由于上述系统的完整性和复杂性，我们将仅提供核心的登录功能实现作为示例。

// UserController.java
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> login(@RequestBody LoginRequest loginRequest) {
        try {
            UserDetails userDetails = userService.loadUserByUsername(loginRequest.getUsername());
            if (passwordEncoder.matches(loginRequest.getPassword(), userDetails.getPassword())) {
                Authentication authentication = authenticationManager.authenticate(
                    new UsernamePasswordAuthenticationToken(loginRequest.getUsername(), loginRequest.getPassword()));
                SecurityContextHolder.getContext().setAuthentication(authentication);
                String token = jwtTokenUtil.generateToken(userDetails);
                return ResponseEntity.ok(new JwtResponse(token, userDetails.getUsername()));
            } else {
                return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body(new MessageResponse("登录失败: 密码错误"));
            }
        } catch (UsernameNotFoundException e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.BAD_REQUEST).body(new MessageResponse("登录失败: 用户不存在"));
        } catch (Exception e) {
            return ResponseEntity.status(HttpStatus.INTERNAL_SERVER_ERROR).body(new MessageResponse("登录失败: 服务器错误"));
        }
    }
}

在这个简化的代码示例中，我们定义了一个UserController，其中包含了登录功能的实现。我们首先尝试根据用户名加载用户详情，然后检查密码是否匹配。如果一切顺利，我们生成一个JWT token并返回给客户端。如果发生错误，我们根据错误类型返回适当的响应。这个简化的例子展示了如何在Spring Boot应用中实现用户登录功能。

由于上述文本本身就是对SQLite的深入理解，因此不适合提供一个简单的代码实例。但我可以提供一个简单的SQLite数据库操作示例，例如创建一个表并插入一些数据：

-- 创建一个新的SQLite数据库文件
sqlite3 example.db
 
-- 创建一个新表
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    username TEXT NOT NULL,
    email TEXT NOT NULL UNIQUE
);
 
-- 插入一些数据
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('user1', 'user1@example.com');
INSERT INTO users (username, email) VALUES ('user2', 'user2@example.com');
 
-- 查询数据
SELECT * FROM users;
 
-- 更新数据
UPDATE users SET username = 'newuser' WHERE id = 1;
 
-- 关闭数据库连接
.quit

这个例子展示了如何使用SQLite的基本命令行操作来创建一个数据库、表、插入数据、查询数据和更新数据。在实际应用中，你可能会使用编程语言（如Python、C#、Java等）中的SQLite库来执行这些操作。

在PostgreSQL中，创建表时可以指定自动生成的主键。通常，可以使用UUID、序列（SEQUENCE）或标识列（IDENTITY）来作为主键。

1. 使用UUID：

CREATE TABLE example_table (
    id UUID DEFAULT uuid_generate_v4() PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL
);

在这个例子中，uuid_generate_v4()是PostgreSQL的一个扩展函数，它用于生成一个版本4的UUID。

2. 使用序列：

CREATE SEQUENCE seq_example_table_id START 1;
 
CREATE TABLE example_table (
    id INTEGER PRIMARY KEY DEFAULT nextval('seq_example_table_id'),
    name TEXT NOT NULL
);

在这个例子中，我们首先创建了一个序列seq_example_table_id，然后在创建表时使用nextval函数来生成自增的主键。

3. 使用标识列：

CREATE TABLE example_table (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name TEXT NOT NULL
);

在这个例子中，我们使用了SQL标准的SERIAL关键字，它在背后使用序列来生成自增的ID。

-- 假设我们有一个名为"employees"的表，包含员工信息
-- 以下SQL语句展示了如何使用Oracle的EXPLAIN PLAN来分析一个查询语句的执行计划
 
-- 首先，我们需要为查询语句创建一个执行计划
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM employees WHERE department_id = 10;
 
-- 然后，我们可以通过DBMS_XPLAN.DISPLAY来显示刚才创建的执行计划
SELECT * FROM TABLE(DBMS_XPLAN.DISPLAY);
 
-- 这将输出查询的执行计划，包括每一步的成本、选择性、运行路径等信息
-- 分析执行计划可以帮助开发者识别潜在的性能瓶颈，并采取相应的优化措施

这个例子展示了如何在Oracle数据库中使用EXPLAIN PLAN来获取一个查询语句的执行计划，并通过DBMS\_XPLAN.DISPLAY函数来显示这个执行计划。执行计划包含了查询执行的详细步骤和成本估算，可以帮助开发者理解查询是如何被执行的，从而进行性能优化。

以下是使用psql、pg_dump和pg_restore的基本命令示例：

导出数据（使用pg_dump）：

pg_dump -U username -h hostname -p port -W -F c -b -v -f /path/to/output.dump databasename

• -U username 是数据库用户名。
• -h hostname 是数据库服务器的主机名。
• -p port 是数据库端口。
• -W 强制密码验证。
• -F c 导出格式为自定义格式。
• -b 包括二进制数据。
• -v 详细模式，打印更多输出。
• -f /path/to/output.dump 是导出的文件路径和文件名。
• databasename 是要导出的数据库名。

导入数据（使用psql）：

psql -U username -h hostname -p port -W -d target_databasename -f /path/to/input.dump

• -U username 是数据库用户名。
• -h hostname 是数据库服务器的主机名。
• -p port 是数据库端口。
• -W 强制密码验证。
• -d target_databasename 是目标数据库名。
• -f /path/to/input.dump 是导入的文件路径和文件名。

导入数据（使用pg_restore）：

pg_restore -U username -h hostname -p port -W -d target_databasename /path/to/input.dump

• -U username 是数据库用户名。
• -h hostname 是数据库服务器的主机名。
• -p port 是数据库端口。
• -W 强制密码验证。
• -d target_databasename 是目标数据库名。
• /path/to/input.dump 是导入的文件路径和文件名。

请根据实际环境替换相关参数。

在PostgreSQL中，PL/pgSQL中的变量替换为其值发生在SQL语句执行的预处理阶段。具体来说，就是在函数执行到相应的SQL语句执行之前，PL/pgSQL会将语句中的变量替换为其值。

这个替换过程是自动的，无需用户手动干预。例如，如果你有一个PL/pgSQL函数，它包含如下代码：

CREATE OR REPLACE FUNCTION example_func(p_id INT)
RETURNS VOID AS $$
BEGIN
  PERFORM * FROM my_table WHERE id = p_id;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

当函数被调用时，例如使用 SELECT example_func(1);，函数体内的 p_id 变量会被替换为实际传入的参数值 1，SQL语句实际执行时会变成 PERFORM * FROM my_table WHERE id = 1;。

如果你需要动态地构造SQL语句并执行，可以使用 EXECUTE 语句，在这种情况下，变量的值会在执行时替换进去。例如：

DO $$
DECLARE
  v_table_name TEXT := 'my_table';
  v_sql TEXT;
BEGIN
  v_sql := 'SELECT * FROM ' || v_table_name;
  EXECUTE v_sql;
END;
$$;

在这个DO语句中，变量 v_table_name 的值会在构造 v_sql 时替换到SQL语句中，然后 EXECUTE 会执行这个语句，实际执行时会变成 SELECT * FROM my_table;。

在PostgreSQL中，INTERVAL类型用于表示一段时间的长度，可以用于日期/时间的算术运算。

以下是一些使用INTERVAL的例子：

1. 增加特定的时间段到日期：

SELECT '2022-01-01'::date + INTERVAL '1 day';

2. 从当前时间减去一个时间段：

SELECT NOW() - INTERVAL '10 min';

3. 将时间间隔四舍五入到最接近的秒：

SELECT EXTRACT(EPOCH FROM INTERVAL '123.456789 seconds');

4. 将时间间隔转换为字符串：

SELECT INTERVAL '1 day' || ' 1 hour' AS interval_result;

5. 使用date_trunc函数和INTERVAL来对日期进行截断：

SELECT date_trunc('day', current_timestamp) - INTERVAL '1 day';

6. 使用AGE函数和INTERVAL来计算时间间隔：

SELECT AGE(TIMESTAMP '2022-01-01 00:00:00', TIMESTAMP '2021-01-01 00:00:00') AS interval_result;

以上代码片段展示了如何在PostgreSQL中使用INTERVAL类型进行日期和时间的计算。

Spring Boot 本身并不直接支持 SQLite，因为它是一个关系型数据库管理系统（RDBMS），而 Spring Boot 通常与流行的 NoSQL 数据库或云数据存储服务集成。

要在 Spring Boot 项目中使用 SQLite，你需要添加对应的依赖，并进行一些配置。以下是一个基本的设置示例：

1. 在 pom.xml 中添加 SQLite JDBC 驱动依赖：

<dependency>
    <groupId>org.xerial</groupId>
    <artifactId>sqlite-jdbc</artifactId>
    <version>YOUR_SQLITE_JDBC_VERSION</version>
</dependency>

替换 YOUR_SQLITE_JDBC_VERSION 为最新的版本。

2. 在 application.properties 或 application.yml 中配置数据源：

# application.properties
spring.datasource.url=jdbc:sqlite:path_to_your_database.db
spring.datasource.driverClassName=org.sqlite.JDBC
spring.jpa.database-platform=org.hibernate.dialect.SQLiteDialect

或者使用 YAML 格式：

# application.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:sqlite:path_to_your_database.db
    driverClassName: org.sqlite.JDBC
  jpa:
    database-platform: org.hibernate.dialect.SQLiteDialect

请将 path_to_your_database.db 替换为你的 SQLite 数据库文件的实际路径。

3. 配置 Hibernate 方言，确保 Hibernate 使用正确的 SQL 语法与 SQLite 数据库进行通信。
4. 创建实体类和 Repository 接口，就像使用任何其他 JPA 兼容的数据库一样。

这是一个简单的例子，演示如何在 Spring Boot 应用程序中使用 SQLite：

// Entity
@Entity
public class ExampleEntity {
    @Id
    private Long id;
    private String data;
    // Getters and Setters
}
 
// Repository
public interface ExampleEntityRepository extends JpaRepository<ExampleEntity, Long> {
}

请注意，由于 SQLite 不是 Spring Boot 官方支持的数据库，可能会遇到一些兼容性问题，特别是在使用更复杂的数据库特性时。如果遇到问题，可能需要自定义一些配置或者查找相关的解决方案。

-- 创建一个使用pgvector的tsvector索引
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS pgvector;
 
-- 假设我们有一个名为documents的表，其中有一个名为text_content的字段包含文本内容
ALTER TABLE documents ADD COLUMN vector pgvector;
 
-- 使用pgvector的vector_update_trigger来自动更新vector列
CREATE TRIGGER documents_vector_update BEFORE INSERT OR UPDATE
ON documents FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION pgvector_normalize(vector_update_trigger(text_content));
 
-- 创建一个使用pgvector计算相似度的pgvector索引
CREATE INDEX documents_vector_idx ON documents USING pgvector (vector);
 
-- 查询与特定文档相似的所有文档
SELECT *
FROM documents
ORDER BY vector_similarity(vector, (SELECT vector FROM documents WHERE id = ?)) DESC;
-- 这里的问号(?)是要查询文档的ID

这个例子展示了如何在PostgreSQL中使用pgvector扩展来创建一个向量数据库，并对文档进行相似度查询。首先，我们安装pgvector扩展，然后更新表格以包括一个用于存储文档向量的列。接着，我们创建一个触发器来在文档内容更新时自动更新向量列。最后，我们创建一个索引来快速查询相似的文档。

PostgreSQL 中没有直接的 DATEDIFF 函数，但是你可以使用 age 函数或者通过两个日期直接相减来获取时间差。

如果你想要获取两个日期之间的天数差异，可以使用 age 函数，然后提取 days 部分。例如：

SELECT age(timestamp '2023-12-31', timestamp '2023-01-01') AS time_difference;

如果你想要获取两个日期之间的月数或年数，可以使用 extract 函数：

-- 月数差异
SELECT extract(month from age(timestamp '2023-12-31', timestamp '2023-01-01')) AS months_difference;
 
-- 年数差异
SELECT extract(year from age(timestamp '2023-12-31', timestamp '2023-01-01')) AS years_difference;

如果你需要精确到时、分或秒，可以使用 epoch 属性，然后进行相应的计算：

-- 精确到秒
SELECT (extract(epoch from timestamp '2023-12-31 23:59:59') - extract(epoch from timestamp '2023-01-01 00:00:00')) AS seconds_difference;

请注意，上述代码中的日期格式为 YYYY-MM-DD，你可以根据实际情况调整日期格式。