# 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。

在Linux环境下，MySQL数据库的安装和基本配置可以通过以下步骤完成：

1. 更新系统包列表：

sudo apt-get update

2. 安装MySQL服务器：

sudo apt-get install mysql-server

3. 启动MySQL服务：

sudo systemctl start mysql

4. 确保MySQL服务开机自启：

sudo systemctl enable mysql

5. 运行安全安装脚本：

sudo mysql_secure_installation

6. 登录MySQL数据库：

sudo mysql -u root -p

以上步骤适用于基于Debian的系统，如Ubuntu。对于基于RPM的系统，如CentOS，你可能需要使用yum代替apt-get。

注意：在生产环境中，你还需要进行额外的配置，如用户权限管理、数据库备份、性能优化等。

在使用Flink CDC 连接PostgreSQL数据库时，可能会遇到一些常见的问题。以下是一些可能的问题及其解决方案：

1. 认证问题: 如果连接PostgreSQL数据库时出现认证问题，可能是因为Flink CDC连接字符串中的用户名或密码错误。解决方法是检查连接字符串中的用户名和密码是否正确。
2. 网络问题: 如果Flink CDC无法连接到PostgreSQL数据库，可能是因为网络问题。解决方法是检查网络连接，确保Flink集群能够访问PostgreSQL数据库服务器。
3. 数据库配置问题: 如果Flink CDC无法正确识别PostgreSQL数据库的变更数据捕获配置，可能是因为数据库配置不正确。解决方法是确保PostgreSQL数据库已启用并配置了适当的变更数据捕获（CDC）解决方案，如debezium。
4. 版本兼容性问题: Flink CDC与PostgreSQL的版本兼容性问题可能会导致连接失败。解决方法是确保Flink CDC与PostgreSQL的版本相互兼容。
5. JDBC驱动问题: 如果Flink CDC无法找到或加载PostgreSQL的JDBC驱动，可能会出现连接问题。解决方法是确保Flink CDC的类路径中包含了PostgreSQL JDBC驱动的依赖。
6. 连接参数问题: 如果在连接PostgreSQL数据库时使用了错误的连接参数，可能会导致连接失败。解决方法是检查并调整Flink CDC连接字符串中的参数，确保它们是正确的。

针对这些问题，可以查看Flink CDC的文档，检查配置和连接字符串，查看日志以确定具体的错误信息，并根据错误信息采取相应的解决措施。如果需要进一步的帮助，可以在Flink社区论坛中寻求帮助或者联系技术支持。