-- 1. 查询是否开启了慢查询记录
SELECT DECODE(value, NULL, 'NO', 'YES')
FROM v$parameter
WHERE name = 'slow_query_log';
 
-- 2. 查询慢查询的阈值（秒）
SELECT value AS slow_query_log_threshold
FROM v$parameter
WHERE name = 'slow_query_log_threshold';
 
-- 3. 查询慢查询日志的路径
SELECT DECODE(value, NULL, '未设置', value) AS slow_query_log_dir
FROM v$parameter
WHERE name = 'slow_query_log_dir';
 
-- 4. 查询慢查询日志的模式
SELECT value AS slow_query_log_mode
FROM v$parameter
WHERE name = 'slow_query_log_mode';
 
-- 5. 查询慢查询日志的命中次数
SELECT name, value AS executions
FROM v$sysstat
WHERE name = 'slow query buffer gets';
 
-- 6. 查询慢查询日志的记录次数
SELECT name, value AS records
FROM v$sysstat
WHERE name = 'slow query buffer log';
 
-- 7. 查询最消耗资源的SQL
SELECT * FROM (
    SELECT sql_id, elapsed_time, cpu_time, executions, fetches, sorts, users_executing
    FROM v$sql
    ORDER BY elapsed_time DESC
)
WHERE ROWNUM <= 10;
 
-- 8. 查询最近的慢查询
SELECT * FROM v$sql
WHERE elapsed_time > (SELECT value FROM v$parameter WHERE name = 'slow_query_log_threshold')
ORDER BY elapsed_time DESC;

这个例子提供了一系列的SQL查询，用于检查和排查Oracle数据库中的慢查询问题。这些查询可以帮助数据库管理员确定慢查询日志是否开启，慢查询的阈值，慢查询日志的位置和模式，慢查询日志的统计信息，以及哪些SQL查询是执行时间最长的。最后，它提供了查询最近的慢查询记录的方法。这些步骤是排查和优化数据库性能中的关键环节。

在PostgreSQL中，数据库的导入和导出通常使用psql和pg_dump命令行工具。

导出（备份）数据库：

pg_dump -U username -h hostname dbname > dbname.sql

• -U 指定用户名。
• -h 指定主机地址（可选）。
• dbname 是要导出的数据库名。
• dbname.sql 是导出的文件。

导入（恢复）数据库：

psql -U username -h hostname -d dbname -f dbname.sql

• -U 指定用户名。
• -h 指定主机地址（可选）。
• -d 指定要导入的数据库名。
• -f 指定导入的文件。

确保在执行导入导出操作前，你有足够的权限，并且在操作前备份重要数据以防止数据丢失。

SonarQube是一个用于代码质量管理的开源平台，它可以分析源代码的质量，检测代码中的错误，漏洞和代码异味。

如果你想在SonarQube中使用个人记事本，你可能需要一个插件或者一个特定的功能来支持这一点。但是，SonarQube本身并没有内置个人记事本的功能。

如果你想要在SonarQube中管理和跟踪问题，你可以使用SonarQube的问题跟踪系统。你可以创建、分配和跟踪bugs和任务。

以下是一个简单的例子，展示了如何在SonarQube中创建一个新的问题：

// 导入必要的包
import org.sonar.api.issue.Issuable.Issue;
import org.sonar.api.issue.Issuable.IssueLocation;
import org.sonar.api.rule.RuleKey;
import org.sonar.api.server.ServerExtensionsFactory;
import org.sonar.api.server.issue.IssuePersistence;
 
// 创建一个新的问题
public class CreateIssueExample {
 
    private final IssuePersistence issuePersistence;
 
    public CreateIssueExample(ServerExtensionsFactory serverExtensionsFactory) {
        this.issuePersistence = serverExtensionsFactory.issuePersistence();
    }
 
    public void createIssue(String componentKey, String message, String filePath, int line) {
        Issue issue = Issue.builder()
            .ruleKey(RuleKey.of("custom", "issue-key"))
            .message(message)
            .componentKey(componentKey)
            .addLocation(IssueLocation.builder()
                .message(message)
                .fileKey(filePath)
                .textRange(new Range(line, 0, line, 1))
                .build())
            .build();
 
        issuePersistence.createIssue(issue);
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个CreateIssueExample类，它有一个方法createIssue，该方法接受组件键、消息、文件路径和行号，然后创建并保存一个问题。

请注意，这只是一个简单的例子，实际上在SonarQube中创建问题可能需要更复杂的逻辑，包括权限检查和处理。

如果你想要一个个人记事本的功能，你可能需要考虑使用SonarQube API来创建和管理问题，或者使用SonarQube插件来添加更多的功能。但是，SonarQube本身并没有内置个人记事本的功能。

在Java中，javax.*和jakarta.*包是Java EE和Jakarta EE的两个不同的规范。

1. javax.servlet：这是Servlet API的旧包名，现在由于Jakarta EE的出现，已经被重命名为jakarta.servlet。
2. javax.annotation：这是注解的旧包名，现在改为jakarta.annotation。
3. javax.xml：这是XML相关的旧包名，现在改为jakarta.xml。
4. javax.persistence：这是JPA相关的旧包名，现在改为jakarta.persistence。

在Spring Boot项目中，如果你的项目依赖中包含了Jakarta EE的相关依赖，你需要确保你的代码中不再使用javax.*的包名，而是使用jakarta.*的包名。

Spring Boot 2.x 对Jakarta EE的支持是通过tomcat-jakartaee-extras库来实现的，这个库会提供一系列的兼容性处理，让你可以使用Jakarta EE的API而不需要修改代码。

如果你的项目中出现了javax.*和jakarta.*同时存在的情况，你需要做的是：

• 移除对javax.*的依赖。
• 确保所有的类都使用jakarta.*的对应物。
• 更新项目的构建配置文件（如pom.xml或build.gradle），移除旧的javax.*依赖，并添加对应的jakarta.*依赖。

例如，如果你的项目中有对javax.servlet.http.HttpServlet的使用，你需要将其更改为jakarta.servlet.http.HttpServlet，并确保你的依赖管理文件中没有javax.servlet相关的依赖。

在SQLite中，你可以使用内置的 json_each 函数来遍历 JSON 数组，并使用 like 或 in 关键字来判断数组是否包含某个元素。以下是一个例子：

假设我们有一个名为 data 的表，其中有一个名为 json_column 的列，该列包含 JSON 数组。我们想要找出那些 JSON 数组中包含数字 1 的行。

SELECT *
FROM data
WHERE '1' IN (SELECT json_each.value
              FROM json_each(json_column)
              WHERE json_each.value = '1');

这个查询会返回所有 json_column 字段中包含数字 1 的行。

如果你的 SQLite 版本低于 3.35.0，不支持 json_each 函数，你可以使用 json_extract 函数结合 like 关键字来实现：

SELECT *
FROM data
WHERE '["1"]' LIKE '%,"1",%';

这个查询假设 JSON 数组元素都是独立的，并且没有任何逗号在元素周围，这可能不适用于所有情况，因为它对 JSON 数组元素的格式有严格的假设。

报错解释：

这个错误通常表示IntelliJ IDEA中的应用程序无法连接到在Linux上运行的Redis服务。可能的原因包括：

1. Redis服务没有在Linux上运行或者没有正确启动。
2. Redis配置的端口不是你尝试连接的端口。
3. 网络问题导致IDEA无法访问Redis服务器。
4. 防火墙或安全组设置阻止了IDEA访问Redis服务端口。

解决方法：

1. 确认Redis服务正在运行：在Linux终端中使用redis-cli ping来检查Redis服务是否响应。
2. 检查Redis配置文件：确认redis.conf中的端口设置是你尝试连接的端口。
3. 检查网络连接：确保IDEA所在的机器可以访问Linux机器。
4. 检查防火墙和安全组设置：确保IDEA所在的机器可以通过Redis服务的端口与Linux机器通信。
5. 如果使用的是远程Redis服务，确保Linux机器的IP地址和端口对IDEA项目中的应用程序是可见和可访问的。

如果以上步骤无法解决问题，可以查看IDEA的日志文件以获取更多信息，或者在Redis服务器的配置文件中启用详细日志记录来进一步诊断问题。

解释：

SQL Server 数据库在某些特定操作下可以设置为单用户模式，这意味着在这个模式下，只有一个用户可以连接到数据库。如果已有用户连接到数据库，而你尝试以单用户模式启动数据库，将会遇到错误提示“数据库处于单用户模式，并且当前已有用户连接到该数据库”。

解决方法：

1. 断开其他用户的连接。可以使用以下SQL命令来查询当前连接的用户并断开：

-- 查询当前连接的用户
SELECT 
    session_id,
    host_name,
    program_name,
    login_name,
    nt_domain,
    nt_user_name,
    net_address
FROM 
    sys.dm_exec_sessions
WHERE 
    database_id = DB_ID('YourDatabaseName'); -- 替换为你的数据库名
 
-- 断开连接
ALTER DATABASE [YourDatabaseName] SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE; -- 替换为你的数据库名

2. 然后，你可以将数据库设置为单用户模式并执行需要的操作：

ALTER DATABASE [YourDatabaseName] SET SINGLE_USER WITH ROLLBACK IMMEDIATE; -- 替换为你的数据库名
-- 执行需要的操作
ALTER DATABASE [YourDatabaseName] SET MULTI_USER; -- 替换为你的数据库名

3. 如果你不需要立即执行单用户操作，可以省略WITH ROLLBACK IMMEDIATE，这样其他用户可以继续连接，直到你完成操作并将数据库设置回多用户模式。

请注意，在断开其他用户的连接时，WITH ROLLBACK IMMEDIATE会使所有未提交的事务回滚，并断开用户的连接。在执行这些操作之前，请确保这样做不会影响重要的事务或会话。

Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性简化了分布式系统的开发，如服务发现、服务配置、负载均衡、断路器、智能路由、微代理、控制总线等。

以下是一个简单的Spring Cloud示例，使用Spring Cloud Netflix的Eureka作为服务注册中心。

1. 创建Eureka服务注册中心:

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

application.properties:

spring.application.name=eureka-server
server.port=8761
eureka.client.register-with-eureka=false
eureka.client.fetch-registry=false

2. 创建服务提供者(Eureka客户端):

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RestController
public class ServiceProviderApplication {
    private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(ServiceProviderApplication.class);
 
    @Value("${spring.application.name}")
    private String serviceId;
 
    @RequestMapping(value = "/hello", method = RequestMethod.GET)
    public String hello() {
        LOG.info("hello service called");
        return "Hello, " + serviceId;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ServiceProviderApplication.class, args);
    }
}

application.properties:

spring.application.name=service-provider
server.port=8080
eureka.client.service-url.defaultZone=http://localhost:8761/eureka/

启动Eureka服务注册中心，然后启动服务提供者。打开浏览器访问Eureka服务注册中心的地址，你将看到服务提供者已注册并且可用。

以上代码提供了一个简单的Eureka服务注册中心和服务提供者的示例。Spring Cloud还有许多其他功能，如服务间调用的Feign、全局锁的Zookeeper、分布式跟踪的Sleuth等，这些可以根据具体需求进行集成。

在Spring Boot中，你可以通过配置文件来启用和设置Tomcat的访问日志（Access Log）。以下是如何配置的步骤和示例代码：

1. 在application.properties或application.yml配置文件中，添加以下配置：

如果你使用的是application.properties文件：

server.tomcat.accesslog.enabled=true
server.tomcat.accesslog.directory=logs
server.tomcat.accesslog.pattern=%h %l %u %t "%r" %s %b %D

如果你使用的是application.yml文件：

server:
  tomcat:
    accesslog:
      enabled: true
      directory: logs
      pattern: "%h %l %u %t \"%r\" %s %b %D"

2. 在pattern属性中，%D代表响应时间，单位为毫秒。

配置解释：

• server.tomcat.accesslog.enabled：设置为true启用访问日志。
• server.tomcat.accesslog.directory：指定日志文件存放的目录。
• server.tomcat.accesslog.pattern：定义日志的格式，你可以根据需要添加或修改其中的变量。

启动Spring Boot应用后，你将在指定的目录下看到access_log.txt文件，里面记录了所有请求的详细信息以及响应时间。

在Spring Boot中，为了高效批量插入百万级数据，你可以使用以下方法：

1. 使用@Transactional注解开启事务来减少数据库的负担。
2. 使用JDBC的executeBatch()方法批量执行SQL语句。
3. 设置合适的批次大小，通常为1000-10000。
4. 确保数据库连接池配置合理，并适当调整。

以下是一个示例代码，演示如何在Spring Boot中使用JDBC批量插入数据：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
 
@Service
public class BatchInsertService {
 
    @Autowired
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;
 
    @Transactional
    public void batchInsert(List<YourDataObject> dataList) {
        String sql = "INSERT INTO your_table (column1, column2) VALUES (?, ?)";
        jdbcTemplate.batchUpdate(sql, new BatchPreparedStatementSetter() {
            @Override
            public void setValues(PreparedStatement ps, int i) throws SQLException {
                YourDataObject data = dataList.get(i);
                ps.setString(1, data.getColumn1());
                ps.setString(2, data.getColumn2());
            }
 
            @Override
            public int getBatchSize() {
                return dataList.size();
            }
        });
    }
}

在这个例子中，YourDataObject是你要插入的数据的类，your_table是目标数据库表。BatchPreparedStatementSetter是一个回调接口，你需要实现setValues方法来设置SQL语句的参数，并实现getBatchSize方法来返回批处理大小。

确保在实际使用时根据你的数据库表结构和数据对象调整SQL语句和参数设置。此外，根据数据库和硬件的不同，最佳批次大小可能会有所不同，需要进行相应的性能测试来优化。