在Oracle数据库中进行SQL优化，可以遵循以下一些基本的建议：

1. 使用恰当的索引：确保查询中涉及的列都已经创建了索引，并且在WHERE子句中经常被使用。
2. 查询优化：避免使用SELECT *，只选择需要的列。使用表的别名，并在引用列时使用别名来减少解析时间。
3. 使用EXPLAIN PLAN来分析SQL执行计划：这可以帮助你了解Oracle是如何执行你的查询，并且可以根据执行计划进行相应的优化。
4. 使用合适的JOIN类型：尽可能使用HASH JOIN或NESTED LOOPS，避免使用SORT MERGE JOIN，因为它效率低下。
5. 避免使用子查询，尽量使用JOIN：子查询可能导致全表扫描，可以使用HINTS提示使用JOIN。
6. 使用分析函数（如ROW\_NUMBER() OVER）时，确保使用正确的分区和排序，以减少结果集。
7. 使用缓冲查询：对于经常执行的查询，可以使用缓冲结果集。
8. 使用数据库会话统计：通过V$SQL视图了解哪些SQL语句执行最频繁，哪些资源消耗最多。
9. 定期进行数据库维护：包括分析表和创建或重新创建索引。
10. 监控系统性能：使用Oracle Enterprise Manager或其他性能监控工具来监控数据库的性能。

示例优化建议（以查询为例）：

-- 不良示范：
SELECT * FROM employees WHERE last_name = 'Smith';
 
-- 优化后：
SELECT emp_id, first_name, last_name FROM employees WHERE last_name = 'Smith';
 
-- 为last_name列创建索引：
CREATE INDEX idx_last_name ON employees(last_name);

这些是优化Oracle SQL查询的基本策略和示例。实际优化取决于具体的查询和数据库环境。

报错问题解释：

JDK 8 升级到 OpenJDK 17 后，Tomcat 7 启动时闪退可能是由于 Tomcat 7 不兼容 OpenJDK 17 或者是因为某些库和类的不兼容，导致 Tomcat 在启动时无法正常加载所需的类或者找不到方法。

解决方法：

1. 检查 Tomcat 和应用程序是否有任何直接依赖于已经在 OpenJDK 17 中不再存在或已更改的 Java 类或方法。
2. 升级到兼容 OpenJDK 17 的 Tomcat 版本。Tomcat 7 是一个较旧的版本，可能没有为 OpenJDK 17 提供完整的支持。考虑升级到 Tomcat 8 或 9，这些版本提供了对 OpenJDK 17 的支持。
3. 如果不能升级 Tomcat，可以尝试降级到与 Tomcat 7 兼容的较低版本的 OpenJDK 17，但这通常不是推荐的做法，因为会失去 JDK 更新和安全修复。
4. 检查应用程序是否有任何第三方库不兼容 OpenJDK 17，如果有，需要寻找替代的库版本或者等待库作者发布兼容的版本。
5. 仔细阅读 OpenJDK 17 的发行说明，查看所有不兼容的地方，并修改代码以避免这些不兼容之处。
6. 如果问题依然存在，可以在 Tomcat 的用户邮件列表或者其他技术论坛上寻求帮助，提供详细的错误信息和日志以便社区协助解决问题。

以下是一个简化的示例，展示如何使用Node.js、Vue 3和MongoDB来创建一个简单的企业门户管理后台。

Node.js (使用Express框架):

const express = require('express');
const mongoose = require('mongoose');
const app = express();
 
// 连接到MongoDB数据库
mongoose.connect('mongodb://localhost:27017/enterprise_portal', { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true });
 
// 创建一个Schema
const employeeSchema = new mongoose.Schema({
  name: String,
  email: String,
  department: String
});
 
// 创建Model
const Employee = mongoose.model('Employee', employeeSchema);
 
// 获取所有员工
app.get('/api/employees', async (req, res) => {
  try {
    const employees = await Employee.find();
    res.json(employees);
  } catch (err) {
    res.status(500).json({ message: err.message });
  }
});
 
// 启动服务器
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on port 3000');
});

Vue 3 (使用Vue CLI创建的项目):

<template>
  <div>
    <h1>员工列表</h1>
    <ul>
      <li v-for="employee in employees" :key="employee._id">
        {{ employee.name }} - {{ employee.email }} - {{ employee.department }}
      </li>
    </ul>
  </div>
</template>
 
<script>
import { ref } from 'vue';
import axios from 'axios';
 
export default {
  setup() {
    const employees = ref([]);
 
    const fetchEmployees = async () => {
      try {
        const response = await axios.get('http://localhost:3000/api/employees');
        employees.value = response.data;
      } catch (error) {
        console.error(error);
      }
    };
 
    fetchEmployees();
 
    return {
      employees,
    };
  },
};
</script>

在这个例子中，我们创建了一个简单的Node.js后端，使用Express框架和Mongoose来与MongoDB通信，并定义了一个API端点来获取员工信息。我们还创建了一个Vue 3前端，使用axios来发送HTTP请求从后端获取数据，并利用Vue的响应式系统来更新DOM。这个例子展示了如何将前后端技术栈结合起来，创建一个功能完整的企业门户管理后台。

import sqlite3
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
# 连接SQLite数据库
def connect_sqlite(database):
    try:
        conn = sqlite3.connect(database)
        return conn
    except sqlite3.Error as e:
        print(e)
    return None
 
# 连接MySQL数据库
def connect_mysql(host, database, user, password):
    try:
        conn = mysql.connector.connect(
            host=host,
            database=database,
            user=user,
            password=password
        )
        return conn
    except Error as e:
        print(e)
    return None
 
# 使用SQLite数据库
def use_sqlite(conn):
    if conn is not None:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM some_table")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)
        conn.close()
 
# 使用MySQL数据库
def use_mysql(conn):
    if conn is not None:
        cursor = conn.cursor()
        cursor.execute("SELECT * FROM some_table")
        rows = cursor.fetchall()
        for row in rows:
            print(row)
        conn.close()
 
# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    sqlite_conn = connect_sqlite('database.db')
    use_sqlite(sqlite_conn)
    
    mysql_conn = connect_mysql('localhost', 'mydatabase', 'myuser', 'mypassword')
    use_mysql(mysql_conn)

这段代码展示了如何使用Python连接SQLite和MySQL数据库，并执行一个简单的查询操作。代码中包含了错误处理，以确保在无法建立连接时能够给出清晰的反馈。在实际应用中，你需要根据自己的数据库配置和需求来调整连接参数和执行的SQL语句。

Django是一个开源的Web应用框架，它遵循MVC设计模式的。它主要使用了MVT（Model-View-Template）模式进行开发。

简介：

Django是用python语言写的开源web开发框架，它遵循MVC设计模式，所以Django有模型(Model),视图(View)和控制器(Controller)三个部分。它最初是被开发来用于管理新闻内容的网站，比如Django的发布系统。Django的主要目标是使开发者能快速地开发一个高质量、易维护的Web应用。

ORM：

对象关系映射（Object-Relational Mapping，简称ORM），是一种为了解决面向对象编程语言中不同类型系统数据之间转换的技术。在Django中，ORM使得开发者可以不直接访问SQL数据库，而是通过操作Python对象的方式来操作数据库。

Django的ORM中，数据库表会被定义为一个类，表中的行被定义为类的一个实例，表中的列被定义为实例的属性。

核心模块：

Django的核心模块包括：

1. URL路由系统：通过定义URLpatterns列表，Django可以将URL映射到视图函数。
2. 视图系统：视图函数负责处理用户请求并返回响应。
3. 模板系统：Django的模板语言允许设计者和开发者清晰地分离页面布局和内容。
4. 表单系统：Django表单系统允许创建HTML表单，并处理用户输入。
5. 模型-视图-模板（MVC）：Django的MVT模式提供了一个清晰的方式来分离数据、业务逻辑和用户界面。
6. 缓存系统：Django提供了一个缓存框架，可以缓存数据库查询、模板加载和视图等。
7. 会话管理：Django提供了一个会话框架，允许用户在多个页面请求间保持状态。
8. 国际化和本地化：Django提供了国际化的支持，可以帮助开发者创建多语言的网站。
9. 管理系统：Django的管理后台允许用户快速创建、管理和更新内容。
10. 认证系统：Django的认证系统允许用户创建注册、登录和注销功能。

以上是Django开源电子文档管理系统的一些基本概念和核心模块的概述。

由于源代码和数据库文件较大，我无法在此提供完整的源代码。但我可以提供一个基本的停车场管理系统的模型示例，以及一些核心的Spring Boot代码。

假设我们有一个简单的停车场管理系统，其中包含两个主要实体：车辆和车位。

// 车辆实体
@Entity
public class Vehicle {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String licensePlate; // 车牌号
    // 省略其他属性、构造函数、getter和setter
}
 
// 车位实体
@Entity
public class ParkingSpace {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
    private String number; // 车位号
    private Vehicle vehicle; // 关联车辆
    // 省略其他属性、构造函数、getter和setter
}
 
// 停车场服务
@Service
public class ParkingService {
    @Autowired
    private ParkingSpaceRepository parkingSpaceRepository;
 
    public List<ParkingSpace> findAllSpaces() {
        return parkingSpaceRepository.findAll();
    }
 
    public ParkingSpace parkVehicle(String licensePlate, String parkingSpaceNumber) {
        ParkingSpace parkingSpace = new ParkingSpace();
        parkingSpace.setNumber(parkingSpaceNumber);
        Vehicle vehicle = new Vehicle();
        vehicle.setLicensePlate(licensePlate);
        parkingSpace.setVehicle(vehicle);
        return parkingSpaceRepository.save(parkingSpace);
    }
 
    // 省略其他业务方法
}

在这个示例中，我们定义了两个实体类Vehicle和ParkingSpace，并提供了一个简单的ParkingService服务类，其中包含了一个示例方法parkVehicle，用于模拟车辆进入车位的操作。

这只是一个简化的示例，实际的系统将需要更复杂的逻辑，包括安全性、验证、日志记录、APIs等。

注意：为了保持回答简洁，我省略了大部分的代码和数据库文件内容，并且没有提供完整的Spring Boot项目结构。实际的项目需要更多的配置和结构代码，如控制器、仓库接口、安全配置等。

mime包在Go语言中用于处理MIME类型和扩展名。MIME（多用途互联网邮件扩展）类型是一种文本标记，用于指示电子邮件、网络文件或其他文档的格式或内容类型。

以下是mime包的一些常用函数和方法：

1. AddExtensionType：为指定的文件扩展名添加MIME类型。
2. ExtensionByType：根据MIME类型获取文件扩展名。
3. TypeByExtension：根据文件扩展名获取MIME类型。

示例代码：

package main
 
import (
    "fmt"
    "mime"
)
 
func main() {
    // 为扩展名为.xyz的文件添加MIME类型 "text/xyz"
    mime.AddExtensionType(".xyz", "text/xyz")
 
    // 根据扩展名获取MIME类型
    mimeType := mime.TypeByExtension(".xyz")
    fmt.Printf("MIME type for .xyz extension: %s\n", mimeType) // 输出: MIME type for .xyz extension: text/xyz
 
    // 根据MIME类型获取扩展名
    extension, err := mime.ExtensionByType("text/xyz")
    if err != nil {
        fmt.Println("Error:", err)
    } else {
        fmt.Printf("Extension for MIME type 'text/xyz': %s\n", extension) // 输出: Extension for MIME type 'text/xyz': .xyz
    }
}

这段代码演示了如何添加新的MIME类型映射、如何根据文件扩展名获取MIME类型以及如何根据MIME类型获取文件扩展名。在实际应用中，添加新的MIME类型映射是罕见的情况，因为大多数常见的MIME类型已经在Go的标准库中定义好了。

在Redis中，数据的持久化主要有两种方式：RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。

1. RDB：定时将内存中的数据快照保存到磁盘的一个压缩二进制文件中。可以配置定时任务来控制快照的频率。

# 在redis.conf中配置
save 900 1      # 900秒内至少1个键被修改则触发保存
save 300 10     # 300秒内至少10个键被修改则触发保存
save 60 10000   # 60秒内至少10000个键被修改则触发保存
 
dbfilename dump.rdb  # RDB文件名
dir /path/to/your/redis/directory  # RDB文件存储目录

2. AOF：每个写命令都通过append操作保存到文件中。在Redis重启时，通过重放这些命令来恢复数据。

# 在redis.conf中配置
appendonly yes  # 开启AOF
appendfilename "appendonly.aof"  # AOF文件名
dir /path/to/your/redis/directory  # AOF文件存储目录

# AOF文件的更新频率
appendfsync always  # 每次写入都同步，最慢但最安全
appendfsync everysec  # 每秒同步一次，折衷方案
appendfsync no  # 完全依赖操作系统，最快但不安全

在实际操作中，可以根据数据的重要性和性能需求选择合适的持久化方式。如果对数据持久化要求不高，可以只使用RDB；如果对数据安全性要求较高，并且可以接受较长时间的数据丢失，可以只使用AOF；如果需要既保证数据安全性又想要较好的性能，可以同时开启RDB和AOF。

import com.amazonaws.auth.AWSCredentials;
import com.amazonaws.auth.BasicAWSCredentials;
import com.amazonaws.regions.Regions;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3;
import com.amazonaws.services.s3.AmazonS3ClientBuilder;
import com.amazonaws.services.s3.model.PutObjectRequest;
import com.amazonaws.services.s3.model.S3Object;
import com.amazonaws.services.s3.model.S3ObjectInputStream;
import java.io.ByteArrayInputStream;
import java.io.IOException;
 
public class AwsS3Util {
 
    private static final String ACCESS_KEY = "your-access-key-id";
    private static final String SECRET_KEY = "your-secret-access-key";
    private static final String BUCKET_NAME = "your-bucket-name";
    private static final Regions region = Regions.US_EAST_1;
 
    private static final AWSCredentials credentials = new BasicAWSCredentials(ACCESS_KEY, SECRET_KEY);
    private static final AmazonS3 s3client = AmazonS3ClientBuilder.standard()
            .withRegion(region)
            .withCredentials(new AWSStaticCredentialsProvider(credentials))
            .build();
 
    public static void uploadFileToS3(String fileName, byte[] fileContent) {
        ByteArrayInputStream bis = new ByteArrayInputStream(fileContent);
        PutObjectRequest request = new PutObjectRequest(BUCKET_NAME, fileName, bis, null);
        s3client.putObject(request);
        try {
            bis.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    public static byte[] downloadFileFromS3(String fileName) {
        S3Object s3object = s3client.getObject(BUCKET_NAME, fileName);
        S3ObjectInputStream s3is = s3object.getObjectContent();
        byte[] fileContent = new byte[0];
        try {
            fileContent = new byte[s3is.available()];
            s3is.read(fileContent);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return fileContent;
    }
}

这个代码实例提供了一个简单的工具类，用于与Amazon S3进行交互。它包括上传和下载文件的方法，并且使用静态初始化配置了Amazon S3客户端。在实际应用中，你需要替换your-access-key-id、your-secret-access-key和your-bucket-name为你的AWS凭证和桶名称。此外，你可以根据需要调整代码，例如添加异常处理和日志记录。

在Oracle数据库中，扩展统计信息（extended statistics）是针对数据表中的列提供更深入的分布和相关性信息的一种特殊类型的统计信息。它可以帮助优化器更准确地估计查询的执行成本，从而制定出更高效的执行计划。

为了收集扩展统制信息，可以使用以下SQL命令：

BEGIN
    DBMS_STATS.GATHER_TABLE_STATS(
        ownname          => 'YOUR_SCHEMA_NAME', -- 替换为你的模式名
        tabname          => 'YOUR_TABLE_NAME', -- 替换为你的表名
        cascade          => TRUE,
        method_opt       => 'for all columns size auto',
        degree           => DBMS_STATS.AUTO_DEGREE,
        no_invalidate    => FALSE,
        stattab          => 'SYS',
        statid           => 'EXTENDED_STATS',
        statown          => 'SYS');
END;
/

请确保替换YOUR_SCHEMA_NAME和YOUR_TABLE_NAME为实际的模式名和表名。cascade参数设置为TRUE会导致收集相关联对象（如索引）的统计信息。method_opt参数指定了统计信息收集的方法和大小，for all columns size auto会自动为每一列收集适当大小的统计信息。degree使用AUTO_DEGREE会根据数据库的工作负载自动决定并行度。no_invalidate设置为FALSE表示这个操作可能会使现有的cursor失效。stattab和statid参数指定了统计信息表的名称和统计信息的ID。

请注意，这些操作可能会消耗较多系统资源，因此建议在系统负载较低时进行统计信息的收集。如果是生产环境，建议设置适当的并行度，避免对系统性能产生过大影响。