在Linux系统中，可以使用pandoc和gitsome来部署一个轻量级的Markdown文本编辑器。以下是部署的步骤和示例代码：

1. 安装pandoc：

# 对于Debian/Ubuntu系统
sudo apt-user-keyring update
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y pandoc
 
# 对于CentOS/RHEL系统
sudo yum install epel-release
sudo yum install -y pandoc

2. 安装git（如果尚未安装）：

# 对于Debian/Ubuntu系统
sudo apt-get install -y git
 
# 对于CentOS/RHEL系统
sudo yum install -y git

3. 克隆gitsome仓库：

git clone https://github.com/nodef/gitsome.git ~/gitsome

4. 在gitsome目录下，启动一个简易的HTTP服务器：

cd ~/gitsome
python -m SimpleHTTPServer 8080

5. 在浏览器中访问http://localhost:8080，开始使用Markdown编辑器。

注意：这个简易的Markdown编辑器主要是通过pandoc将Markdown文件转换为HTML，并通过一个简易的HTTP服务展示。对于更复杂的需求，可能需要额外的前端开发工作来定制编辑器界面和功能。

在ClickHouse中，你可以使用system.query_log表来查看正在执行的SQL语句的信息。这个表记录了所有查询的日志，包括查询开始执行的时间、查询执行的时长、查询的状态等。

以下是一个查询system.query_log表的示例SQL语句，它会返回当前正在执行的所有SQL语句的概要信息：

SELECT 
    query_start_time, 
    user, 
    query, 
    read_rows, 
    total_rows_approx, 
    memory_usage, 
    query_duration_ms 
FROM 
    system.query_log 
WHERE 
    is_initial_query = 1 
    AND type = 2 
    AND status = 'Running'

这个查询会返回以下字段信息：

• query_start_time: 查询开始的时间。
• user: 执行查询的用户。
• query: 查询的具体内容。
• read_rows: 查询执行过程中读取的行数。
• total_rows_approx: 查询执行过程中估算的结果行数。
• memory_usage: 查询执行过程中使用的内存量。
• query_duration_ms: 查询执行的时长，单位为毫秒。

请注意，根据你的ClickHouse版本和配置，system.query_log表中可用的列可能会有所不同。始终建议查看官方文档以获取最新和最完整的信息。

以下是一个基于Nginx实现4层代理（TCP）和7层代理（HTTP），同时结合Tomcat多实例的部署和负载均衡的示例：

1. 安装Nginx和Tomcat（以Tomcat 9为例）。
2. 配置Tomcat多实例，确保它们运行在不同的端口上。
3. 配置Nginx作为4层代理（TCP）用于负载均衡Tomcat AJP端口。
4. 配置Nginx作为7层代理（HTTP）用于负载均衡Tomcat的HTTP端口，同时实现动静分离。

以下是相关的配置文件示例：

Nginx 配置文件 (/etc/nginx/nginx.conf 或 /etc/nginx/conf.d/default.conf):

# 4层代理配置（TCP）
stream {
    upstream tomcat_ajp {
        server tomcat1_ip:ajp_port weight=5;
        server tomcat2_ip:ajp_port weight=3;
    }
 
    server {
        listen 8009; # 监听的代理端口
        proxy_pass tomcat_ajp; # 指定上游服务器组
    }
}
 
# 7层代理配置（HTTP）
http {
    upstream tomcat_http {
        server tomcat1_ip:http_port weight=5;
        server tomcat2_ip:http_port weight=3;
    }
 
    server {
        listen 80;
        server_name your_domain.com;
 
        # 静态文件处理
        location ~* \.(jpg|jpeg|png|css|js|ico|html)$ {
            root /path/to/static/files;
            expires 30d;
        }
 
        # 所有其他请求代理到Tomcat
        location / {
            proxy_pass http://tomcat_http; # 指定上游服务器组
            proxy_set_header Host $host;
            proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
            proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        }
    }
}

确保替换 tomcat1_ip, ajp_port, http_port, /path/to/static/files, 和 your_domain.com 为实际的IP地址、端口号和路径。

以上配置将实现以下功能：

• 对于TCP流量（AJP端口），Nginx作为4层代理负责负载均衡到后端的Tomcat AJP连接。
• 对于HTTP流量，Nginx作为7层代理负责负载均衡到后端的Tomcat HTTP连接，同时将静态文件请求直接提供给客户端，减少Tomcat的负载。

确保在配置文件修改后重启Nginx以应用更改。

报错解释：

Navicat 是一款数据库管理工具，当尝试使用它连接 Oracle 数据库时，如果遇到 "Oracle library is not loaded" 错误，通常意味着 Navicat 无法加载 Oracle 客户端库（如 oci.dll），这可能是因为 Oracle 客户端未正确安装或配置。

解决方法：

1. 确认 Oracle 客户端已安装在计算机上。
2. 如果已安装，确保环境变量正确设置。需要设置的环境变量通常包括 PATH 和 ORACLE_HOME。PATH 应包括 Oracle 客户端库路径（例如，%ORACLE_HOME%\bin）。
3. 确认 Navicat 使用的 Oracle 客户端版本与数据库服务器版本兼容。
4. 如果问题依旧，尝试重新安装 Oracle 客户端或更新到与数据库兼容的版本。
5. 重新启动计算机以确保所有环境变量更改生效。
6. 如果你使用的是 64 位版本的 Navicat 和 Oracle 客户端，请确保它们是匹配的（都是 32 位或 64 位）。

如果以上步骤无法解决问题，可以查看 Oracle 官方文档或者联系技术支持获取更具体的帮助。

在Spring Cloud Alibaba + Nacos + Seata 环境中实现分布式事务的基本步骤如下：

1. 引入Seata和Spring Cloud Alibaba的依赖。
2. 配置Seata服务器地址和应用名。
3. 配置Nacos作为服务注册中心和配置中心。
4. 在Nacos配置分布式事务的规则。
5. 在业务代码中使用@GlobalTransactional注解开启全局事务。

以下是一个简化的示例代码：

pom.xml中添加依赖（只列出关键部分）：

<dependencies>
    <!-- Seata 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-seata</artifactId>
    </dependency>
    <!-- Nacos 依赖 -->
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-config</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

application.yml配置文件：

spring:
  cloud:
    alibaba:
      seata:
        tx-service-group: my_tx_group
        service-group-mapping: my_tx_group=fsp_tx_group
        registry:
          type: nacos
    nacos:
      discovery:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
      config:
        server-addr: 127.0.0.1:8848
        group: SEATA_GROUP
        namespace: seata
        extension-configs[0]:
          data-id: seataServer.properties
          group: SEATA_GROUP
          refresh: true

业务代码中使用@GlobalTransactional：

@GlobalTransactional
public void purchase() {
    // 调用库存服务
    stockService.decreaseStock();
    // 调用账户服务
    accountService.reduceMoney();
    // 调用订单服务
    orderService.createOrder();
}

在这个示例中，purchase() 方法被标记为@GlobalTransactional，Seata会自动管理这个方法内的分布式调用，确保它们要么全部成功，要么全部失败，以此保持数据的一致性。

Spring Boot自动装配的核心是Spring框架的依赖注入（DI）功能。Spring Boot利用自动配置机制，根据类路径上的库和配置来自动配置Spring应用程序。

自动装配的实现主要依赖于以下注解：

1. @SpringBootApplication：这是一个组合注解，包含@SpringBootConfiguration（继承自@Configuration）、@EnableAutoConfiguration和@ComponentScan。
2. @EnableAutoConfiguration：启用Spring Boot的自动配置机制，它会尝试根据类路径设置、其他bean以及各种属性文件中的配置来配置Spring容器。
3. @Configuration：标识该类作为一个配置类，可以用来替代XML配置。
4. @Conditional：一系列的注解（例如@ConditionalOnClass，@ConditionalOnMissingBean等），这些注解条件注解会根据不同的条件进行自动装配。

实现自动装配的步骤：

1. 创建一个Spring Boot项目，并添加相应的starter依赖。
2. 在application.properties或application.yml中配置相关属性（如果需要）。
3. 在主类上使用@SpringBootApplication注解来启动Spring Boot应用。
4. Spring Boot会根据classpath中的jar依赖，以及@EnableAutoConfiguration注解提供的策略，自动配置Spring容器。

以下是一个简单的Spring Boot主类示例：

@SpringBootApplication
public class MySpringBootApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MySpringBootApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中，@SpringBootApplication注解启用了自动配置，SpringApplication.run()方法启动了Spring Boot应用。

MongoDB内存使用量上升可能是由于以下原因造成的：

1. 索引缓存：MongoDB会将经常访问的数据和索引存储在内存中。
2. 数据缓存：热数据也会被加载到内存中以提高查询效率。
3. 操作缓冲：对数据的修改会暂时存储在内存的写缓冲区中。
4. 临时文件：MongoDB可能会使用临时文件来处理大的查询或者排序操作。

解决办法：

1. 监控内存使用情况：定期使用db.stats()和db.collection.stats()来监控数据库和集合的内存使用情况。
2. 优化索引：确保使用最佳索引策略，减少不必要的索引存储。
3. 数据分页：使用分页来限制内存中的热数据量。
4. 配置服务器：调整MongoDB的配置参数，如wiredTigerCacheSizeGB来限制缓存的大小。
5. 定期重启MongoDB服务：通过清理内存中的临时数据来避免内存使用量上升。
6. 使用db.collection.remove()或db.collection.drop()清理不再需要的数据，减少内存使用。

注意：在调整内存使用时，应确保MongoDB服务器有足够的物理内存来支持这些操作，避免内存溢出。

在Linux系统中安装Java和Tomcat的步骤如下：

1. 安装Java

首先，您需要确认是否已经安装了Java。可以通过运行以下命令来检查：

java -version

如果没有安装Java，您可以使用以下命令安装OpenJDK：

sudo apt update
sudo apt install default-jdk

2. 安装Tomcat

Tomcat的安装相对简单。您可以使用以下命令下载并安装Tomcat 9（这里以Tomcat 9为例，您可以根据需要安装其他版本）：

sudo apt install tomcat9 tomcat9-admin

安装完成后，启动Tomcat服务：

sudo systemctl start tomcat9

确保Tomcat正在运行：

sudo systemctl status tomcat9

您现在应该能够通过浏览器访问Tomcat主页，URL通常是 http://your_server_ip:8080。

注意：以上命令适用于基于Debian的系统（如Ubuntu）。对于基于RPM的系统（如CentOS），您需要使用yum或dnf命令来安装软件包。

SQLite中没有内建的自增字段类型，但可以通过创建一个触发器来模拟自增效果。以下是创建触发器的示例代码，该触发器会在插入新行时自动增加一个特定的计数器字段。

-- 假设有一个表叫做 my_table，它有一个 INTEGER 类型的 id 作为主键，还有一个想要自增的字段叫做 counter
 
CREATE TABLE my_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    counter INTEGER
);
 
-- 创建一个触发器来自动增加 counter 字段的值
CREATE TRIGGER my_table_before_insert
BEFORE INSERT ON my_table
FOR EACH ROW
BEGIN
    SELECT IFNULL(MAX(counter), 0) + 1 INTO NEW.counter FROM my_table;
END;

在这个例子中，每当你向 my_table 表中插入新行时，counter 字段将自动设置为当前 counter 字段的最大值加一。如果表是空的，它会从 0 开始。

请注意，这种方法并不是线程安全的，并且可能会引入性能问题，特别是在高并发写入的情况下。此外，每次插入都需要计算最大值，可能会在数据量大时导致性能下降。

由于原问题中的第二部分问题较多，我将选取部分代表性问题进行解答。

问题1：MyBatis 的 Xml 映射器中，可以配置多少个 <resultMap> 元素？

解释：在 MyBatis 的 Xml 映射器中，<resultMap> 元素用于定义如何从数据库结果集映射字段到 Java 对象的属性。理论上，可以在一个映射器文件中配置任意多个 <resultMap> 元素。

问题2：MyBatis 的 mapper 接口中，可以定义多少个映射到 XML 的方法？

解释：在 MyBatis 中，映射器接口方法可以映射到任意多个 XML 映射文件中的 SQL 语句。每个方法的签名必须是唯一的，通常按照项目需求设计。

问题3：MyBatis 是否支持注解配置映射器？

解释：MyBatis 支持使用注解来配置映射器接口，这样可以避免使用 XML 映射文件。通过在接口方法上使用 @Select、@Insert、@Update、@Delete 等注解，可以直接将 SQL 语句映射到方法上。

问题4：MyBatis 是否支持动态 SQL？

解释：MyBatis 支持动态 SQL，可以根据不同的条件拼接 SQL 语句。通过 <if>、<choose>、<when>、<otherwise>、<foreach> 等标签，可以在 XML 映射器中实现动态 SQL。

问题5：MyBatis 是否支持批量操作？

解释：MyBatis 支持批量操作，可以通过 <foreach> 标签配合 INSERT、UPDATE、DELETE 等语句来实现批量操作。

以上回答仅代表部分典型问题的简答，并未涵盖所有原问题中的 40 个问题。实际应用中，开发者可以根据具体需求选择合适的配置和使用方式。