import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.core.io.Resource;
import org.springframework.core.io.UrlResource;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
import java.nio.file.Path;
import java.nio.file.Paths;
 
@RestController
public class FileUploadController {
 
    private final StorageService storageService;
 
    @Autowired
    public FileUploadController(StorageService storageService) {
        this.storageService = storageService;
    }
 
    @PostMapping("/upload")
    public ResponseEntity<String> uploadFile(@RequestParam("file") MultipartFile file) {
        storageService.store(file);
        return ResponseEntity.ok("File upload successful: " + file.getOriginalFilename());
    }
 
    @GetMapping("/files/{filename:.+}")
    public ResponseEntity<Resource> downloadFile(@PathVariable String filename) {
        Resource file = storageService.load(filename);
        return ResponseEntity.ok().body(file);
    }
}

这个代码实例提供了一个简单的文件上传和下载的REST API，使用Spring Boot和MongoDB存储文件。上传操作会将文件存储到MongoDB GridFS中，而下载操作则会从MongoDB中检索文件并返回给客户端。这个例子展示了如何使用Spring Data MongoDB存储和检索文件，并且如何通过Spring Boot创建REST API。

以下是一个简化的Docker部署Node.js项目的示例，包括使用Docker Compose部署Mysql、Redis和MongoDB服务。

首先，创建一个docker-compose.yml文件，用于定义服务：

version: '3'
 
services:
  nodejs-app:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - MYSQL_HOST=mysql
      - REDIS_HOST=redis
      - MONGO_URL=mongodb://mongodb/mydb
    depends_on:
      - mysql
      - redis
      - mongodb
 
  mysql:
    image: mysql:5.7
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: mydb
 
  redis:
    image: redis:alpine
 
  mongodb:
    image: mongo:4.2
    environment:
      MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
      MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: example

然后，创建一个Dockerfile来构建Node.js应用的Docker镜像：

FROM node:14
WORKDIR /usr/src/app
COPY package*.json ./
RUN npm install
COPY . .
EXPOSE 3000
CMD ["node", "server.js"]

最后，确保你的Node.js项目包含package.json和应用的启动文件，如server.js。

在包含这两个文件的目录中运行以下命令来启动服务：

docker-compose up --build

这将启动Node.js 应用、MySQL、Redis和MongoDB服务。你的Node.js应用将能够连接到这些数据库服务，因为它们都在同一个Docker网络上，并且使用服务名作为主机名。

-- 创建一个新的数据库表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_data (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE,
    created_at TEXT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
 
-- 插入数据到表中
INSERT INTO user_data (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');
 
-- 查询表中的所有数据
SELECT * FROM user_data;
 
-- 更新表中的数据
UPDATE user_data SET username = 'newuser' WHERE id = 1;
 
-- 删除表中的数据
DELETE FROM user_data WHERE id = 1;
 
-- 删除整个表
DROP TABLE IF EXISTS user_data;
 
-- 创建一个新的数据库索引
CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_user_data_email ON user_data(email);
 
-- 删除索引
DROP INDEX IF EXISTS idx_user_data_email;

这个例子展示了如何在SQLite中创建表、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、创建索引以及删除索引。这些操作是任何数据库都需要支持的基本功能。

Django JET是一个为Django管理界面提供现代设计和用户体验的模板。它提供了一个更加现代、易用和美观的界面，使得管理员能够更高效地管理他们的网站。

以下是如何在Django项目中安装和配置Django JET的步骤：

1. 在你的Django项目的requirements.txt文件中添加django-jet和django-jet-dashboard。

django-jet
django-jet-dashboard

2. 安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

3. 将jet和jet.dashboard添加到你的INSTALLED_APPS设置中，并替换默认的django.contrib.admin和django.contrib.auth.admin。

# settings.py
 
INSTALLED_APPS = [
    # ...
    'jet.Jet',
    # 'django.contrib.admin',  # 注释掉这个应用
    'jet.dashboard',
    'django.contrib.auth',
    # 'django.contrib.contenttypes.apps.ContentTypesConfig',  # 如果你使用的是Django<3.2，请确保保留这个应用
    # ...
]
 
# 替换默认的admin界面
# admin.site.site_header = "Your custom header"
# 
# # 基于类的视图，可以设置更多属性
# from jet.dashboard import DashboardApp
# from jet.dashboard import modules as dashboard_modules
# 
# class CustomDashboard(DashboardApp):
#     def init_with_context(self, context):
#         # 添加你自己的模块
#         self.children.append(dashboard_modules.AppListModule)
#         self.children.append(dashboard_modules.ModelListModule)
# 
# dashboard.CustomDashboard.register_to(admin.site)

4. 运行python manage.py migrate命令来应用数据库迁移。
5. 最后，启动你的Django开发服务器并访问http://127.0.0.1:8000/admin/jet/dashboard/，你将看到现代化的管理员仪表板。

请注意，Django JET的安装和配置可能会根据Django的版本和个人需求有所不同。上述步骤提供了一个基本的安装示例，你可能需要根据你的项目进行适当的调整。

SQLite3是一个开源的嵌入式数据库引擎，它实现了多数的SQL92标准，并且只占用很少的资源。它通过API进行访问，并且在许多嵌入式产品中使用。

以下是一些SQLite3在嵌入式Linux项目中的应用：

1. 创建/打开数据库：

#include <sqlite3.h>
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
 
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(0);
    }else{
        fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
    }
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

2. 执行SQL命令：

#include <sqlite3.h>
 
static int callback(void *NotUsed, int argc, char **argv, char **azColName)
{
    for(int i = 0; i < argc; i++){
        printf("%s = %s\n", azColName[i], argv[i] ? argv[i] : "NULL");
    }
    printf("\n");
    return 0;
}
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
    char *sql;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
 
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(0);
    }else{
        fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
    }
 
    sql = "CREATE TABLE COMPANY(" \
          "ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT," \
          "NAME TEXT NOT NULL," \
          "AGE INTEGER NOT NULL," \
          "ADDRESS CHAR(50)," \
          "SALARY REAL );";
 
    rc = sqlite3_exec(db, sql, callback, 0, &zErrMsg);
    if( rc != SQLITE_OK ){
        fprintf(stderr, "SQL error: %s\n", zErrMsg);
        sqlite3_free(zErrMsg);
    }
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

3. 使用参数化查询：

#include <sqlite3.h>
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    sqlite3 *db;
    char *zErrMsg = 0;
    int rc;
    char *sql;
    sqlite3_stmt *res;
 
    rc = sqlite3_open("test.db", &db);
 
    if( rc ){
        fprintf(stderr, "Can't open database: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return(0);
    }else{
        fprintf(stderr, "Opened database successfully\n");
    }
 
    sql = "INSERT INTO COMPANY (ID, NAME, AGE, ADDRESS, SALARY) " \
          "VALUES (?, ?, ?, ?, ?);";
 
    rc = sqlite3_prepare_v2(db, sql, -1, &res, 0);
 
    if( rc != SQLITE_OK ){
        fprintf(stderr, "Failed to prepare statement: %s\n", sqlite3_errmsg(db));
        sqlite3_close(db);
        return 0;
    }
 
    sqlite3_bind_int(res, 

# 导入Django设置模块
import os
from django.db import models
from django.conf import settings
 
# 设置Django项目的settings模块路径
os.environ['DJANGO_SETTINGS_MODULE'] = '你的项目名.settings'
 
# 定义一个User模型类
class User(models.Model):
    username = models.CharField(max_length=100)
    password = models.CharField(max_length=100)
 
    def __str__(self):
        return self.username
 
# 如果数据库引擎为mysql，则创建mysql数据库连接
if settings.DATABASES['default']['ENGINE'] == 'django.db.backends.mysql':
    import pymysql
    pymysql.install_as_MySQLdb()
 
# 运行迁移命令，自动创建数据库表
# 在命令行中执行以下命令：
# python manage.py makemigrations
# python manage.py migrate

在这个代码实例中，首先导入了Django的设置模块，并设置了Django项目的设置模块路径。然后定义了一个User模型类，包含username和password两个字段。如果数据库引擎设置为MySQL，则通过pymysql库来使得MySQLdb库能在Django中使用。最后，通过执行迁移命令来自动创建数据库表。这个过程是Django框架中常用的数据库迁移流程，对于学习Django框架的开发者来说，这个例子展示了如何配置数据库，创建模型实例并自动创建数据库表的全过程。

package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "log"
    "time"
 
    "go.mongodb.org/mongo-driver/bson"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo"
    "go.mongodb.org/mongo-driver/mongo/options"
)
 
func main() {
    // 连接MongoDB
    client, err := mongo.NewClient(options.Client().ApplyURI("mongodb://localhost:27017"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 10*time.Second)
    defer cancel()
    err = client.Connect(ctx)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer client.Disconnect(ctx)
 
    // 选择数据库和集合
    collection := client.Database("testdb").Collection("testcollection")
 
    // 插入文档
    insertResult, err := collection.InsertOne(ctx, bson.D{{"name", "John Doe"}, {"age", 30}})
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    fmt.Printf("Inserted a single document: %v\n", insertResult.InsertedID)
 
    // 关闭客户端
    if err = client.Disconnect(ctx); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
}

这段代码展示了如何在Go语言中使用官方的MongoDB Go驱动程序连接到MongoDB数据库，选择数据库和集合，并插入一个简单的文档。这是学习Golang和MongoDB集成的一个很好的起点。

Ora2Pg 是一个用于将 Oracle 数据库迁移到其他平台的工具，但 CentOS 7 已经于 2024 年 6 月 30 日停用，这意味着你不能再从官方源获取任何软件包。要使用 Ora2Pg，你需要从其他源获取相关软件包或者手动安装它们。

以下是将 Oracle 数据库迁移至 IvorySQL 的基本步骤：

1. 安装 Ora2Pg：

   • 如果你有 SCL（Software Collections）库的访问权限，可以尝试使用 SCL 安装 Ora2Pg。
   • 如果没有，你可能需要下载 Ora2Pg 的 RPM 包并用 rpm 命令手动安装。

2. 使用 Ora2Pg 导出 Oracle 数据：

   
   
   
   ora2pg -o /path/to/output.sql

3. 安装 IvorySQL 和相关工具：

   • 下载 IvorySQL 的 RPM 包并用 rpm 命令手动安装。

4. 导入数据到 IvorySQL：

   • 使用 psql 命令导入 SQL 文件：

     
     
     
     psql -U username -d database_name -f /path/to/output.sql

请注意，由于 CentOS 7 的停用，你可能会遇到依赖问题和安全漏洞。在执行这些操作时，请确保你的系统和数据的安全。如果你不熟悉这些步骤，建议寻求专业的数据库迁移服务。

from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['test_database']  # 选择数据库
collection = db['test_collection']  # 选择集合/表
 
# 更新操作
def update_document(collection, query, new_values):
    collection.update_one(query, {'$set': new_values})
 
# 示例：更新一个文档
query = {'name': 'Alice'}
new_values = {'age': 30}
update_document(collection, query, new_values)
 
# 查询更新后的文档
updated_document = collection.find_one(query)
print(updated_document)

这段代码演示了如何使用pymongo库连接到本地MongoDB实例，并更新一个文档。更新操作定义在update_document函数中，它使用update_one方法来更新符合查询条件的第一个文档。然后，我们执行更新并打印出更新后的文档以验证更改。

from pymongo import MongoClient
import pymysql
import time
 
# 配置MySQL数据库连接信息
mysql_config = {
    "host": "localhost",
    "user": "root",
    "password": "your_mysql_password",
    "db": "your_mysql_db",
    "charset": "utf8mb4",
    "cursorclass": pymysql.cursors.DictCursor
}
 
# 配置MongoDB连接信息
mongo_config = {
    "host": "localhost",
    "port": 27017,
    "db": "your_mongo_db",
    "collection": "your_mongo_collection"
}
 
# 连接MySQL和MongoDB
mysql_conn = pymysql.connect(**mysql_config)
mongo_client = MongoClient(mongo_config["host"], mongo_config["port"])
db = mongo_client[mongo_config["db"]]
collection = db[mongo_config["collection"]]
 
# 定义同步数据的函数
def sync_data():
    with mysql_conn.cursor() as cursor:
        # 查询MySQL数据
        sql = "SELECT * FROM your_mysql_table"
        cursor.execute(sql)
        rows = cursor.fetchall()
        
        # 插入数据到MongoDB
        for row in rows:
            collection.insert_one(row)
 
# 主程序
if __name__ == "__main__":
    while True:
        try:
            sync_data()  # 执行同步数据的操作
            time.sleep(10)  # 间隔10秒执行下次同步
        except Exception as e:
            print(f"Error: {e}")  # 打印错误信息
            time.sleep(60)  # 出现错误则等待60秒后重试

这段代码展示了如何使用Python实现MySQL到MongoDB的实时数据同步。首先配置了MySQL和MongoDB的连接信息，然后定义了一个同步数据的函数sync_data，该函数连接MySQL数据库，查询数据，并插入到MongoDB中。最后，在主程序中循环执行同步操作，并在出现异常时进行错误处理。