const sqlite3 = require('sqlite3').verbose();
 
// 创建或打开数据库
let db = new sqlite3.Database('./database.sqlite3', (err) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log('Connected to the SQLite database.');
  }
});
 
// 创建表
db.run(`
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS articles (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    title TEXT NOT NULL,
    body TEXT,
    created_at DATE DEFAULT (datetime('now', 'localtime'))
  )
`, (err) => {
  if (err) {
    console.error(err.message);
  } else {
    console.log('Table created successfully.');
  }
});
 
// 插入数据
const insertArticle = (title, body) => {
  db.run(`
    INSERT INTO articles (title, body)
    VALUES (?, ?)
  `, [title, body], (err) => {
    if (err) {
      console.error(err.message);
    } else {
      console.log(`A row has been inserted with rowid ${this.lastID}`);
    }
  });
};
 
// 查询数据
const getAllArticles = () => {
  db.all(`
    SELECT id, title, body, created_at
    FROM articles
    ORDER BY created_at DESC
  `, (err, rows) => {
    if (err) {
      console.error(err.message);
    } else {
      rows.forEach((row) => {
        console.log(row);
      });
    }
  });
};
 
// 使用函数插入和查询数据
insertArticle('Node.js', 'Node.js is a JavaScript runtime built on Chrome\'s V8 JavaScript engine.');
getAllArticles();
 
// 关闭数据库
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使用Node.js和sqlite3模块进行基本的数据库操作，包括创建表、插入数据、查询数据和关闭数据库连接。代码简洁，注重于展示核心功能，并提供了出错时的错误处理。

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Primary;
import org.springframework.jdbc.core.JdbcTemplate;
 
import javax.sql.DataSource;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
 
@SpringBootApplication
public class MultipleDataSourcesApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MultipleDataSourcesApplication.class, args);
    }
 
    @Bean
    @Primary
    public DataSource primaryDataSource() {
        // 配置主数据源
        return new MyPrimaryDataSource();
    }
 
    @Bean
    public DataSource secondaryDataSource() {
        // 配置第二数据源
        return new MySecondaryDataSource();
    }
 
    @Bean
    public JdbcTemplate primaryJdbcTemplate(@Qualifier("primaryDataSource") DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }
 
    @Bean
    public JdbcTemplate secondaryJdbcTemplate(@Qualifier("secondaryDataSource") DataSource dataSource) {
        return new JdbcTemplate(dataSource);
    }
}

在这个示例中，我们定义了两个数据源的Bean，并通过@Qualifier注解指定了使用JdbcTemplate时应该关联的数据源。这样，在需要执行数据库操作时，Spring会根据注解选择正确的数据源。

报错解释：

"No data collected" 表示Pinpoint无法收集到任何数据。这可能是因为Pinpoint代理（agent）没有正确配置或者没有启动，或者被监控的Tomcat应用没有正确地与Pinpoint服务端建立连接。

解决方法：

1. 确认Pinpoint代理（agent）是否已经正确安装并配置。检查agent的配置文件pinpoint.config，确保Tomcat应用的信息被正确配置。
2. 确认Tomcat应用是否已启动，并且Pinpoint代理（agent）是否已启动并运行。
3. 检查网络连接是否正常，确保Pinpoint服务端和Tomcat应用之间的网络通信没有问题。
4. 查看Pinpoint代理（agent）和服务端的日志文件，以获取更多错误信息。
5. 如果使用了防火墙或者安全组，确保相关的端口没有被阻塞，Pinpoint默认使用9994和9995端口。
6. 确认Pinpoint服务端是否正在运行，并且没有遇到任何错误。
7. 如果以上步骤都确认无误，可以尝试重新启动Pinpoint代理（agent）和Tomcat应用，以看是否能够重新开始数据收集。

如果问题依然存在，可能需要进一步检查Pinpoint的版本兼容性，确认是否有最新的补丁或者更新版本可以尝试。

这是一个关于Spring框架和Apache Kafka集成的系列文章的第二部分。由于原始问题是一个不完整的查询，并且涉及到一个系列的文章，因此我将提供该系列的第二部分的摘要和一个简化的版本的代码示例。

在这个系列的第二部分中，我们将讨论如何使用Spring Boot和Spring Cloud Stream来创建生产者和消费者应用程序。

Spring Cloud Stream 简介

Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架，可以连接消息中间件如Apache Kafka。

生产者代码示例

@EnableBinding(Source.class)
public class ProducerApplication {
 
    @Autowired
    private MessageChannel output;
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProducerApplication.class, args);
    }
 
    @PostConstruct
    public void sendMessage() {
        this.output.send(MessageBuilder.withPayload("Sample message").build());
    }
}

在这个例子中，我们使用@EnableBinding注解来指定一个消息源（Source）。通过自动装配MessageChannel，我们可以发送消息到绑定的消息中间件。

消费者代码示例

@EnableBinding(Sink.class)
public class ConsumerApplication {
 
    @StreamListener(Sink.INPUT)
    public void receiveMessage(String payload) {
        System.out.println("Received: " + payload);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConsumerApplication.class, args);
    }
}

在这个例子中，我们使用@EnableBinding注解来指定一个消息接收器（Sink）。通过@StreamListener注解，我们可以监听输入通道并处理接收到的消息。

这些代码示例展示了如何使用Spring Cloud Stream和Spring Boot创建连接Apache Kafka的生产者和消费者。在实际应用中，你需要配置你的消息中间件的相关属性，例如brokers、topics等。

Oracle数据库的备份可以通过不同的方法实现，以下是一些常用的备份方法和相应的示例代码：

1. 使用exp或expdp命令行工具备份：

   • exp是旧的经典导出工具，适用于导出整个数据库或者特定用户的模式。
   • expdp是新的数据泵工具，提供了更高级的特性，如并行操作和更多的导出选项。

   例子：

   
   
   
   expdp username/password@db_link DIRECTORY=directory_name DUMPFILE=dump_file_name.dmp LOGFILE=log_file_name.log

2. 使用RMAN (Recovery Manager)备份：

   RMAN是Oracle的备份和恢复工具，提供了更高级的备份和恢复特性。

   例子：

   
   
   
   rman target username/password@db_link
   RMAN> backup database;

3. 使用第三方备份工具，如Reliant，Dell的Vault等。
4. 使用Oracle Data Guard技术进行物理或逻辑备份。

备份时，请确保替换上述命令中的username, password, db_link, directory_name, dump_file_name, 和 log_file_name 为实际的数据库用户凭证和目录信息。注意，执行备份操作前，需要确保Oracle数据库实例正常运行，并且具有执行备份所需的权限。

在PostgreSQL中创建分区实践涉及到几个步骤：首先定义分区键，然后创建分区模板，最后创建分区。以下是一个简单的例子：

-- 创建一个分区主表
CREATE TABLE measurement (
    city_id         int not null,
    logdate         date not null,
    peaktemp        int,
    unitsales       int
) PARTITION BY RANGE (logdate);
 
-- 创建分区
CREATE TABLE measurement_y2020m01 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-01-01') TO ('2020-02-01');
 
CREATE TABLE measurement_y2020m02 PARTITION OF measurement
    FOR VALUES FROM ('2020-02-01') TO ('2020-03-01');
 
-- 以此类推，为每个月创建分区

在这个例子中，我们有一个measurement表，它按照logdate字段的值进行分区。每个月的数据将会被存储在单独的分区表中。这样可以帮助管理数据的物理分布和维护，特别是对于包含历史数据的数据仓库场景。

Spring Boot 启动流程可以概括为以下几个步骤：

1. 创建并配置Spring上下文
2. 启动Spring应用上下文
3. 启动完成后执行定义的任何启动运行器

以下是一个简化的代码示例，展示了Spring Boot应用程序的主要部分：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication // 标注这是一个Spring Boot应用
public class MySpringBootApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication app = new SpringApplication(MySpringBootApplication.class);
        
        // 可以在此处添加自定义配置
        // app.setXXX(...);
        
        // 运行应用，并获取Spring上下文
        app.run(args);
    }
}

在这个例子中，@SpringBootApplication 注解是一个方便的组合注解，它包含了 @Configuration、@EnableAutoConfiguration 和 @ComponentScan，这些注解分别指示Spring Boot创建一个Spring配置类、启用Spring应用上下文的自动配置和扫描主应用类所在的包以查找其他组件。

SpringApplication.run() 方法启动了Spring Boot应用，并接受命令行参数以便于配置和启动。

这个简化流程涵盖了Spring Boot的基本启动步骤，但实际的启动过程还涉及更多细节，例如环境变量的处理、外部配置文件的加载、自动配置的处理等。

以下是一个基于Docker的MongoDB副本集的简化部署示例：

# 创建一个网络，以便容器之间可以通信
docker network create mongo-net
 
# 启动3个MongoDB实例，分别作为主节点、副本节点和仲裁节点
docker run --name mongo-primary -d --net mongo-net mongo mongod --replSet rs0 --bind_ip 0.0.0.0
docker run --name mongo-secondary1 -d --net mongo-net mongo mongod --replSet rs0 --bind_ip 0.0.0.0
docker run --name mongo-arbiter -d --net mongo-net mongo mongod --replSet rs0 --bind_ip 0.0.0.0 --arbiter
 
# 进入主节点的CLI
docker exec -it mongo-primary mongo
 
# 在Mongo Shell中初始化副本集
rs.initiate(
  {
    _id: "rs0",
    members: [
      { _id: 0, host: "mongo-primary:27017" },
      { _id: 1, host: "mongo-secondary1:27017" },
      { _id: 2, host: "mongo-arbiter:27017", arbiterOnly: true }
    ]
  }
)

这个示例创建了一个由一个主节点、一个副本节点和一个仲裁节点组成的MongoDB副本集。在这个过程中，我们使用了Docker来运行MongoDB实例，并通过--replSet参数指定了副本集的名称。在配置副本集后，可以向副本集中的主节点写入数据，副本集将自动将数据同步到副本节点。

要使用pg_dump和psql对PostgreSQL数据库进行单表备份和恢复，可以按照以下步骤操作：

备份单表：

pg_dump -U 用户名 -t 表名 数据库名 > 表名-backup.sql

恢复单表：

1. 首先登录到PostgreSQL数据库。

psql -U 用户名 -d 数据库名

2. 设置表结构（如果表不存在）。

CREATE TABLE 表名 (...);

3. 导入数据。

\i 表名-backup.sql

例如，如果您的用户名是user，数据库名是mydb，要备份的表名是mytable，则备份操作如下：

pg_dump -U user -t mytable mydb > mytable-backup.sql

要恢复该表，您可以先登录PostgreSQL：

psql -U user -d mydb

然后在psql命令行中，如果表不存在，先创建表结构，然后导入数据：

CREATE TABLE mytable (...);  -- 需要提供表结构定义
\i mytable-backup.sql

请注意，您需要根据实际情况替换用户名、数据库名和表名，并确保在执行恢复操作前已经创建了表结构或者表结构与备份时的表结构相匹配。

import pandas as pd
import sqlite3
import time
 
# 创建一个SQLite数据库连接和一个Cursor对象
conn = sqlite3.connect('test.db')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建一个表
cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS csv_data
               (date text, trans_id text, name text, category text, amount real)''')
 
# 读取CSV文件并将数据插入到SQLite数据库中
df = pd.read_csv('transactions.csv')
df.to_sql('csv_data', conn, if_exists='replace', index=False)
 
# 读取Excel文件并将数据插入到SQLite数据库中
df = pd.read_excel('transactions.xlsx')
df.to_sql('excel_data', conn, if_exists='replace', index=False)
 
# 测量读取CSV文件的速度
start_time = time.time()
pd.read_csv('transactions.csv')
end_time = time.time()
csv_read_time = end_time - start_time
 
# 测量读取Excel文件的速度
start_time = time.time()
pd.read_excel('transactions.xlsx')
end_time = time.time()
excel_read_time = end_time - start_time
 
# 打印结果
print(f"CSV文件读取耗时: {csv_read_time}秒")
print(f"Excel文件读取耗时: {excel_read_time}秒")
 
# 关闭数据库连接
conn.close()

这段代码首先创建了一个SQLite数据库，并在其中创建了一个表。然后，它使用Pandas分别读取CSV文件和Excel文件，并将数据存入数据库。接着，它测量了读取CSV和Excel文件所需的时间，并打印出来。最后，它关闭了数据库连接。这个过程可以帮助比较Pandas读取CSV文件和Excel文件的速度。