SQLModel will know that something declared as `str` will be a SQL column of type `TEXT` (or `VARCHAR`, depending on the database).

### Create an Engine { #create-an-engine }

A SQLModel `engine` (underneath it's actually a SQLAlchemy `engine`) is what **holds the connections** to the database.

    SQLModel wird verstehen, dass etwas, das als `str` deklariert ist, eine SQL-Spalte des Typs `TEXT` (oder `VARCHAR`, abhängig von der Datenbank) sein wird.

### Eine Engine erstellen { #create-an-engine }

Eine SQLModel-`engine` (darunter ist es tatsächlich eine SQLAlchemy-`engine`) ist das, was die **Verbindungen** zur Datenbank hält.

    SQLModel sabrá que algo declarado como `str` será una columna SQL de tipo `TEXT` (o `VARCHAR`, dependiendo de la base de datos).

### Crear un Engine { #create-an-engine }

Un `engine` de SQLModel (en el fondo, realmente es un `engine` de SQLAlchemy) es lo que **mantiene las conexiones** a la base de datos.

    把类型设置为 `int | None` ，SQLModel 就能知道该列在 SQL 数据库中应该是 `INTEGER` 类型，并且应该是 `NULLABLE` 。

* `Field(index=True)` 会告诉 SQLModel 应该为此列创建一个 **SQL 索引**，这样在读取按此列过滤的数据时，程序能在数据库中进行更快的查找。

    SQLModel 会知道声明为 `str` 的内容将是类型为 `TEXT` （或 `VARCHAR` ，具体取决于数据库）的 SQL 列。

### 创建引擎（Engine）

SQLModel 的引擎 `engine`（实际上它是一个 SQLAlchemy `engine` ）是用来与数据库**保持连接**的。

您只需构建**一个 `engine`**，来让您的所有代码连接到同一个数据库。

* `Field(index=True)`는 SQLModel에 해당 열에 대해 **SQL 인덱스**를 생성하도록 지시합니다. 이를 통해 데이터베이스에서 이 열으로 필터링된 데이터를 읽을 때 더 빠르게 조회할 수 있습니다.

    SQLModel은 `str`으로 선언된 항목이 SQL 데이터베이스에서 `TEXT` (또는 데이터베이스에 따라 `VARCHAR`) 유형의 열로 저장된다는 것을 인식합니다.

### 엔진 생성하기

SQLModel의 `engine` (내부적으로는 SQLAlchemy `engine`)은 데이터베이스에 대한 **연결을 유지**하는 역할을 합니다.

**하나의 단일 engine 객체**를 통해 코드 전체에서 동일한 데이터베이스에 연결할 수 있습니다.

   * information.
   */
  private static boolean[] createSafeOctets(String safeChars) {
    int maxChar = -1;
    char[] safeCharArray = safeChars.toCharArray();
    for (char c : safeCharArray) {
      maxChar = max(c, maxChar);
    }
    boolean[] octets = new boolean[maxChar + 1];
    for (char c : safeCharArray) {
      octets[c] = true;
    }
    return octets;
  }

  /*

	pos       errPos
	atChar    byte
	readerErr error // underlying reader error, if any
}

// ReaderErr returns the underlying error.
func (e DecoderError) ReaderErr() error { return e.readerErr }

// Error returns a string representation of the error.
func (e DecoderError) Error() string {
	loc := fmt.Sprintf("%s [%d,%d]", quoteChar(e.atChar), e.pos[0], e.pos[1])

    }

    @Override
    public BaseEncoding withPadChar(char padChar) {
      if (8 % alphabet.bitsPerChar == 0
          || (paddingChar != null && paddingChar.charValue() == padChar)) {
        return this;
      } else {
        return newInstance(alphabet, padChar);
      }
    }

    @Override

	} else if startTime > 0 {
		m.Set(processStartTimeSeconds, float64(startTime))
	}
}

func loadProcIOMetrics(ctx context.Context, io procfs.ProcIO, m MetricValues) {
	if io.RChar > 0 {
		m.Set(processIORCharBytes, float64(io.RChar))
	}

	if io.ReadBytes > 0 {
		m.Set(processIOReadBytes, float64(io.ReadBytes))
	}

	if io.WChar > 0 {
		m.Set(processIOWCharBytes, float64(io.WChar))
	}

        // Test dependencies - minify: remove unused transitive dependencies
        applyRule<DependencyRemovalByNameRule>(
            "xyz.rogfam:littleproxy",
            setOf("barchart-udt-bundle", "guava", "commons-cli")
        )

        // TODO: Gradle profiler should use the bundled tooling API.
        //   This should actually be handled by conflict resolution, though it doesn't seem to work.