在MyBatis-Plus中，可以通过QueryWrapper或LambdaQueryWrapper来实现自定义SQL拼接的方式进行条件查询，并且可以很容易地实现分页和多表查询。以下是一个使用自定义SQL进行分页查询和多表查询的例子：

import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.baomidou.mybatisplus.core.mapper.BaseMapper;
import org.apache.ibatis.annotations.Select;
 
// 假设有一个User实体和对应的UserMapper
public interface UserMapper extends BaseMapper<User> {
    // 自定义分页查询SQL
    @Select("SELECT * FROM user u LEFT JOIN department d ON u.department_id = d.id ${ew.customSqlSegment}")
    Page<User> selectUserPage(Page<?> page, @Param(Constants.WRAPPER) QueryWrapper<User> queryWrapper);
}
 
// 使用
Page<User> page = new Page<>(1, 10); // 第1页，每页10条数据
QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>();
queryWrapper.eq("name", "张三"); // 假设我们要查询名字为张三的用户
queryWrapper.select("u.*, d.name as department_name"); // 只查询用户表和部门表中的部分字段
 
Page<User> result = userMapper.selectUserPage(page, queryWrapper);

在这个例子中，我们定义了一个UserMapper接口，并在接口中定义了一个自定义的分页查询方法selectUserPage。这个方法使用了MyBatis的注解@Select来指定自定义的SQL语句，并且通过${ew.customSqlSegment}来插入MyBatis-Plus提供的动态SQL部分。

在调用时，我们创建了一个Page对象来指定分页信息，并创建了一个QueryWrapper对象来指定查询条件，然后将这个QueryWrapper对象作为参数传递给我们的自定义方法。

这个例子展示了如何在MyBatis-Plus中结合Page插件实现分页，以及如何通过QueryWrapper来自定义查询条件和选择的字段。

创建表：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL,
    password VARCHAR(50) NOT NULL,
    email VARCHAR(100)
);

修改表：

1. 添加列：

ALTER TABLE users ADD age INT;

2. 修改列：

ALTER TABLE users MODIFY age TINYINT NOT NULL;

3. 重命名列：

ALTER TABLE users CHANGE age age_numeric TINYINT NOT NULL;

4. 删除列：

ALTER TABLE users DROP COLUMN age_numeric;

5. 重命名表：

RENAME TABLE users TO users_info;

6. 删除表：

DROP TABLE IF EXISTS users_info;

以下是在Linux环境下安装JDK、Tomcat和MySQL的简化版本的指导和示例代码。

安装JDK

1. 下载JDK：

wget --no-check-certificate -c --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" \
http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u151-b12/jdk-8u151-linux-x64.tar.gz

2. 解压JDK：

tar -xzf jdk-8u151-linux-x64.tar.gz

3. 设置环境变量：

export JAVA_HOME=/path/to/jdk1.8.0_151
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

安装Tomcat

1. 下载Tomcat：

wget https://downloads.apache.org/tomcat/tomcat-9/v9.0.37/bin/apache-tomcat-9.0.37.tar.gz

2. 解压Tomcat：

tar -xzf apache-tomcat-9.0.37.tar.gz

3. 启动Tomcat：

cd apache-tomcat-9.0.37/bin
./startup.sh

安装MySQL

1. 下载MySQL：

wget https://dev.mysql.com/get/mysql-apt-config_0.8.15-1_all.deb

2. 安装MySQL APT配置包：

sudo dpkg -i mysql-apt-config_0.8.15-1_all.deb

在安装过程中选择MySQL的版本和配置。

3. 更新包列表：

sudo apt-get update

4. 安装MySQL服务器：

sudo apt-get install mysql-server

5. 启动MySQL服务：

sudo service mysql start

注意：以上代码示例可能需要根据JDK、Tomcat和MySQL的最新版本进行调整。安装时，请确保下载的版本与您的需求相匹配。

在Kubernetes内网环境中部署一个web项目（如Tomcat与MySQL），你可以使用下面的步骤和示例配置：

1. 创建一个Kubernetes部署文件(deployment.yaml)为你的Tomcat应用。
2. 创建一个服务(Service)来暴露Tomcat。
3. 创建一个部署文件(deployment.yaml)和一个服务(Service)为MySQL。
4. 使用Kubernetes的持久卷(PersistentVolume)和持久卷请求(PersistentVolumeClaim)为MySQL数据库提供持久存储。

以下是一个简化的例子：

Tomcat部署和服务:

# tomcat-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tomcat-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: tomcat
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tomcat
    spec:
      containers:
      - name: tomcat
        image: tomcat:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
 
---

# tomcat-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: tomcat-service
spec:
  selector:
    app: tomcat
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 8080
  type: ClusterIP

MySQL部署和服务:

# mysql-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mysql-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: mysql
  template:
    metadata:
      labels:
        app: mysql
    spec:
      containers:
      - name: mysql
        image: mysql:5.7
        env:
        - name: MYSQL_ROOT_PASSWORD
          value: my-secret-pw
        ports:
        - containerPort: 3306
        volumeMounts:
        - name: mysql-storage
          mountPath: /var/lib/mysql
 
---

# mysql-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: mysql-service
spec:
  selector:
    app: mysql
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 3306
      targetPort: 3306
 
---

# 持久卷和持久卷请求
apiVersion: v1
kind: PersistentVolume
metadata:
  name: mysql-pv
spec:
  capacity:
    storage: 1Gi
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  hostPath:
    path: "/mnt/data"
 
---

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: mysql-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 1Gi

在这些配置中，你需要创建一个PV和一个PVC来提供持久化存储给MySQL。部署文件中的image字段可以根据需要更换为你的Tomcat和MySQL镜像。

要应用这些配置，你可以使用kubectl命令行工具：

kubectl apply -f tomcat-deployment.yaml
kubectl apply -f tomcat-service.yaml
kubectl apply -f mysql-deployment.yaml
kubectl apply -f mysql-service.yaml
kubectl apply -f mysql-pv.yaml
kubectl apply -f mysql-pvc.yaml

确保你的Kubernetes集群能够访问PV提供的本地路径。这样的部署将会在内网环境中启动一个Tomcat应用和一个MySQL数据库，并且Tomcat可以通过服务名连接到MySQL

ON CONFLICT语句在PostgreSQL中用于在尝试插入重复键的数据时，提供一种处理方式。

以下是ON CONFLICT语句的基本语法：

INSERT INTO table_name(columns)
VALUES(values)
ON CONFLICT DO NOTHING

在这个语句中，如果尝试插入的数据在表中已经存在（即违反了唯一性约束），那么PostgreSQL将不执行任何操作。

另一个选项是使用ON CONFLICT UPDATE，它会在发现冲突时更新现有记录：

INSERT INTO table_name(columns)
VALUES(values)
ON CONFLICT(conflict_column) DO UPDATE
SET column1 = value1, column2 = value2,...

在这个语句中，如果尝试插入的数据在表中已经存在，那么PostgreSQL将更新指定列的值。

还可以使用ON CONFLICT的WHERE子句，只有在满足特定条件时才会进行更新：

INSERT INTO table_name(columns)
VALUES(values)
ON CONFLICT(conflict_column) DO UPDATE
SET column1 = value1, column2 = value2,...
WHERE condition

在这个语句中，只有当WHERE子句中的条件为真时，才会更新记录。

以下是一些使用ON CONFLICT语句的例子：

1. 如果存在重复的键值，则不执行任何操作：

INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT DO NOTHING

2. 如果存在重复的键值，则更新该记录的所有字段：

INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE
SET name = EXCLUDED.name, age = EXCLUDED.age

3. 如果存在重复的键值，但只更新特定字段：

INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE
SET name = EXCLUDED.name

4. 如果存在重复的键值，但只在满足特定条件下更新：

INSERT INTO students(id, name, age)
VALUES(1, 'John', 22)
ON CONFLICT(id) DO UPDATE
SET name = EXCLUDED.name
WHERE EXCLUDED.age > students.age

在这些例子中，EXCLUDED是一个特殊的关键字，代表将要插入的新记录。

查询慢SQL的原因通常包括以下几点：

1. 数据量大，查询时扫描的行数多。
2. 表结构不当，缺少合适的索引。
3. 查询复杂，涉及到多表连接或者子查询。
4. 系统资源不足，如CPU、内存、IO性能低。
5. 锁竞争，导致查询等待。

针对这些原因，可以采取以下优化措施：

1. 优化数据访问：

   • 使用索引：为经常查询的列创建索引。
   • 查询优化：避免使用SELECT *，只选取需要的列。

2. 优化复杂查询：

   • 分解复杂查询：将一个复杂查询分解成多个简单查询。
   • 使用临时表和视图：预计算结果存储在临时表或视图中。

3. 硬件资源优化：

   • 增加服务器资源：提升CPU、内存和SSD存储。
   • 读写分离：通过读写分离减少查询压力。

4. 锁策略优化：

   • 减少锁竞争：使用乐观锁或者更低级别的锁。
   • 调整锁等待时间：通过设置参数lock_timeout来减少等待时间。

5. 使用EXPLAIN分析查询计划：

   • 使用EXPLAIN或EXPLAIN ANALYZE来查看查询执行计划和统计信息。
   • 根据分析结果调整查询和数据库结构。

示例代码：

-- 分析慢查询并优化
EXPLAIN ANALYZE VERBOSE
SELECT * FROM 大表 WHERE 条件复杂;
 
-- 创建索引
CREATE INDEX idx_column ON 表名(列名);
 
-- 分解复杂查询
WITH 临时表 AS (
    SELECT 子查询结果
    FROM 其他表
    WHERE 条件
)
SELECT *
FROM 临时表
JOIN 另一个表 ON 关联条件;

-- 创建登录账户
CREATE LOGIN ReadOnlyUser WITH PASSWORD = 'yourStrongPassword!#';
 
-- 创建对应的数据库用户
CREATE USER ReadOnlyUser FOR LOGIN ReadOnlyUser;
 
-- 授予数据库读权限
EXEC sp_addrolemember 'db_datareader', 'ReadOnlyUser';
 
-- 如果需要写权限，授予写权限
-- EXEC sp_addrolemember 'db_datawriter', 'ReadOnlyUser';
 
-- 如果需要执行存储过程权限，授予
-- EXEC sp_addrolemember 'db_executor', 'ReadOnlyUser';

这段代码首先创建了一个登录账户ReadOnlyUser，并设置了密码。接着，创建了一个与登录账户对应的数据库用户。最后，使用存储过程sp_addrolemember给用户授予了数据库读权限。如果需要写权限，可以授予db_datawriter角色；如果需要执行存储过程的权限，可以授予db_executor角色。这样，只有读权限的用户就能查询数据库，有适当权限的场景下，可以提高数据库的安全性。

在Android中使用SQLite数据库进行数据存储，你需要执行以下步骤：

1. 创建一个SQLiteOpenHelper子类来管理数据库的创建和版本管理。
2. 使用SQLiteDatabase对象来执行SQL语句，如插入（INSERT）、更新（UPDATE）、删除（DELETE）和查询（SELECT）。

以下是一个简单的例子：

import android.content.Context;
import android.database.sqlite.SQLiteDatabase;
import android.database.sqlite.SQLiteOpenHelper;
 
public class DatabaseHelper extends SQLiteOpenHelper {
 
    // 数据库名称
    private static final String DATABASE_NAME = "mydatabase.db";
    // 数据库版本
    private static final int DATABASE_VERSION = 1;
    // 创建用户表的SQL语句
    private static final String CREATE_TABLE = 
        "CREATE TABLE IF NOT EXISTS user ("
        + "id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, "
        + "name TEXT, "
        + "email TEXT)";
 
    public DatabaseHelper(Context context) {
        super(context, DATABASE_NAME, null, DATABASE_VERSION);
    }
 
    @Override
    public void onCreate(SQLiteDatabase db) {
        // 创建表
        db.execSQL(CREATE_TABLE);
    }
 
    @Override
    public void onUpgrade(SQLiteDatabase db, int oldVersion, int newVersion) {
        // 更新数据库
    }
 
    // 插入数据的方法
    public boolean insertData(String name, String email) {
        SQLiteDatabase db = this.getWritableDatabase();
        try {
            // 执行插入
            db.execSQL("INSERT INTO user (name, email) VALUES (?, ?)", 
                       new Object[]{name, email});
            return true;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            return false;
        } finally {
            db.close();
        }
    }
 
    // 查询数据的方法
    public String[] getAllUsers() {
        SQLiteDatabase db = this.getReadableDatabase();
        Cursor cursor = db.rawQuery("SELECT name, email FROM user", null);
        String[] users = null;
        if (cursor.moveToFirst()) {
            users = new String[cursor.getCount()];
            int i = 0;
            do {
                users[i] = cursor.getString(cursor.getColumnIndex("name")) + ", " + 
                           cursor.getString(cursor.getColumnIndex("email"));
                i++;
            } while (cursor.moveToNext());
        }
        cursor.close();
        db.close();
        return users;
    }
}

使用时，首先创建DatabaseHelper的实例，然

-- 创建Tunnel的PostgreSQL函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION _tunnel.tunnel_postgres_to_es_kafka(
    tblname text,
    action text,
    old_tuple hstore,
    new_tuple hstore
) RETURNS void AS $$
DECLARE
    payload json;
    record json;
    key text;
    value text;
    url text;
    method text;
    headers hstore;
    response text;
    response_code integer;
BEGIN
    -- 构造payload
    payload = json_build_object('table', tblname, 'action', action);
    IF action = 'UPDATE' OR action = 'INSERT' THEN
        payload = json_build_object('new', new_tuple) || payload;
    END IF;
    IF action = 'DELETE' OR action = 'UPDATE' THEN
        payload = json_build_object('old', old_tuple) || payload;
    END IF;
 
    -- 调用HTTP API发送数据
    url = 'http://your-es-kafka-endpoint/_doc'; -- 替换为你的ES或Kafka端点
    perform pg_http_post(url, payload::text, 'Content-Type: application/json', '{}'::hstore, OUT response, OUT response_code);
 
    -- 处理响应
    IF response_code != 200 AND response_code != 201 THEN
        RAISE NOTICE 'Tunnel: 数据同步失败. 状态码: %, 响应: %', response_code, response;
    END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql SECURITY DEFINER;

这个代码实例展示了如何在PostgreSQL中创建一个函数，用于将数据库的变更通过HTTP API发送到Elasticsearch或Kafka。函数中构造了payload并调用了pg_http_post函数，这是一个假设存在的内部函数，用于执行HTTP POST请求。然后根据响应处理结果。注意，这个例子需要pg_http_post函数的实现以及Elasticsearch或Kafka的端点信息进行配置。

MySQL的存储引擎是MySQL数据库的一个核心组成部分，它负责数据的存储和提取。MySQL提供了多种存储引擎，每种引擎都有其特定的用途和优势。

InnoDB存储引擎：

InnoDB是MySQL的默认存储引擎，它提供了事务控制，行级锁定，外键约束等特性。InnoDB是为处理大量的短事务而设计的，它会在主内存中保留一定的数据以加快访问速度。

CREATE TABLE example_table (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB;

MyISAM存储引擎：

MyISAM是MySQL早期的默认存储引擎，它不支持事务控制和外键，但是它的读取速度比InnoDB更快，并且它会在内存中保留一部分索引以加快访问速度。

CREATE TABLE example_table (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=MyISAM;

Memory存储引擎：

Memory存储引擎将表中的数据存储在内存中，因此它提供了快速的读写操作，但是如果服务器崩溃，所有的数据都会丢失。Memory存储引擎适合存储临时数据或者作为缓存使用。

CREATE TABLE example_table (
    id INT NOT NULL,
    name VARCHAR(50),
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=MEMORY;

这些是最常用的三种MySQL存储引擎，每种都有其特点，开发者需要根据具体的需求来选择合适的存储引擎。