- 2.ELK之Elasticsearch常用DSL语句(kibana语句)
焱齿
elkelasticsearch
目录什么是DSL?零、ES基本操作1、查看索引/mapping2、查看集群健康状态3、查询ES中所有的index4、删除索引5、查看索引的分片情况6、根据docid查询文档7、常规查找——在/index/type中查找8、限制查找条数9、ES的基本CURD一、ES高级查询DSL0、ESmapping中的数据类型2、queryDSL——查询所有(match_all)3、queryDSL——关键词查询
- 【ELK】【Elasticsearch 】DSL 和 DQL
日月星宿~
elkelk
1.DSL查询(QueryDSL)全称:DomainSpecificLanguage(领域特定语言)。定义:Elasticsearch提供的一种基于JSON的查询语言,用于构建复杂的查询逻辑。特点:支持多种查询类型(如match、term、range、bool等)。可以组合多个查询条件。支持聚合、排序、分页等功能。适用场景:复杂的查询需求。需要精确控制查询逻辑的场景。示例:json复制GET/in
- 【ELK】【Elasticsearch】数据查询方式
日月星宿~
elkelk
1.简单查询(URISearch)通过URL参数直接进行查询,适合简单的搜索场景。示例:bash复制GET/index_name/_search?q=field_name:search_value说明:index_name:索引名称。field_name:字段名称。search_value:搜索值。特点:简单易用,适合快速测试。功能有限,不支持复杂的查询逻辑。2.DSL查询(QueryDSL)使用
- Nginx 配置Kibana和Elasticsearch转发和认证
「已注销」
大数据与人工智能nginxlinuxelasticsearchkibana
前言默认的,kibana地址端口为5601,elasticsearch地址端口为9200,有时候不希望展示端口信息。这个时候可以使用nginx完成转发。配置Kibana首先需要修改kibana的配置文件kibana.yml添加如下信息server.basePath:"/kibana"注意:空格然后添加locationlocation/kibana/{auth_basic"kibana";auth_
- 自定义 Celery的logging模块
code-ranger
pythonpythoncelery
为什么需要自定义Celery日志默认的Celery日志配置虽然满足基本需求,但在以下情况下可能需要进行自定义:支持日志滚动:原生celery不支持日志滚动。更详细的日志信息:需要包含更多上下文信息,以便更好地理解任务的执行过程。日志格式调整:适应现有的日志管理系统,如ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)堆栈。多日志目标:将日志同时输出到多个地方,例如控制台、文件和远
- ELK技术栈:从入门到实践指南
点点喜欢
elk
一、ELK简介ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源工具的首字母缩写,现扩展为ElasticStack,新增轻量级数据采集器Beats。其核心价值在于提供一套完整的日志管理、搜索分析和可视化解决方案,广泛应用于实时数据处理、业务监控、安全分析等领域。二、核心组件详解Elasticsearch定位:分布式搜索与分析引擎,基于ApacheLucene构建。特性:实时
- ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中
易安杰
elasticsearch搜索引擎linux全文检索中文分词
1、ElasticSearch概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎,它提供了一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。Elasticsearch能够对大量数据进行快速全文搜索,并且具有非常好的水平扩展能力,这意味着当你需要处理更多数据时,可以通过增加更多的服务器来提升性能。文档和字段:elasticsearch是面向文档(Document)存储的,可以是
- Docker部署Kibana8
GitIDEA
docker容器运维
安装Kibana安装Kibana前置创建并配置kibana.yml启动Kibana检查是否启动成功通过页面访问Docker安装Kibana:GitIDEA安装Kibana前置Kibana是一款适用于Elasticsearch的源可用数据可视化仪表板软件。使用docker下载kibanadockerpullkibana:8.13.0查看es的ipdockerinspect809c99acde7f|g
- 蓝易云 - 使用logstash+elasticsearch+kibana快速搭建日志平台
蓝易云
elasticsearchjenkins大数据运维容器开发语言搜索引擎
使用Logstash、Elasticsearch和Kibana快速搭建日志平台是非常简单的。以下是简要的步骤:安装Logstash、Elasticsearch和Kibana:前往官方网站下载并安装Logstash、Elasticsearch和Kibana。确保它们都在同一台服务器上或可以互相访问。配置Logstash:创建一个Logstash配置文件,定义输入来源(如文件、日志收集器等)和输出目标
- Elasticsearch 技术分享
chao_dev
大数据elasticsearch
Elasticsearch技术分享文章目录Elasticsearch技术分享一,Elasticsearch基础介绍1.简介2.kibana3.基本概念4.索引的应用二,Elasticsearch聚合查询1.聚合的概念2.Metric(指标)聚合3.Bucket(桶)聚合4.Pipeline(管道)聚合5.Matrix(矩阵)聚合6.总结三,Elasticsearch索引别名Aliases1.业务问
- ELK安装部署同步mysql数据
未发哦京东发
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ELK安装部署指南ELK是Elasticsearch、Logstash和Kibana的简称,用于日志收集、存储、分析和可视化。1.安装ElasticsearchElasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎。1.1下载并安装访问Elasticsearch官网下载最新版本。解压并安装:tar-xzfelasticsearch-8.10.0-linux-x86_64.tar.gzcdelasti
- 基于 Spring Cloud + Sentinel 的全面流量治理方案
power-辰南
java技术架构师成长专栏springcloudsentinelspring流量治理
一、精准评估系统最大负载1.流量建模历史日志分析流量特征提取业务场景拆解流量模型构建容量预测模型实施方法:使用ELK分析6个月Nginx日志,提取分时/分业务QPS曲线构建典型场景模型:日常流量(正态分布)、促销流量(脉冲模型)、恶意攻击(毛刺识别)容量公式:单实例容量=(CPU核心数*1000ms)/平均RT(ms)2.数据模拟与环境搭建#使用tcpcopy复制生产流量./tcpcopy-x80
- Windows Opencl clSetKernelArg()函数
万能的小裴同学
GPUopenclC++windowsc++opencl
WindowsOpenclclSetKernelArg()函数详细解析SettingKernelArguments函数原型cl_intclSetKernelArg(cl_kernelkernel,cl_uintarg_index,size_targ_size,constvoid*arg_value)clSetKernelArg()用于为内核的特定参数设置参数值。kernel是一个有效的内核对象。a
- 关于 Kibana 、Elasticsearch 奇怪的知识点,一般人可能永远遇不到
极客日常
极客日常kibanaelkjavaelasticsearch
最近在公司折腾Kibana的时候遇到了个还挺有意思的问题,估计正常情况下几乎没人遇到。先简单说说Kibana和Elasticsearch,Elasticsearch是个分布式、RESTful风格、非常强大的搜索引擎,被广泛地使用于各个IT公司。与Logstash及Kibana开源项目组合在一起,形成了ELK软件栈。Elasticsearch常年霸占DB-Engines搜索引擎排名的榜首,且与第二名
- 002 使用kibana操作ElasticSearch7.x
陌殇殇
#ElasticSearchjavaelasticsearch搜索引擎
文章目录4.使用kibana操作es4.1.文档操作1.put方式发送数据2.post方式发送数据3.查看索引文档GET4.更新文档POST5.删除文档&索引DELETE6.批量添加数据_bulk4.2.QueryDLS(查询领域对象语言)1.url检索数据语法2.查询所有数据3.查询全部数据并排序4.查询全部数据排序并分页5.区间查询6.全文检索match7.短语匹配match_phrase8.
- 使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践
一起去旅行Coding
elasticsearch大数据搜索引擎编程
Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合,用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。在本文中,我们将详细介绍如何使用Elasticsearch和Kibana进行查询,并给出相应的源代码示例。连接到Elasticsearch在开始编写查询之前,我们首先需要连接到Elasticsearch。
- springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心
imalvisc
javaspringlinux运维
前言:本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台,利用filebeat监听logback日志文件,传输到elk中,最终在kibana渲染展示。主要思路:filebeat监听日志文件的变化,传输到logstash,logstash通过分析提取,将日志信息推送到elasticsearch指定索引中,最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息。一、docker搭建elk日
- 【动态路由】系统Web URL资源整合系列(后端技术实现)【apisix实现】
飞火流星02027
URL整合apisix反向代理apisix网关apisix实现web资源整合系统URL资源整合apisix基于请求参数的路由apisix基于请求头的路由APISIXDashboard
需求说明软件功能需求:反向代理功能(描述:apollo、eureka控、apisix、sentinel、普米、kibana、timetask、grafana、hbase、skywalking-ui、pinpoint、cmak界面、kafka-map、nacos、gateway、elasticsearch、oa-portal业务应用等多个web资源等只能通过有限个代理地址访问),不考虑SSO。软件质
- docker+es8+kibana单机及集群安装
qq_33935672
docker容器运维eselasticsearch
安装过程遇到很多坑,涉及云服务器连接、配置等,这里把过程记录一下。1.es及kibana的版本最好一致es:dockerpull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.3kibana:dockerpull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.32.放开防火墙9200,9
- ELK - Hearthbeat实现服务监控
如锋
ArchitectELKDevOpsELKHearthbeat服务监控KibanaUptime
Hearthbeat,心跳,顾名思义,Hearthbeat可以用来定时探测服务是否正常运行。Hearthbeat支持ICMP、TCP和HTTP,也支持TLS、身份验证和代理。Hearthbeat能够与Logstash、Elasticsearch和Kibana无缝协作。安装Hearthbeat,添加需要监控的服务,配置好Elasticsearch和Kibana,即可将结果输出到Elasticsear
- Elasticsearch&Kibana安装步骤
五条仁和
elasticsearch搜索引擎大数据
一、Elasticsearch1.上传es安装包pute:/software/elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz2.将elasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz解压到opt文件夹下.-C大写tar-zxvfelasticsearch-7.4.0-linux-x86_64.tar.gz-C/opt3.创建普通用户user
- Elasticsearch和Kibana的安装部署及服务器配置
TpCode
elasticsearch服务器大数据
Elasticsearch和Kibana是一对强大的工具,用于搜索、分析和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,而Kibana是一个用于数据可视化的开源工具。本文将详细介绍如何安装、部署和配置Elasticsearch和Kibana,并在服务器上运行它们。步骤1:安装JavaElasticsearch和Kibibana都需要Java来运行。确保您的服务器上
- ElasticSearch和Kibana安装
D_GN
ElasticSearchelasticsearchjava搜索引擎
ElasticSearch学习笔记安装安装环境时linuxx64安装eses的安装依赖于JDK,不过7.0及以上的版本自带了jdk,这里选择7.2的版本来安装eses下载#下载tar文件curl-L-Ohttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.2.1-linux-x86_64.tar.gz#解压tar-
- Elasticsearch+Fluentd+Kibana 日志收集系统的搭建
Resean0223
devopselasticsearchdocker
本次安装部署是在docker环境中进行,没有安装docker的,先安装docker环境,具体也可以参考我另一篇文章:[https://blog.csdn.net/qq_31366767/article/details/120880458]一、ElasticSearch安装配置1、首先先创建好安装目录,然後在改目录下创建docker-compse.yml文件version:'2'networks:e
- ELK架构基础
skyQAQLinux
linuxelk
ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
- 往es中写入一条数据的,请求流程
C18298182575
elasticsearch大数据搜索引擎
往Elasticsearch(ES)中写入一条数据的请求流程涉及多个步骤,包括客户端请求、节点处理、数据分片和副本同步等。以下是详细的流程解析。1.写入数据的请求流程1.1客户端发送请求客户端(如Kibana、Logstash或自定义应用)向Elasticsearch集群发送写入请求。请求格式通常为HTTPPUT或POST请求,例如:bash复制PUT/my_index/_doc/1{"field
- ES java客户端中关于BucketSortPipelineAggregationBuilder的问题
Sunager
ElasticSearchelasticsearchjava
es聚合后进行分页(非标准分页,涉及到es底层的检索方式)es桶聚合后排序介绍见ES指南介绍//kibana对聚合后的数据GET/_search{"query":{"bool":{"filter":[{"match":{"question":"好的"}},{"range":{
- Mall4j商城实战 - 部署 elasticsearch、kibana 数据搜索
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Mall4j商城实战elasticsearchjenkins大数据
ElasticsearchElasticsearch概览分布式搜索和分析引擎。实时处理大数据。支持复杂查询。核心组件索引(Index)存储相似文档集合的容器。文档(Document)数据存储的基本单元,JSON格式。倒排索引(InvertedIndex)实现快速全文搜索的数据结构。节点(Node)单个Elasticsearch实例,集群的一部分。️基础操作创建、删除索引。查看索引结构(Mappin
- Kibana全方位解析:告别小白,成为高手的必经之路!
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项目实战Logstash可视化监控kibana
目录一、Kibana概述1、Kibana简介2、Kibana与Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习1.6管道处理1.7报告与定时任务1.8管理与分析二、Kibana安装与配置1、环境要求1.1操作系统1.2Java运行环境1.
- 用Kibana实现Elasticsearch索引的增删改查:实战指南
C_V_Better
eselasticsearches搜索引擎
在大数据时代,Elasticsearch(简称ES)和Kibana作为强大的数据搜索与可视化工具,受到了众多开发者的青睐。Kibana提供了一个直观的界面,可以方便地对Elasticsearch中的数据进行操作。本文将详细介绍如何使用Kibana对ES索引进行增删改查操作,帮助您快速上手并掌握这两个工具。一、Kibana与Elasticsearch简介(一)ElasticsearchElastic
- 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
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
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/