这四大数据库系统（MySQL、Oracle、PostgreSQL 和 Kingbase）各有其特点，具有不同的架构、功能和优势，下面是对其中部分主要特性的概述：

1. MySQL：MySQL是开源的，提供了免费版和商业版。它主要使用了非常宽松的许可证。MySQL的主要优点是它的速度和稳定性。它是开源的，所以它是可插拔的。
2. Oracle：Oracle是大型数据库市场的领导者，提供了一系列复杂的功能，如复杂的数据仓库、事务处理、数据分析等。Oracle的主要优点是它的复杂功能和可靠性。
3. PostgreSQL：PostgreSQL是开源的，提供了一个非常丰富的功能集，包括完整的SQL兼容性、多版本并发控制、国际化支持、复杂查询功能等。PostgreSQL的主要优点是它的可扩展性和复杂的查询功能。
4. Kingbase：Kingbase是人大金仓，是一款具有自主版权的数据库管理系统，主要应用于国家电网、银行、政府等对数据安全性、可靠性要求极高的领域。Kingbase的主要优点是它的安全性和稳定性。

对于深度对比，可能需要对每个系统的架构、功能进行深入分析，这将涉及到非常广泛的内容，并且每个版本可能会有所不同。因此，这里只能给出一些概括性的描述。

在选择数据库时，需要考虑到成本、性能、可靠性、可扩展性、兼容性等因素。不同的应用场景可能需要不同的数据库系统。例如，对于需要复杂数据分析的企业，可能会选择Oracle或PostgreSQL；对于需要高性能事务处理的企业，可能会选择MySQL或Kingbase。

在Java的Servlet技术中，我们可以通过HttpServletRequest对象获取到客户端发送的请求信息，通过HttpServletResponse对象设置响应信息。

1. GET请求

protected void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
    String value = request.getParameter("key");
    // 处理请求并设置响应
    response.setContentType("text/html");
    PrintWriter out = response.getWriter();
    out.println("<h1>Received GET request with key: " + value + "</h1>");
}

2. POST请求

protected void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws ServletException, IOException {
    // 获取请求体中的数据
    ServletInputStream inputStream = request.getInputStream();
    String line;
    StringBuilder content = new StringBuilder();
    BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(inputStream));
    while ((line = reader.readLine()) != null) {
        content.append(line);
    }
    String value = content.toString();
 
    // 处理请求并设置响应
    response.setContentType("text/html");
    PrintWriter out = response.getWriter();
    out.println("<h1>Received POST request with key: " + value + "</h1>");
}

以上代码都是在Servlet的doGet和doPost方法中编写的，这是处理HTTP GET和POST请求的基本方式。在实际开发中，我们还会涉及到更复杂的情况，比如参数绑定、文件上传、异常处理等，但基本的请求处理和响应设置就是这样。

在PostgreSQL中，使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE可以查看查询的复杂执行计划。执行计划展示了数据库如何执行SQL查询，包括操作的顺序、使用的索引、连接类型以及其他重要信息。

执行计划的输出包含多个步骤（或"节点"），每个步骤代表查询执行中的一个操作。这些操作可能包括：

1. SeqScan：顺序扫描表中的所有行。
2. IndexScan：根据索引扫描表中的行。
3. IndexOnlyScan：仅使用索引来扫描表中的某些列。
4. Sort：对中间结果进行排序。
5. Hash：通过哈希实现联结。
6. Aggregate：执行聚合操作。
7. Join：两个或更多表之间的联结。

查看复杂执行计划时，关键在于理解每个步骤的含义，以及它们如何组合起来执行查询。

例如，假设你有一个查询，并且想要查看其执行计划：

EXPLAIN
SELECT * FROM account
JOIN transaction ON account.id = transaction.account_id
WHERE account.type = 'Savings'
ORDER BY transaction.amount DESC;

执行上述SQL语句将显示查询的执行计划。你可以查看每个步骤的"行计划"（Rows）、"成本"（Cost）、"时间"（Time）等指标，以及它是如何与其他步骤组合以完成整个查询的。

如果你想要分析执行计划的性能影响，可以使用EXPLAIN ANALYZE代替EXPLAIN。这将执行查询并提供实际的行计划数目和每个步骤的实际执行时间。

EXPLAIN ANALYZE
SELECT * FROM account
JOIN transaction ON account.id = transaction.account_id
WHERE account.type = 'Savings'
ORDER BY transaction.amount DESC;

通过逐步分析执行计划中的各个步骤，你可以了解查询是如何被数据库执行的，并可以根据提供的信息对查询性能进行优化。

-- 创建一个返回所有用户信息的函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_all_users()
RETURNS SETOF user_accounts AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY SELECT * FROM user_accounts;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
 
-- 调用函数并获取结果
SELECT * FROM get_all_users();

这个例子中，我们首先定义了一个名为get_all_users的函数，该函数返回user_accounts表中的所有记录。函数使用plpgsql语言编写，通过RETURN QUERY返回一个查询结果集。调用函数时，我们可以像查询普通表一样使用SELECT * FROM get_all_users();语句来获取所有用户信息。

以下是一个使用Express框架和Redis实现邮箱验证的简单后端示例代码：

const express = require('express');
const redis = require('redis');
const { promisify } = require('util');
 
const app = express();
const redisClient = redis.createClient();
const setAsync = promisify(redisClient.set).bind(redisClient);
const getAsync = promisify(redisClient.get).bind(redisClient);
const delAsync = promisify(redisClient.del).bind(redisClient);
 
// 生成验证令牌
function generateToken() {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    require('crypto').randomBytes(20, (err, buffer) => {
      if (err) {
        reject(err);
      } else {
        resolve(buffer.toString('hex'));
      }
    });
  });
}
 
// 邮箱验证接口
app.post('/api/verify-email', async (req, res) => {
  const { email } = req.body;
  if (!email) {
    return res.status(400).send('Email is required.');
  }
 
  try {
    const token = await generateToken();
    await setAsync(token, email);
    await setAsync(`${token}:sentAt`, Date.now());
 
    // 这里应当实现发送邮件的逻辑，例如使用Nodemailer
    // 模拟发送邮件逻辑
    console.log(`Verification email sent to ${email} with token ${token}`);
    res.status(200).send('Email verification link has been sent.');
  } catch (error) {
    console.error('Error generating email verification token:', error);
    res.status(500).send('Internal server error.');
  }
});
 
// 验证邮箱接口
app.get('/api/verify-email/:token', async (req, res) => {
  const token = req.params.token;
  try {
    const email = await getAsync(token);
    if (!email) {
      return res.status(400).send('Invalid or expired token.');
    }
 
    await delAsync(token);
    await delAsync(`${token}:sentAt`);
 
    // 这里应当实现用户邮箱验证通过后的逻辑处理
    // 例如更新用户数据库记录等
    console.log(`Email ${email} has been verified.`);
    res.status(200).send('Email has been successfully verified.');
  } catch (error) {
    console.error('Error verifying email:', error);
    res.status(500).send('Internal server error.');
  }
});
 
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});

这段代码提供了两个API端点：

1. /api/verify-email：接收用户邮箱，生成一个新的令牌，并将邮箱和令牌存储在Redis中。然后，应当实现发送邮件的逻辑。
2. /api/verify-email/:token：验证令牌是否有效，如果有效，则删除令牌并将用户邮箱标记为已验证。然后，应当实现用户邮箱验证通过后的逻辑处理。

请注意，这个示例并不包括邮件发送逻辑（如使用Nodemailer发送邮件），只是模拟发送邮件的逻辑。实际应用中，你需要实现发送邮件的代码，并确保邮件中包含可以被用来验证用户的URL。

PostgresML是一个开源项目，它为PostgreSQL提供了机器学习功能。以下是一个使用PostgresML进行模型训练和预测的简单示例：

首先，确保你已经安装了PostgresML。然后，你可以在PostgreSQL中执行以下步骤：

1. 创建一个表来存储数据。
2. 将数据加载到表中。
3. 使用机器学习模型对数据进行训练。
4. 使用训练好的模型进行预测。

示例代码：

-- 1. 创建表
CREATE TABLE iris (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    sepal_length FLOAT,
    sepal_width FLOAT,
    petal_length FLOAT,
    petal_width FLOAT,
    species TEXT
);
 
-- 2. 加载数据
COPY iris (sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species)
FROM PROGRAM 'curl -s https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data';
 
-- 3. 训练模型
SELECT *, pgml.train_regressor(
    model := 'linear_reg',
    input_cols := '{sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width}',
    response_col := 'petal_width',
    test_size := 0.3,
    max_iter := 10000,
    seed := 123
) FROM iris;
 
-- 4. 使用模型进行预测
SELECT *, pgml.predict_regressor(
    model := 'linear_reg',
    input_cols := '{sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width}'
) FROM iris;

在这个例子中，我们首先创建了一个名为iris的表来存储鸢尾花数据集。然后，我们使用COPY命令从一个网址加载数据。接下来，我们使用pgml.train_regressor函数来训练一个线性回归模型，该模型基于花瓣宽度预测花瓣长度。最后，我们使用pgml.predict_regressor函数对表中的数据进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际使用时你可能需要根据你的数据和需求调整模型参数。此外，PostgresML的具体语法和函数可能随着版本而变化，请参考最新的文档。

-- 创建测试用的表和数据
CREATE TABLE test_table (id serial PRIMARY KEY, value text);
INSERT INTO test_table (value) VALUES ('Test data');
 
-- 查看当前集群状态
SELECT * FROM pg_is_other_node();
 
-- 执行Switchover
-- 前提是当前节点是备节点
SELECT pg_switch_to_standby();
-- 执行后备节点会变成主节点，原主节点变成备节点
 
-- 查看新的集群状态
SELECT * FROM pg_is_other_node();
 
-- 如果需要执行Failover（手动）
-- 首先在新的主节点上执行以下命令
SELECT pg_promote();
-- 然后在原主节点上执行以下命令
SELECT pg_demote();
-- 如果原主节点不可用，可以在备节点上执行Failover
SELECT pg_ctl('promote', true);
 
-- 清理测试用的表
DROP TABLE test_table;

这个例子展示了如何在PostgreSQL中执行Switchover和Failover操作。在执行这些操作之前，需要确保当前的数据库集群配置正确，并且所有的数据都已经同步。在执行Switchover之后，需要检查集群的状态，确保切换成功。如果执行Failover，需要确保相关的命令在正确的节点上执行，并且在操作前有适当的备份。

@RequestMapping、@PostMapping和@GetMapping都是Spring框架中用于定义请求映射的注解，主要用在控制器的方法上。

1. @RequestMapping

   @RequestMapping是一个用来处理请求地址映射的注解，可用于类或方法上。用于类上，表示类中的所有响应请求的方法都是以该地址作为父路径；用于方法上，表示请求的实际地址是父路径加上方法上的@RequestMapping的值。

示例代码：

@Controller
@RequestMapping("/applications")
public class ApplicationController {
    @RequestMapping(method = RequestMethod.GET)
    public String getApplications() {
        // 处理获取应用列表的逻辑
    }
 
    @RequestMapping(value = "/{id}", method = RequestMethod.GET)
    public String getApplication(@PathVariable("id") String id) {
        // 处理获取单个应用的逻辑
    }
}

2. @PostMapping

   @PostMapping是一个用来处理POST请求的注解，它继承了@RequestMapping的功能，并且要求请求的类型必须是POST。

示例代码：

@Controller
public class SomeController {
    @PostMapping("/submit")
    public String submitForm(User user) {
        // 处理提交的数据逻辑
    }
}

3. @GetMapping

   @GetMapping是一个用来处理GET请求的注解，它也是继承了@RequestMapping的功能，并且要求请求的类型必须是GET。

示例代码：

@Controller
public class SomeController {
    @GetMapping("/greeting")
    public String greeting(@RequestParam(name = "name", required = false, defaultValue = "World") String name, Model model) {
        model.addAttribute("name", name);
        return "greeting";
    }
}

总结：@RequestMapping是用来定义请求的URL、HTTP请求方法、请求参数等的基本注解，而@GetMapping和@PostMapping是@RequestMapping的简化版，分别对应于GET和POST请求。

在PostgreSQL中，可以使用以下SQL命令来管理事务：

1. 开启事务：

BEGIN;

2. 提交事务：

COMMIT;

3. 回滚事务：

ROLLBACK;

4. 保存点（可以在事务中设置多个保存点，以便回滚到特定的保存点）：

SAVEPOINT savepoint_name;

5. 回退到保存点：

ROLLBACK TO savepoint_name;

6. 释放保存点（保存点使用后可以释放）：

RELEASE SAVEPOINT savepoint_name;

示例代码：

-- 开启事务
BEGIN;
 
-- 执行一些数据库操作
INSERT INTO my_table (column1, column2) VALUES (value1, value2);
UPDATE my_table SET column1 = new_value WHERE id = 1;
 
-- 设置保存点
SAVEPOINT my_savepoint;
 
-- 可能会出错的操作
DELETE FROM my_table WHERE id = 2;
 
-- 如果上面的DELETE操作失败，回滚到保存点
ROLLBACK TO my_savepoint;
 
-- 释放保存点
RELEASE SAVEPOINT my_savepoint;
 
-- 提交事务
COMMIT;

在实际应用中，你可以在PL/pgSQL（PostgreSQL的过程语言）中使用这些命令来管理事务，或者在应用程序代码中通过数据库驱动来执行。

PostgreSQL性能调优通常涉及查看和分析查询的执行计划。以下是一些基本步骤：

1. 使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE来查看执行计划：

   
   
   
   EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM your_table WHERE your_column = 'your_value';

2. 根据执行计划分析瓶颈：

   • 查看是否使用了索引。
   • 查看是否有不必要的全表扫描。
   • 查看是否有排序或哈希联接代价高昂的情况。

3. 根据分析结果采取相应的调优措施：

   • 创建或优化索引。
   • 重写查询以减少数据检索量。
   • 调整数据库配置参数，如work_mem和maintenance_work_mem。
4. 重新执行查询并比较变化。
5. 如果需要，重复分析和调优过程直至满足性能要求。

请注意，调优是一个迭代和复杂的过程，可能需要专业知识和多次实验。始终确保在生产环境中谨慎操作，并在测试环境中验证更改。