在Node.js中使用MongoDB，我们可以使用mongodb官方驱动程序。以下是一个简单的例子，展示如何连接到MongoDB数据库，并执行基本的CRUD操作。

首先，确保你已经安装了mongodb驱动程序：

npm install mongodb

然后，你可以使用以下代码与MongoDB进行交互：

const { MongoClient } = require('mongodb');
 
// MongoDB 连接 URL
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const client = new MongoClient(url);
 
// 用于连接的异步函数
async function run() {
  try {
    // 连接到 MongoDB 服务器
    await client.connect();
    console.log('Connected successfully to server');
 
    // 连接到数据库
    const db = client.db('mydatabase');
 
    // 连接到集合
    const collection = db.collection('mycollection');
 
    // 插入文档
    const insertResult = await collection.insertOne({ a: 1 });
    console.log('Insert document:', insertResult);
 
    // 查询文档
    const query = { a: 1 };
    const docs = await collection.find(query).toArray();
    console.log('Found documents:', docs);
 
    // 更新文档
    const updateResult = await collection.updateOne(
      { a: 1 },
      { $set: { b: 2 } }
    );
    console.log('Updated document:', updateResult);
 
    // 删除文档
    const deleteResult = await collection.deleteOne({ a: 1 });
    console.log('Deleted document:', deleteResult);
  } finally {
    // 确保在结束程序前关闭数据库连接
    await client.close();
  }
}
 
run().catch(console.dir);

这段代码展示了如何连接到本地的MongoDB实例，如何选择数据库和集合，以及如何执行基本的CRUD操作。记得在实际应用中处理错误和其他异常情况。

-- 假设OCR和Voting disk的路径分别为:
-- /dev/raw/raw1 和 /dev/raw/raw2
-- 首先，需要将OCR和Voting disk挂载为raw设备
-- 创建raw设备
dd if=/dev/zero of=/dev/raw/raw1 bs=1M count=1024
dd if=/dev/zero of=/dev/raw/raw2 bs=1M count=1024
 
-- 将OCR和Voting disk配置为CRS资源
srvctl add nodeapps -n <node_name> -o /dev/raw/raw1 -v /dev/raw/raw2
 
-- 如果OCR或Voting disk损坏，可以尝试以下步骤进行恢复：
-- 1. 移除损坏的OCR和Voting disk
srvctl remove nodeapps -n <node_name>
 
-- 2. 清理OCR和Voting disk的配置信息
ocrconfig -clean
votingdisk remove -n <node_name>
 
-- 3. 重新添加OCR和Voting disk
srvctl add nodeapps -n <node_name> -o /dev/raw/raw1 -v /dev/raw/raw2
 
-- 4. 重新配置其他CRS资源
-- 例如，网络资源
srvctl add network -n <node_name> -k private -o 192.168.0.0/255.255.255.0
-- 其他资源类似添加
 
-- 注意：以上操作需要在Oracle Grid Infrastructure安装用户下执行，且确保在执行操作前已经备份了相关的配置信息。

这个例子展示了如何在Oracle Clusterware的OCR和Voting disk发生故障时进行恢复。这里使用了srvctl命令和ocrconfig工具，这些都是Oracle Grid Infrastructure提供的用于管理Oracle Clusterware的工具。在实际操作中，应该根据实际环境中的节点名称、OCR和Voting disk的路径以及网络配置进行相应的调整。

from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///mydatabase.db'
# 如果使用 MySQL，可以这样配置：
# app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'mysql://username:password@localhost/databasename'
app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False
 
db = SQLAlchemy(app)
 
class Example(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(50))
 
    def __repr__(self):
        return '<Example %r>' % self.name
 
@app.route('/')
def index():
    example = Example(name='My First Example')
    db.session.add(example)
    db.session.commit()
    return 'Example added with name: %s' % example.name
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这段代码演示了如何在Flask应用中设置和使用SQLAlchemy来连接SQLite数据库。代码中定义了一个简单的模型Example，并演示了如何创建一个新的记录并将其添加到数据库会话中。在实际应用中，你可以根据需要更改SQLALCHEMY_DATABASE_URI来连接到不同类型的数据库，比如MySQL、PostgreSQL等。

这个错误信息表明你的应用程序中使用的数据库连接池（HikariCP）中没有可用的数据库连接，且在尝试获取连接时已达到最大超时时间。

错误解释：

• Connection is not available, request tim 是一个不完整的错误信息，但它表明请求数据库连接时发生了超时。
• HikariPool-1 是HikariCP创建的连接池的名称。

解决方法：

1. 检查数据库服务器状态：确保数据库服务正在运行并且可以接受连接。
2. 检查网络连接：确保应用程序与数据库服务器之间的网络连接没有问题。

3. 检查连接池配置：

   • maximumPoolSize：确保连接池的最大大小足够大，可以处理并发的数据库连接请求。
   • maxLifetime 和 idleTimeout：调整这些设置以确保连接池中的连接不会过早耗尽。
   • connectionTimeout：增加这个值可以给予更多时间来建立数据库连接。
4. 优化数据库查询：过长的查询可能导致连接被占用过长时间。
5. 监控和日志：查看应用程序的日志文件以确定是否有频繁的连接超时，从而可以进一步分析问题。
6. 并发控制：如果应用程序中存在大量并发线程请求数据库连接，可能需要调整数据库服务器的最大连接数。

如果你的应用程序是部署在云环境或者容器化环境中，还需要检查是否有资源限制或网络策略导致连接问题。

import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.OAuth2AuthorizationService;
import org.springframework.security.oauth2.server.authorization.SpringAuthorizationServer;
 
// 注入SpringAuthorizationServer
@Autowired
private SpringAuthorizationServer authorizationServer;
 
// 注入OAuth2AuthorizationService
@Autowired
private OAuth2AuthorizationService oAuth2AuthorizationService;
 
// 使用SpringAuthorizationServer和OAuth2AuthorizationService的示例方法
public void manageAuthorizations() {
    // 获取所有授权
    Flux<OAuth2Authorization> authorizations = oAuth2AuthorizationService.findAllAuthorizations();
 
    // 根据授权id删除授权
    String authorizationId = "authorization-id";
    Mono<Void> result = oAuth2AuthorizationService.removeAuthorization(authorizationId);
 
    // 清除过期的授权
    authorizationServer.clearExpiredAuthorizations();
}

这个代码示例展示了如何在Spring应用程序中注入SpringAuthorizationServer和OAuth2AuthorizationService，并使用它们来管理OAuth 2.1授权。通过findAllAuthorizations方法获取所有授权，通过removeAuthorization方法删除授权，并通过clearExpiredAuthorizations清除过期的授权。

由于原始代码较为复杂且不包含具体的业务逻辑，我们可以提供一个简化版的Spring Boot应用程序的框架代码示例。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.ComponentScan;
 
@SpringBootApplication
@ComponentScan(basePackages = "com.yourcompany.contractmanagement")
public class ContractManagementApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ContractManagementApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中，我们定义了一个简单的Spring Boot应用程序类ContractManagementApplication，它使用@SpringBootApplication注解来启用Spring Boot的自动配置功能，并使用@ComponentScan来指定需要扫描的包路径。这个类的main方法是程序的入口点，用于启动Spring Boot应用程序。

这个代码示例提供了一个清晰的起点，用于开发基于Spring Boot的保险合同管理系统。开发者可以在此基础上添加具体的业务逻辑和服务组件。

MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其主要特点是高性能、易部署、易使用，存储数据非常灵活。非关系型数据库不使用SQL作为查询语言。

以下是一些MongoDB的基本操作和示例代码：

1. 连接MongoDB数据库

在Python中，我们可以使用pymongo库来连接MongoDB。首先需要安装这个库，可以使用pip安装：

pip install pymongo

然后，我们可以使用以下代码连接到MongoDB：

from pymongo import MongoClient
 
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['test_database']
collection = db['test_collection']

2. 插入文档

在MongoDB中，我们可以使用insert_one()或insert_many()方法来插入文档。

post = {"name": "test", "age": 20}
collection.insert_one(post)
 
posts = [
    {"name": "test1", "age": 21},
    {"name": "test2", "age": 22}
]
collection.insert_many(posts)

3. 查询文档

在MongoDB中，我们可以使用find_one()或find()方法来查询文档。

# 查询单个文档
document = collection.find_one({"name": "test"})
print(document)
 
# 查询多个文档
for doc in collection.find({"name": "test"}):
    print(doc)

4. 更新文档

在MongoDB中，我们可以使用update_one()或update_many()方法来更新文档。

collection.update_one({"name": "test"}, {"$set": {"name": "test_new"}})
 
collection.update_many({"name": "test"}, {"$set": {"name": "test_new"}})

5. 删除文档

在MongoDB中，我们可以使用delete_one()或delete_many()方法来删除文档。

collection.delete_one({"name": "test"})
 
collection.delete_many({"name": "test"})

6. 创建索引

在MongoDB中，我们可以使用create_index()方法来创建索引，以提高查询效率。

collection.create_index([("name", pymongo.ASCENDING)])

以上就是一些基本的MongoDB操作和示例代码，更多详细的操作和特性可以参考MongoDB官方文档。

import io.swagger.v3.oas.models.OpenAPI;
import io.swagger.v3.oas.models.info.Info;
import io.swagger.v3.oas.models.info.License;
import org.springdoc.core.SwaggerUiConfigProperties;
import org.springdoc.core.SwaggerUiOAuthProperties;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class SwaggerConfig {
 
    @Bean
    public OpenAPI customOpenAPI() {
        return new OpenAPI()
                .info(new Info()
                        .title("示例API文档")
                        .version("1.0.0")
                        .description("这是一个示例API文档")
                        .license(new License().name("Apache 2.0").url("http://springdoc.org")));
    }
 
    @Bean
    public SwaggerUiConfigProperties customSwaggerUiConfig() {
        SwaggerUiConfigProperties properties = new SwaggerUiConfigProperties();
        properties.setDefaultModelRendering(ModelRendering.MODEL);
        properties.setDisplayRequestDuration(true);
        // 其他自定义配置
        return properties;
    }
 
    @Bean
    public SwaggerUiOAuthProperties customSwaggerUiOAuthProperties() {
        SwaggerUiOAuthProperties properties = new SwaggerUiOAuthProperties();
        // 配置OAuth相关属性
        return properties;
    }
}

这个代码示例展示了如何在SpringBoot 3.x项目中配置Swagger UI的基本信息、版本和许可证信息，同时也展示了如何自定义Swagger UI的配置，比如请求持续时间显示和默认模型渲染方式。此外，还演示了如何配置Swagger UI的OAuth 2.0设置，以确保API文档的安全性。

在Spring Boot中，可以通过以下方式加载和注入Bean：

1. 组件扫描（Component Scanning）：创建一个带有@Component注解的类，Spring Boot会自动扫描并注册为Bean。

@Component
public class MyService {
    // ...
}

2. 自动配置类（Auto-Configuration Class）：创建一个带有@Configuration注解的类，并用@Bean注解方法来定义Bean。

@Configuration
public class MyConfiguration {
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean();
    }
}

3. Java配置类（Java Configuration Class）：使用Java配置类来提供Bean的定义。

@Configuration
public class MyConfig {
    @Bean
    public MyBean myBean() {
        return new MyBean();
    }
}

4. 在applicationContext.xml中定义Bean（如果你使用的是XML配置）。

<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" ...>
    <bean id="myBean" class="com.example.MyBean"/>
</beans>

5. 使用@Import注解导入其他配置类。

@Configuration
@Import(MyConfiguration.class)
public class AnotherConfiguration {
    // ...
}

6. 使用@Autowired或@Inject注解自动注入Bean。

@Service
public class MyService {
    @Autowired
    private MyBean myBean;
    // ...
}

7. 使用@Qualifier注解指定注入特定的Bean。

@Autowired
@Qualifier("myBean")
private MyBean myBean;

以上是Spring Boot加载和注入Bean的常见方式。根据项目的需求和结构，可以选择适合的方法来创建和管理Bean。

在PostgreSQL数据库中保存图片，通常需要将图片转换为二进制数据（binary data）。以下是一个简单的例子，展示如何使用Python和psycopg2库将图片保存到PostgreSQL数据库中。

首先，确保你的PostgreSQL数据库中有一个表来存储图片数据，例如：

CREATE TABLE images (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    data BYTEA
);

接下来，使用Python代码将图片转换为二进制数据并保存到数据库中：

import psycopg2
import io
 
# 连接到PostgreSQL数据库
conn = psycopg2.connect(
    dbname="your_db_name",
    user="your_username",
    password="your_password",
    host="your_host"
)
 
# 创建游标对象
cur = conn.cursor()
 
# 读取图片文件并转换为二进制数据
def convert_image_to_binary(image_path):
    with open(image_path, 'rb') as file:
        binary_data = file.read()
    return binary_data
 
# 将二进制数据插入到数据库中
def insert_image(binary_data):
    cur.execute("INSERT INTO images (data) VALUES (%s)", [psycopg2.Binary(binary_data)])
    conn.commit()
 
# 使用函数将图片转换并保存到数据库
image_path = 'path_to_your_image.jpg'
binary_data = convert_image_to_binary(image_path)
insert_image(binary_data)
 
# 关闭数据库连接
cur.close()
conn.close()

确保替换your_db_name, your_username, your_password, 和 your_host为你的实际数据库连接信息，并且将path_to_your_image.jpg替换为你要保存的图片的实际路径。

以上代码实现了将本地图片文件读取为二进制数据，并插入到PostgreSQL数据库中的images表的data列。