-- 创建一个名为'example_table'的新表，包含三列：id（主键），name（文本类型），age（整数类型）
CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    age INTEGER
);
 
-- 向表中添加数据
-- 插入一行数据，其中name为'John Doe'，age为30
INSERT INTO example_table (name, age) VALUES ('John Doe', 30);
 
-- 插入另一行数据，其中name为'Jane Smith'，age为25
INSERT INTO example_table (name, age) VALUES ('Jane Smith', 25);

这段代码首先创建了一个SQLite表，然后向其中添加了两条数据。这是一个简单的例子，展示了如何使用SQLite的基本语句来创建表和添加数据。

SQL优化通常涉及以下方法：

1. 使用索引：确保查询中涉及的列都有适当的索引。
2. 查询优化：避免使用SELECT *，只选取需要的列；使用连接（JOIN）替代子查询；使用WHERE子句过滤掉不必要的数据。
3. 避免全表扫描：当有索引时，尽量让数据库通过索引来访问数据，而不是全表扫描。
4. 使用有效的数据类型：选择更小的数据类型可以提高表的存储效率。
5. 优化GROUP BY和ORDER BY：确保它们利用了索引。
6. 分析和优化EXPLAIN计划：使用EXPLAIN分析查询计划，根据结果调整查询。
7. 使用缓存：配置合适的缓存策略。
8. 分批处理：如果可能，将大型查询分解成多个小查询。
9. 服务器硬件优化：提升服务器性能，如增加内存、使用更快的硬盘。
10. 定期维护：优化表和索引，删除不必要的数据。

示例代码优化前：

SELECT * FROM employees WHERE department = 'Sales' AND age > 30;

优化后：

SELECT id, name, age FROM employees WHERE department = 'Sales' AND age > 30;

在这个例子中，优化是通过只选择需要的列来减少数据库返回的数据量，从而提高查询速度。

-- 创建一个使用参数的函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION highlight_tsvector(query tsquery, document tsvector)
RETURNS text AS $$
BEGIN
    RETURN ts_headline('simple', document || to_tsvector(query::text), query);
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;
 
-- 使用该函数，并将查询参数传递给psql命令行工具
\echo '执行查询并传递参数：'
\echo 'SELECT highlight_tsvector(''english'':''' || '搜索词' || '''', '''english'':''' || '文档内容' || '''');'
SELECT highlight_tsvector('english':''' || '搜索词' || '''', 'english':''' || '文档内容' || '''');

这个例子展示了如何在PostgreSQL中创建一个名为highlight_tsvector的函数，该函数接受一个查询和一个文档作为参数，并返回文档的亮点内容。在psql命令行工具中，我们演示了如何传递参数并执行这个查询。这个例子是一个简化的版本，专注于演示如何在PostgreSQL中使用参数化查询和处理文本的功能。

-- 查询所有分区的大小
SELECT 
    database, 
    table, 
    partition, 
    sum(bytes_on_disk) AS partition_size 
FROM system.parts 
GROUP BY database, table, partition 
ORDER BY partition_size DESC;
 
-- 查询每个表的大小
SELECT 
    database, 
    table, 
    sum(bytes_on_disk) AS table_size 
FROM system.parts 
GROUP BY database, table 
ORDER BY table_size DESC;
 
-- 查询整个集群的大小
SELECT 
    database, 
    sum(bytes_on_disk) AS database_size 
FROM system.parts 
GROUP BY database 
ORDER BY database_size DESC;
 
-- 查询所有节点的CPU和内存使用情况
SELECT 
    hostname, 
    cpu_usage, 
    memory_usage_percent 
FROM system.metrics 
WHERE (event_date >= today() - 1) AND (event_date <= today());
 
-- 查询最慢的查询
SELECT 
    query, 
    round(elapsed, 2) AS duration, 
    type 
FROM system.query_log 
WHERE (type = 'Query' AND event_date >= today() - 1 AND event_date <= today()) 
ORDER BY duration DESC 
LIMIT 10;
 
-- 查询最频繁的查询
SELECT 
    query, 
    count() AS num_executions 
FROM system.query_log 
WHERE (type = 'Query' AND event_date >= today() - 1 AND event_date <= today()) 
GROUP BY query 
ORDER BY num_executions DESC 
LIMIT 10;

这些SQL语句可以帮助你监控ClickHouse的性能，包括分区大小、表大小、集群大小，以及节点的CPU和内存使用情况。同时，它们还提供了最慢查询和最频繁查询的相关信息。这些信息对于调优ClickHouse集群性能至关重要。

const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
 
// 创建一个新的SQLite数据库实例
let db = new sqlite3.Database('./database.sqlite3', (err) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log('Connected to the SQLite database.');
  }
});
 
// 关闭数据库连接
db.close((err) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log('Close the database connection.');
  }
});

这段代码演示了如何使用node-sqlite3库来创建一个新的SQLite数据库实例，并在创建后关闭该连接。代码简洁，并包含错误处理，适用于教学和实际应用场景。

PostgreSQL中的复合类型是一种允许你创建包含多个值的用户定义类型。复合类型通常用于表示点、矩形、颜色等简单的数据结构。

要创建一个复合类型，你需要使用CREATE TYPE语句，并指定组成复合类型的字段。例如，你可以创建一个表示二维点的复合类型：

CREATE TYPE point AS (x float8, y float8);

一旦创建了复合类型，你就可以在表中使用它，或者在函数和存储过程中作为参数。

例如，你可以创建一个使用point类型的表：

CREATE TABLE locations (id int PRIMARY KEY, position point);

然后，你可以插入point类型的值：

INSERT INTO locations (id, position) VALUES (1, '(1.0, 2.0)');

查询该表：

SELECT id, position FROM locations;

这将返回类似这样的结果：

 id | position 
----+----------
  1 | (1,2)

要了解更多关于复合类型的信息，请参阅官方文档：https://www.postgresql.org/docs/current/rowtypes.html

由于PostgreSQL的复合类型与其他数据库系统中的用户定义类型类似，因此上述示例和语法对于熟悉其他SQL数据库系统的开发者来说应该是直观的。

在CentOS 7上安装PostgreSQL 13，并进行基本配置的步骤如下：

1. 添加PostgreSQL的官方Yum仓库：

sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm

2. 清除缓存：

sudo yum clean all

3. 安装PostgreSQL 13：

sudo yum install -y postgresql13 postgresql13-server

4. 初始化数据库：

sudo /usr/pgsql-13/bin/postgresql-13-setup initdb

5. 启动PostgreSQL服务：

sudo systemctl enable postgresql-13
sudo systemctl start postgresql-13

6. 确认服务状态：

sudo systemctl status postgresql-13

7. 切换至postgres用户：

sudo su - postgres

8. 设置PostgreSQL用户密码：

psql -d postgres -c "ALTER USER postgres PASSWORD 'your_password';"

9. 登录到PostgreSQL：

psql -U postgres

10. 创建一个新用户和数据库（可选）：

CREATE USER myuser WITH PASSWORD 'mypassword';
CREATE DATABASE mydb OWNER myuser;

11. 退出psql：

\q

12. 退出postgres用户：

exit

以上步骤安装并配置了PostgreSQL 13，您可以根据需要创建数据库和用户。记得替换your_password和myuser, mypassword, 和mydb为您自己的密码和数据库信息。

解释：

PostgreSQL中的死锁是指多个事务相互等待对方释放资源，从而导致它们都无法继续执行的情况。当两个或更多的事务相互持有对方需要的锁，而又都在等待其他事务释放锁时，就会发生死锁。

在这个案例中，修改数据表结构（比如ALTER TABLE）时，如果操作过程中涉及到对表的加锁，并且这个过程长时间没有完成，那么其他试图访问该表的事务可能会被阻塞，从而产生死锁。

解决方法：

1. 分析死锁日志：使用PostgreSQL提供的日志分析工具（如pg\_stat\_activity和pg\_locks视图）来查看死锁发生时的详细信息，了解哪些查询和事务相互等待。
2. 修改事务隔离级别：如果死锁是由于不同事务的隔离级别不同导致的，可以尝试调整隔离级别。
3. 重构事务逻辑：如果可能，重构涉及到修改表结构的事务逻辑，分解为更小的事务，减少锁的持有时间，从而减少死锁的可能性。
4. 使用超时机制：为长时间运行的事务设置合理的超时时间，超时后自动回滚，减少死锁的风险。
5. 手动介入解锁：如果死锁日志显示了死锁的确切原因，并且系统处于可操作状态，可以手动干预，强制结束某个事务，从而解决死锁问题。
6. 使用锁等待图表：利用pg_wait_sampling模块提供的功能，获取锁等待的实时数据，分析事务之间的锁等待关系，从而预防死锁。
7. 升级PostgreSQL：如果是PostgreSQL自身的bug导致的死锁，升级到最新的稳定版本可能会修复这个问题。

在处理死锁问题时，应当仔细分析日志，并在测试环境中进行实验，以确保不会影响到生产环境的稳定性。

在云服务器上安装MySQL、MariaDB、Redis、Tomcat和Nginx可以通过使用命令行界面（CLI）来完成。以下是基于Linux系统的安装指令示例：

1. 更新系统包列表：

sudo apt-get update

2. 安装MySQL或MariaDB（以MariaDB为例）：

sudo apt-get install mariadb-server

3. 启动MariaDB服务：

sudo systemctl start mariadb

4. 安全设置MariaDB（设置root密码，移除匿名用户，禁止root远程登录等）：

sudo mysql_secure_installation

5. 安装Redis：

sudo apt-get install redis-server

6. 启动Redis服务：

sudo systemctl start redis-server

7. 安装Tomcat（以Tomcat 9为例，需要先下载并上传到服务器）：

# 下载Tomcat (以9.0为例)
wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.62/bin/apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
# 解压缩
tar -xvzf apache-tomcat-9.0.62.tar.gz
# 移动到合适的位置
mv apache-tomcat-9.0.62 /opt/tomcat
# 启动Tomcat
/opt/tomcat/bin/startup.sh

8. 安装Nginx：

sudo apt-get install nginx

9. 启动Nginx服务：

sudo systemctl start nginx

请根据你的云服务器的具体操作系统（如CentOS、Ubuntu等）和版本选择合适的包管理命令（如apt-get、yum等）以及软件包的版本和安装方法。以上步骤可能会根据你的具体需求和云服务提供商的安全策略有所不同。

import sqlite3
import pymysql
 
# 使用sqlite3创建/连接数据库，并执行简单的查询
def sqlite3_example():
    # 连接到数据库
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()
 
    # 创建表格
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (
                      id INTEGER PRIMARY KEY,
                      name TEXT NOT NULL,
                      age INTEGER,
                      email TEXT)''')
 
    # 插入数据
    cursor.execute("INSERT INTO user (name, age, email) VALUES (?, ?, ?)",
                   ("Alice", 30, "alice@example.com"))
 
    # 查询数据
    cursor.execute("SELECT * FROM user")
    rows = cursor.fetchall()
    for row in rows:
        print(row)
 
    # 关闭连接
    conn.close()
 
# 使用pymysql连接MySQL数据库，并执行简单的查询
def pymysql_example():
    # 连接到MySQL数据库
    conn = pymysql.connect(host='localhost', user='user', password='passwd', db='mydb', charset='utf8')
    cursor = conn.cursor()
 
    # 查询数据
    cursor.execute("SELECT VERSION()")
    row = cursor.fetchone()
    print("Database version:", row[0])
 
    # 关闭连接
    conn.close()
 
# 调用示例函数
sqlite3_example()
pymysql_example()

这个代码示例展示了如何使用sqlite3和pymysql模块来分别进行SQLite数据库和MySQL数据库的连接和操作。在SQLite示例中，我们创建了一个新的数据库表格，插入了一条记录，并且查询了这条记录。在MySQL示例中，我们连接到了MySQL数据库，查询了数据库的版本，并且关闭了数据库连接。