QPS：Queries Per Second，每秒查询数。这是衡量数据库性能的一个关键指标，它是对一个特定的查询服务器在规定时间内处理查询请求的速度。

TPS：Transactions Per Second，每秒事务数。一个事务是指客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程，简单地说就是客户机向服务器发送请求的次数。

在MySQL中，可以通过监控工具或者查询相关的系统表来计算这两个指标。

1. 使用SHOW GLOBAL STATUS查询全局状态变量：

SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Questions';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_commit';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_rollback';

Questions变量记录了自数据库上一次启动以来所处理的查询数。Com_commit和Com_rollback分别记录了自数据库启动以来所处理的事务提交和回滚次数。

2. 使用SHOW ENGINE INNODB STATUS查询InnoDB存储引擎的状态：

SHOW ENGINE INNODB STATUS;

在输出的信息中，可以看到每秒的事务处理数和查询数。

3. 使用Performance Schema或者MySQL的慢查询日志来分析查询的耗时，从而间接获得QPS和TPS。

QPS和TPS的计算方法如下：

QPS = Questions / Seconds
TPS = (Com_commit + Com_rollback) / Seconds

其中，Questions, Com_commit, Com_rollback是通过SHOW GLOBAL STATUS获取的值，Seconds是时间间隔的秒数。

请注意，为了获取准确的QPS和TPS，你需要在一段时间内持续监测数据库的状态，并计算这些值的变化率。

在Linux上安装JDK、MySQL和Tomcat的步骤如下：

1. 安装JDK

# 更新包管理工具
sudo apt update
 
# 安装OpenJDK 11（可以根据需要安装其他版本的JDK）
sudo apt install openjdk-11-jdk
 
# 验证安装
java -version

2. 安装MySQL

# 下载MySQL的APT仓库包
wget https://dev.mysql.com/get/mysql-apt-config_0.8.15-1_all.deb
 
# 安装下载的包（可能需要回答一些问题，比如选择默认的MySQL版本等）
sudo dpkg -i mysql-apt-config_0.8.15-1_all.deb
 
# 更新包管理工具
sudo apt update
 
# 安装MySQL服务器
sudo apt install mysql-server
 
# 启动MySQL服务
sudo systemctl start mysql.service
 
# 验证MySQL安装
mysql -u root -p

3. 安装Tomcat

# 添加Tomcat的APT仓库
sudo sh -c 'echo "deb https://archive.apache.org/dist/tomcat/tomcat-9/debian stretch main" > /etc/apt/sources.list.d/tomcat.list'
 
# 添加Tomcat公钥
wget -q https://www.apache.org/dist/tomcat/tomcat-9/KEYS
sudo apt-key add KEYS
 
# 更新包管理工具
sudo apt update
 
# 安装Tomcat 9
sudo apt install tomcat9 tomcat9-admin
 
# 启动Tomcat服务
sudo systemctl start tomcat9
 
# 验证Tomcat安装
curl http://localhost:8080

请注意，这些命令可能需要根据您的Linux发行版（如Ubuntu、Debian、CentOS等）和版本进行适当的调整。对于不同的Linux发行版，包管理器和包名称可能会有所不同。例如，在Red Hat系的发行版中，你可能需要使用yum或dnf作为包管理器，而不是apt。

报错问题描述不完整，但根据提供的信息，可以推测是MySQL主从复制过程中，主库产生的binlog日志过大导致数据无法正常写入。

解决方法：

1. 清理不必要的binlog日志，减少主库负载。

   使用 PURGE BINARY LOGS TO 'binlog-file-name' 或者 PURGE BINARY LOGS BEFORE 'date' 命令来清理旧的binlog日志。

2. 调整binlog的过期时间。

   修改MySQL配置文件（my.cnf或my.ini），设置expire_logs_days参数，指定binlog日志文件保留的天数。

3. 优化主库写入性能。

   检查是否有大事务或者慢查询，进行优化，比如分批处理大事务，建立合适的索引等。

4. 考虑使用InnoDB引擎的innodb_file_per_table参数，将每个表的数据存储在单独的表空间中，这样可以减少binlog的大小。
5. 考虑增加主库的硬件资源，比如使用更快的硬盘，增加内存等，以提高写入性能。
6. 如果是磁盘空间不足导致的问题，清理磁盘空间或者扩展磁盘容量。

在执行任何操作前，请确保已经备份了数据库和binlog日志，以防止数据丢失。

-- 假设我们已经有了一个名为`example`的MySQL数据库和一个名为`users`的表
 
-- 1. 创建SQLite数据库文件
PRAGMA foreign_keys = OFF;
BEGIN TRANSACTION;
 
CREATE TABLE sqlite_master(
    type TEXT,
    name TEXT,
    tbl_name TEXT,
    rootpage INTEGER,
    sql TEXT
);
INSERT INTO sqlite_master(type, name, tbl_name, rootpage, sql) VALUES (
    'table',
    'users',
    'users',
,
    'CREATE TABLE users (\n    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT NOT NULL,\n    username TEXT NOT NULL,\n    password TEXT NOT NULL,\n    email TEXT NOT NULL,\n    created_at TEXT\n)'
);
 
-- 2. 转换MySQL表数据到SQLite
INSERT INTO users(id, username, password, email, created_at) SELECT
    id,
    username,
    password,
    email,
    created_at
FROM
    example.users;
 
COMMIT;

这个例子展示了如何将一个名为example的MySQL数据库中的users表转换为SQLite的表。首先，我们关闭了外键约束，并开始了一个事务。然后，我们创建了一个新的sqlite_master表来模仿SQLite中的表元数据，并插入了一个表创建语句。最后，我们将MySQL中users表的数据复制到SQLite的users表中，并提交了事务。这个过程可以帮助开发者理解如何将现有的MySQL数据库迁移到SQLite，尤其是在数据量不是很大的情况下。

-- 假设我们有一个名为 "employees" 的表，需要从 Oracle 迁移到 MySQL
 
-- 步骤1: 创建表
CREATE TABLE `employees` (
  `id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `first_name` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `last_name` VARCHAR(50) NOT NULL,
  `email` VARCHAR(100) NOT NULL,
  `phone_number` VARCHAR(20),
  `hire_date` DATE NOT NULL,
  `job_id` VARCHAR(10) NOT NULL,
  `salary` DECIMAL(10, 2) NOT NULL,
  `commission_pct` DECIMAL(4, 2),
  `manager_id` INT,
  `department_id` INT NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
 
-- 步骤2: 数据迁移
-- 假设Oracle数据库中的表可以通过以下查询获取:
INSERT INTO `employees` (id, first_name, last_name, email, phone_number, hire_date, job_id, salary, commission_pct, manager_id, department_id)
SELECT employee_id, first_name, last_name, email, phone_number, hire_date, job_id, salary, commission_pct, manager_id, department_id
FROM oracle_table_name;
 
-- 注意: 需要替换 "oracle_table_name" 为 Oracle 中实际的表名
-- 以及根据实际的字段名和类型调整 INSERT 和 SELECT 语句中的字段名和类型

这个例子展示了如何在Oracle和MySQL之间迁移数据。它首先在MySQL中创建一个与Oracle中的表结构相匹配的表，然后使用INSERT INTO ... SELECT语句从Oracle表中复制数据到MySQL表中。在实际操作中，还需要考虑数据类型的转换和字段的对应关系，以及如何处理Oracle特有的数据类型和函数。

在MySQL中，没有直接等价的"CONNECT BY"语法。但是，可以使用递归公用表表达式（Common Table Expressions, CTEs）来模拟Oracle的递归查询。

以下是一个简化的例子，假设我们有一个名为category的表，它具有id和parent_id字段，其中parent_id表示父级分类的id。

Oracle递归查询示例（获取所有子级分类）:

SELECT id, parent_id, name
FROM category
START WITH id = :start_id
CONNECT BY PRIOR id = parent_id;

对应的MySQL递归公用表表达式（CTE）示例：

WITH RECURSIVE sub_categories AS (
  SELECT id, parent_id, name
  FROM category
  WHERE id = :start_id -- 起始条件，例如，你想要获取的根分类ID
  UNION ALL
  SELECT c.id, c.parent_id, c.name
  FROM category c
  INNER JOIN sub_categories sc ON sc.id = c.parent_id -- 递归连接条件
)
SELECT * FROM sub_categories;

在这个MySQL示例中，:start_id是传入的参数，表示你想要开始递归查询的根节点的ID。sub_categories是一个CTE，它首先从根节点开始（即WHERE id = :start_id），然后递归地将子节点添加到查询结果中，直到没有更多的子节点为止。

MongoDB的Collection与MySQL的Table都是数据库中存储数据的结构。以下是两者的主要区别和相似之处：

相似之处：

• 都是数据库中存储数据的结构。
• 可以通过各自的SQL语言（SQL for MySQL, MongoDB Query Language for MongoDB）进行数据的查询、添加、更新和删除操作。

区别：

• 存储方式不同：MySQL的Table是基于行的存储，而MongoDB的Collection是基于文档的存储。
• 数据结构：MySQL的Table中的数据需要预先定义好字段，而MongoDB的Collection中的每个文档可以有不同的结构。
• 索引支持：MySQL的Table可以支持复合索引，而MongoDB的Collection可以索引文档中的任何字段。
• 表与表之间的关系：MySQL通过JOIN操作可以实现Table之间的关联查询，而MongoDB可以通过嵌入文档或者引用的方式实现文档之间的关联。
• 事务支持：MySQL支持ACID事务，而MongoDB原生不支持复杂的事务，但可以通过"多文档事务"来部分实现。
• 性能：在某些特定场景下，MongoDB可能会有更好的性能表现，尤其是在非结构化数据存储和查询方面。

代码示例对比：

MySQL:

CREATE TABLE users (id INT, name VARCHAR(50), age INT);
INSERT INTO users (id, name, age) VALUES (1, 'Alice', 25);
SELECT * FROM users WHERE age > 20;

MongoDB:

use mydatabase; // 选择数据库
db.createCollection('users'); // 创建Collection
db.users.insertOne({id: 1, name: 'Alice', age: 25}); // 插入文档
db.users.find({age: {$gt: 20}}); // 查询文档

Oracle、MySQL 和 PostgreSQL 是当前最常用的三种关系型数据库管理系统。尽管它们在具体的语法细节上有所不同，但是它们都支持一些基本的 SQL 语法。以下是一些在 Oracle、MySQL 和 PostgreSQL 中通用的 100 条 SQL 语法：

1. 创建/删除数据库表

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100),
    email VARCHAR(100)
);
 
-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
DROP TABLE users;

2. 插入数据

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, 'John Doe', 'john@example.com');

3. 更新数据

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
UPDATE users SET name = 'Jane Doe' WHERE id = 1;

4. 删除数据

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
DELETE FROM users WHERE id = 1;

5. 查询数据

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
SELECT * FROM users;

6. 创建/删除索引

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
CREATE INDEX idx_users_name ON users(name);
 
-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
DROP INDEX idx_users_name;

7. 创建/删除视图

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
CREATE VIEW user_view AS SELECT id, name FROM users;
 
-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
DROP VIEW user_view;

8. 创建/删除存储过程

-- Oracle
CREATE OR REPLACE PROCEDURE add_user(p_id IN NUMBER, p_name IN VARCHAR2, p_email IN VARCHAR2) AS BEGIN
    INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (p_id, p_name, p_email);
END;
/
 
-- MySQL, PostgreSQL
CREATE PROCEDURE add_user(IN p_id INT, IN p_name VARCHAR(100), IN p_email VARCHAR(100)) BEGIN
    INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (p_id, p_name, p_email);
END;
 
-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
DROP PROCEDURE add_user;

9. 事务处理

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
START TRANSACTION;
INSERT INTO users (id, name, email) VALUES (1, 'John Doe', 'john@example.com');
UPDATE users SET name = 'Jane Doe' WHERE id = 1;
COMMIT;

10. 创建/删除触发器

-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
CREATE TRIGGER before_user_insert
BEFORE INSERT ON users
FOR EACH ROW
BEGIN
    -- 在这里写入触发器逻辑
END;
 
-- Oracle, MySQL, PostgreSQL
DROP TRIGGER before_user_insert;

这些示例展示了在三种数据库中创建表、索引、视图、存储过程、事务处理和触发器的基本语法。虽然具体的语法细节在数据库间存在差异，

在Oracle和MySQL中批量生成1000万条（1kw）数据的方法如下：

Oracle:

-- 创建表
CREATE TABLE test_data (
    id NUMBER PRIMARY KEY,
    data VARCHAR2(100)
);
 
-- 批量插入数据
DECLARE
    CNT NUMBER := 1;
BEGIN
    WHILE CNT <= 10000000 LOOP
        INSERT INTO test_data (id, data) VALUES (CNT, 'Data' || CNT);
        COMMIT;
        CNT := CNT + 1;
    END LOOP;
END;

MySQL:

-- 创建表
CREATE TABLE test_data (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    data VARCHAR(100)
) ENGINE=InnoDB;
 
-- 批量插入数据
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE insert_data()
BEGIN
    DECLARE cnt INT DEFAULT 1;
    WHILE cnt <= 10000000 DO
        INSERT INTO test_data (data) VALUES (CONCAT('Data', cnt));
        SET cnt = cnt + 1;
    END WHILE;
END; //
DELIMITER ;
 
-- 调用存储过程
CALL insert_data();

DM8（达梦数据库）:

-- 创建表
CREATE TABLE test_data (
    id INT PRIMARY KEY,
    data VARCHAR(100)
);
 
-- 批量插入数据
DO
$BODY$
DECLARE
    cnt integer := 1;
BEGIN
    WHILE cnt <= 10000000 LOOP
        INSERT INTO test_data (id, data) VALUES (cnt, 'Data' || cnt);
        COMMIT;
        cnt := cnt + 1;
    END LOOP;
END;
$BODY$;

请注意，这些操作可能需要一定的时间来完成，并且可能会影响数据库的性能。在生产环境中，应该在系统负载较低时进行此类操作。

由于提供的代码已经是一个完整的校园快递物流管理系统的核心部分，我将提供一个简化版本的核心代码示例，展示如何使用SSM框架创建一个简单的用户登录功能。

// UserController.java
@Controller
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @RequestMapping(value = "/login", method = RequestMethod.POST)
    public String login(@RequestParam String username, @RequestParam String password,
                        HttpSession session, Model model) {
        User user = userService.validateLogin(username, password);
        if (user != null) {
            session.setAttribute("currentUser", user);
            return "redirect:/index";
        } else {
            model.addAttribute("error", "用户名或密码错误");
            return "login";
        }
    }
 
    @RequestMapping("/logout")
    public String logout(HttpSession session) {
        session.removeAttribute("currentUser");
        return "login";
    }
}
 
// UserService.java
@Service
public class UserService {
 
    @Autowired
    private UserMapper userMapper;
 
    public User validateLogin(String username, String password) {
        return userMapper.findByUsernameAndPassword(username, password);
    }
}
 
// UserMapper.java (接口)
public interface UserMapper {
    @Select("SELECT * FROM users WHERE username = #{username} AND password = #{password}")
    User findByUsernameAndPassword(@Param("username") String username, @Param("password") String password);
}

在这个示例中，我们定义了一个UserController，它处理用户的登录请求。它调用UserService的validateLogin方法来验证用户凭证。如果验证成功，它将用户信息存储在session中，并将用户重定向到首页。如果验证失败，它会在模型中添加错误信息并要求用户重新登录。

UserService是业务逻辑层的组件，它调用UserMapper接口来查询数据库。

UserMapper是一个MyBatis接口，它定义了如何根据用户名和密码查询用户信息。

注意：这个示例假设你已经有一个User实体类和一个配置正确的MyBatis和Spring框架。