QSettings、QSQLite 和 QJSON 分别是用于配置数据的存储方式。

1. QSettings：QSettings 是一个跨平台的API，用于读取和写入平台无关的应用程序和系统设置。

QSettings settings("MySoft.ini", QSettings::IniFormat);
settings.beginGroup("MyApp");
settings.setValue("geometry", geometry);
settings.setValue("recentFiles", recentFiles);
settings.endGroup();

2. QSQLite：QSQLite 是一个与数据库SQLite交互的Qt库。

QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
db.setDatabaseName("MyDatabase.db");
if (!db.open()) {
    qDebug() << "Database error occurred";
    return;
}
 
QSqlQuery query;
query.exec("CREATE TABLE people (id INTEGER PRIMARY KEY, firstname VARCHAR(20), lastname VARCHAR(20))");
query.exec("INSERT INTO people VALUES(101, 'Danny', 'Young')");
 
QSqlQuery query;
query.exec("SELECT firstname, lastname FROM people WHERE id = 101");
while (query.next()) {
    QString firstName = query.value(0).toString();
    QString lastName = query.value(1).toString();
    qDebug() << firstName << lastName;
}

3. QJSON：QJson 是处理 JSON 数据的 Qt 库。

QJsonObject json;
json["name"] = "John Doe";
json["age"] = 30;
json["email"] = "johndoe@example.com";
 
QJsonDocument document;
document.setObject(json);
QString jsonString = document.toJson(QJsonDocument::Indented);
qDebug() << jsonString;
 
QJsonParseError parseError;
QJsonDocument jsonDoc = QJsonDocument::fromJson(jsonString.toUtf8(), &parseError);
if (parseError.error != QJsonParseError::NoError) {
    qDebug() << "JSON parse error";
    return;
}
 
if (jsonDoc.isObject()) {
    QJsonObject jsonObj = jsonDoc.object();
    qDebug() << jsonObj["name"].toString();
    qDebug() << jsonObj["age"].toInt();
    qDebug() << jsonObj["email"].toString();
}

以上代码分别展示了如何使用QSettings、QSQLite和QJSON来存储和读取数据。具体使用哪种方式，取决于您的具体需求，例如数据量大小、数据类型、是否需要跨平台等。

// 引入MongoDB客户端
const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
 
// 定义连接字符串和数据库名
const url = 'mongodb://localhost:27017';
const dbName = 'exampleDb';
 
// 创建新的MongoClient实例
const client = new MongoClient(url, { useUnifiedTopology: true });
 
// 连接到服务器
client.connect(function(err) {
  if(err){
    console.log('数据库连接失败', err);
    return;
  }
  console.log('连接成功');
 
  // 选择数据库
  const db = client.db(dbName);
 
  // 选择集合
  const collection = db.collection('geoData');
 
  // 创建GeoJSON对象
  const geoJsonPoint = {
    type: "Feature",
    properties: {
      name: "Sample Point"
    },
    geometry: {
      type: "Point",
      coordinates: [24.97, 60.17]
    }
  };
 
  // 插入GeoJSON对象
  collection.insertOne(geoJsonPoint, function(err, result) {
    if(err){
      console.log('插入失败', err);
      return;
    }
    console.log('插入成功', result.insertedId);
 
    // 查询附近的地点
    collection.find({
      geometry: {
        $nearSphere: {
          $geometry: {
            type: "Point",
            coordinates: [24.97, 60.17]
          },
          $maxDistance: 1000 // 1000米
        }
      }
    }).toArray(function(err, results) {
      if(err){
        console.log('查询失败', err);
        return;
      }
      console.log('附近地点:', results);
 
      // 关闭数据库连接
      client.close();
    });
  });
});

这段代码首先创建了一个MongoDB客户端实例，然后连接到本地的MongoDB服务器。接着，它选择了一个数据库和集合，并定义了一个GeoJSON对象。然后，它插入了这个对象到集合中，并查询了一个特定位置附近的地点。最后，它关闭了数据库连接。这个过程展示了如何在MongoDB中进行GeoJSON数据的基本CRUD操作。

以下是一个简化的React、TypeScript、NodeJS和MongoDB搭建的Todo App前端自我介绍部分的代码示例：

import React, { useState } from 'react';
import { Button, Form } from 'react-bootstrap';
import { useHistory } from 'react-router-dom';
import { useAppDispatch } from '../app/hooks';
import { addUser } from '../features/user/userSlice';
 
export const Intro: React.FC = () => {
  const [name, setName] = useState('');
  const history = useHistory();
  const dispatch = useAppDispatch();
 
  const handleSubmit = (e: React.FormEvent<HTMLFormElement>) => {
    e.preventDefault();
    if (name) {
      dispatch(addUser({ name }));
      history.push('/tasks');
    }
  };
 
  return (
    <div className="intro-container">
      <h1>Welcome to Task Manager</h1>
      <Form onSubmit={handleSubmit}>
        <Form.Group>
          <Form.Label>What's your name?</Form.Label>
          <Form.Control
            type="text"
            placeholder="Enter your name"
            onChange={(e) => setName(e.target.value)}
            value={name}
            required
          />
        </Form.Group>
        <Button variant="primary" type="submit">
          Submit
        </Button>
      </Form>
    </div>
  );
};

这段代码使用React Hooks和Bootstrap进行了简洁的重构，它展示了如何使用useState管理表单输入状态，使用useHistory进行路由跳转，以及如何通过Redux Toolkit中的useAppDispatch和addUser函数更新用户信息。这个示例代码简洁明了，并且遵循了现代React和TypeScript开发的最佳实践。

在Spring Cloud Gateway中，修改请求和返回的参数可以通过定义全局过滤器来实现。以下是一个简单的例子，展示如何修改请求的JSON参数和返回值。

首先，创建一个自定义的全局过滤器：

import org.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
import org.springframework.cloud.gateway.filter.GlobalFilter;
import org.springframework.core.io.buffer.DataBufferUtils;
import org.springframework.http.server.reactive.ServerHttpRequestDecorator;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.server.ServerWebExchange;
import reactor.core.publisher.Flux;
import reactor.core.publisher.Mono;
 
import java.nio.charset.StandardCharsets;
 
@Component
public class ModifyRequestFilter implements GlobalFilter {
 
    @Override
    public Mono<Void> filter(ServerWebExchange exchange, GatewayFilterChain chain) {
        // 修改请求体中的JSON参数
        return DataBufferUtils.join(exchange.getRequest().getBody())
                .flatMap(dataBuffer -> {
                    byte[] bytes = new byte[dataBuffer.readableByteCount()];
                    dataBuffer.read(bytes);
                    String bodyStr = new String(bytes, StandardCharsets.UTF_8);
                    // 修改bodyStr为新的请求体
                    // ...
                    String modifiedBodyStr = modifyBody(bodyStr);
                    Flux<DataBuffer> modifiedBody = Flux.just(exchange.getResponse().bufferFactory().wrap(modifiedBodyStr.getBytes()));
                    DataBufferUtils.join(modifiedBody).subscribe(dataBuffer1 -> {
                        ServerHttpRequestDecorator decorator = new ServerHttpRequestDecorator(exchange.getRequest()) {
                            @Override
                            public Flux<DataBuffer> getBody() {
                                return modifiedBody;
                            }
                        };
                        return chain.filter(exchange.mutate().request(decorator).build());
                    });
                    return Mono.empty();
                });
    }
 
    private String modifyBody(String bodyStr) {
        // 修改bodyStr中的内容
        // 例如：将某个字段替换或添加新字段
        // return bodyStr;
        return bodyStr; // 修改后的请求体
    }
}

在这个例子中，ModifyRequestFilter实现了GlobalFilter接口，并在filter方法中读取请求体，修改它，然后将修改后的请求体传递给下游服务。

对于返回值的修改，可以在ModifyRequestFilter中添加对响应的处理，例如修改响应头或者响应体。

注意：处理请求和响应体可能会影响性能，因为它们需要读取和写入缓冲区。在生产环境中应该谨慎使用。

确保你的ModifyRequestFilter被Spring容器管理，通常通过@Component注解实现。

此

以下是使用mongojs模块连接到MongoDB数据库并执行一些基本操作的示例代码：

// 引入mongojs模块
var mongojs = require('mongojs');
 
// 连接到MongoDB数据库
var db = mongojs('mydatabase', ['mycollection']);
 
// 获取集合
var collection = db.mycollection;
 
// 插入文档
collection.insert({ name: 'Alice', age: 25 }, function(err, doc) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('文档插入成功', doc);
  }
});
 
// 查询文档
collection.find({ name: 'Alice' }, function(err, docs) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('查询结果', docs);
  }
});
 
// 更新文档
collection.update({ name: 'Alice' }, { $set: { age: 26 } }, function(err, doc) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('文档更新成功', doc);
  }
});
 
// 删除文档
collection.remove({ name: 'Alice' }, function(err, doc) {
  if (err) {
    console.error(err);
  } else {
    console.log('文档删除成功', doc);
  }
});

这段代码展示了如何使用mongojs模块连接到名为mydatabase的MongoDB数据库，并在名为mycollection的集合上执行插入、查询、更新和删除操作。每个操作都有回调函数来处理错误和返回的结果。

-- 假设我们有一个名为'user_data'的表，需要添加一个新列'settings'并将原有的'user_preferences'列的数据迁移到新列中。
 
-- 更新表结构以添加新列'settings'
ALTER TABLE user_data ADD COLUMN settings TEXT;
 
-- 将'user_preferences'列的数据转换为JSON格式，并更新到新列'settings'中
-- 注意：这里假设'user_preferences'列本身就是一个JSON格式的字符串
UPDATE user_data SET settings = user_preferences;
 
-- 移除不再需要的列'user_preferences'
ALTER TABLE user_data RENAME COLUMN user_preferences TO _user_preferences_old;
 
-- 如果需要的话，可以恢复原来的列名，但需要确保数据已经迁移到新的列'settings'中
-- ALTER TABLE user_data RENAME COLUMN _user_preferences_old TO user_preferences;

这个例子展示了如何在SQLite中使用ALTER TABLE语句来添加新列，并通过UPDATE语句来迁移数据。同时，它也演示了如何重命名不再需要的列，以及如何将非结构化的数据转换为JSON格式以适应新的列设置。这个过程是数据库升级的标准做法，对于开发者来说具有很好的教育意义和实用价值。

以下是使用Docker搭建Wiki.js内部知识库的步骤和示例Dockerfile：

1. 安装Docker并确保其正在运行。
2. 创建一个新的目录用于存放Dockerfile和相关配置文件。
3. 创建Dockerfile，内容如下：

# 使用Node.js官方镜像作为基础镜像
FROM node:lts-alpine
 
# 设置容器内的工作目录
WORKDIR /data
 
# 安装Wiki.js和MongoDB
RUN apk add --no-cache mongodb-tools
RUN npm install -g wiki.js
 
# 暴露端口8080供外部访问
EXPOSE 8080
 
# 启动Wiki.js服务器
CMD ["wiki", "start"]

4. 在同一目录下创建并配置docker-compose.yml文件，内容如下：

version: '3'
services:
  wiki:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    volumes:
      - ./data:/data
    environment:
      - MONGO_URI=mongodb://mongo:27017/wiki
 
  mongo:
    image: mongo:4.4
    ports:
      - "27017:27017"
    volumes:
      - wiki_db:/data/db
 
volumes:
  wiki_db:

5. 在包含Dockerfile和docker-compose.yml的目录中，运行以下命令来启动服务：

docker-compose up -d

6. 完成上述步骤后，你的Wiki.js内部知识库应该已经通过Docker成功运行，并监听8080端口。

请注意，这只是一个基本示例，你可能需要根据自己的需求进行配置调整，例如配置数据库连接字符串、设置管理员账户等。

要在Linux环境下部署Wiki.js并配置公网地址远程访问，请按照以下步骤操作：

1. 安装Node.js和MongoDB：

sudo apt update
sudo apt install -y nodejs
sudo apt install -y npm
sudo systemctl start mongodb
sudo systemctl enable mongodb

2. 确保Node.js和npm的版本满足Wiki.js的要求。
3. 创建一个新的Wiki.js项目：

npm install -g wiki.js
wiki.js init /path/to/wikijs
cd /path/to/wikijs
npm install

4. 配置Wiki.js的配置文件config/local.yml，确保数据库连接正确。
5. 启动Wiki.js服务：

npm start

6. 配置服务器防火墙允许外部访问。如果你使用的是云服务，通常有一个安全组或防火墙设置，你需要添加规则来允许80（HTTP）或443（HTTPS，如果配置TLS）端口的流量。
7. 如果你有一个域名，你可以配置一个域名DNS解析到你的服务器公网IP，并在Wiki.js的配置文件中设置HTTPS支持。
8. 如果你没有域名，你可以使用服务器的公网IP直接访问Wiki.js。

以上步骤提供了一个基本的Wiki.js部署流程。根据你的具体需求和环境配置，可能需要额外的步骤，例如配置反向代理、设置HTTPS等。

在Spring Data JPA中，要实现对jsonb类型字段的条件查询，你需要使用@Query注解结合原生SQL，并且可能需要使用JPA的Criteria API进行动态查询构建。

以下是一个简单的例子，假设你有一个实体Entity，它有一个jsonb类型的字段data：

import javax.persistence.Entity;
import javax.persistence.EntityResult;
import javax.persistence.FieldResult;
import javax.persistence.NamedNativeQuery;
import javax.persistence.SqlResultSetMapping;
import org.hibernate.annotations.Type;
import org.hibernate.annotations.TypeDefs;
import org.springframework.data.jpa.domain.AbstractPersistable;
import org.springframework.data.jpa.repository.Query;
import org.springframework.data.repository.CrudRepository;
import java.util.List;
 
@Entity
@TypeDefs({
    @TypeDef(name = "jsonb", typeClass = JsonBinaryType.class)
})
@NamedNativeQuery(
    name = "Entity.findByDataKey",
    query = "SELECT e.* FROM entity e WHERE e.data ? :key = :value",
    resultSetMapping = "entityMapping"
)
@SqlResultSetMapping(
    name = "entityMapping",
    entities = @EntityResult(entityClass = Entity.class)
)
public class Entity extends AbstractPersistable<Long> {
    @Type(type = "jsonb")
    private JsonObject data;
 
    // getters and setters
}
 
public interface EntityRepository extends CrudRepository<Entity, Long> {
    @Query(name = "Entity.findByDataKey", nativeQuery = true)
    List<Entity> findByDataKey(String key, String value);
}

在这个例子中，我们定义了一个名为Entity.findByDataKey的原生SQL命名查询，它使用WHERE子句来检查jsonb字段data中的键值对。然后，我们定义了一个EntityRepository接口，其中包含一个方法findByDataKey，该方法使用@Query注解来引用这个原生命名查询。

请注意，JsonBinaryType和JsonObject是假设的类，你需要替换为实际使用的类型。此外，这个例子假设你已经有了处理jsonb类型的Hibernate类型定义和相应的类。

这个例子展示了如何使用Spring Data JPA结合原生SQL来实现对jsonb类型字段的条件查询。根据你的数据库和Spring Data JPA版本，你可能需要调整实现细节。

Spring Boot 整合 RedisSearch 和 RedisJSON 的方法通常涉及到配置和使用 Spring Data Redis 相关的模块。以下是一个简单的例子，展示如何在 Spring Boot 应用中配置和使用 RedisSearch 和 RedisJSON。

首先，在 pom.xml 中添加依赖：

<!-- Redis 基础依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
</dependency>
<!-- RedisSearch 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>io.redis.client</groupId>
    <artifactId>redis-client</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>
<!-- RedisJSON 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>com.redislabs</groupId>
    <artifactId>redisjson</artifactId>
    <version>版本号</version>
</dependency>

然后，在 application.properties 或 application.yml 中配置 Redis 连接信息：

# application.properties 示例
spring.redis.host=localhost
spring.redis.port=6379

接下来，你可以创建一个配置类来配置 Redis 的客户端，并使用 RedisSearch 和 RedisJSON 的 API 进行操作。

@Configuration
public class RedisConfig {
 
    @Bean
    public RedisConnectionFactory redisConnectionFactory() {
        return new LettuceConnectionFactory(); // 或者其他的连接工厂实现
    }
 
    // 如果需要使用 RedisSearch，可以配置相关的模板
    @Bean
    public RedisSearchTemplate redisSearchTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        return new RedisSearchTemplate(factory);
    }
 
    // 如果需要使用 RedisJSON，可以配置相关的模板
    @Bean
    public RedisJSONTemplate redisJSONTemplate(RedisConnectionFactory factory) {
        return new RedisJSONTemplate(factory);
    }
}

最后，你可以在你的服务中使用这些模板来执行 RedisSearch 和 RedisJSON 的操作。

@Service
public class RedisSearchService {
 
    @Autowired
    private RedisSearchTemplate redisSearchTemplate;
 
    // 使用 RedisSearch 的方法
    public void useRedisSearch() {
        // 创建索引，添加文档等操作
    }
}
 
@Service
public class RedisJSONService {
 
    @Autowired
    private RedisJSONTemplate redisJSONTemplate;
 
    // 使用 RedisJSON 的方法
    public void useRedisJSON() {
        // 使用 JSON 操作，如设置 JSON 值，获取 JSON 值等
    }
}

请注意，上述代码中的 RedisSearchTemplate 和 RedisJSONTemplate 是假设的模板类，你需要根据实际的 Redis 客户端库来实现。确保你使用的库支持 RedisSearch 和 RedisJSON 的相关命令。

以上代码提供了整合 RedisSearch 和 RedisJSON 的基本框架。根据你的具体需求，你可能需要实现更多的配置和逻辑。