在SQL中，计算平均值使用AVG()函数，计算最大值使用MAX()函数，计算最小值使用MIN()函数，计算中位数需要自定义查询。

以下是计算平均数、最大值、最小值和中位数的示例代码：

-- 假设表名为data_table，字段名为value_column
 
-- 计算平均数
SELECT AVG(value_column) AS average_value FROM data_table;
 
-- 计算最大值
SELECT MAX(value_column) AS max_value FROM data_table;
 
-- 计算最小值
SELECT MIN(value_column) AS min_value FROM data_table;
 
-- 计算中位数
SELECT
  CASE
    WHEN COUNT(*) % 2 = 1 THEN
      (
        SELECT value_column
        FROM
          (
            SELECT value_column, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY value_column) AS rownum
            FROM data_table
            ORDER BY value_column
          ) AS t
        WHERE rownum = COUNT(*) / 2 + 1
      )
    ELSE
      (
        SELECT AVG(value_column)
        FROM
          (
            SELECT value_column, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY value_column) AS rownum
            FROM data_table
            ORDER BY value_column
          ) AS t
        WHERE rownum BETWEEN COUNT(*) / 2 AND COUNT(*) / 2 + 1
      )
  END AS median_value
FROM data_table;

注意：这里的中位数计算方法是基于数据已排序的假设，并且适用于具有奇数个值的集合。如果数据集的个数为偶数，则会计算中间两个值的平均数。

// 定义一个ContentProvider，用于共享联系人信息
public class ContactsProvider extends ContentProvider {
    // ... 其他方法的实现 ...
 
    // 查询操作的实现
    @Override
    public Cursor query(Uri uri, String[] projection, String selection, String[] selectionArgs, String sortOrder) {
        // 实例化一个SQLite数据库对象，这里假设已经有了一个可以工作的数据库
        SQLiteDatabase db = SQLiteDatabase.openDatabase("/path/to/contacts.db", null, SQLiteDatabase.OPEN_READONLY);
 
        // 执行查询操作
        Cursor cursor = db.query("contacts", projection, selection, selectionArgs, null, null, sortOrder);
 
        // 返回查询结果
        return cursor;
    }
 
    // ... 其他方法的实现 ...
}
 
// 注册ContentProvider，在AndroidManifest.xml中添加
<provider
    android:name=".ContactsProvider"
    android:authorities="com.example.contactsprovider"
    android:exported="true" />

这个代码实例展示了如何定义一个ContentProvider来共享联系人信息。在实例化SQLite数据库对象时，应该替换为实际的数据库路径。在AndroidManifest.xml中注册ContentProvider，以便其他应用程序可以访问这个ContentProvider。

Spring Boot 对 IPv6 的改造通常涉及到底层网络库的支持。Spring Boot 2.x 默认使用的 Tomcat 服务器已经支持 IPv6，因此你不需要做太多改动。但是，如果你使用的是 Spring Data 相关库进行数据库操作，或者使用了 Redis 作为缓存，你可能需要确保这些库支持 IPv6。

对于 MySQL 和 Redis，确保支持 IPv6 的关键是在相关配置中使用 IPv6 格式的地址。

MySQL 配置:

在 application.properties 或 application.yml 文件中，配置数据库连接信息时使用 IPv6 格式：

spring.datasource.url=jdbc:mysql://[2001:db8:0:1234::1]:3306/mydb
spring.datasource.username=myuser
spring.datasource.password=mypass

Redis 配置:

在 application.properties 或 application.yml 文件中，配置 Redis 连接信息时使用 IPv6 格式：

spring.redis.host= [2001:db8:0:1234::1]
spring.redis.port=6379

确保你的操作系统和网络设备都支持 IPv6，并且正确配置了相关网络设施。

如果你需要进行更深入的改造，例如在 Spring Boot 应用中实现 IPv6 的网络编程，你可能需要使用 Java 的新 API，如 java.net.NetworkInterface 和 java.net.InetAddress。

这里是一个简单的 Java 服务器监听 IPv6 地址的例子：

import java.net.Inet6Address;
import java.net.InetSocketAddress;
import java.net.ServerSocket;
 
public class IPv6Server {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ServerSocket serverSocket = new ServerSocket();
        Inet6Address ipv6Address = Inet6Address.getByName("2001:db8:0:1234::1");
        serverSocket.bind(new InetSocketAddress(ipv6Address, 8080));
        System.out.println("Server is listening on " + ipv6Address + ":8080");
        // 接受连接逻辑...
    }
}

确保你的应用程序中没有硬编码的 IP 地址，而是使用配置文件来管理网络相关的设置。这样，即使在 IPv4/IPv6 混合网络中，你的应用程序也能够灵活地适应不同的网络环境。

在Spring Boot中，使用PostgreSQL进行upsert操作，可以通过使用ON CONFLICT语句来实现。如果记录存在，则更新该记录；如果不存在，则插入新记录。

以下是一个使用Spring Data JPA和JdbcTemplate进行upsert操作的例子：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.jdbc.core.namedparam.MapSqlParameterSource;
import org.springframework.jdbc.core.namedparam.NamedParameterJdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Repository;
 
@Repository
public class UpsertRepository {
 
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    @Autowired
    private NamedParameterJdbcTemplate namedParameterJdbcTemplate;
 
    public void upsertData(String id, String data) {
        String sql = "INSERT INTO your_table (id, data) VALUES (:id, :data) " +
                     "ON CONFLICT (id) DO UPDATE SET data = EXCLUDED.data";
        MapSqlParameterSource params = new MapSqlParameterSource()
                .addValue("id", id)
                .addValue("data", data);
 
        namedParameterJdbcTemplate.update(sql, params);
    }
}

在这个例子中，your_table是PostgreSQL中的表名，id是表的唯一标识符，而data是需要插入或更新的数据字段。ON CONFLICT子句指定了如果id已存在，则执行更新操作。EXCLUDED.data关键字表示新提供的数据值，即data参数中的值。

确保你的Spring Boot项目已经添加了对PostgreSQL的支持，并且有一个正确配置的数据源。

在Spring Boot中，你可以通过编程的方式手动提交事务。这通常通过使用TransactionTemplate或者直接使用PlatformTransactionManager来完成。以下是一个使用TransactionTemplate的例子：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate;
 
@Service
public class MyService {
 
    @Autowired
    private TransactionTemplate transactionTemplate;
 
    public void performTransaction() {
        transactionTemplate.execute((status) -> {
            // 在这里执行你的数据库操作
            // ...
 
            // 如果你需要回滚事务，可以调用 status.setRollbackOnly();
            // ...
 
            // 返回一个值（通常是void）
            return null;
        });
    }
}

如果你想直接使用PlatformTransactionManager，可以这样做：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.transaction.TransactionStatus;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.transaction.support.TransactionCallback;
import org.springframework.transaction.support.TransactionTemplate;
 
@Service
public class MyService {
 
    @Autowired
    private PlatformTransactionManager transactionManager;
 
    public void performTransaction() {
        TransactionStatus status = transactionManager.getTransaction(new DefaultTransactionDefinition());
        try {
            // 在这里执行你的数据库操作
            // ...
 
            // 提交事务
            transactionManager.commit(status);
        } catch (Exception e) {
            // 回滚事务
            transactionManager.rollback(status);
            throw e;
        }
    }
}

在这两种方式中，你需要确保在操作数据库后，如果没有发生异常，你调用commit()方法来提交事务。如果发生异常，你应该调用rollback()方法来回滚事务。

const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
const path = require('path');
const dbPath = path.resolve(__dirname, 'example.db');
 
// 创建SQLite数据库实例
let db = new sqlite3.Database(dbPath, (err) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log('Connected to the SQLite database.');
  }
});
 
// 创建FTS5表
db.run(`
  CREATE VIRTUAL TABLE IF NOT EXISTS documents
  USING fts5(
    content TEXT,
    content_type TEXT,
    timestamp REAL
  );
`);
 
// 插入数据示例
db.run(`
  INSERT INTO documents(content, content_type, timestamp)
  VALUES (?, ?, ?);
`, '这是一条测试数据', 'text/plain', Date.now() / 1000);
 
// 查询数据示例
db.all(`
  SELECT * FROM documents
  WHERE content MATCH ?;
`, '测试数据', (err, rows) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log(rows);
  }
});
 
// 关闭数据库连接
db.close((err) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log('Close the database connection.');
  }
});

这段代码展示了如何在Electron应用中使用SQLite的FTS5全文搜索扩展特性来管理和搜索文本数据。代码首先创建了一个SQLite数据库实例，然后创建了一个使用FTS5的虚拟表。接着演示了如何插入数据和执行全文搜索查询。最后，代码关闭了数据库连接。这个过程是在Node.js环境中进行的，适用于Electron的主进程或渲染进程。

在Spring Cloud Gateway中整合Satoken进行鉴权，你需要做以下几个步骤：

1. 引入Satoken和Spring Cloud Gateway的依赖。
2. 配置Satoken的密钥和其他必要配置。
3. 创建一个Satoken的鉴权过滤器。
4. 将过滤器注册到Gateway中。

以下是一个简单的示例：

Step 1: 添加依赖到你的pom.xml或build.gradle文件中。

<!-- 引入Satoken依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.noear</groupId>
    <artifactId>satoken</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
<!-- Spring Cloud Gateway -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
</dependency>

Step 2: 配置Satoken。

# application.yml 或 application.properties
satoken:
  config: 
    token-name: token
  logout-key: /logout  # 注销接口
  ignore: 
    urls:  # 不进行鉴权的URL
      - /login

Step 3: 创建鉴权过滤器。

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.Ordered;
import org.springframework.http.HttpStatus;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import cn.dev33.satoken.stp;
 
@Component
public class AuthFilter implements GlobalFilter, Ordered {
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 检查请求是否需要鉴权
        if (需要鉴权(exchange.getRequest().getURI().getPath())) {
            // 验证token
            if (stp.checkToken(getToken(exchange.getRequest().getHeaders()))) {
                return chain.filter(exchange);
            }
            // 返回未授权响应
            exchange.getResponse().setStatusCode(HttpStatus.UNAUTHORIZED);
            return exchange.getResponse().setComplete();
        }
        // 不需要鉴权，继续执行
        return chain.filter(exchange);
    }
 
    private String getToken(HttpHeaders headers) {
        // 从请求头中获取token
        return headers.getFirst("token");
    }
 
    private boolean 需要鉴权(String path) {
        // 判断是否为不需要鉴权的URL
        // ...
    }
 
    @Override
    public int getOrder() {
        // 定义过滤器顺序
        return 0;
    }
}

Step 4: 注册鉴权过滤器。

import org.springframework.cloud.gateway.route.RouteLocator;
import org.springframework.cloud.gateway.builder.RouteLocatorBuilder;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframe

在Spring Boot中，结合easyexcel库实现Excel的导入导出可以通过以下步骤进行：

1. 添加easyexcel依赖到你的Spring Boot项目的pom.xml文件中。

<dependency>
    <groupId>com.alibaba</groupId>
    <artifactId>easyexcel</artifactId>
    <version>2.2.6</version>
</dependency>

2. 创建对应Excel数据的实体类。

import com.alibaba.excel.annotation.ExcelProperty;
 
public class ExcelData {
    @ExcelProperty("姓名")
    private String name;
 
    @ExcelProperty("年龄")
    private int age;
 
    // 省略getter和setter方法
}

3. 创建导入导出的工具类。

导出工具类：

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
 
import java.util.List;
 
public class ExcelExportUtil {
    public void exportExcel(List<ExcelData> data, String fileName) {
        EasyExcel.write(fileName, ExcelData.class).sheet("数据").doWrite(data);
    }
}

导入工具类：

import com.alibaba.excel.EasyExcel;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.event.AnalysisEventListener;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class ExcelImportUtil {
    public List<ExcelData> importExcel(String fileName) {
        List<ExcelData> list = new ArrayList<>();
        EasyExcel.read(fileName, ExcelData.class, new ReadListener<ExcelData>() {
            @Override
            public void invoke(ExcelData data, AnalysisContext context) {
                list.add(data);
            }
 
            @Override
            public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
            }
        }).sheet().doRead();
 
        return list;
    }
}

4. 在Spring Boot的Controller中使用导入导出工具类。

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import org.springframework.web.multipart.MultipartFile;
 
import java.util.List;
 
@RestController
public class ExcelController {
 
    private final ExcelExportUtil excelExportUtil;
    private final ExcelImportUtil excelImportUtil;
 
    public ExcelController(ExcelExportUtil excelExportUtil, ExcelImportUtil excelImportUtil) {
        this.excelExportUtil = excelExportUtil;
        this.excelImportUtil = excelImportUtil;
    }
 
    @PostMapping("/export")
    public void exportExcel() {
        List<ExcelData> data = // ... 获取数据源
        excelExportUtil.exportExcel(data, "exported.xlsx");
    }
 
    @PostMapping("/import")
    publi

import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;
 
@Controller
public class SampleController {
 
    @RequestMapping(value = "/submit", method = RequestMethod.POST)
    public @ResponseBody String submit(@RequestBody MyRequest request) {
        // 处理请求逻辑
        String result = "处理结果: " + request.getData();
        return result;
    }
}
 
class MyRequest {
    private String data;
 
    public String getData() {
        return data;
    }
 
    public void setData(String data) {
        this.data = data;
    }
}

这个简单的Spring MVC示例展示了如何使用@RequestBody注解来处理POST请求的JSON体。MyRequest类用来映射请求体中的JSON数据。当接收到POST请求时，Spring MVC的消息转换器会自动将请求体中的JSON字符串解析成MyRequest对象，并传递给submit方法。在方法内部，你可以对请求对象进行处理，并返回响应。

// 假设我们有一个名为 "sales" 的 MongoDB 集合，包含以下文档结构：
// {
//   item: "abc",
//   quantity: 2,
//   amount: 20
// },
// {
//   item: "jkl",
//   quantity: 1,
//   amount: 15
// },
// {
//   item: "abc",
//   quantity: 1,
//   amount: 10
// },
// {
//   item: "abc",
//   quantity: 2,
//   amount: 20
// },
// {
//   item: "def",
//   quantity: 1,
//   amount: 10
// },
// {
//   item: "def",
//   quantity: 2,
//   amount: 20
// },
// {
//   item: "def",
//   quantity: 1,
//   amount: 10
// }
 
// 我们想要按 item 字段进行分组，并计算每个 item 的总销量（quantity 的总和）和总销售额（amount 的总和）。
 
db.sales.aggregate([
  {
    $group: {
      _id: "$item", // 分组依据是 item 字段
      totalQuantity: { $sum: "$quantity" }, // 计算每个分组的总销量
      totalAmount: { $sum: "$amount" } // 计算每个分组的总销售额
    }
  }
]);
 
// 输出结果将会是每个 item 的总销量和总销售额，例如：
// { "_id" : "abc", "totalQuantity" : 4, "totalAmount" : 50 }
// { "_id" : "def", "totalQuantity" : 5, "totalAmount" : 60 }
// { "_id" : "jkl", "totalQuantity" : 1, "totalAmount" : 15 }

这段代码展示了如何使用 MongoDB 的聚合框架中的 $group 阶段来对数据进行分组，并计算每个分组的总销量和总销售额。这是数据分析和报告常用的一个操作。