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本文将详细探讨如何在Python中连接全种类数据库以及实现相应的CRUD(创建,读取,更新,删除)操作。我们将逐一解析连接MySQL,SQLServer,Oracle,PostgreSQL,MongoDB,SQLite,DB2,Redis,Cassandra,MicrosoftAccess,ElasticSearch,Neo4j,InfluxDB,Snowflake,AmazonDynamoDB,
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第1阶段-数据仓库基1.MysQL关系型数据库(MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化)2.Python编程技术(Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函
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1、外部表和内部表Hive表分为两类,即内部表和外部表。所谓内部表,即Hive管理的表,Hive内部表的管理既包含逻辑以及语法上的,也包含实际物理意义上的,即创建Hive内部表时,数据将真实存在于表所在的目录内,删除内部表时,物理数据和文件也一并删除。外部表(externaltable)则不然,其管理仅仅是在逻辑和语法意义上的,即新建表仅仅是指向一个外部目录而已。同样,删除时也并不物理删除外部目录
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一、Hadoop的作用本质来说hadoop的作用是在多计算机集群环境中营造一个统一而稳定的存储和计算环境,并能为其他分布式应用服务提供平台支持。或者说将多台计算机组织成了一台计算机,让他们做同一件事,在这其中HDFS就相当于这台计算机的硬盘,而MapReduce就是这台计算机的CPU控制器。二、Hadoop环境部署按着正常来说我们想要部署Hadoop集群需要把相同的软件部署到众多计算机上,实际学习
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1、HadoopMapReduce介绍mapreduce的思想:分而治之,先分再和,分而治之,把复杂的问题分解,然后逐个解决,分别计算出结果。拆分求解合并拆分求解合并原问题子问题子问题的解结果子问题子问题的解模拟实现分布式计算:分布式计算和集中式计算相对,有些应用需要非常巨大的算力才能完成,如果采用集中式计算,需要耗费比较长的时间,分布式计算应该将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理
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大数据技术之大数据概论第1章大数据概念大数据(BigData):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、**TB、PB、EB、**ZB、YB、BB、NB、DB。1Byte=8bit1K=1024Byte1MB=10
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相关概念和应用场景大数据
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式计算和存储架构。说人话的通俗描述:你在爱奇艺网站看过一次科幻片后,下次再登录爱奇艺,首页会把最新科幻动作片推送给你,目的是要向你多收点会员费。这背后的技术就是叫大数据的技术来自动判断你好什么口味的电影。行业描述:开源的分布式存储和计算框架,广泛用户海量数据的存储和处理,比如淘宝网的商品推送,爱奇艺视频的首页电影推送。Hadoop的主要组件:htt
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目录1、企业存储系统1.1认识硬盘、RAID1.2存储架构1.3文件系统1.4文件系统的分类(按照位置)1.5海量数据存储面临的问题2、场景案例:如何实现分布式文件存储2.1如何解决海量数据存的下的问题2.2如何解决海量数据文件查询边界问题2.3如何解决大文件传输效率慢的问题2.4如何解决硬件故障导致的数据丢失问题2.5如何解决用户查询视角统一规整问题3、分布式文件系统HDFS入门3.1简介3.2
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RAID:RedundantArraysofIndependentDrives独立冗余磁盘阵列,独立磁盘构成的具有冗余功能的阵列。GFS:GoogleFileSystemGoogle文件系统HDFS:HadoopDsitributedFileSystemHadoop分布式文件系统Zookeeper:分布式应用程序协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件Hadoop:Apache基金会所开发的
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文章目录一、Linux操作系统的安装二、在Ubuntu20.04.2.0中进行Hadoop伪分布式安装1、Ubuntu20.04.2.0安装jdk2、配置SSH无密码登录3、Hadoop的下载与安装4、Hadoop环境配置5、启动与关闭Hadoop6、查看Hadoop的基本信息6.1、查看HDFSWeb界面6.2、查看YARNWeb界面三、在Centos7中进行Hadoop伪分布式安装一、Linu
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所属专栏:【大数据学习笔记(华为云)】作 者:我是夜阑的狗个人简介:一个正在努力学技术的码仔,专注基础和实战分享,欢迎咨询!欢迎大家:这里是CSDN,我总结知识的地方,喜欢的话请三连,有问题请私信文章目录前言1.购买云ECS主机2.开发环境step1创建hadoop用户step2更新aptstep3安装最新版本的Javastep4配置SSH无密码登陆节点3.安装Hadoopstep1下载step
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深度了解MapReduce运行流程,通过案例全面了解MR运行过程、涉及的组件、设计的思想。对MapReducePartition、MapreduceCombiner、MapReduce编程技巧掌握,对自定义对象、序列化、排序、分区、分组的实现熟练掌握,掌握MapReduce并行度机制、工作流程和shuffle的机制。1、MapreducePartition、Combiner输出结果文件只有一个。默
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大数据目前技术组件有很多,比如有hdfs,hive,spark,flink,kafka,clickhouse,cdh,nifi,streamset等等技术,主流的开发语言有Java,Scala,Python等等开发语言,大数据SQL必须要会,MySQL和hive,clickhouse等等SQL语言都要会,SQL语言必须要会而且要能随时写百行以上的SQL语言下面是我整理的学习笔记和大数据学习的基本路
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之前有看过一些基础的大数据课程,现在又回来发现这里的课程更新还是蛮快的,讲的内容干货也很多,继续学习一下,下面是一些主要内容说明。地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/58?spm=a2c6h.17661847.0.0.3b266fb2aXVsbc第一节Flink中文社区发起人开课寄语内容介绍:1.大数据趋势2.ApacheFlink的介绍
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很多人可能都是在2015年才听到Flink这个词,其实早在2008年,Flink的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目,在2014被Apache孵化器所接受,然后迅速地成为了ASF(ApacheSoftwareFoundation)的顶级项目之一。Flink的最新版本目前已经更新到了0.10.0了,在很多人感慨Spark的快速发展的同时,或许我们也该为Flink的发展速度点个赞。Flink是一个针
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Linux目录操作一、常用权限操作(一)、常用权限操作(1)chgrp命令(2)chown命令(3)chmod命令(二)、权限操作1、创建文件,设置其用户组2、修改文件的所有者3、修改文件所有者与用户组4、修改文件操作权限二、常用目录操作(一)、常用目录操作2、目录操作实战1、获取命令帮助信息2、查看当前目录3、显示目录(文件)4、创建目录创建多级目录方法一:采用参数-p直接创建方法二、逐层创建每
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1.使用文本编辑器开发JAVA程序。建议刚开始学用文本编辑器,而不用IDE,IDE有补全功能方便很多。2.使用MyEclipse开发JAVA程序,真正用于企业写编程的软件。SUN公司,目前稳定的版本是java7JAVA平台的体系结构基础核心:JAVASEJAVAEEJAVAME-移动端应用–不在有人使用,因为安卓、IOS流行。JavaSE=JavaStandardEditionJavaEE=Jav
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本文首发于泊浮目的:https://www.jianshu.com/u/204b8aaab8ba版本日期备注1.02021.6.20文章首发最近Iceberg有点小火,在这里也是根据自己看到的资料做个笔记输出一下。数据湖的定义就不说了,不了解的小伙伴可以看我之前做的笔记大数据学习笔记1:数仓、数据湖、数据中台。1.数据湖发展现状从广义上来说数据湖系统主要包括数据湖村处和数据湖分析现有数据湖技术主要
- 大数据学习笔记-HDFS(三)——集群管理运维
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1、HDFS数据迁移解决方案1.1迁移方案——数据迁移的使用场景和考量因素场景冷热集群数据同步、分类存储使用频率较高的数据随着时间发展频率变低而迁移集群数据整体搬迁:原A机房搬迁到B机房数据的准实时同步:数据双备份使用考量因素带宽:带宽使用多了影像正常业务,带宽低了迁移慢性能:采用单机程序,还是多线程的分布式程序增量同步:TB\PB级别的数据如何只迁移增量数据数据迁移的同步性:数据迁移的过程需要保
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。分布式文件系统(DistributedFileSystem)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。[优点]支持超大文件:超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文
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目录需求分析背景介绍目标需求数据内容DBeaver连接到Hive建库建表加载数据ETL数据清洗数据问题需求实现查看结果扩展指标计算需求需求指标统计可视化展示BIFineBI的介绍及安装FineBI配置数据源及数据准备可视化展示P73~77https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=73需求分析背景介绍聊天平台每天都会有大量的用户在线,会出现大量的聊天
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目录思考规划安装MySQL数据库修改root用户密码配置Hadoop下载解压Hive提供MySQLDriver包配置Hive初始化元数据库启动Hive(使用Hadoop用户)Hive体验HiveServer2HiveServer2服务启动Beelinep48、51、52https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=48思考Hive是分布式运行的框架还
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大数据学习笔记一.概念1.传统数据处理架构2.有状态的流处理二.批处理与流处理1.批处理2.流处理三.大数据软件生态1.Hadoop2.Spark3.Flink一.概念大数据(BigData)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。四个主要特征:Volume(数据量)数据量
- 大数据学习笔记(一)
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一、大数据的概念无法再一定时间范围内用软件工具进行管理与处理的数据集合称之为大数据。大数据技术主要解决存储和分析计算问题.1.4V特征-A.Valume 大量 (KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB)-B.Velocity 高速 分布式技术(N台计算机同时运算.)-C.Variety 多样 (存储结构化数据与非结构化数据和半结构化数据)-D.Value 低价值密度2.结构化、
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YarnWebUI服务1.1yarnwenUI服务,http://RMHOST:8088打开页面,以列表的形式展示处于各种状态的各种程序以下参数指定UI地址UI页面的参数介绍(图片来源黑马程序员教程)1.2JobHistoryServer服务仅存储已经完成的Mapredyce应用程序的作业历史信息,当启用JHS服务时,建议开启日志聚合功能。配置mapreduce.jobhistory.addres
- 大数据学习笔记-Yarn(一)
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大数据大数据学习hadoopyarn
1、yarn产生和发展历史背景:数据、程序、运算资源三者组合在一起,才能完成数据的处理,单机不存在问题,但是分布式环境如何协调是一个问题。Hadoop早期用户使用Hadoop与众多主机上运行的桌面程序类似:在少了几个节点上建立一个集群、将数据载入HDFS、运行mapreduceHadoop演进阶段:Adhoc集群以单用户的方式建立,随着私人集群的使用实现了HDFS集群的共享,不同于HDFS,共享m
- 黑马大数据学习笔记3-MapReduce配置和YARN部署以及基本命令
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目录部署说明MapReduce配置文件YARN配置文件分发配置文件集群启动命令开始启动YARN集群查看YARN的WEBUI页面保存快照YARN集群的启停命令一键启动脚本单进程启停提交MapReduce任务到YARN执行提交wordcount示例程序查看运行日志提交求圆周率示例程序p41~43https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=41部署说明H
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS基本操作
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目录进程启停管理一键启停脚本单进程启停文件系统操作命令HDFS文件系统基本信息介绍创建文件夹查看指定目录下内容上传文件到HDFS指定目录查看HDFS文件内容下载HDFS文件拷贝HDFS文件追加数据到HDFS文件HDFS数据移动HDFS数据删除其他命令HDFSWEB浏览HDFS权限修改权限https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=26切换到hadoo
- 黑马大数据学习笔记0-环境配置
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目录设置VMware网络CentOS操作系统三台虚拟机系统配置:主机名、固定IP、SSH免密登录配置主机名映射配置SSH免密登录创建hadoop用户并配置免密登录JDK1.8环境部署防火墙、SELinux、时间同步设置快照视频p3-p5https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=3设置VMware网络网段设置为192.168.88.0网关设置为192
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS环境部署
蓝净云
大数据学习笔记
目录环境部署hadoop-3.3.4.tar.gz构建软链接配置workers文件夹配置hadoop-env.sh文件配置core-site.xml文件配置hdfs-site.xml文件准备数据目录分发Hadoop文件夹将Hadoop的一些脚本、程序配置到PATH中授权为hadoop用户格式化整个文件系统查看HDFSWEBUI保存快照https://www.bilibili.com/video/B
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
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Wuaner
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Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/