由于原始代码已经提供了完整的实现，下面是一个简化的示例，展示如何在Spring Boot中定义一个简单的数据库模型和对应的Repository：

import javax.persistence.*;
 
@Entity
@Table(name = "sharing_kitchen_order")
public class SharingKitchenOrder {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    private Long id;
 
    @Column(name = "order_number")
    private String orderNumber;
 
    // 其他字段...
 
    // Getters and Setters
    // ...
}
 
import org.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;
 
public interface SharingKitchenOrderRepository extends JpaRepository<SharingKitchenOrder, Long> {
    // 自定义查询方法...
}

在这个示例中，我们定义了一个SharingKitchenOrder实体类，并使用了JPA注解来映射数据库表。同时，我们定义了一个SharingKitchenOrderRepository接口，继承自JpaRepository，这样我们就可以使用Spring Data JPA提供的自动化数据库操作方法。这个例子展示了如何在Spring Boot项目中简单地使用JPA和Spring Data JPA来操作数据库。

要在Spring Boot中集成Logback以将日志存储到MySQL 8数据库，你需要进行以下步骤：

1. 添加依赖到pom.xml：

<!-- Logback Classic Module -->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-classic</artifactId>
</dependency>
<!-- Logback JDBC Module -->
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-core</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>ch.qos.logback</groupId>
    <artifactId>logback-jdbc</artifactId>
</dependency>
<!-- MySQL Connector -->
<dependency>
    <groupId>mysql</groupId>
    <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
    <version>8.0.x</version>
</dependency>

2. 在src/main/resources目录下创建logback.xml配置文件：

<configuration>
    <appender name="DB" class="ch.qos.logback.classic.db.DBAppender">
        <connectionSource class="ch.qos.logback.core.db.DataSourceConnectionSource">
            <dataSource class="com.zaxxer.hikari.HikariDataSource">
                <driverClassName>com.mysql.cj.jdbc.Driver</driverClassName>
                <jdbcUrl>jdbc:mysql://localhost:3306/your_database?serverTimezone=UTC</jdbcUrl>
                <username>your_username</username>
                <password>your_password</password>
                <maximumPoolSize>10</maximumPoolSize>
            </dataSource>
        </connectionSource>
    </appender>
 
    <root level="DEBUG">
        <appender-ref ref="DB" />
    </root>
</configuration>

3. 确保你的MySQL数据库中有一个用于日志记录的表。Logback JDBC模块需要一个表来存储日志事件。你可以使用Logback自带的SQL脚本来创建这个表，或者自定义一个表。

使用Logback自带的SQL脚本：

CREATE TABLE `logging_event` (
  `timestmp` BIGINT NOT NULL,
  `formatted_message` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `logger_name` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `level_string` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `thread_name` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `reference_flag` SMALLINT,
  `arg0` VARCHAR(256),
  `arg1` VARCHAR(256),
  `arg2` VARCHAR(256),
  `arg3` VARCHAR(256),
  `caller_filename` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `caller_class` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `caller_method` VARCHAR(256) NOT NULL,
  `caller_line` CHAR(4) NOT NULL,
  `event_id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  PRIMARY KEY (`event_id`)
);

确保你的Spring Boot应用程序能够访问MySQL数据库，并且相应的驱动、URL、用户名和密码是正确的。

以上步骤完成后，你的应用日志将会被记录到MySQL数据库中指定的表里。

在Docker部署的PostgreSQL环境中，我们可以通过编写C语言函数并通过PostgreSQL的扩展机制进行编译和加载。以下是一个简单的例子：

1. 编写C语言函数：

#include "postgres.h"
#include "fmgr.h"
 
PG_MODULE_MAGIC;
 
PG_FUNCTION_INFO_V1(hello_c);
 
Datum
hello_c(PG_FUNCTION_ARGS)
{
    char       *source = "Hello, C Extension!";
 
    PG_RETURN_CSTRING(source);
}

2. 编写Makefile用于编译扩展：

MODULE_big = hello_c
OBJS = hello_c.o
 
PG_CONFIG = pg_config
PGXS := $(shell $(PG_CONFIG) --pgxs)
include $(PGXS)

3. 在Docker容器内编译扩展：

首先，你需要进入PostgreSQL容器的命令行界面：

docker exec -it your_postgresql_container bash

然后，在容器内部，将上述C代码和Makefile放置在适当的目录中，并执行以下命令进行编译：

make

编译成功后，会生成一个hello_c.so扩展文件。

4. 在PostgreSQL中加载扩展：

在PostgreSQL命令行中，使用CREATE EXTENSION语句加载扩展：

CREATE EXTENSION hello_c;

5. 使用C语言函数：

现在，你可以在SQL查询中使用这个新的函数：

SELECT hello_c();

这将返回C函数中定义的字符串。

注意：在实际部署中，你可能需要确保Docker容器有编译工具和PostgreSQL开发包的权限。如果你的Docker镜像中没有预装这些，你可能需要修改Dockerfile来安装必要的依赖。

在Oracle和MySQL数据库中，使用WHERE 1=1这样的条件并不会直接导致索引失效。这种写法通常用于动态SQL语句中，当有条件地拼接查询参数时，可以保持SQL语句结构的一致性。

例如，如果你有一个查询语句，并且你想根据不同的条件动态地添加WHERE子句，你可以这样写：

SELECT * FROM table_name WHERE 1=1;

随后，根据实际情况动态地拼接其他条件：

SELECT * FROM table_name WHERE 1=1 AND column1 = 'value1';

或者：

SELECT * FROM table_name WHERE 1=1 AND column2 = 'value2';

在这种情况下，即使使用了WHERE 1=1，数据库查询优化器会分析整个查询条件，并决定是否使用索引。如果有合适的索引，优化器会正确地使用它。

但是，如果你直接在查询中写上WHERE 1=0，那么查询结果将返回空集，并且不会考虑任何索引，因为这个条件永远不会为真。

在Oracle中，如果你看到查询使用了索引，但实际上没有，可能是因为查询优化器基于统计信息和成本模型做出了不同的决定。在MySQL中，也有类似的查询优化过程。

总结：在Oracle和MySQL中，使用WHERE 1=1本身不会直接导致索引失效，但如果查询中包含WHERE 1=0，则会使得查询不使用索引。在实际使用中，应该根据实际条件拼接查询语句，而不是硬编码WHERE 1=1。

SQLE 是一款针对 MySQL 协议的审核工具，它能够对数据库的访问进行审核，检查可能的安全问题或不当的数据库操作。

以下是部署 SQLE 并调用其接口的基本步骤：

1. 确保你有一个运行中的 MySQL 服务器。

2. 从 GitHub 仓库克隆 SQLE 的代码库：

   
   
   
   git clone https://github.com/didi/sqle.git

3. 进入 SQLE 目录，并根据需要编辑配置文件 conf/application.yml。

4. 构建并运行 SQLE：

   
   
   
   make build
   ./bin/sqle

5. 确保你的环境中有一个 HTTP 客户端，如 curl 或编程语言中的 HTTP 库，用于调用 SQLE 的 API 接口。

6. 使用 API 接口，例如获取服务状态：

   
   
   
   curl -X GET "http://localhost:12345/actuator/health"

注意：具体的配置和接口调用方法可能随 SQLE 版本而变化，请参考 SQLE 的官方文档以获取最新信息。

# 设置交叉编译工具链路径
export PREFIX="/path/to/toolchain/bin/arm-linux-gnueabihf-"
export TARGET=arm-linux-gnueabihf
 
# 下载sqlite源码
curl -LO https://www.sqlite.org/2023/sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
tar xzf sqlite-autoconf-3360000.tar.gz
cd sqlite-autoconf-3360000
 
# 配置编译选项
./configure --host=$TARGET --prefix=$PREFIX --disable-tcl --disable-static
 
# 编译和安装
make -j$(nproc)
make install
 
# 清理临时文件和目录
cd ..
rm -rf sqlite-autoconf-3360000*

这段代码演示了如何为ARM Linux目标平台交叉编译SQLite数据库管理系统。首先，设置了交叉编译工具链的路径和目标平台标识。然后下载了SQLite的源代码，解压后进入源代码目录，通过配置脚本设置了编译选项，包括指定编译宿主为ARM平台，禁用静态链接。最后，使用make命令进行编译，并通过make install将其安装到指定的前缀路径。最后的步骤是清理下载的源码包和临时文件。

import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库
# 数据库文件是 test.db，如果文件不存在，会自动在当前目录创建:
conn = sqlite3.connect('test.db')
 
# 创建一个Cursor:
cursor = conn.cursor()
 
# 执行一条SQL语句，创建user表:
cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS user (id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, name VARCHAR(20))')
 
# 关闭Cursor:
cursor.close()
 
# 关闭连接:
conn.close()

这段代码演示了如何使用Python的sqlite3库来连接SQLite数据库，创建一个名为user的表，其中包含id和name两个字段。如果表已经存在，则不会重复创建。最后，代码关闭了Cursor和数据库连接。

-- 假设我们有一个名为"my_table"的表，它具有一个名为"my_id"的自增主键
-- 以及一个名为"my_data"的字段，我们想要插入数据
 
-- 方案1: 使用ON CONFLICT语句
-- 如果my_id已经存在，则更新my_data字段
INSERT INTO my_table(my_id, my_data)
VALUES (1, '新数据')
ON CONFLICT (my_id) DO UPDATE SET my_data = EXCLUDED.my_data;
 
-- 方案2: 使用COALESCE函数来避免主键冲突
-- 如果my_id不存在，则插入新行；如果已存在，则选择现有行
INSERT INTO my_table(my_id, my_data)
SELECT 1, '新数据'
WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM my_table WHERE my_id = 1)
UNION ALL
SELECT my_id, my_data FROM my_table WHERE my_id = 1;

这两个例子展示了如何在遇到主键冲突时处理PostgreSQL中的插入操作。第一个例子使用了PostgreSQL提供的ON CONFLICT语句，而第二个例子使用了一种更复杂的查询逻辑来避免插入冲突。开发者可以根据实际需求选择合适的方案。

#include <iostream>
#include <sqlite3.h>
 
int main(int argc, char* argv[]) {
    sqlite3* db;
    char* errMsg = nullptr;
    int rc;
 
    rc = sqlite3_open("example.db", &db);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "Cannot open database: " << sqlite3_errmsg(db) << std::endl;
        sqlite3_close(db);
        return 1;
    }
 
    const char* createTableSql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, email TEXT);";
    rc = sqlite3_exec(db, createTableSql, nullptr, nullptr, &errMsg);
    if (rc != SQLITE_OK) {
        std::cerr << "SQL error: " << errMsg << std::endl;
        sqlite3_free(errMsg);
        sqlite3_close(db);
        return 1;
    }
 
    sqlite3_close(db);
    return 0;
}

这段代码展示了如何在Visual Studio中使用C++语言和Sqlite3数据库。首先，它包含了必要的头文件sqlite3.h。然后，它创建了一个Sqlite3数据库连接，打开了一个名为example.db的数据库文件。接着，它执行了一个SQL语句来创建一个名为users的表，如果该表不存在的话。如果操作成功，它会关闭数据库连接。如果操作失败，它会输出错误信息，并在关闭数据库之前释放错误信息字符串。

PostgreSQL是一个强大的开源数据库系统，被广泛应用于各种规模的企业和开发者中。在PostgreSQL中，构建时间（build time）通常指的是数据库软件编译并打包为可执行文件的时间。

如果你想要在PostgreSQL中获取数据库的构建时间，你可以查询pg_control文件，这个文件存储了PostgreSQL数据库集群的控制信息。pg_control文件中的build字段就包含了数据库的构建时间信息。

以下是一个SQL查询示例，用于获取PostgreSQL数据库的构建时间：

SELECT pg_control_checkpoint_time(pg_control_current_log()::text) AS build_time;

这个查询使用了两个内部函数：pg_control_current_log() 和 pg_control_checkpoint_time()。pg_control_current_log() 函数返回当前WAL日志文件的路径，pg_control_checkpoint_time() 函数返回指定WAL日志中记录的最后一个检查点的时间，通常这个时间就是数据库构建的时间。

请注意，上述查询只能由超级用户或者拥有足够权限的用户执行。此外，如果数据库没有正常关闭（例如，系统突然断电），那么pg_control文件中的build字段可能不会被更新，这种情况下获取到的构建时间可能不准确。