要在CentOS 7.9上离线安装PostgreSQL 9.5，你需要先从另一台有网络连接的机器上下载PostgreSQL 9.5的RPM包及其依赖，然后将这些包复制到你的离线服务器上进行安装。

以下是步骤和示例命令：

1. 在有网络的机器上，访问PostgreSQL官方下载页面或者使用你的发行版的包管理器来找到并下载PostgreSQL 9.5的RPM包。
2. 同时，下载所有依赖的RPM包。你可以使用yum的download-only功能来仅下载而不安装：

mkdir postgresql-9.5-packages
yum install --downloadonly --downloaddir=postgresql-9.5-packages postgresql95 postgresql95-server postgresql95-contrib

3. 将下载的所有RPM包复制到离线的CentOS 7.9机器上（使用USB驱动器、外部硬盘或其他方法）。
4. 在离线的CentOS机器上，使用rpm命令安装PostgreSQL及其依赖包：

cd postgresql-9.5-packages
sudo rpm -Uvh *.rpm

5. 初始化数据库并启动服务：

sudo service postgresql-9.5 initdb
sudo service postgresql-9.5 start

确保你的离线服务器上的防火墙和SELinux配置允许访问PostgreSQL所使用的端口（默认是5432）。

在ThingBoard的Docker部署中，连接到Docker容器内的PostgreSQL数据库，你可以按照以下步骤进行：

1. 确定PostgreSQL容器的名称或ID。
2. 确定PostgreSQL端口映射到宿主机的端口。
3. 使用相应的数据库客户端或工具连接到PostgreSQL数据库。

以下是一个使用psql命令行工具连接到容器内PostgreSQL数据库的例子：

# 使用docker ps命令找到PostgreSQL容器的名称或ID
docker ps
 
# 假设PostgreSQL容器名称为thingboard_postgres，端口映射为5432
# 使用psql连接到数据库
docker exec -it thingboard_postgres psql -U postgres -d thingboard

在上面的例子中，thingboard_postgres是PostgreSQL容器的名称，postgres是默认的PostgreSQL用户，thingboard是数据库名称。如果你使用的是不同的用户或数据库名称，请相应替换。

确保你的本地机器上安装了Docker，并且Docker正在运行。如果PostgreSQL容器的端口没有映射到宿主机，你需要先进行端口映射。如果你需要从外部应用连接到容器内的PostgreSQL数据库，你可能还需要将容器端口映射到宿主机的端口。

-- 创建一个新的数据库
CREATE DATABASE mydatabase;
 
-- 切换到新创建的数据库
\c mydatabase
 
-- 创建一个新的数据表
CREATE TABLE students (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    age INT
);
 
-- 向数据表中插入数据
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Alice', 21);
INSERT INTO students (name, age) VALUES ('Bob', 22);
 
-- 查询数据表中的所有数据
SELECT * FROM students;
 
-- 更新数据表中的数据
UPDATE students SET age = 23 WHERE name = 'Alice';
 
-- 删除数据表中的数据
DELETE FROM students WHERE name = 'Bob';
 
-- 查询操作中使用算术运算符
SELECT name, age + 1 AS next_age FROM students;
 
-- 查询操作中使用字符串连接
SELECT name || ' is ' || age AS description FROM students;

这段代码展示了如何在PostgreSQL中创建数据库、数据表，以及如何对数据表进行基本的增删查改操作。同时，还展示了如何在查询时使用算术运算符和字符串连接。这些操作是数据库学习的基础，对于学习者来说具有很好的教育价值。

QtCipherSqlitePlugin是一个用于Qt的SQLite数据库加密插件，它允许开发者在不修改应用程序代码的情况下加密SQLite数据库文件。以下是如何使用QtCipherSqlitePlugin加密数据库的简单示例：

首先，确保你已经安装了QtCipherSqlitePlugin插件。

然后，在你的Qt应用程序中使用以下代码来打开一个加密的数据库：

#include <QSqlDatabase>
#include <QSqlError>
#include <QDebug>
 
int main(int argc, char *argv[])
{
    // 初始化Qt应用程序
    QApplication app(argc, argv);
 
    // 配置数据库连接信息
    QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QCI_SQLITE");
    db.setDatabaseName("encrypted.db");
 
    // 设置加密密钥
    db.setConnectOptions().insert("CipherKey", "your-encryption-key");
 
    // 尝试打开数据库
    if (!db.open()) {
        qDebug() << "数据库打开失败：" << db.lastError().text();
        return -1;
    }
 
    // 数据库操作代码...
 
    // 关闭数据库连接
    db.close();
 
    return app.exec();
}

在上面的代码中，请将 "encrypted.db" 替换为你的数据库文件名，将 "your-encryption-key" 替换为你想要用于加密数据库的密钥。

确保在你的 .pro 文件中添加了以下行来包含插件：

QT += sql ciphersqlite

这样，当你的应用程序运行时，数据库文件将会被加密。记得保管好你的加密密钥，因为没有它你将无法访问加密的数据库。

为了从MongoDB迁移数据到MySQL，你需要编写一个脚本来连接两个数据库，并将MongoDB的数据导入到MySQL中。以下是一个简单的Python脚本示例，使用了pymongo来连接MongoDB，以及pymysql来连接MySQL。

请确保你已经安装了pymongo和pymysql库，如果没有安装，可以使用pip安装：

pip install pymongo pymysql

以下是一个简单的数据迁移脚本示例：

import pymongo
import pymysql
 
# MongoDB连接设置
mongo_client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = mongo_client["your_mongodb_database"]
collection = db["your_collection"]
 
# MySQL连接设置
mysql_conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_mysql_user', password='your_mysql_password', db='your_mysql_database')
mysql_cursor = mysql_conn.cursor()
 
# 查询MongoDB数据
for document in collection.find():
    # 转换数据为MySQL兼容格式
    # 例如，将MongoDB的ObjectId转换为字符串
    document['_id'] = str(document['_id'])
    
    # 插入数据到MySQL
    columns = ', '.join(document.keys())
    values = ', '.join(['%s'] * len(document))
    sql = 'INSERT INTO your_mysql_table ({columns}) VALUES ({values})'.format(columns=columns, values=values)
    
    try:
        mysql_cursor.execute(sql, tuple(document.values()))
        mysql_conn.commit()
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(e)
 
# 关闭MySQL连接
mysql_cursor.close()
mysql_conn.close()

请确保替换your_mongodb_database, your_collection, your_mysql_user, your_mysql_password, your_mysql_database, 和your_mysql_table为你的实际数据库名称和表名称。

注意：这个脚本假设MongoDB和MySQL都在本地运行，且你有权限连接到它们。如果数据库服务器的配置不同，你需要相应地调整连接参数。

此外，这个脚本没有考虑数据类型转换或错误处理的全面情况，它是一个简化的例子，用于演示如何从MongoDB迁移数据到MySQL的基本流程。在实际应用中，你可能需要根据你的数据结构和MySQL表结构调整字段的类型转换和错误处理。

在Visual Studio Code中使用C++连接SQLite，你需要确保已经安装了C++扩展和SQLite扩展。以下是一个简单的步骤指南和示例代码：

1. 安装C++和SQLite扩展：

   • 打开VSCode。
   • 打开扩展视图（Ctrl+Shift+X）。
   • 搜索并安装C++扩展和SQLite扩展。

2. 安装SQLite3库：

   • 在你的操作系统上安装SQLite3。
   • 例如，在Ubuntu上，你可以使用命令sudo apt-get install sqlite3。

3. 创建一个C++项目：

   • 打开终端。
   • 创建一个新目录和C++源文件，如mkdir myproject && cd myproject && touch main.cpp。
4. 编写C++代码来连接SQLite数据库：

#include <iostream>
#include <sqlite3.h>
 
int main(int argc, char* argv[]) {
    sqlite3* db;
    int res = sqlite3_open("example.db", &db); // 打开数据库文件
    if (res){
        std::cerr << "Error opening database: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        sqlite3_close(db);
        return 1;
    }
 
    std::cout << "Connected to SQLite database successfully" << std::endl;
    sqlite3_close(db); // 关闭数据库连接
    return 0;
}

5. 编译C++代码：

   • 在VSCode中安装C++编译器扩展，如ms-vscode.cpptools。
   • 在tasks.json中配置编译任务。
   • 使用快捷键Ctrl+Shift+B运行编译任务。

6. 运行你的程序：

   • 确保example.db文件存在，如果不存在，程序会创建它。
   • 在终端中运行你的程序。

确保你的sqlite3.h头文件的路径被正确地包含在你的项目中。如果你的系统安装了SQLite3但是编译器找不到头文件或库，你可能需要在项目的配置文件中指定包含路径和库路径。

-- 假设我们有一个名为account的表，包含id, balance两个字段
-- 开启一个事务，并设置事务的隔离级别为可序列化
BEGIN ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
 
-- 从account表中选择id和balance，但只选择balance大于0的记录
SELECT id, balance
FROM account
WHERE balance > 0
FOR UPDATE;
 
-- 检查是否有记录被选中
-- 如果没有记录被选中，则抛出异常
IF NOT FOUND THEN
    RAISE EXCEPTION '没有可用的记录';
END IF;
 
-- 更新balance字段，这里以转账为例，将balance减少10
UPDATE account
SET balance = balance - 10
WHERE id = 1 AND balance > 0;
 
-- 提交事务
COMMIT;

这个例子展示了如何在PostgreSQL中使用事务和锁来保证数据的一致性和完整性。它首先设置了事务隔离级别，然后执行了一个选择查询并锁定了涉及的记录，接着检查是否有记录返回，如果没有则抛出异常，否则执行更新操作并提交事务。

-- 查询employees表中的所有记录
SELECT * FROM employees;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees;
 
-- 查询employees表中的所有记录，并给结果集中的每条记录添加一个名为'full_name'的字段，该字段由first_name和last_name拼接而成
SELECT *, CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name FROM employees;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并按employee_id字段升序排序结果集
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees ORDER BY employee_id ASC;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并按employee_id字段降序排序结果集
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees ORDER BY employee_id DESC;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并仅返回前5条记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees LIMIT 5;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并返回从第5条记录开始的接下来的5条记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees LIMIT 5, 5;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并仅返回在'IT_PROG'部门工作的员工记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE department_id = 'IT_PROG';
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并返回工资(salary)大于50000的员工记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE salary > 50000;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并返回在'IT_PROG'部门工作，且工资大于50000的员工记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE department_id = 'IT_PROG' AND salary > 50000;
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并返回在'IT_PROG'或'SALES'部门工作的员工记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE department_id IN ('IT_PROG', 'SALES');
 
-- 查询employees表中的employee_id, first_name, last_name字段，并返回在'IT_PROG'部门以外的员工记录
SELECT employee_id, first_name, last_name FROM employees WHERE department_id != 'IT_PROG';

这些示例展示了如何使用基本的SELECT语句来查询MySQL数据库中的数据。每个例子都包括了一个简单的查询，并且通过注释说明了它的功能和用途。这些操作是数据库查询的基础，对于学习数据库操作的开发者来说非常重要。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import com.example.exportpostgresqltabletoword.PostgresDbSchemaExporter;
 
@SpringBootApplication
public class ExportPostgresTableToWordApplication implements CommandLineRunner {
 
    @Autowired
    private PostgresDbSchemaExporter exporter;
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ExportPostgresTableToWordApplication.class, args);
    }
 
    @Override
    public void run(String... args) {
        exporter.exportSchemaToWord("path/to/output.docx");
    }
}

这个代码实例展示了如何在Spring Boot应用程序中实现CommandLineRunner接口，并在run方法中调用PostgresDbSchemaExporter的exportSchemaToWord方法。这个方法会在Spring Boot应用程序启动时执行，并将PostgreSQL的表结构导出到指定的Word文档中。

# 拉取PostgreSQL的官方镜像
docker pull postgres
 
# 拉取PostGIS的镜像
docker pull kartoza/postgis:latest
 
# 创建并启动一个PostgreSQL容器，同时挂载数据文件夹和配置文件夹
docker run --name mypostgres -e POSTGRES_PASSWORD=mysecretpassword -v /my/local/path/postgresql:/var/lib/postgresql -d postgres
 
# 创建并启动一个PostGIS容器，连接到上面创建的PostgreSQL容器
docker run --name mypostgis -e DB_USER=postgres -e DB_PASS=mysecretpassword -e DB_HOST=mypostgres -e DB_PORT=5432 -e DB_NAME=postgres -v /my/local/path/postgis:/var/lib/postgresql -d kartoza/postgis

这个例子中，我们首先从Docker Hub拉取了PostgreSQL和PostGIS的官方Docker镜像。然后，我们创建并启动了一个PostgreSQL容器，将本地的数据文件夹和配置文件夹挂载到容器中。最后，我们创建并启动了一个PostGIS容器，连接到之前创建的PostgreSQL容器，同样将本地的数据文件夹挂载到容器中。这样，我们就可以在本地文件夹中管理PostgreSQL和PostGIS的数据了。