启动时，它会自动配置复制。

接下来，运行以下命令来启动服务：

docker-compose up -d

这将在后台启动PostgreSQL主从服务器。

注意：

1. 在实际部署中，你需要确保master_user在master数据库中有适当的复制权限。
2. 环境变量中的密码应该是安全的，不应在配置中明文显示。
3. 这个例子使用了Docker的默认网络，实际部署可能需要更复杂的网络配置。
4. 确保你的数据库镜像和配置适合生产环境。

-- 启用自动收缩功能
EXEC sp_configure 'lightweight pooling', 1
RECONFIGURE
 
-- 设置自动收缩内存的百分比阈值
EXEC sp_configure 'max server memory', 256000 -- 以字节为单位的内存大小
RECONFIGURE
 
-- 启用自动收缩数据库文件
USE YourDatabaseName
GO
DBCC TRACEON (3505)
GO
DBCC TRACEON (3506)
GO
 
-- 设置数据库文件自动收缩的最小空闲空间百分比
EXEC sp_configure 'min free space in percent', 1
RECONFIGURE
 
-- 设置数据库文件自动收缩的最小收缩大小
EXEC sp_configure 'min space for pool', 100 -- 以KB为单位的大小
RECONFIGURE
 
-- 启用自动收缩日志文件
USE YourDatabaseName
GO
DBCC TRACEON (3508)
GO
DBCC TRACEON (3509)
GO
 
-- 设置日志文件自动收缩的最小空闲空间百分比
EXEC sp_configure 'recovery interval', 0
RECONFIGURE
 
-- 设置日志文件自动收缩的最小收缩大小
EXEC sp_configure 'min log space for log reuse', 2048 -- 以KB为单位的大小
RECONFIGURE

在这个示例中，我们展示了如何为SQL Server数据库配置自动收缩功能。这包括启用轻量级池、设置最大服务器内存、启用数据库文件和日志文件的自动收缩、设置相关的最小空闲空间百分比以及最小收缩大小。这些设置可以帮助数据库在工作负载减少时回收未使用的空间，从而优化性能并最大化磁盘空间的使用效率。