在CentOS 7上安装PostgreSQL 15版本的步骤如下：

1. 添加PostgreSQL的官方仓库：

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 15：

sudo yum install -y postgresql15 postgresql15-server

4. 初始化数据库：

sudo /usr/pgsql-15/bin/postgresql-15-setup initdb

5. 启动PostgreSQL服务：

sudo systemctl enable postgresql-15
sudo systemctl start postgresql-15

6. 确认PostgreSQL服务状态：

sudo systemctl status postgresql-15

7. 登录到PostgreSQL数据库：

sudo -i -u postgres
psql

以上命令需要在终端中逐行执行，确保网络连接正常以便于yum能够从PostgreSQL官方仓库下载所需的包。安装完成后，你可以通过systemctl命令管理PostgreSQL服务，也可以使用psql工具进行数据库管理和查询。

在PostgreSQL中，ActiveSnapshot是一个指向当前活动快照的指针，该快照堆栈保存了当前事务中所有已生成的快照。快照是用于数据一致性和可串性读取的快照。

如果你想要获取当前的快照堆栈，可以使用一些内部函数，但这并不是一个推荐的做法，因为这可能会破坏数据库的兼容性。

如果你想要在PostgreSQL中使用快照，你可以使用以下的方法：

1. 设置快照：

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;
BEGIN;

2. 获取快照：

SELECT txid_current();

3. 使用快照进行查询：

SELECT * FROM table_name AS OF txid 'txid_value';

在这个查询中，'txid\_value'是你在步骤2中获取的快照的ID。

如果你想要在代码中使用快照，你可以使用PostgreSQL的libpq库，并使用以下的函数：

TransactionId GetSnapshotXid(Snapshot snapshot);

这个函数会返回快照的事务ID。

请注意，由于快照是PostgreSQL内部的一个复杂机制，因此不建议在没有深入了解PostgreSQL内部机制的情况下尝试直接操作快照。

如果你想要获取当前的快照堆栈，你可以查看PostgreSQL的源代码，了解如何使用内部函数来访问ActiveSnapshot，但这可能需要对PostgreSQL的内部结构有深入的了解。

#!/bin/bash
# PostgreSQL 源代码安装的简化脚本
# 确保你已经安装了编译工具和依赖库
 
# 设置版本和路径
POSTGRESQL_VERSION="13.0"
POSTGRESQL_DIR="/usr/local/pgsql"
 
# 创建PostgreSQL用户和组
groupadd postgres
useradd -g postgres postgres
 
# 安装依赖库
yum install -y readline-devel zlib-devel openssl-devel
 
# 下载并解压PostgreSQL源代码
wget https://ftp.postgresql.org/pub/source/v${POSTGRESQL_VERSION}/postgresql-${POSTGRESQL_VERSION}.tar.gz
tar -zxvf postgresql-${POSTGRESQL_VERSION}.tar.gz
cd postgresql-${POSTGRESQL_VERSION}
 
# 配置编译选项
./configure --prefix=${POSTGRESQL_DIR} --enable-thread-safety --with-openssl
 
# 编译和安装
gmake
gmake install
 
# 初始化数据库
${POSTGRESQL_DIR}/bin/initdb -D ${POSTGRESQL_DIR}/data
 
# 启动PostgreSQL服务
${POSTGRESQL_DIR}/bin/postgres -D ${POSTGRESQL_DIR}/data > /dev/null 2>&1 &
 
# 设置环境变量
echo "export PATH=${POSTGRESQL_DIR}/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
 
# 创建postgres用户的别名
echo "psql" '>> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

这个简化的脚本展示了如何在Linux下编译和安装PostgreSQL源代码的基本步骤。注意，这个脚本假设你已经有足够的权限（通常是root权限）来安装软件，以及相关的编译工具（如gcc和make）已经安装。此外，这个脚本没有包含错误检查和回退措施，实际使用时应该加入错误处理。

在Spring Boot中，要使用MySQL数据库和MyBatis，你需要做以下几步：

1. 添加依赖到pom.xml：

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Starter -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
 
    <!-- Spring Boot Starter for MyBatis -->
    <dependency>
        <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId>
        <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId>
        <version>2.1.4</version>
    </dependency>
 
    <!-- MySQL Connector -->
    <dependency>
        <groupId>mysql</groupId>
        <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        <scope>runtime</scope>
    </dependency>
</dependencies>

2. 在application.properties或application.yml中配置数据库连接信息：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?useSSL=false&serverTimezone=UTC
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=yourpassword
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
 
mybatis.mapper-locations=classpath:mapper/*.xml
mybatis.type-aliases-package=com.yourpackage.model

3. 创建实体类（Model）和映射接口（Mapper）：

// Entity
package com.yourpackage.model;
 
public class User {
    private Integer id;
    private String name;
    // getters and setters
}
 
// Mapper
package com.yourpackage.mapper;
 
public interface UserMapper {
    User selectUserById(Integer id);
    // 其他数据库操作方法
}

4. 创建Mapper XML文件，例如UserMapper.xml：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.yourpackage.mapper.UserMapper">
    <select id="selectUserById" parameterType="Integer" resultType="User">
        SELECT * FROM users WHERE id = #{id}
    </select>
</mapper>

5. 在Spring Boot主类或配置类中启用MyBatis扫描：

package com.yourpackage;
 
import org.mybatis.spring.annotation.MapperScan;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
@MapperScan("com.yourpackage.mapper")
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

6. 使用Mapper进行数据库操作：

package com.yourpackage.service;
 
import com.yourpackage.mapper.UserMapper;
import org.springframework.beans.

在PostgreSQL中，函数是一种可以返回单一值的数据库对象。PostgreSQL提供了许多内置函数，同时也允许用户自定义函数。以下是一些常见的PostgreSQL函数及其简单示例：

1. 字符串处理函数：

-- 字符串拼接
SELECT CONCAT('Hello', ', ', 'World'); -- 结果: 'Hello, World'
 
-- 字符串长度
SELECT LENGTH('Hello World'); -- 结果: 11
 
-- 字符串转换为小写
SELECT LOWER('HELLO'); -- 结果: 'hello'
 
-- 字符串转换为大写
SELECT UPPER('hello'); -- 结果: 'HELLO'
 
-- 字符串截取
SELECT SUBSTRING('Hello World' FROM 1 FOR 5); -- 结果: 'Hello'

2. 数学函数：

-- 四舍五入
SELECT ROUND(42.49); -- 结果: 42
 
-- 向上取整
SELECT CEIL(42.49); -- 结果: 43
 
-- 向下取整
SELECT FLOOR(42.49); -- 结果: 42
 
-- 随机数生成
SELECT RANDOM(); -- 结果: 0到1之间的随机数

3. 日期和时间函数：

-- 当前日期和时间
SELECT CURRENT_DATE; -- 结果: 当前日期
SELECT CURRENT_TIME; -- 结果: 当前时间
SELECT CURRENT_TIMESTAMP; -- 结果: 当前日期和时间
 
-- 日期时间格式化
SELECT TO_CHAR(NOW(), 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS'); -- 结果: 格式化后的日期时间字符串
 
-- 日期时间计算
SELECT NOW() + INTERVAL '1 day'; -- 结果: 当前时间加一天

4. 条件表达式：

-- 条件判断
SELECT CASE WHEN 10 > 5 THEN 'true' ELSE 'false' END; -- 结果: 'true'

5. 聚合函数（常用于SQL查询中）：

-- 计数
SELECT COUNT(*) FROM table_name;
 
-- 求和
SELECT SUM(column_name) FROM table_name;
 
-- 平均值
SELECT AVG(column_name) FROM table_name;
 
-- 最小值
SELECT MIN(column_name) FROM table_name;
 
-- 最大值
SELECT MAX(column_name) FROM table_name;

这些是PostgreSQL中一些常见的函数，实际上PostgreSQL还提供了更多强大的函数和功能，如窗口函数、地理信息处理函数、安全性相关函数等。通过使用这些函数，数据库管理员和开发者能够更加高效地处理数据。

-- 创建测试表和数据
CREATE TABLE my_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100)
);
 
INSERT INTO my_table (name) VALUES ('Name 1');
INSERT INTO my_table (name) VALUES ('Name 2');
 
-- 执行逻辑备份
BACKUP DATABASE TO 'backup_file';
 
-- 模拟数据变更
DELETE FROM my_table WHERE id = 1;
 
-- 恢复数据
RESTORE DATABASE FROM 'backup_file';
 
-- 查询数据确认恢复
SELECT * FROM my_table;

这个示例代码展示了如何在PostgreSQL中执行逻辑备份和恢复操作。这里的BACKUP DATABASE TO 'backup_file'和RESTORE DATABASE FROM 'backup_file'是假设的语句，实际上PostgreSQL并没有内置这样的命令。这个例子的目的是为了说明逻辑备份和恢复的概念。在实际的应用中，你需要使用第三方工具或者脚本来实现这些操作。

from django.db import connection
 
def custom_sql_query():
    # 使用Django的数据库API执行原生SQL查询
    with connection.cursor() as cursor:
        # 执行SQL查询
        cursor.execute("SELECT * FROM myapp_mymodel")
        # 获取所有结果
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)

这段代码演示了如何在Django中使用原生SQL执行查询。cursor.execute()用于执行SQL语句，cursor.fetchall()用于获取所有结果。注意，myapp_mymodel是Django模型对应的数据库表名，它通常是由应用名称和模型名称组合而成的，并且是小写字母，中划线分隔。

-- 创建一个自定义函数，用于计算两个日期之间的工作日天数
CREATE OR REPLACE FUNCTION count_workdays(_start DATE, _end DATE)
RETURNS INTEGER AS $$
DECLARE
    workdays INTEGER := 0;
    current_date DATE := _start;
BEGIN
    WHILE current_date <= _end LOOP
        -- 检查当前日期是否是工作日（这里假设工作日为周一至周五）
        IF EXTRACT(DOW FROM current_date) BETWEEN 1 AND 5 THEN
            workdays := workdays + 1;
        END IF;
        -- 移动到下一天
        current_date := current_date + INTERVAL '1 day';
    END LOOP;
    RETURN workdays;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql IMMUTABLE;
 
-- 使用自定义函数
SELECT count_workdays('2023-01-01'::date, '2023-01-07'::date) AS workdays;

这个自定义函数count_workdays接收两个日期参数，并计算这两个日期之间的工作日数。函数内部使用了一个WHILE循环来遍历每一天，并通过EXTRACT函数检查每一天的是否是工作日（假设工作日为周一至周五）。最后返回工作日的总数。这个函数可以直接在PostgreSQL数据库中使用，并可通过SELECT语句进行调用。

要使用Flink进行PostgreSQL的CDC实时同步，你需要安装并配置PostgreSQL数据库，并确保启用了逻辑复制(也称为逻辑解码)。以下是基本步骤：

1. 安装PostgreSQL：

   • 在你的系统上安装PostgreSQL 10或更高版本。
   • 确保数据库用户具有适当的权限，并可以进行逻辑复制。

2. 配置PostgreSQL的逻辑复制：

   • 修改postgresql.conf文件，设置以下参数：

     
     
     
     wal_level = logical
     max_wal_senders = 3  # 根据需要设置
     max_replication_slots = 3  # 根据需要设置

   • 重启PostgreSQL服务以应用更改。

   • 创建逻辑复制插槽：

     
     
     
     SELECT * FROM pg_create_logical_replication_slot('flink_slot', 'test_decoding');

3. 在Flink中设置CDC源连接PostgreSQL：

   • 使用Flink提供的JDBC连接器来连接PostgreSQL。
   • 使用Flink CDC库来处理变更数据捕获。

以下是一个简化的示例代码，展示如何使用Flink的Table API配置CDC源：

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.*;
import org.apache.flink.table.planner.factories.TestFormatFactory;
 
public class PgCdcExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
 
        String sourceDDL = "" +
                "CREATE TABLE pg_source (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   price DECIMAL(32, 2)" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = 'postgres-cdc'," +
                "   'hostname' = 'your_postgresql_host'," +
                "   'port' = '5432'," +
                "   'username' = 'your_username'," +
                "   'password' = 'your_password'," +
                "   'database-name' = 'your_db_name'," +
                "   'schema-name' = 'your_schema_name'," +
                "   'table-name' = 'your_table_name'," +
                "   'scan.startup.mode' = 'latest-offset'" +
                ")";
 
        tableEnv.executeSql(sourceDDL);
 
        // 定义sink（例如Kafka，Elasticsearch等）
        String sinkDDL = "" +
                "CREATE TABLE kafka_sink (" +
                "   id INT," +
                "   name STRING," +
                "   price DECIMAL(32, 2)" +
                ") WITH (" +
                "   'connector' = '...'," + // 指定Kafka连接器
                "   ..." + // Kafka连接器参数
                ")";
 
       

在PostgreSQL中，可以通过设置idle_in_transaction_session_timeout参数来关闭处于空闲状态且在事务中的连接。这个参数指定了一个事务可以保持不做任何操作的最大时间，一旦超过这个时间，连接将被自动关闭。

要设置这个参数，你可以在postgresql.conf文件中添加或修改相应的行，如下所示：

idle_in_transaction_session_timeout = '10min'  # 设置为10分钟

或者，你可以在当前会话中动态设置这个参数：

SET idle_in_transaction_session_timeout = '10min';

这个参数设置为0表示禁用这种行为。

另外，你也可以使用pg_terminate_backend函数来强制关闭空闲连接。首先，你需要查找空闲的后端进程ID（PID），然后使用该函数终止它。

以下是一个查找和终止空闲连接的例子：

-- 查找空闲的后端进程ID
SELECT pid, usename, datname, state, query_start 
FROM pg_stat_activity 
WHERE state = 'idle' AND query = '<IDLE>' 
  AND (now() - query_start) > interval '10 minutes';
 
-- 使用pg_terminate_backend函数终止这些连接
DO $$
DECLARE
    v_pid INT;
BEGIN
    FOR v_pid IN SELECT pid FROM pg_stat_activity WHERE state = 'idle' AND query = '<IDLE>' AND (now() - query_start) > interval '10 minutes'
    LOOP
        PERFORM pg_terminate_backend(v_pid);
    END LOOP;
END $$;

请注意，终止连接可能会导致正在运行的事务回滚，因此，在执行此操作之前，请确保这样做不会对数据库的一致性和数据完整性造成不良影响。