Redis是一种开源的内存中数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。以下是Redis高级用法的一些概述：

1. 发布/订阅模式：Redis的发布/订阅模式可以实现消息的传输，适用于解耦系统和实现消息队列。

   
   
   
   # 订阅者
   redis_client.subscribe('channel')
   for message in redis_client.listen():
       print(message)
    
   # 发布者
   redis_client.publish('channel', 'message')

2. 事务：Redis的事务可以确保一系列操作的原子性。

   
   
   
   pipeline = redis_client.pipeline()
   pipeline.multi()
   pipeline.set('key1', 'value1')
   pipeline.set('key2', 'value2')
   pipeline.execute()

3. 键空间通知：可以监控Redis中的特定事件，如键的过期或者键的更改等。

   
   
   
   redis_client.config_set('notify-keyspace-events', 'KEA')
   # 然后订阅__keyevent@0__:set

4. 键的过期和内存淘汰策略：可以设置键的过期时间和内存淘汰策略。

   
   
   
   redis_client.setex('key', 60, 'value')  # 设置键的过期时间为60秒
   redis_client.config_set('maxmemory-policy', 'allkeys-lru')  # 设置内存淘汰策略

5. Lua脚本：可以在Redis服务器端执行复杂的操作，以保证操作的原子性。

   
   
   
   redis.call('set', 'key', 'value')

6. 分布式锁：Redlock算法可以实现分布式锁，确保在多个节点上的数据一致性。

   
   
   
   def acquire_lock(lock_name, acquire_timeout=10, lock_timeout=10):
       identifier = str(uuid.uuid4())
       end = time.time() + acquire_timeout
       while time.time() < end:
           if redis_client.set(lock_name, identifier, ex=lock_timeout, nx=True):
               return identifier
           time.sleep(0.001)
       return False
    
   def release_lock(lock_name, identifier):
       pipe = redis_client.pipeline()
       while True:
           try:
               pipe.watch(lock_name)
               if pipe.get(lock_name) == identifier:
                   pipe.multi()
                   pipe.delete(lock_name)
                   pipe.execute()
                   return True
               pipe.unwatch()
               break
           except redis.exceptions.WatchError:
               pass
       return False

7. 增量式反序列化：可以在客户端进行增量式反序列化，减少网络IO。

   
   
   
   for chunk in redis_client.scan_iter('key*'):
       print(chunk)

8. 快照和持久化：可以定期保存数据库快照到磁盘，实现数据的持久化。

   
   
   
   save 900 1  # 900秒内至少1个键被修改
   save 300 10  # 300秒内至少10个键被修改
   stop-writes-on-bgsave-error yes  # 后台保存出错时停止写操作
   rdbcompression yes  # 使用LZF压缩
   dbfilename dump.rdb  # 文件名
   dir ./  # 文件路径

9. 复制：Redis的复制功能可以实现数据的多

在PostgreSQL中，可以使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE来获取查询执行计划。EXPLAIN会显示查询的执行步骤，而EXPLAIN ANALYZE除了显示步骤还会实际执行查询以收集实际的运行时信息。

获取查询执行计划的例子：

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

如果需要修改查询执行计划，通常是通过调整查询本身（比如优化索引、改变JOIN顺序、减少复杂性等）。PostgreSQL本身不提供直接修改执行计划的工具。

如果你指的是在不修改查询的情况下，人工干预查询执行过程，可以考虑使用RULE或者TRIGGER，但这些功能通常用于数据库设计时期，而不是运行时。

如果你想要在应用层面手动指定执行计划，这通常是不可能的，因为数据库管理系统已经很复杂了，它们有自己的查询优化器来决定最优执行计划。在应用层手动指定可能会降低性能，并不能保证总是优于数据库的自动优化。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@Service
public class MyService {
 
    private final MyRepository myRepository;
 
    @Autowired
    public MyService(MyRepository myRepository) {
        this.myRepository = myRepository;
    }
 
    @Transactional
    public void createWithTransaction(MyEntity entity) {
        myRepository.save(entity);
    }
 
    @Transactional(readOnly = true)
    public MyEntity getWithTransaction(Long id) {
        return myRepository.findById(id).orElse(null);
    }
}

这个例子展示了如何在Spring Boot中使用@Transactional注解。createWithTransaction方法被标记为事务性的，这意味着在该方法内的数据库操作将在一个事务中执行，如果操作失败，将会被回滚。getWithTransaction方法则被标记为只读事务，这意味着数据库只允许执行不会修改数据的操作，从而提供事务的隔离性。这些例子都使用了Spring Data JPA的save和findById方法，这些方法已经被声明为事务性操作，因此我们可以在服务层再次使用@Transactional来确保方法逻辑的完整性。

问题描述不是很清晰，但我猜你可能想要使用PostgreSQL中的strpos函数来找出一个字符串是否包含在另一个字符串中，并根据这个条件来更新或追加信息。

在PostgreSQL中，strpos函数不存在，但是可以使用position函数来获取子字符串在字符串中的位置，如果返回的结果大于0，则表示子字符串存在于字符串中。

以下是一个使用position函数来更新或追加信息的例子：

UPDATE your_table
SET your_column = CASE 
    WHEN position('your_substring' IN your_column) > 0 THEN
        -- 如果子字符串存在，则不更新
        your_column
    ELSE
        -- 如果子字符串不存在，则追加子字符串
        your_column || 'your_substring'
END
WHERE your_condition;

在这个例子中，your_table是你要更新的表，your_column是你要更新的列，your_substring是你要查找的子字符串，your_condition是更新条件。

如果你的意思是要找到包含特定子串的记录，并对这些记录进行更新或追加信息，那么可以使用WHERE子句来实现：

UPDATE your_table
SET your_column = your_column || 'your_substring'
WHERE position('your_substring' IN your_column) > 0;

在这个例子中，只有那些your_column字段中包含your_substring的记录会被更新。

// 假设我们有一个名为 "orders" 的集合，我们想要统计每个 "status" 的数量，并按照 "status" 进行分组。
 
db.orders.aggregate([
    {
        $group: {
            _id: "$status", // 分组依据是 "status" 字段
            count: { $sum: 1 } // 每个组的文档计数
        }
    },
    {
        $sort: { count: -1 } // 根据 count 字段降序排序
    }
]);

这段代码使用了MongoDB的聚合管道操作。$group 阶段将文档按 "status" 字段分组，并用 $sum 累加器来计算每个组的文档数量。$sort 阶段则对这些分组结果按 "count" 字段进行降序排序。这样我们就可以得到每个 "status" 状态的订单数量，并且可以了解哪个状态的订单数量最多。

Spring Boot 3整合Knife4j的步骤大致如下：

1. 在pom.xml中添加Knife4j的依赖：

<dependency>
    <groupId>com.github.xiaoymin</groupId>
    <artifactId>knife4j-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>3.x.x</version>
</dependency>

2. 配置Knife4j属性，通常在application.yml或application.properties中：

knife4j:
  enable: true
  # 其他可选配置

3. 在Spring Boot启动类上添加@EnableKnife4j注解：

import com.github.xiaoymin.knife4j.spring.annotations.EnableKnife4j;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
@EnableKnife4j
public class YourApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(YourApplication.class, args);
    }
}

4. 创建Swagger配置类（如果需要自定义配置）：

import com.github.xiaoymin.knife4j.spring.annotations.EnableKnife4j;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import springfox.documentation.builders.ApiInfoBuilder;
import springfox.documentation.builders.PathSelectors;
import springfox.documentation.builders.RequestHandlerSelectors;
import springfox.documentation.service.ApiInfo;
import springfox.documentation.spi.DocumentationType;
import springfox.documentation.spring.web.plugins.Docket;
 
@Configuration
@EnableKnife4j
public class SwaggerConfig {
 
    @Bean(value = "defaultApi2")
    public Docket defaultApi2() {
        Docket docket=new Docket(DocumentationType.SWAGGER_2)
                .apiInfo(apiInfo())
                .select()
                .apis(RequestHandlerSelectors.basePackage("com.example.yourproject.controller"))
                .paths(PathSelectors.any())
                .build();
        return docket;
    }
 
    private ApiInfo apiInfo() {
        return new ApiInfoBuilder()
                .title("Knife4j 测试")
                .description("Knife4j 测试接口文档")
                .version("1.0")
                .build();
    }
}

5. 在Controller类中使用Swagger注解标注API：

import io.swagger.annotations.Api;
import io.swagger.annotations.ApiOperation;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
 
@Api(tags = "测试控制器")
@RestController
@RequestMapping("/test")
public class TestContr

#!/bin/bash
# 一键安装 Oracle 19c 数据库脚本
 
# 设置 Oracle 用户环境变量
export ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/19c/dbhome_1
export PATH=$PATH:$ORACLE_HOME/bin
export ORACLE_BASE=/opt/oracle
export ORACLE_SID=ORCL
export LANG=C
 
# 安装依赖和下载 Oracle 19c 安装包
sudo apt-get update -y
sudo apt-get install -y alien libaio1 unixodbc
wget https://download.oracle.com/otn/linux/oracle19c/190000/OracleDatabase-Linux-x86-64-19c.rsp -O /tmp/oracle.rsp
wget https://download.oracle.com/otn/linux/oracle19c/190000/oracle-database-ee-19c-1.0-1.x86_64.cpio.gz
 
# 解压安装包并安装
mkdir -p /opt/oracle
chown -R oracle:oracle /opt/oracle
gunzip < oracle-database-ee-19c-1.0-1.x86_64.cpio.gz | cpio -idmv
mv /opt/oracle/database/ /opt/oracle/product/19c/
 
# 配置 Oracle 安装
sudo chown -R oracle:oracle /opt/oracle/product/19c/
sudo -u oracle bash -c "yes | /opt/oracle/product/19c/runInstaller -silent -responseFile /tmp/oracle.rsp"
sudo /usr/bin/expect <<EOF
spawn /usr/bin/make -f /opt/oracle/product/19c/root.sh
expect "response file"
send " /tmp/oracle.rsp\r"
expect eof
EOF
 
# 设置环境变量并移除安装文件
echo "export ORACLE_HOME=/opt/oracle/product/19c/dbhome_1" >> ~oracle/.bashrc
echo "export PATH=\$PATH:\$ORACLE_HOME/bin" >> ~oracle/.bashrc
source ~oracle/.bashrc
sudo rm -f /tmp/oracle.rsp oracle-database-ee-19c-1.0-1.x86_64.cpio.gz

这段代码是一个简化版的示例，它展示了如何自动化安装 Oracle 19c 数据库的过程。代码使用了 bash 脚本和 expect 工具来自动化安装过程中的交互式命令。这样可以减少手动安装的时间和出错风险。在实际部署时，应当确保所有的配置项（如 Oracle 安装路径、响应文件路径等）都已正确设置，并且已经根据实际环境配置好了网络、存储和系统资源等。

Spring Cloud 灰度部署通常使用Spring Cloud Netflix的@HystrixCommand注解或者Spring Cloud Gateway的路由配置来实现。以下是一个使用Spring Cloud Gateway进行灰度部署的简单示例：

1. 在Spring Cloud Gateway中，你可以为不同的服务配置不同的路由规则和过滤器，从而实现对特定用户的灰度推荐。
2. 通过为特定的用户添加一个自定义的请求头，然后在Gateway中根据这个请求头的值来决定路由到哪个服务实例。

以下是一个简单的Gateway配置示例，假设我们根据请求头Gray-Release的值来进行灰度部署决策：

@Configuration
public class GatewayConfig {
 
    @Bean
    public RouteLocator customRouteLocator(RouteLocatorBuilder builder) {
        return builder.routes()
                .route("normal-service", r -> r.header("Gray-Release", "false")
                        .uri("lb://normal-service"))
                .route("gray-service", r -> r.header("Gray-Release", "true")
                        .uri("lb://gray-service"))
                .build();
    }
}

在这个配置中，如果请求头Gray-Release的值为true，则流量会被路由到gray-service实例；如果值为false或者请求头不存在，流量会被路由到normal-service实例。

使用时，客户端在发送请求时需要加上对应的请求头：

GET /some-endpoint HTTP/1.1
Host: your-gateway-host
Gray-Release: true

如果请求头Gray-Release的值为true，则请求会被路由到灰度服务；如果为false或者不存在，则会路由到正常服务。

注意：这只是一个简单的示例，实际环境可能需要更复杂的逻辑来处理用户标识和灰度规则。

在Oracle中，可以使用UNPIVOT操作将多列数据转换成多行数据。以下是一个简单的例子：

假设有一个名为sales_data的表，其结构如下：

year | product_a | product_b | product_c
-----------------------------------------
2020 | 100       | 200       | 300
2021 | 150       | 220       | 310

要将product_a、product_b和product_c的数据转换成多行格式，可以使用以下SQL查询：

SELECT year, product, sales
FROM (
  SELECT year, product_a, product_b, product_c
  FROM sales_data
)
UNPIVOT (
  sales FOR product IN (product_a AS 'Product A', product_b AS 'Product B', product_c AS 'Product C')
)
ORDER BY year, product;

执行上述查询后，结果将是：

year | product   | sales
-------------------------
2020 | Product A | 100
2020 | Product B | 200
2020 | Product C | 300
2021 | Product A | 150
2021 | Product B | 220
2021 | Product C | 310

这里使用了UNPIVOT操作符，它将列转换成行，FOR product IN (...)定义了需要转换的列和它们对应的行值。

创建一个Spring Boot Starter通常包括以下步骤：

1. 创建一个新的Maven项目。
2. 添加Spring Boot Starter依赖（spring-boot-starter）。
3. 实现自动配置。
4. 创建spring.factories文件，指定自动配置类。
5. 打包并发布。

以下是一个简单的自定义Starter的示例：

<!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

// MyAutoConfiguration.java
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MyAutoConfiguration {
 
    @Bean
    public MyService myService() {
        return new MyService();
    }
}

// MyService.java
public class MyService {
    public String sayHello() {
        return "Hello from My Starter!";
    }
}

在resources目录下创建META-INF/spring.factories文件，并添加以下内容：

# META-INF/spring.factories
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\
com.example.MyAutoConfiguration

这样，你就创建了一个简单的Spring Boot Starter，它提供了一个名为MyService的bean。要在应用中使用这个Starter，只需要将其作为依赖添加到项目的pom.xml中，然后就可以注入并使用MyService了。