import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在，则会创建）
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks(
    date text,
    trans text,
    symbol text,
    qty real,
    price real
)
''')
 
# 插入数据
purchases = [('2006-03-28', 'BUY', 'IBM', 1000, 45.00),
             ('2006-04-05', 'BUY', 'MSFT', 1000, 72.00),
             ('2006-04-06', 'SELL', 'IBM', 500, 53.00),
             ]
 
cursor.executemany('INSERT INTO stocks VALUES (?,?,?,?,?)', purchases)
 
# 查询数据
cursor.execute('SELECT * FROM stocks WHERE symbol = ?', ('IBM',))
print(cursor.fetchall())
 
# 关闭连接
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库来连接SQLite数据库，创建一个表格，插入多条记录，并执行一个基本的查询。代码简洁，注重于展示核心功能，并使用参数化查询来避免SQL注入安全风险。

import org.springframework.boot.actuate.health.CompositeHealthIndicator;
import org.springframework.boot.actuate.health.Health;
import org.springframework.boot.actuate.health.HealthIndicator;
import org.springframework.boot.actuate.health.Status;
import org.springframework.stereotype.Component;
 
import javax.annotation.PostConstruct;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@Component
public class CustomHealthIndicator extends CompositeHealthIndicator {
 
    private final HealthIndicator db1HealthIndicator;
    private final HealthIndicator db2HealthIndicator;
 
    public CustomHealthIndicator(HealthIndicator db1HealthIndicator, HealthIndicator db2HealthIndicator) {
        this.db1HealthIndicator = db1HealthIndicator;
        this.db2HealthIndicator = db2HealthIndicator;
    }
 
    @PostConstruct
    private void initialize() {
        // 注册健康指标，可以通过这种方式为不同的数据源定义健康指标
        healthIndicators().put("db1", db1HealthIndicator);
        healthIndicators().put("db2", db2HealthIndicator);
    }
 
    @Override
    protected Map<String, HealthIndicator> getHealthIndicators() {
        return healthIndicators();
    }
 
    private Map<String, HealthIndicator> healthIndicators() {
        // 这里可以根据实际情况动态初始化健康指标
        return new HashMap<>();
    }
 
    @Override
    public Health health() {
        // 这里可以自定义返回的健康信息，比如返回所有数据源的状态
        int upCount = 0;
        Map<String, Health> healths = new HashMap<>();
        for (Map.Entry<String, HealthIndicator> entry : getHealthIndicators().entrySet()) {
            Health health = entry.getValue().health();
            healths.put(entry.getKey(), health);
            if (health.getStatus().equals(Status.UP)) {
                upCount++;
            }
        }
        // 假设如果任何一个数据源是DOWN，则整个服务状态是DOWN
        Status status = (upCount == 0) ? Status.DOWN : Status.UP;
        return new Health.Builder(status, healths).build();
    }
}

这个代码示例展示了如何在Spring Cloud应用中定义一个自定义的健康指标，用于监控多个数据源。在这个例子中，我们创建了一个CustomHealthIndicator类，它继承自CompositeHealthIndicator。在初始化方法中，我们注册了两个健康指标，分别对应两个数据源。在health方法中，我们自定义了返回的健康信息，通过遍历所有的健康指标，我们可以返回每个数据源的健康状态，并且可以设置整体服务的健康状态。

-- 假设我们有一个大表A和一个较小的表B，我们需要通过某个字段进行hash连接
-- 以下是一个简化的示例，展示如何使用HASH提示来优化这种操作
 
SELECT /*+ USE_HASH(A, B) */ 
    A.column1, A.column2, B.column1
FROM 
    large_table A 
    HASH JOIN 
    small_table B 
    ON A.match_key = B.match_key;
 
-- 在这个示例中，USE_HASH提示告诉优化器使用哈希算法来执行连接操作。
-- 这通常适用于大表和小表的场景，尤其是当小表可以完全放入内存中时。
-- 通过这种方式，可以显著减少查询执行时的I/O操作和CPU消耗，从而提高查询效率。

这个例子展示了如何在SQL查询中使用USE\_HASH提示来指导优化器使用哈希连接策略。这种方法在处理大小数据集时特别有效，尤其是当一个表非常大而另一个表很小时，小表完全可以放入内存中进行哈希操作。

from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
 
# 选择数据库
db = client['test_database']
 
# 选择集合（类似于SQL中的表）
collection = db['test_collection']
 
# 插入文档
collection.insert_one({'name': 'Alice', 'age': 25, 'location': 'Wonderland'})
 
# 查询文档
alice = collection.find_one({'name': 'Alice'})
print(alice)
 
# 更新文档
collection.update_one({'name': 'Alice'}, {'$set': {'age': 30}})
 
# 删除文档
collection.delete_one({'name': 'Alice'})
 
# 关闭连接
client.close()

这段代码展示了如何使用pymongo库连接到MongoDB，选择数据库和集合，插入、查询、更新和删除文档，最后关闭连接。这是学习MongoDB进阶的一个很好的起点。

Oracle数据库中的TRUNCATE操作用于删除表中的所有记录，但它不会触发触发器，并且不能回滚。如果不慎执行了TRUNCATE操作，并且之前有备份，可以通过以下步骤进行数据恢复：

1. 从最近的RMAN（Oracle Recovery Manager）或者备份的数据泵备份中恢复数据。
2. 如果使用了归档日志模式，并且未被覆盖的日志空间可用，可以使用RMAN的RECOVER TABLE命令尝试恢复数据。
3. 如果TRUNCATE之前有手动或自动的日志记录，可以尝试通过日志来重建数据。

以下是一个基本的RMAN恢复示例：

-- 首先连接到RMAN
rman target /
 
-- 恢复被truncate的表
restore table your_table;
 
-- 恢复控制文件中记录的所有归档日志
recover table your_table;
 
-- 可能需要同步数据库文件
alter database datafile 'your_table_datafile' online;

请注意，如果TRUNCATE操作后有大量DML操作，恢复过程可能会更加复杂。如果没有备份，或者恢复失败，可能无法完全恢复被TRUNCATE的数据。在这种情况下，最好的做法是在未来避免此类操作，并定期测试恢复计划。

# 在 Loki 的 Grafana 中配置一个新的数据源，并使用以下配置来通过 Logstash 采集 Oracle 云对象存储中由 Fluent Bit (FLB) 产生的日志数据。
 
# 数据源配置
- job_name: oracle-s3-flb-logs
  metrics_path: /loki/api/v1/query_range
  params:
    match[]:
      - "{job=\"fluentbit-oracle-s3\"}"
  static_configs:
    - targets:
        - loki-gateway-hostname:3100
 
# 这里的 job_name 应该与 Loki 的 job 标签相对应，match[] 条件应该与你的日志标签相匹配。
# targets 应该是你的 Loki 服务网关的主机名和端口。

在这个配置中，我们定义了一个 Loki 的工作名称以及一个日志匹配条件，这将会告诉 Loki 从具有特定标签的日志中查询数据。这个配置假设你已经在 Oracle 云对象存储中配置了 FLB 并且它正在向 Loki 发送兼容 S3 的日志数据。在 Grafana 中配置 Logstash 数据源时，你需要使用上述配置文件中的参数来指定 Loki 的端点和日志匹配条件。

在Oracle 19c RAC环境中，修改public-IP-VIP及scanIP可以通过以下步骤进行：

1. 使用srvctl命令修改VIP和scanIP地址。
2. 重新配置DNS以反映新的scanIP地址。
3. 重新启动CRS服务以确保所有的配置变更生效。

以下是修改VIP及scanIP的示例代码：

# 修改VIP地址
srvctl stop nodeapps -n <节点名1>
srvctl stop nodeapps -n <节点名2>
srvctl modify nodeapps -n <节点名1> -A <新的VIP1>/255.255.255.0/eth0
srvctl modify nodeapps -n <节点名2> -A <新的VIP2>/255.255.255.0/eth0
srvctl start nodeapps -n <节点名1>
srvctl start nodeapps -n <节点名2>
 
# 修改scanIP地址
srvctl stop scan_listener
srvctl stop scan
srvctl modify scan -n <新的scanIP地址1>
srvctl modify scan -n <新的scanIP地址2>
srvctl start scan
srvctl start scan_listener

确保替换<节点名>、<新的VIP>、<新的scanIP地址>等占位符为实际的节点名称和IP地址。

在执行这些操作之前，请确保您有适当的权限，并且已经备份了当前的配置信息，以防操作出现问题时可以恢复到原始状态。此外，在进行任何修改之前，请确保网络设置正确，并且新的IP地址没有被其他服务使用。

在MongoDB中使用TLS 1.3加密网络流量，你需要确保MongoDB服务器支持TLS 1.3并且配置了相应的证书。以下是一个使用Python的pymongo库连接MongoDB服务器并启用TLS 1.3的示例代码：

from pymongo import MongoClient
from pymongo.ssl_context import SSLContext
 
# 创建SSL上下文
ssl_context = SSLContext(ssl.PROTOCOL_TLS)
ssl_context.options |= ssl.OP_NO_TLSv1 | ssl.OP_NO_TLSv1_1 | ssl.OP_NO_TLSv1_2  # 禁用旧的TLS版本
ssl_context.set_ciphers("TLS13")  # 仅允许TLS 1.3
 
# 连接到MongoDB服务器
client = MongoClient('mongodb://username:password@server_address:27017/database_name', ssl_context=ssl_context)
 
# 使用client进行操作...

确保替换上述代码中的username, password, server_address, 和 database_name为你的实际信息。此外，确保你的MongoDB服务器支持TLS 1.3并且已经正确配置了SSL证书。

注意：在某些Python版本中，可能需要安装或更新pyOpenSSL库来确保SSLContext类和相关方法可以使用。

在Ubuntu 20.04上安装和配置Redis可以通过以下步骤完成：

1. 更新包列表：

sudo apt update

2. 安装Redis：

sudo apt install redis-server

3. 启动Redis服务：

sudo systemctl start redis-server

4. 确认Redis正在运行：

sudo systemctl status redis-server

5. （可选）配置Redis。编辑Redis配置文件：

sudo nano /etc/redis/redis.conf

在这里，你可以根据需要修改配置，例如设置密码、保护模式等。

6. （可选）重新加载配置并重启Redis服务：

sudo systemctl reload redis-server

7. 测试Redis是否正常工作：

redis-cli

在redis-cli中，你可以运行命令如ping来检查服务器响应。

以上步骤提供了一个基本的Redis安装和配置过程。如果你需要更高级的配置选项，请查看/etc/redis/redis.conf文件中的详细说明。

在Oracle RAC环境中，如果DIAG进程消耗了大量内存，可能是因为DIAG进程被用来进行诊断操作，比如AWR快照的生成，或者是MMON进程在执行自动资源管理任务时分配给DIAG的内存过多。

解决方法：

1. 检查AWR设置：确认自动工作负载仓库(AWR)的间隔设置是否合理，如果AWR快照过于频繁或者保留时间过长，可能会消耗大量内存。

   
   
   
   SELECT * FROM DBA_HIST_WR_CONTROL;

2. 资源管理：检查自动资源管理器的配置，确认是否有内存分配过高的参数。

   
   
   
   SELECT * FROM V$RSRC_CONSUMER_GROUP;
   SELECT * FROM V$RSRC_PLAN;
   SELECT * FROM V$SCHEDULER_WINGS_SUMMARY;

3. 调整DIAG进程的内存使用：如果是因为DIAG进程本身的内存使用过高，可以考虑减少它的内存使用或者限制其能使用的最大内存。
4. 监控和诊断：使用Oracle提供的性能监控工具，如Enterprise Manager或者AWR报告，来查看DIAG进程的内存使用情况，并找出是否有特定操作导致内存消耗异常。
5. 如果上述方法都不能解决问题，可能需要考虑升级到最新的Oracle版本，或者寻求Oracle官方技术支持的帮助。