报错信息不完整，但根据提供的部分信息，可以推测是在使用Spring Boot和MyBatis-Plus时遇到了java.lang.IllegalArgumentException。这个异常通常表示方法接收到了非法或不合适的参数。

解决方法：

1. 检查错误日志中的完整异常信息，找到导致问题的确切参数和方法。
2. 确认传递给方法的参数是否符合预期类型和格式。
3. 如果是数据库操作相关，检查MyBatis-Plus的Mapper文件中的SQL语句和对应接口方法是否有误。
4. 查看Spring Boot的配置文件，确认是否所有必要的配置都已正确设置。
5. 如果使用了AOP或过滤器，检查是否有参数处理不当。

如果问题依然无法解决，需要提供更完整的异常信息以便进行更准确的诊断。

MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于各种Web应用程序中。以下是MySQL的简单介绍和对数据库基本操作的示例代码。

简介：

• MySQL是一个关系型数据库管理系统，特别适合Web应用。
• MySQL是开源的，所以它的成本低，提供了强大的性能。
• MySQL支持标准的SQL语言，并提供了Python，PHP，Java，C#等多种语言的API。

操作示例：

1. 连接到MySQL数据库：

import mysql.connector
 
# 连接到数据库
db = mysql.connector.connect(
  host="localhost",
  user="yourusername",
  password="yourpassword",
  database="mydatabase"
)
 
# 创建一个cursor对象
cursor = db.cursor()
 
# 关闭数据库连接
db.close()

2. 创建一个新的数据库：

CREATE DATABASE mydatabase;

3. 选择一个数据库：

cursor.execute("USE mydatabase;")

4. 创建一个数据表：

CREATE TABLE mytable(
  id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
  name VARCHAR(255),
  age INT
);

5. 插入数据：

INSERT INTO mytable(name, age) VALUES ("Alice", 25);

6. 查询数据：

SELECT * FROM mytable;

7. 更新数据：

UPDATE mytable SET age = 26 WHERE name = "Alice";

8. 删除数据：

DELETE FROM mytable WHERE name = "Alice";

9. 删除数据表：

DROP TABLE mytable;

10. 删除数据库：

DROP DATABASE mydatabase;

以上操作需要在连接到MySQL数据库后进行，并在操作完成后关闭数据库连接。这些操作涵盖了数据库的基本管理，包括创建、选择、插入、查询、更新和删除数据，以及创建和删除数据库和数据表。

在PostgreSQL中，可以使用DROP TABLE语句来删除整个表，或者使用DELETE语句来删除特定行。如果需要根据数据的年龄自动删除数据，可以使用存储过程定时执行删除操作，或者使用事务调度器如pg_cron或pgAgent（在PostgreSQL之外）。

以下是一个使用存储过程和pg_cron来定期删除过期数据的例子：

1. 首先，确保你的PostgreSQL服务器安装并启用了pg_cron扩展。
2. 创建一个存储过程，它将删除过期的数据。

CREATE OR REPLACE FUNCTION cleanup_data() RETURNS void AS $$
BEGIN
    -- 假设有一个名为my_table的表，有一个timestamp类型的列named created_at
    -- 删除所有在30天前创建的数据
    DELETE FROM my_table WHERE created_at < now() - interval '30 days';
    RAISE NOTICE 'Data cleaned up successfully';
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

3. 使用pg_cron定时调用这个函数。例如，每天午夜调用一次：

SELECT pg_cron.schedule('0 0 * * *', $$SELECT cleanup_data()$$);

请注意，pg_cron扩展不是PostgreSQL的标准部分，你可能需要单独安装它。

如果你不能使用pg_cron，可以考虑使用操作系统的定时任务（如cron作业）来触发一个执行相同操作的SQL脚本。

在Python中，可以使用各种库来连接和操作不同类型的数据库，如MSSQL, MySQL, SQLite, Redis, ElasticSearch, MongoDB, PostgreSQL 和 Oracle。以下是一些示例代码：

1. 连接MSSQL:

import pymssql
 
conn = pymssql.connect(server='your_server', user='your_username', password='your_password', database='your_database')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
row = cursor.fetchone()
while row:
    print(row)
    row = cursor.fetchone()
 
conn.close()

2. 连接MySQL:

import mysql.connector
 
conn = mysql.connector.connect(host='your_host', user='your_username', password='your_password', database='your_database')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
row = cursor.fetchone()
while row:
    print(row)
    row = cursor.fetchone()
 
conn.close()

3. 连接SQLite:

import sqlite3
 
conn = sqlite3.connect('your_database.db')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
row = cursor.fetchone()
while row:
    print(row)
    row = cursor.fetchone()
 
conn.close()

4. 连接Redis:

import redis
 
r = redis.Redis(host='your_host', port=your_port, db=your_db)
value = r.get('your_key')
print(value)

5. 连接ElasticSearch:

from elasticsearch import Elasticsearch
 
es = Elasticsearch(hosts=['your_host'])
response = es.search(index='your_index', body={'query': {'match_all': {}}})
print(response)

6. 连接MongoDB:

from pymongo import MongoClient
 
client = MongoClient('mongodb://your_username:your_password@your_host:your_port/your_database')
db = client['your_database']
collection = db['your_collection']
document = collection.find_one()
print(document)

7. 连接PostgreSQL:

import psycopg2
 
conn = psycopg2.connect(dbname='your_dbname', user='your_user', password='your_pw', host='your_host', port='your_port')
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM your_table")
row = cursor.fetchone()
while row:
    print(row)
    row = cursor.fetchone()
 
conn.close()

8. 连接Oracle:

import cx_Oracle
 
conn = 

SQL常用语句和调优是一个非常广泛的话题，这里我提供一些基本的SQL查询和调优技巧的例子：

1. 查询语句：

-- 查询表中所有数据
SELECT * FROM table_name;
 
-- 查询指定列的数据
SELECT column1, column2 FROM table_name;
 
-- 带条件的查询
SELECT * FROM table_name WHERE condition;
 
-- 排序查询结果
SELECT * FROM table_name ORDER BY column ASC|DESC;
 
-- 聚合查询
SELECT COUNT(*), SUM(column), AVG(column) FROM table_name;
 
-- 分组查询
SELECT column, COUNT(*) FROM table_name GROUP BY column;
 
-- 连接查询
SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

2. 调优技巧：

• 使用索引：为常查询的列创建索引可以提高查询速度。
• 避免SELECT *：只选择需要的列，减少网络传输和服务器处理的数据量。
• 使用WHERE子句：过滤不需要的数据，减少返回的数据行数。
• 使用连接代替子查询：连接查询通常比子查询更高效。
• 使用合适的JOIN类型：INNER JOIN、LEFT JOIN、RIGHT JOIN等。
• 优化GROUP BY和ORDER BY：确保使用合适的列和索引来减少分组和排序的时间。
• 分批处理数据：对大量数据进行操作时，可以分批处理以减少影响。
• 使用EXPLAIN分析查询：了解数据库如何处理查询，并根据分析结果进行调优。

这些是SQL调优的基础，根据实际情况可能需要更复杂的调优策略。

在CentOS 7上安装PostgreSQL并设置远程访问的步骤如下：

1. 添加PostgreSQL的Yum仓库：

sudo yum install -y https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/reporpms/EL-7-x86_64/pgdg-redhat-repo-latest.noarch.rpm

2. 安装PostgreSQL：

sudo yum install -y postgresql12-server

3. 初始化数据库：

sudo /usr/pgsql-12/bin/postgresql-12-setup initdb

4. 启动并使PostgreSQL服务开机自启：

sudo systemctl enable postgresql-12
sudo systemctl start postgresql-12

5. 登录到PostgreSQL：

sudo -i -u postgres
psql

6. 设置PostgreSQL允许远程连接：

   在postgresql.conf文件中设置listen_addresses和port：

ALTER SYSTEM SET listen_addresses = '*' ;
ALTER SYSTEM SET port = 5432 ;

7. 创建允许远程连接的用户：

CREATE ROLE dbuser WITH LOGIN PASSWORD 'dbpassword';

8. 创建数据库并授权：

CREATE DATABASE mydatabase;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE mydatabase TO dbuser;

9. 重载PostgreSQL配置并退出：

SELECT pg_reload_conf();
\q

10. 修改防火墙规则允许远程访问：

sudo firewall-cmd --permanent --zone=public --add-service=postgresql
sudo firewall-cmd --reload

11. 测试远程连接：

    使用如psql、pgAdmin或其他数据库工具尝试远程连接到你的PostgreSQL服务器。

请根据实际情况替换dbuser、dbpassword和mydatabase为你的实际用户名、密码和数据库名。

在PostgreSQL中配置流复制，你需要在主服务器（Primary）和备服务器（Standby）上进行设置。以下是基本的步骤和示例配置。

1. 确保主服务器和备服务器的PostgreSQL版本支持流复制。
2. 在主服务器上创建复制用户并授权。
3. 配置主服务器的postgresql.conf和pg_hba.conf文件。
4. 初始化备服务器（如果尚未初始化）。
5. 配置备服务器以连接到主服务器并启动复制进程。

以下是相关的配置文件示例和命令：

主服务器的postgresql.conf设置：

wal_level = replica
max_wal_senders = 3  # 可以有多少个流复制连接
max_replication_slots = 3  # 建议根据实际情况设置

主服务器的pg_hba.conf设置：

host replication repluser 0.0.0.0/0 md5

在主服务器上创建复制用户：

CREATE ROLE repluser WITH LOGIN PASSWORD 'password';

备服务器的配置（如果从零开始）：

initdb -D /path/to/data/directory

在备服务器上，设置recovery.conf（PostgreSQL 12之前版本使用recovery.conf，新版本使用standby.signal文件）：

primary_conninfo = 'host=master_ip port=5432 user=repluser password=password sslmode=prefer sslcompression=1'

启动流复制：

pg_basebackup -h master_ip -U repluser -D /path/to/data/directory -X stream -P

启动备服务器：

postgres -D /path/to/data/directory

以上步骤和配置是基本的流复制设置，具体配置可能需要根据实际网络环境、安全要求和PostgreSQL版本进行调整。

在PostgreSQL中，计算两个日期之间的月份差值可以使用age函数结合months属性。Oracle中的MONTHS_BETWEEN函数在PostgreSQL中没有直接对应的函数，但可以通过计算两个日期之间的天数，然后将其除以30来近似得到月份差值。

以下是一个如何计算两个日期之间月份差值的例子：

SELECT (EXTRACT(YEAR FROM age(date1, date2)) * 12 + EXTRACT(MONTH FROM age(date1, date2))) AS months_between
FROM (VALUES (date '2023-01-01', date '2023-04-01')) AS sub(date1, date2);

如果你需要更精确地控制月份差值，可以使用以下方法：

SELECT (
  EXTRACT(YEAR FROM age(date1, date2)) * 12 +
  EXTRACT(MONTH FROM age(date1, date2)) +
  CASE WHEN date_trunc('month', date1) < date_trunc('month', date2) THEN 0 ELSE 1 END
) AS months_between
FROM (VALUES (date '2023-01-15', date '2023-04-01')) AS sub(date1, date2);

这段代码首先计算两个日期之间的年份和月份差，然后根据第一个日期是否在月初位于月末之前来添加一个月。

对于Oracle中的ADD_MONTHS函数，在PostgreSQL中可以直接使用INTERVAL来实现：

SELECT date '2023-01-01' + INTERVAL '1 month' AS added_month;

这将返回日期2023-02-01，即在原始日期上添加了一个月。

import sqlite3
import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
# SQLite数据库操作
def sqlite_example():
    conn = sqlite3.connect('example.db')
    cursor = conn.cursor()
 
    cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS stocks
                      (date text, trans text, symbol text, qty real, price real)''')
    cursor.execute("INSERT INTO stocks VALUES ('2020-01-05', 'BUY', 'RHAT', 100, 35.14)")
 
    cursor.close()
    conn.commit()
    conn.close()
 
# MySQL数据库操作
def mysql_example():
    try:
        conn = mysql.connector.connect(host='localhost',
                                       database='employees',
                                       user='username',
                                       password='password')
        if conn.is_connected():
            cursor = conn.cursor()
            cursor.execute("SELECT first_name, last_name FROM employees WHERE employee_id = %s", (100,))
            print(cursor.fetchall())
            cursor.close()
    except Error as e:
        print(e)
    finally:
        if conn is not None and conn.is_connected():
            conn.close()
 
# 调用函数
sqlite_example()
mysql_example()

这段代码展示了如何使用Python进行SQLite和MySQL数据库的基本操作，包括创建表格、插入数据以及执行查询。代码中使用了sqlite3和mysql.connector模块，并对数据库连接进行了异常处理。

在PostgreSQL中，可以使用LIKE，ILIKE，POSITION，CONTAINS或LIKE操作符来判断一个字符串是否包含另一个字符串。

1. 使用LIKE或ILIKE：

LIKE是大小写敏感的，而ILIKE是大小写不敏感的。

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE '%search_string%';

或者

SELECT * FROM table_name WHERE column_name ILIKE '%search_string%';

2. 使用POSITION函数：

POSITION(substring IN string)返回子串在字符串中第一次出现的位置，如果没有找到，返回0。

SELECT * FROM table_name WHERE POSITION('search_string' IN column_name) > 0;

3. 使用CONTAINS函数（需要使用自然语言处理模块pg_trgm）：

SELECT * FROM table_name WHERE CONTAINS(column_name, 'search_string');

注意：在使用CONTAINS函数之前，你需要安装并启用pg_trgm模块。

4. 使用LIKE或ILIKE与ANY或ALL（用于匹配多个子串）：

SELECT * FROM table_name WHERE column_name LIKE ANY ('{%search_string1,search_string2%}');

以上是判断字符串是否包含的常用方法，你可以根据实际需求选择合适的方法。