Redis和MongoDB是两种不同类型的NoSQL数据库，它们各自提供了键值存储和文档存储等不同的功能。

1. Redis

   Redis是一个开源的使用C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

Python中使用redis的例子：

import redis
 
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.set('foo', 'bar')
print(r.get('foo'))

2. MongoDB

   MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，主要用于处理大量的文档。MongoDB中的数据是以BSON（Binary JSON）格式存储的，其结构非常灵活，可以是字符串、对象、整数、数组等。

Python中使用pymongo的例子：

from pymongo import MongoClient
 
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['test_database']
collection = db['test_collection']
 
post = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
collection.insert_one(post)
 
for x in collection.find():
    print(x)

以上两个例子分别展示了如何在Python中使用Redis和MongoDB。需要注意的是，在实际应用中，你可能需要对数据库的连接进行异常处理，设置合适的连接超时等等。

为了回答这个问题，我们需要假设你已经有了一个SQLite数据库，并且它包含一个日期字段。以下是一些SQL查询示例，它们分别提取了今日、昨日、本周、上周、本月、上月、本季度、上季度、本年和上年的数据。

-- 今日
SELECT * FROM your_table WHERE date(your_date_column) = date('now');
 
-- 昨日
SELECT * FROM your_table WHERE date(your_date_column) = date('now', '-1 day');
 
-- 本周
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%W', your_date_column) = strftime('%W', 'now');
 
-- 上周
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%W', your_date_column) = strftime('%W', 'now', '-7 day');
 
-- 本月
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%Y-%m', your_date_column) = strftime('%Y-%m', 'now');
 
-- 上月
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%Y-%m', your_date_column) = strftime('%Y-%m', 'now', '-1 month');
 
-- 本季度
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%Y-%Q', your_date_column) = strftime('%Y-%Q', 'now');
 
-- 上季度
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%Y-%Q', your_date_column) = strftime('%Y-%Q', 'now', '-3 month');
 
-- 本年
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%Y', your_date_column) = strftime('%Y', 'now');
 
-- 上年
SELECT * FROM your_table WHERE strftime('%Y', your_date_column) = strftime('%Y', 'now', '-1 year');

请确保将your_table和your_date_column替换为你的实际表名和日期列名。这些查询使用了SQLite的date()函数、strftime()函数以及相对日期时间计算。注意，这些查询可能需要根据你的具体需求进行调整。

报错问题描述不完整，但我可以提供一个通用的解决方案流程：

1. 确认Dataguard配置：检查主库和备库的配置是否正确，包括tnsnames.ora、listener.ora、oracle参数文件等。
2. 检查网络连接：确保主库和备库之间的网络连接正常，可以通过ping和tnsping命令测试。
3. 查看alert log：检查主库和备库的alert log，查找最近的错误信息，根据错误信息进行具体分析。
4. 检查归档模式：确保数据库处于归档模式下，并且归档日志能够正常生成和传输。
5. 查看归档目的地：确认归档日志已经被正确地放置到备库的归档目的地。
6. 权限和路径问题：检查备库是否有足够的权限读取归档日志，以及归档日志文件的路径是否存在问题。
7. 查看归档序列：通过查看主库和备库的归档日志列表，确认是否有遗漏或者不一致的归档日志序列。
8. 手动清理归档：如果归档过多，备库可能无法处理，可以手动清理一些旧的归档日志。
9. 重新配置Dataguard：如果需要，可以尝试重新配置Dataguard，确保所有参数都是正确的。
10. 咨询Oracle支持：如果以上步骤无法解决问题，可以考虑联系Oracle技术支持获取帮助。

请提供更详细的错误信息，以便获得更具体的解决方案。

在MySQL与Oracle执行计划对比中，可以使用EXPLAIN或EXPLAIN PLAN语句来获取查询的执行计划。在MySQL中，你可以直接使用EXPLAIN，而在Oracle中，你需要使用EXPLAIN PLAN FOR语句。

以下是一个简单的例子：

MySQL:

EXPLAIN SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';

Oracle:

EXPLAIN PLAN FOR SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';
 
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);

在Oracle中，DBMS_XPLAN.DISPLAY函数用于格式化EXPLAIN PLAN的输出。

请注意，执行计划的详细信息会根据数据库版本和优化器的不同而有所差异。对于Oracle，通常会有更多的细节，包括访问路径（如全表扫描、索引扫描、范围扫描等）、是否使用索引、是否使用行锁定和表锁定、预估的行数和成本等。而MySQL的执行计划通常会提供查询将如何执行的高层次概述。

以下是一个简单的Docker安装部署PostgreSQL的示例：

首先，创建一个Dockerfile来构建PostgreSQL镜像：

# 使用官方PostgreSQL镜像
FROM postgres:latest
 
# 设置环境变量
ENV POSTGRES_DB=yourdbname
ENV POSTGRES_USER=yourusername
ENV POSTGRES_PASSWORD=yourpassword
 
# 如果需要，可以复制初始数据
# COPY your_init_script.sql /docker-entrypoint-initdb.d/

然后，创建一个.env文件来管理环境变量：

POSTGRES_DB=yourdbname
POSTGRES_USER=yourusername
POSTGRES_PASSWORD=yourpassword

接下来，使用以下命令构建和运行PostgreSQL容器：

docker build -t your-postgres-image .
docker run --name your-postgres-container -e POSTGRES_DB -e POSTGRES_USER -e POSTGRES_PASSWORD -d your-postgres-image

如果你想要将数据持久化，可以使用Docker卷：

docker run --name your-postgres-container -e POSTGRES_DB -e POSTGRES_USER -e POSTGRES_PASSWORD -v your-local-data-directory:/var/lib/postgresql/data -d your-postgres-image

替换your-postgres-image、your-postgres-container、yourdbname、yourusername、yourpassword和your-local-data-directory为你自己的值。

Viva Workplace Analytics & Employee Feedback Solution Accelerator 是一个为了提升企业团队沟通和效率的解决方案，它包括了Viva Workplace Analytics和Viva Glint。以下是一个简化的部署示例：
 
1. 确认Azure Active Directory中的Microsoft Viva应用程序权限。
2. 在SharePoint Online上创建新的站点集，用于存放Viva Workplace Analytics和Viva Glint的解决方案文件。
3. 通过SharePoint App Catalog 分享解决方案包。
4. 在SharePoint Online中，使用SharePoint Online Management Shell来安装解决方案。
 
```PowerShell
# 首先，登录到SharePoint Admin Shell
$username = "admin@yourtenant.onmicrosoft.com"
$password = "yourpassword"
$securePassword = $password | ConvertTo-SecureString -AsPlainText -Force
$credential = New-Object System.Management.Automation.PSCredential -ArgumentList $username, $securePassword
 
# 连接到SharePoint Admin Shell
Connect-SPOService -Url https://yourtenant-admin.sharepoint.com -Credential $credential
 
# 指定解决方案包的位置
$wspPath = "C:\Path\To\Your\workplace-analytics-employee-feedback-solution-acc-20230101.001-offcycle.wsp"
 
# 安装解决方案
Add-SPOSite -Path $wspPath -OwnerAlias "yourtenant\admin" -Solution
 
# 注意：以上命令中的"Add-SPOSite"命令是用来安装解决方案的，实际命令可能会有所不同，具体取决于解决方案包的安装方式。

以上脚本是一个简化的示例，实际部署时，需要根据您的环境和具体的解决方案包进行相应的调整。这个脚本只是用来说明如何使用PowerShell来安装SharePoint解决方案的一个框架，具体的参数需要根据实际情况进行修改。

import sqlite3
 
# 连接到数据库（如果不存在，会自动创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
 
# 创建一个Cursor对象
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL语句，插入新的行
cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2006-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭Cursor和Connection
cursor.close()
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库连接到一个SQLite数据库，创建一个Cursor对象，并使用INSERT语句向表中插入数据。在插入数据后，它提交了事务并关闭了Cursor和Connection对象。

-- 创建一个名为'example_db'的新SQLite数据库
-- 如果数据库已存在，则会打开这个数据库
-- 如果数据库不存在，则会创建一个新的数据库
-- 并且会在当前目录下生成一个example_db.db的文件
 
-- 创建一个表
CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
);
 
-- 插入数据
INSERT INTO example_table (name, age) VALUES ('Alice', 30);
INSERT INTO example_table (name, age) VALUES ('Bob', 25);
 
-- 查询数据
SELECT * FROM example_table;
 
-- 更新数据
UPDATE example_table SET age = 31 WHERE name = 'Alice';
 
-- 再次查询数据以验证更新
SELECT * FROM example_table;
 
-- 删除数据
DELETE FROM example_table WHERE name = 'Bob';
 
-- 最后查询数据以验证删除
SELECT * FROM example_table;

这段代码展示了如何在SQLite中创建数据库、创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据，是学习SQLite基础的一个很好的起点。

在PostgreSQL中，查询重写（Query Rewriting）是一种在查询优化阶段修改查询语句的技术。这通常是通过使用规则系统来实现的，允许数据库根据预定义的规则自动修改查询。

查询重写可以用于多种目的，例如优化特定查询模式，隐藏复杂的实现细节，或者提供一种方式来处理新的数据类型或操作。

以下是一个简单的查询重写规则的例子：

假设我们有一个表 points，包含两列 x 和 y，我们想要创建一个规则来将查询 SELECT * FROM points WHERE x = 10 重写为 SELECT * FROM points WHERE x < 11 AND x > 9，以便PostgreSQL的查询优化器可以更有效地利用索引。

首先，我们需要定义一个规则，使用 CREATE RULE 语句：

CREATE RULE rewrite_point_query AS
    ON SELECT TO points
    WHERE x = 10
    DO INSTEAD (
        SELECT * FROM points WHERE x < 11 AND x > 9
    );

这个规则告诉PostgreSQL，每当它看到一个匹配的查询时，就用我们提供的查询作为替代。

请注意，查询重写是一种高级技术，通常用于处理特定的查询模式或者是在理解数据库内部结构的情况下。在使用查询重写时，应当小心，因为不当的使用可能会导致性能下降或者其他意想不到的副作用。

要使用DBeaver连接GaussDB(集中式)，你需要确保你的DBeaver版本支持该数据库，并且已经安装了相应的数据库驱动。以下是连接GaussDB(集中式)的基本步骤：

1. 打开DBeaver。
2. 点击数据库导航器中的“数据库”菜单，然后选择“新建连接”。
3. 在弹出的“新建连接”向导中，选择“GaussDB (集中式)”作为数据库类型。
4. 填写连接的详细信息，包括主机地址、端口、数据库名、用户和密码。
5. 测试连接，验证是否能成功连接到GaussDB(集中式)数据库。

这里是一个示例连接字符串，用于参考（请根据你的实际情况进行调整）：

jdbc:gaussdb://<host>:<port>/<database>?user=<username>&password=<password>&useSSL=false&serverTimezone=UTC

请注意，连接字符串中的<host>、<port>、<database>、<username>和<password>需要替换为你的实际数据库信息。useSSL参数可以根据你的安全需求和数据库配置进行设置。serverTimezone参数用于指定服务器的时区，根据你的服务器位置可能需要调整。