mongodb聚合查询效率问题 [问题点数:40分]

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Mongodb $lookup 多表关联查询
http://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/5728791.html
如何提升mongodb中group的效率
我的应用类似于一个手机号码缴费的系统,根据手机号码的缴费订单之前销售的代理商进行返利。 当前的表结构如下: 用户表(users),其中有包含下游用户id的一个数组。结构如下: { _id: Objec
mongodb中unwind操作
写入第一条数据 db.mytestcol.insert({user_id:“A_id”,bonus:[{ type:“a” ,amount:1000 },{ type:“b” ,amount:2000 },{ type:“b” ,amount:3000 }]}) WriteResult({ “nInserted” : 1 }) 写入第二条数据 db.mytestcol.insert({use...
使用mongo聚合分组查询获取每一组的时间最大的一条数据
mongo<em>聚合</em> 使用mongo的.aggregate方法, 类似一个<em>聚合</em>流水线的一个过程, 可以理解为文档经过多次管道阶段最后生成的结果, 可以直接看mongo aggregate官方文档 的一张图 将整体文档经过多次管道最后生成想要的文档这个原理 官方也提供了很多 <em>聚合</em>管道运算符, 用到的朋友可以直接<em>查询</em> 讲一下我自己解决<em>问题</em>写的一条语句 db.getCollection('cityarea2_...
mongodb系列(一)mongoose find普通查询与aggregate聚合查询的 简单性能对比
背景 <em>mongodb</em> 3.4,使用默认的配置(没有调整内存限制或其他性能配置),数据库有90万+条数据   开始实验 以下分别使用 find <em>查询</em> 和 aggregate <em>聚合</em><em>查询</em> 以下为dao层(server/dao/cmsResourceDao.js),基于mongoose<em>查询</em><em>mongodb</em> getModel(){ return mongoose.model(...
mongoDB 性能优化:如何使用普通查询语句替代 aggregate 操作?
我们知道,mongo 里的普通<em>查询</em>语句是没有分组<em>查询</em>功能的,如果要实现类似于关系型数据库 SQL 里的 group by 操作就要用 aggregate。遗憾的是副本集中,aggregate 操作是在主库执行(比如笔者的 3.0.3 就是这样的,据说 mongo 新版本会改善这一状况 - 将 aggregate 操作放到从库执行),这对于读写分离的副本集是不合理的,大并发时的大量慢<em>查询</em>操作很容易将...
解决mongodb查询慢的问题
    最近项目上一直在用<em>mongodb</em>作为数据库,<em>mongodb</em>有他的优势,文档型类json格式存储数据,修改起来比传统的关系型数据库更方便,但是最近在用<em>mongodb</em>出现了<em>查询</em>缓慢的<em>问题</em>,我用命令行<em>查询</em>,显示速度非常快,而且也添加了索引,2万条数据只需要十几毫秒,但是用代码实现却需要好几秒,我调试了代码发现代码生成的<em>查询</em>语句跟我在命令行的<em>查询</em>语句是一样的,我当时就很纳闷。    我当时的代码是...
mongodb聚合函数的$skip + $limit 方法运用 和 顺序优化。
转自:http://docs.mongoing.com/manual-zh/core/aggregation-pipeline-optimization.html 1、db.memos.find({}) <em>查询</em>memos文档结果; 2、db.memos.aggregate({$skip:3}) 跳过<em>查询</em>结果前三行; 3、db.memos.aggregate({$limit:3})
如何使用$ group聚合计算数据内部记录的总数
I am trying to perform a query using golang mgo package to effectively get similar values from a $group aggregation and count the total record value.But I am not able to get total record count for grouped data. My structure is like this: { "data": [ { "_id": 366, "logs": [ { "id": 113, "booking_id": 366, "provider_id": 13, "cid": 11, "type": "basic", "time": 1542793756, }, { "id": 116, "booking_id": 366, "provider_id": 13, "cid": 0, "type": "type2", } ] }, { "_id": 362, "logs": [ { "id": 104, "booking_id": 362, "provider_id": 7, "cid": 10, "type": "basic", "time": 1542776677, } ] }, { "_id": 370, "logs": [ { "id": 111, "booking_id": 370, "provider_id": 9, "cid": 11, "type": "basic", "time": 1542792661, }, { "id": 112, "booking_id": 370, "provider_id": 11, "cid": 11, "type": "basic", "time": 1542793185, } ] } ], "total_record": 2 } For this I want total record preset inside data:: "total_record":3 Query I am using :: query := []bson.M{ {"$group": bson.M{ "_id": "$booking_id", "logs": bson.M{ "$push": "$$ROOT" } "count": bson.M{"$sum":1}, }}, } pipe := getCollection.Pipe(query) err = pipe.AllowDiskUse().One(&amp;result) I want total count of this result. Log section having data with duplicate bookings with the different "provider_id" values but I have grouped all similar booking_id data in single document and show it's count. Is is possible with $group aggregation?
【MongoDB】MongoDB 性能优化 - BI查询聚合
在BI服务中通过<em>查询</em><em>聚合</em>语句分析定位慢<em>查询</em>/<em>聚合</em>分析,小结如下: 慢<em>查询</em>定位: 通过Profile分析慢<em>查询</em> 对于<em>查询</em>优化: 通过添加相应索引提升<em>查询</em>速度; 对于<em>聚合</em>大数据方案: 首先要说明的一个<em>问题</em>是,对于OLAP型的操作,期望不应该太高。毕竟是对于大量数据的操作,光从IO就已经远超通常的OLTP操作,所以要求达到OLTP操作的速度和并发是不现实的,也是没有意义的。但并不是说一点优化空间也...
开发高性能的MongoDB应用—浅谈MongoDB性能优化(转)
出处:http://www.cnblogs.com/mokafamily/p/4102829.html 性能与用户量     “如何能让软件拥有更高的性能?”,我想这是一个大部分开发者都思考过的<em>问题</em>。性能往往决定了一个软件的质量,如果你开发的是一个互联网产品,那么你的产品性能将更加受到考验,因为你面对的是广大的互联网用户,他们可不是那么有耐心的。严重点说,页面的加载速度每增加一秒也许都会使你...
Mongodb聚合查询介绍
一,<em>mongodb</em><em>聚合</em>介绍        db.collection.aggregate()是基于数据处理的<em>聚合</em>管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个阶段的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。 通过这张图,可以了解Aggregate处理的过程。 1、db.collection.aggregate() 可以用多个构件创建一个管道,对...
MongoDB查询数据效率
库中一共有四个实体,通过类似ef的框架关联起来,主要的其中3个实体TStudy,TSeries,TPatient如下: 这是TStudy public string InstanceUID { get
MongoDB 内嵌文档聚合分组性能优化
# <em>查询</em>需求: ## # 根据describe下的ruleType 字段分组,<em>查询</em>各个ruleType对应的个数。 1.文档内容如下 ``` { "_id" : "593700197", "_class" : "com.sefon.demo", "describe" : [ { "ruleType" : "FieldFormatVerify", "ruleDetails" : "内容的格式或者长度不正确,正确格式为 c.. 8.0" }, { "ruleType" : "SFFieldDefect", "ruleDetails" : "内容为空" } ], "findTime" : NumberLong(1550928738469) }, { "_id" : "593700198", "_class" : "com.sefon.demo", "describe" : [ { "ruleType" : "FieldFormatVerify", "ruleDetails" : "内容的格式或者长度不正确,正确格式为 c.. 8.0" } ], "findTime" : NumberLong(1550928738469) } ``` 2.本人使用的<em>查询</em>语句 ``` Aggregation agg = newAggregation( Aggregation.match(criteria), Aggregation.unwind("describe"), Aggregation.group("describe.ruleType").count().as("count") ); List describeGroup = mongoOperations.aggregate(agg, ProblemInfo.class, DBObject.class).getMappedResults(); ``` 3.数据总量是200万,此<em>聚合</em><em>查询</em>需要5秒左右,如何做能提升<em>查询</em>速度呢? 我已做如下索引创建,没有任何提升,求大神提供解决方案 ``` db.problemInfo.ensureIndex({"ruleType":1}); db.problemInfo.ensureIndex({"describe":1}); db.problemInfo.ensureIndex({"describe.ruleType":1}); ```
将mongoDB $ lookup与$ project结合使用
Right now I'm using the $project aggregation for filtering out unnecessary fields. Also I'm using the $lookup aggregation to link two collections togethe and I know how to use both of them in the main collection. Now my question is; how can I put this $project aggregation inside of a lookup? What I have now is looks like this: [ '$lookup' =&gt; [ 'from' =&gt; Media::collectionName(), 'localField' =&gt; '_id', 'foreignField' =&gt; 'project_id', 'as' =&gt; 'mediaList' ] ], [ '$project' =&gt; [ 'title' =&gt; 1, 'owner_id' =&gt; 1, 'owner_name' =&gt; 1, 'created_at' =&gt; 1, 'updated_at' =&gt; 1, 'status' =&gt; 1, 'discount' =&gt; 1, 'company' =&gt; 1, 'media' =&gt; [ '$filter' =&gt; [ 'input' =&gt; '$mediaList', 'as' =&gt; 'media', 'cond' =&gt; $mediaFilter ] ] ] ], So I can filtering out the unnecessary fields in the main collection. How can I do this in the sub-collection?
MongoDB多表查询 $lookup
MongoDB多表<em>查询</em> $lookup 文章目录SQL类比$lookup 操作aggregation SQL类比 在传统SQL数据库中,当<em>查询</em>的数据涉及两张或者更多表的时候,可以直接使用 JOIN 子句,如下: SELECT * FROM student s LEFT JOIN class c ON s.c...
MongoDB_特殊集合&聚合&GridFS
固定集合:需要事先创建好并指定大小,固定集合的行为类似于循环队列,如果集合空间已满,新插入数据时,会将最老的文档删除。 db.createCollection(“my_collection”,{“capped”:true,“size”:100000,“max”:100}) 以上创建了一个大小为100000字节,最大文档数量100的集合。固定集合的属性不能再被修改,只能将它删除。 可以将已有常规
MongoDB的多表关联查询
Mongoose的多表关联<em>查询</em> 首先,我们回忆一下,MySQL多表关联<em>查询</em>的语句: student表: calss表: 通过student的classId关联进行<em>查询</em>学生名称,班级的数据: SELECT student.name,student.age,class.name FROM student,class WHERE student.classId = class.id
请教关于mongodb聚合查询优化问题
期望: 想实现类似如下sql<em>查询</em>:select sum(col) from xxx where a=? and b=? and c=? and d in(); 现状和<em>问题</em>: 目前查到的资料是使用mon
【MongoDB】使用$lookup做多表关联处理
  这篇我们来看<em>mongodb</em>另一个非常有意思的东西,那就是$lookup,我们知道<em>mongodb</em>是一个文档型的数据库,而且它也是最像关系型数据库的一种nosql,但是呢,既然<em>mongodb</em>是无模式的,自然就很难在关系型数据库中非常擅长的多表关联上发挥作用,在这之前,我们可以使用DbRef,但是呢,在<em>mongodb</em> 3.2 中给你增加了一个相当牛逼的手段,那就是$lookup,而且放到了aggre...
mongodb查询很慢!各位大牛分析一下是什么原因?
数据库版本是<em>mongodb</em>3.0.6 整个collection的字段有100个左右,总记录在1190万条,数据库的大小看下面的db.stats()信息 <em>查询</em>的语句: db.HA.find({"firs
mongo 聚合查询 分组,求最大值
数据 <em>聚合</em><em>查询</em>实在是要了老命了,下面是模拟数据: ``` { "_id" : ObjectId("590c15751f70bd329f8a972d"), "_class" : "com.birdnest.model.AppPublish", "user" : "admin", "deviceType" : "nurse", "version" : "1.1。2。2", "message" : "范德萨312313213213范德萨", "creation" : ISODate("2017-05-05T06:02:29.300Z") } { "_id" : ObjectId("590c15751f70bd329f8a972e"), "_class" : "com.birdnest.model.AppPublish", "user" : "admin", "deviceType" : "nurse", "version" : "1.1。2。2", "message" : "范德萨312313213213范德萨", "creation" : ISODate("2017-05-05T06:02:29.447Z") } { "_id" : ObjectId("590c157b1f70bd329f8a972f"), "_class" : "com.birdnest.model.AppPublish", "user" : "admin", "deviceType" : "bed", "version" : "1.1。2。2", "message" : "范1123德萨312313213213范德萨", "creation" : ISODate("2017-05-05T06:02:35.731Z") } { "_id" : ObjectId("590c157c1f70bd329f8a9730"), "_class" : "com.birdnest.model.AppPublish", "user" : "admin", "deviceType" : "bed", "version" : "1.1。2。2", "message" : "范1123德萨312313213213范德萨", "creation" : ISODate("2017-05-05T06:02:36.164Z") } { "_id" : ObjectId("590c158a1f70bd329f8a9733"), "_class" : "com.birdnest.model.AppPublish", "user" : "admin", "deviceType" : "room", "version" : "1.1.112", "message" : "范1123德萨312313213213范德萨", "creation" : ISODate("2017-05-05T06:02:50.082Z") } { "_id" : ObjectId("590c158a1f70bd329f8a9734"), "_class" : "com.birdnest.model.AppPublish", "user" : "admin", "deviceType" : "room", "version" : "1.1.112", "message" : "范1123德萨312313213213范德萨", "creation" : ISODate("2017-05-05T06:02:50.238Z") } ``` 需求 按照deviceType分类,获得其中每个分类最新的一个版本号 结果举例 ``` /* 1 */ { "deviceType" : "bed", "version" :"1.1.112") } /* 2 */ { "deviceType" : "room", "version" :"1.1.112") } /* 3 */ { "deviceType" : "nurse", "version" : "1.1.112") } ```
MongoDB $lookup联表查询
入手MongoDB第一天,发现跟关系型数据库差别也不算太大。比较有意思的是$lookup联表<em>查询</em>。 自己总结了一下,比较土,但是易于理解。(好多资料都是直接复制官方文档原话。) {$lookup: { from:'products', //关联你需要<em>查询</em>的表2 localField:'product_id', //指定表1中的一个关...
Mongodb中count($condition)查询非常慢?
<em>问题</em> 最近项目中有使用到MongoDb,但是发现接口的速度异常的缓慢,最终定位到是Mongodb count()<em>查询</em>的<em>问题</em> count()带条件的情况下的<em>查询</em>时间16s(这是我本地的测试环境性能较差,线上的服务器8核16G内存大概需要1.6s左右) 解决办法 添加索引 修改<em>查询</em>语句,并命中索引 索引不能被<em>查询</em>使用:$regex,$nin, $not, $mod, $where 子句 集合...
mongodb 查询优化 主要针对count慢
数据 1800万 数据一直增加中 优化前 耗时:7.9s(未加索引,<em>查询</em>时CPU飞了) filter = bson.D{{"userid", userid}, {"height", height}} Txs, err := c.Mgo.Collection(m.UserTxs).Find(context.Background(), filter, opts) sCount, err := c...
一次关于mongodb性能踩坑的总结
发现性能<em>问题</em> 上一次导入数据后,发现系统十分的卡顿,但是才仅仅1000多条数据而已,怎么会让系统变得如何的卡顿呢?于是我开始走在排查系统卡顿的原因的道路上。 首先,先定位<em>问题</em>是出现在前端上还是后端上。打开浏览器,输入localhost:7000, 然后F12打开netword。启动后端项目,查看log。切换回浏览器,右键刷新。结果发现好多些<em>问题</em>: 请求发送的个数比较多。 后端每个接口的响应时间都...
【求教】mongoDB插入速度怎么比MySQL还慢
MySQL版本:5.7.13 MongoDB版本:3.2 操作系统:Windows server 2008 R2 内存:8G python 2.7.11 本人MongoDB萌新一枚,用python分别写了一个循环插入的测试脚本,数据量为30万 MongoDB: ``` from pymongo import MongoClient import time def get_db(): #建立连接 client = MongoClient("localhost", 27017) #test,还有其他写法 db = client.test print "建立MongoDB数据库连接" return db def get_collection(db): #选择集合 collection = db['test'] print "连接数据库:test" return collection def insert(collection): i=0 f = open("phonenumbers.txt") f1=open("result_mongo.txt","w") # 返回一个文件对象 line = f.readline() # 调用文件的 readline()方法 #print line, start=time.clock() while line: user = {"name":"%s"%(line.strip('\n'))} collection.insert(user) line = f.readline() i=i+1 if i%30000==0: end = time.clock() print "%f: %f s" % (i,end - start) f1.write("%f条记录用时:%f s \n"%(i,end - start)) print "%f: %f s" % (i,end - start) print 'task over' f.close() f1.close() db=get_db() collection=get_collection(db) insert(collection) ``` MySQL: ``` #Mysql conn = MySQLdb.connect(host='localhost',port = 3306, user='root',passwd='root',db ='test',charset='utf8') cursor = conn.cursor() print 'connect Mysql success!' i=0 f = open("phonenumbers.txt") f1=open("result.txt","w") # 返回一个文件对象 line = f.readline() # 调用文件的 readline()方法 #print line, start=time.clock() while line: #print line.strip('\n') sql_content = """insert into t_phone(phone_number) values('%s')"""%(line.strip('\n')) #print sql_content cursor.execute(sql_content.decode('utf8').encode('gb18030')) # print(line, end = '')   # 在 Python 3中使用 i=i+1 if i%30000==0: end = time.clock() print "%f: %f s" % (i,end - start) f1.write("%f条记录用时:%f s \n"%(i,end - start)) line = f.readline() print 'task over' f.close() f1.close() conn.commit() cursor.close() conn.close() ``` 运行时间如下: ``` MySQL 30000.000000: 5.953894 s 60000.000000: 11.355339 s 90000.000000: 16.826594 s 120000.000000: 22.311345 s 150000.000000: 27.833271 s 180000.000000: 33.445231 s 210000.000000: 38.899494 s 240000.000000: 44.386738 s 270000.000000: 49.829280 s 300000.000000: 55.298867 s MongoDB 30000.000000: 17.713415 s 60000.000000: 35.223699 s 90000.000000: 52.518638 s 120000.000000: 69.901784 s 150000.000000: 87.370721 s 180000.000000: 105.004178 s 210000.000000: 122.643773 s 240000.000000: 140.226097 s 270000.000000: 157.490818 s 300000.000000: 175.007099 s 各位大神这是怎么回事? ```
mongodb大数据量分页查询效率问题
最常见的分页采用的是skip+limit这种组合方式,这种方式对付小数据倒也可以,但是对付上几百上千万的大数据,只能力不从心,skip如果跳过大量的数据会很慢,并且会越查越慢。 //代码大概看下意思就行了 const list = db.getCollection('sent_logs').count({ field_1: 'wx5dacee99764a8af5' }).skip(200)....
10万记录,MongoDB 的查询效率竟然还不如 SQLServer
今天做了一个实验,用一个业务对象分别在 SQL Server 建立对应的表、在 MongoDB 中建立相应的 Collection,字段类型和个数完全一样。分别测试了2个场景——插入和<em>查询</em>,结果如下;
MongoDB用$group实现组合项去重
<em>问题</em>描述:有下列sql语句:// 查找名字性别唯一的学生 select distinct name,sex from student// 转换成MongoDB的话,需要把这种组合列去重,MongoDB好像只支持单个field的去重 db.student.distinct("name"); // 只支持一个field db.student.distinct("name","sex"); // 错误的,
MongoDB aggregate 运用篇 个人总结
最近一直在用<em>mongodb</em>,有时候会需要用到统计,在网上查了一些资料,最适合用的就是用aggregate,以下介绍一下自己运用的心得。。 别人写过的我就不过多描述了,大家一搜能搜索到N多一样的,我写一下我的总结。 基础知识 请大家自行查找更多,以下是关键文档。 操作符介绍: $project:包含、排除、重命名和显示字段 $match:<em>查询</em>,需要同find()一样的参数 $li...
MongoDB 聚合Group(一)
db.collection.group()使用JavaScript,它受到了一些性能上的限制。大多数情况下,$ group在Aggregation Pipeline提供了一种具有较少的限制适用的替代。可以通过指定的键的集合中的文档和执行简单的<em>聚合</em>函数。在2.2版本中,返回的数组可以包含最多20000个元素;即最多20000个独特的分组。 我们比较熟悉的group by 的sql语句select key from table groupby key,而mongoDB没提供SQL那样通过Group B
mongodb进阶二之mongodb聚合
上篇我们说了<em>mongodb</em>的高级<em>查询</em>:http://blog.csdn.net/stronglyh/article/details/46817789 这篇说说<em>mongodb</em>的<em>聚合</em> 一:<em>mongodb</em>中有很多<em>聚合</em>框架,从而实现文档的变换和组合,主要有一下构件 构件类别                操作符 筛选(filtering)         $match 投射(projecting
mongodb调优那些事(四)-遇到的坑
如果是一个mongo初学者,如果没有仔细看过官方文档在使用mongo的时候会遇到不少<em>问题</em>。这里总结下这段时间使用mongo的心得,列出了几个需要注意的地方。1. 系统参数及mongo参数设置 系统参数就第一章已经讲过,mongo参数主要是storageEngine和directoryperdb,这两个参数一开始不选定后续就无法再更改。directoryperdb主要是将数据库分文件夹存放,方便后
监控mongo 状态慢查询
mongostat详解 mongostat是mongdb自带的状态检测工具,在命令行下使用。它会间隔固定时间获取<em>mongodb</em>的当前运行状态,并输出。如果你发现数据库突然变慢或者有其他<em>问题</em>的话,你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。 它的输出有以下几列: inserts/s 每秒插入次数query/s 每秒<em>查询</em>次数update/s 每秒更新次数
MongoDB 聚合 -- 连表查询
  在使用MongoDB存储数据的时候,我们<em>查询</em>的时候,有时候难免会需要进行连表<em>查询</em>。但是MongoDB本身是非关系性数据库,连表<em>查询</em>,很多时候,需要我们自己在代码里手工操作。但是从 MongoDB 3.2 版本过后,我们可以使用 lookup∗∗∗进行连表<em>查询</em>。下面就简单介绍一下MongoDB的∗∗∗lookup∗∗∗进行连表<em>查询</em>。下面就简单介绍一下MongoDB的∗∗∗lookup*** 进行...
Mongodb 并发查询性能调优
【背景】没有并发的时候,Mongodb使用正常,当模拟多人并发访问(tps 100,不算高)所有功能接口的时候,4核cpu的mongo进程升到100%(理论上应该是接近400%),3分钟之后,<em>查询</em>接口开始变慢,响应时间高达20s 【思路】第一个想到了加索引,实际上数据库并不大,topic集合 和reply集合分别只有3万数据,在数据量大的情况下加索引才有优势 【解决】从数据库的链接入手,把mo
mongodb关联表查询
1.首先自定义一个<em>查询</em>的Operation package com.pica.wx.bean; import com.<em>mongodb</em>.DBObject; import org.springframework.data.<em>mongodb</em>.core.aggregation.AggregationOperation; import org.springframework.data.<em>mongodb</em>.c...
Mongodb亿级数据量的性能测试
进行了一下Mongodb亿级数据量的性能测试,分别测试如下几个项目: (所有插入都是单线程进行,所有读取都是多线程进行) 1) 普通插入性能 (插入的数据每条大约在1KB左右) 2) 批量插入性能 (使用的是官方C#客户端的InsertBatch),这个测的是批量插入性能能有多少提高 3) 安全插入功能 (确保插入成功,使用的是SafeMode.True开关),这个测的是安全插入性能会...
MongoDB与MySQL的插入性能测试
1.1  MongoDB的简单介绍 在当今的数据库市场上,MySQL无疑是占有一席之地的。作为一个开源的关系型数据库,MySQL被大量应用在各大网站后台中,承担着信息存储的重要作用。2009年,甲骨文公司(Oracle)收购Sun公司,MySQL成为Oracle旗下产品。 而MongoDB是一种文件导向的数据库管理系统,属于一种通称为NoSQL的数据库,是10gen公司旗下的开源产品,其内部数
MongoDB的真正性能
最近开始研究MySQL和MongoDB,发现这方面资料不多。尤其是真正的说到点子上的文章,太少了。 有一些对比测试的文章基本上都是瞎测,测试方法都测到了马腿上,得出的结论基本上都是NoSQL毫无价值 容我借用Russell Smith 的那句话:不是MongoDB不行,是你不懂。 让我来分析一下MongoDB的真正性能吧。 有说MongoDB慢   反对:不设其他唯一索引的情况...
学习MongoDB 十一: MongoDB聚合(Aggregation Pipeline基础篇上)(三)
db.collection.aggregate()是基于数据处理的<em>聚合</em>管道,每个文档通过一个由多个阶段(stage)组成的管道,可以对每个节点的管道进行分组、过滤等功能,然后经过一系列的处理,输出相应的结果。
MongoDB的几个特性
一、主从 1、主从配置 <em>mongodb</em>提供主从配置,主从配置需要两个数据库节点,可以在不同的两台机器,也可以在同一台机器(可使用--dbpath参数指定数据库目录)。主 数据库会记录在其上的所有操作oplog,从数据库定期轮询主数据库获取这些操作,然后对自己的数据副本执行这些操作,从而保证主从数据的一致性。 2、互为主从 数据库自动协调某个时间点上的主从关系。一开始,数据库会判断哪个为主
MongoDB聚合
MongoDB中<em>聚合</em>功能分为以下三种 <em>聚合</em>框架agregate() MapReduce <em>聚合</em>命令(count、distinct、group) <em>聚合</em>框架agregate使用<em>聚合</em>框架agregate可以通过多个操作符对文档进行处理,将前一个操作符处理后的结果传给下一个操作符,最后一个操作符处理的结果就是<em>聚合</em>的最后的结果 $match:筛选条件,过滤掉不满足条件的文档,可以使用常规的<em>查询</em>操作符,如$gt、
【MongoDB】性能测试
背景 这两天项目准备使用<em>聚合</em>管道,需要先预研下Aggregation Pipeline的性能怎么样,这里最直观的探测就是观看它的<em>查询</em>语句的执行时间的长短。但是在shell下,我们不能直观的看到它的执行时间,这里我们使用脚本来测试。 平台 MongoDB shell version v3.4.10 MongoDB server version: 3.2.9 脚本 脚本是使...
mongoDB aggregate聚合分析
简介 聚集操作实际上是对数据进行统计分析时使用的,简单的说,可以理解为SQL中的<em>聚合</em>操作,MongoDB中的聚集操作是为了大数据分析做准备的,这里简单介绍一下聚集框架aggregate的使用。 管道模式聚集分析 MongoDB的<em>聚合</em>框架是参考UNIX上的管道命令实现的,数据通过一个多步骤的管道,每个步骤都会对数据进行加工处理,最后返回需要的结果集。 管道聚集是可以操作一个分片的集合的(The...
MongoDB性能优化
MongoDB性能优化 MongoDB是一个高性能可扩展基于文档的NoSQL数据库,高性能也需要在多个关键维度的配置,包括硬件、应用模式、模式设计、索引、磁盘I/O等。 存储引擎 WiredTiger是3.0以后的默认存储引擎,细粒度的并发控制和数据压缩提供了更高的性能和存储<em>效率</em>。3.0以前默认的MMAPv1也提高了性能。在MongoDB复...
MongoDB3.2---Profiling慢查询详解
官方<em>查询</em>地址:https://docs.<em>mongodb</em>.com/v3.2/tutorial/manage-the-database-profiler/ 在很多情况下,DBA都要对数据库的性能进行分析处理,找出降低性能的根源 而Mongo就有一种分析工具来检测并追踪影响性能的慢<em>查询</em>---Profile 有两种方式可以控制Profiling的开关和级别, 第一种是直接在启动参数中进行设置,如下
mongodb 1亿4千万数据 count 卡死,求指导!!!
<em>问题</em>一: 公司的<em>mongodb</em>的一个集合,数据量现在达到了1亿4千万条,42GB多, 昨天一同事说<em>查询</em>慢,结果找了找原因 分页时,卡在count上面了 执行语句 db.xxxx.find({testi
学习MongoDB 九: MongoDB聚合(单一用途的聚合方法)(一)
<em>聚合</em>指各种可以处理批量记录并返回计算结果的操作,并MongoDB提供了丰富的<em>聚合</em>操作,MongoDB提供了进行<em>聚合</em>的三种方式:聚集管道(Aggregation),Map-Reduce方法,和单一用途的<em>聚合</em>方法。 单一用途的<em>聚合</em>方法:db.collection.count(), db.collection.group(), db.collection.distinct()。
mongodb聚合查询
前言 mongo如何根据每条记录的时间分组<em>查询</em>数据?比如<em>查询</em>用户每一天上传了哪些图片,最终返回结果是时间作为key值,value值是一个多张图片的数组。 简单的想的话可以先<em>查询</em>到用户上传的所有图片,然后前端再做数组便利,将这些图片分组。那再数据量很大的时候又该怎么处理呢? <em>mongodb</em>有提供一个aggregate方法,就是用来应对这种分组<em>查询</em>的。 数据准备 假设现在有一张名叫his...
MongoDB之聚合查询
MongoDB之<em>聚合</em><em>查询</em> MongoDB普通<em>查询</em>播客:https://blog.csdn.net/sinat_32366329/article/details/81784562 <em>聚合</em>框架是MongoDB的高级<em>查询</em>语言,允许我们通过转化合并由多个文档的数据来生成新的在单个文档里不存在的文档信息。通俗一点来说,可以把MongoDB的<em>聚合</em><em>查询</em>等价于SQL的GROUP BY语句。 <em>聚合</em>操作过程可以理...
mongodb aggregate $project 中文最多筛选四项,而英文无限制?
"node V4.0.0; mongoddb V3.4.14-5-g73ad951060 { $project://显示字段,过滤掉字段 { //例子四 中文只能四项 全改成英文无限制 ""_id"" :0, //缺省方式为1,必需为0,否则会出错 ""主管机构"" :1,全改成 英文如""ZDJG"" :1 则成功 //""客户ID"" :1, ""客户名称"" :1, //""客户种类"" :1, //""授信管理模式"" :1, //""生效日期"" :1, //""年度授信到期日"" :1, ""汇总授信额度"" :1, ""汇总已用额度"" :1, //""国标行业分类"" :1, //""经济类型"" :1, //""企业规模"" :1, //""小企业标志"" :1, //""所在机构"" :1, //字典表,追加字段???,不支持中文 //""zdorders_doc"" :1 //""zdorders_doc.机构名称"" :1, //""zdorders_doc.机构中文名称"" :1, //""zdorders_doc.机构编码"" :1 //newordersname:""$zdorders_doc.机构编码""//重命名,则可去除数组方式,支持中文 只能一项,英文无限制 ""放款机构编码"":""$zdorders_doc.机构编码""//重命名,则可去除数组方式,支持中文 } }"
Mongo 聚合框架-Aggregate(一)
一 概念1、简介  使用<em>聚合</em>框架可以对集合中的文档进行变换和组合。可以用多个构件创建一个管道,用于对一连串的文档进行处理。构件有:筛选、投射、分组、排序、限制和跳过。 MongoDB的<em>聚合</em>管道将MongoDB文档在一个管道处理完毕后将结果传递给下一个管道处理,管道操纵是可以重复的。2、管道表达式  管道操作符作为“键”,所对应的“值”叫做管道表达式。例如{match:{status:"A"}
Mongo 聚合框架优化-Aggregate(四)
四 管道优化1、管道序列优化 1)$match操作符应该尽量出现在管道的前面   $match操作符出现在管道的前面时,可以提早过滤文档,加快<em>聚合</em>速度。而且其只有出现在管道的最前面,才可以使用索引来加快<em>查询</em>。  2)管道序列   应该尽量在管道的开始阶段(执行”$project”、”$group”或者”$unwind”操作之前)就将尽可能多的文档和字段过滤掉  3)$sort +$match
MongoDB 性能优化:分析执行计划
前言 cursor.explain(&quot;executionStats&quot;) 和 db.collection.explain(&quot;executionStats&quot;) 方法提供一个关于<em>查询</em>的性能统计情况。这些数据输出在校验某个<em>查询</em>是否以及如何使用了索引的时候非常有用。db.collection.explain() 提供该次执行的一些其他操作信息,比如 db.collection.update()。对于一次<em>查询</em>...
Mongodb在 高并发的时候查询特别慢的问题
<em>mongodb</em>在访问量大的时候遇到了性能<em>问题</em>。 同样一个<em>查询</em>,在访问量少的时候,100ms就能解决,但是访问量大的时候几十秒都无法<em>查询</em>出来。 当访问量大的时候, db.currentOp(), 会发现
SpringData-MongoDB查询速度慢的一种原因
### <em>问题</em>说明1. spring-data-<em>mongodb</em>一个很简单的<em>查询</em>, 耗费时间1.6秒左右,直接在数据库<em>查询</em>, 仅需要5ms.2. 连续<em>查询</em>仅第一次慢, 后续都比较快约145ms.### <em>问题</em>解决Spring-data-<em>mongodb</em>, 在每一个文档上增加了属性`_class`, 由于项目重构,包名或者类型变化,导致`_class`的值不匹配这种情况下, 会导致每次调用ClassUtil...
mongodb aggregate.lookup()多表查询问题?
mysql: select pb.name from person_base pb left join person p on p.person_base_id = pb.id left join i
MongoDB 聚合
MongoDB 的产生背景是在大数据环境,所谓的大数据实际上也就是进行的信息收集汇总。那么就必须有信息的统计操作,而这样的统计操做就成为<em>聚合</em>。(直白:分组统计就是一种<em>聚合</em>操作)获取集合个数使用 “count()” 函数获取集合个数范例:统计 students 表中的数据量db.students.count();范例:模糊<em>查询</em>db.students.count({"name": /张/i});在进行信
动态规划入门到熟悉,看不懂来打我啊
持续更新。。。。。。 2.1斐波那契系列<em>问题</em> 2.2矩阵系列<em>问题</em> 2.3跳跃系列<em>问题</em> 3.1 01背包 3.2 完全背包 3.3多重背包 3.4 一些变形选讲 2.1斐波那契系列<em>问题</em> 在数学上,斐波纳契数列以如下被以递归的方法定义:F(0)=0,F(1)=1, F(n)=F(n-1)+F(n-2)(n&gt;=2,n∈N*)根据定义,前十项为1, 1, 2, 3...
Java学习的正确打开方式
在博主认为,对于入门级学习java的最佳学习方法莫过于视频+博客+书籍+总结,前三者博主将淋漓尽致地挥毫于这篇博客文章中,至于总结在于个人,实际上越到后面你会发现学习的最好方式就是阅读参考官方文档其次就是国内的书籍,博客次之,这又是一个层次了,这里暂时不提后面再谈。博主将为各位入门java保驾护航,各位只管冲鸭!!!上天是公平的,只要不辜负时间,时间自然不会辜负你。 何谓学习?博主所理解的学习,它是一个过程,是一个不断累积、不断沉淀、不断总结、善于传达自己的个人见解以及乐于分享的过程。
程序员必须掌握的核心算法有哪些?
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性,所以就有一些读者经常问我,数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢?,说实话,这个<em>问题</em>我不知道要怎么回答你,主要取决于你想学习到哪些程度,不过针对这个<em>问题</em>,我稍微总结一下我学过的算法知识点,以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的,并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构,当然,我也会整理一些看过...
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个<em>问题</em>。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的<em>问题</em>,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看...
大学四年自学走来,这些私藏的实用工具/学习网站我贡献出来了
知乎高赞:文中列举了互联网一线大厂程序员都在用的工具集合,涉及面非常广,小白和老手都可以进来看看,或许有新收获。
【超详细分析】关于三次握手与四次挥手面试官想考我们什么?
在面试中,三次握手和四次挥手可以说是问的最频繁的一个知识点了,我相信大家也都看过很多关于三次握手与四次挥手的文章,今天的这篇文章,重点是围绕着面试,我们应该掌握哪些比较重要的点,哪些是比较被面试官给问到的,我觉得如果你能把我下面列举的一些点都记住、理解,我想就差不多了。 三次握手 当面试官问你为什么需要有三次握手、三次握手的作用、讲讲三次三次握手的时候,我想很多人会这样回答: 首先很多人会先讲下握...
压测学习总结(1)——高并发性能指标:QPS、TPS、RT、吞吐量详解
一、QPS,每秒<em>查询</em> QPS:Queries Per Second意思是“每秒<em>查询</em>率”,是一台服务器每秒能够相应的<em>查询</em>次数,是对一个特定的<em>查询</em>服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。互联网中,作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒<em>查询</em>率来衡量。 二、TPS,每秒事务 TPS:是TransactionsPerSecond的缩写,也就是事务数/秒。它是软件测试结果的测量单位。一个事务是指一...
新程序员七宗罪
当我发表这篇文章《为什么每个工程师都应该开始考虑开发中的分析和编程技能呢?》时,我从未想到它会对读者产生如此积极的影响。那些想要开始探索编程和数据科学领域的人向我寻求建议;还有一些人问我下一篇文章的发布日期;还有许多人询问如何顺利过渡到这个职业。我非常鼓励大家继续分享我在这个旅程的经验,学习,成功和失败,以帮助尽可能多的人过渡到一个充满无数好处和机会的职业生涯。亲爱的读者,谢谢你。 -罗伯特。 ...
活到老,学到老,程序员也该如此
全文共2763字,预计学习时长8分钟 图片来源:Pixabay 此前,“网传阿里巴巴要求尽快实现P8全员35周岁以内”的消息闹得沸沸扬扬。虽然很快被阿里辟谣,但苍蝇不叮无缝的蛋,无蜜不招彩蝶蜂。消息从何而来?真相究竟怎样?我们无从而知。我们只知道一个事实:不知从何时开始,程序猿也被划在了“吃青春饭”行业之列。 饱受“996ICU”摧残后,好不容易“头秃了变强了”,即将步入为“高...
Vue快速实现通用表单验证
本文开篇第一句话,想引用鲁迅先生《祝福》里的一句话,那便是:“我真傻,真的,我单单知道后端整天都是CRUD,我没想到前端整天都是Form表单”。这句话要从哪里说起呢?大概要从最近半个月的“全栈工程师”说起。项目上需要做一个城市配载的功能,顾名思义,就是通过框选和拖拽的方式在地图上完成配载。博主选择了前后端分离的方式,在这个过程中发现:首先,只要有依赖jQuery的组件,譬如Kendoui,即使使用...
2019年Spring Boot面试都问了什么?快看看这22道面试题!
Spring Boot 面试题 1、什么是 Spring Boot? 2、Spring Boot 有哪些优点? 3、什么是 JavaConfig? 4、如何重新加载 Spring Boot 上的更改,而无需重新启动服务器? 5、Spring Boot 中的监视器是什么? 6、如何在 Spring Boot 中禁用 Actuator 端点安全性? 7、如何在自定义端口上运行 Sprin...
Java 数据持久化系列之JDBC
前段时间小冰在工作中遇到了一系列关于数据持久化的<em>问题</em>,在排查<em>问题</em>时发现自己对 Java 后端的数据持久化框架的原理都不太了解,只有不断试错,因此走了很多弯路。于是下定决心,集中精力学习了持久化相关框架的原理和实现,总结出这个系列。 上图是我根据相关源码和网上资料总结的有关 Java 数据持久化的架构图(只代表本人想法,如有<em>问题</em>,欢迎留言指出)。最下层就是今天要讲的 JDBC,上一层是数据库连接池...
高性能分布式缓存的设计原理
又是一个没有开工红包的公司!!! <em>问题</em>分析 通过以上对话,各位是否能够猜到所有缓存穿透的原因呢?回答之前我们先来看一下缓存策略的具体代码 缓存服务器IP=hash(key)%服务器数量 这里还要多说一句,key的取值可以根据具体业务具体设计。比如,我想要做负载均衡,key可以为调用方的服务器IP;获取用户信息,key可以为用户ID;等等。 在服务器数量不变的情况下,以上设计没有<em>问题</em>。但是...
带你涨姿势的认识一下 Kafka 消费者
之前我们介绍过了 Kafka 整体架构,Kafka 生产者,Kafka 生产的消息最终流向哪里呢?当然是需要消费了,要不只产生一系列数据没有任何作用啊,如果把 Kafka 比作餐厅的话,那么生产者就是厨师的角色,消费者就是客人,只有厨师的话,那么炒出来的菜没有人吃也没有意义,如果只有客人没有厨师的话,谁会去这个店吃饭呢?!所以如果你看完前面的文章意犹未尽的话,可以继续让你爽一爽。如果你没看过前面的...
小白学 Python 爬虫(5):前置准备(四)数据库基础
人生苦短,我用 Python 前文传送门: 小白学 Python 爬虫(1):开篇 小白学 Python 爬虫(2):前置准备(一)基本类库的安装 小白学 Python 爬虫(3):前置准备(二)Linux基础入门 小白学 Python 爬虫(4):前置准备(三)Docker基础入门 本篇文章,我们接着介绍基础内容,数据库。 爬虫将数据爬取完成后,总要有地方存放吧,这个数据存在哪里呢? ...
阿里P8数据架构师:顶级开发者都在用什么数据库?
其实从去年已经隐隐约约感觉到数据库的有变化,只是没有想到变得这么快。今年的一些事情实实在在地给了某些数据库重击,如果以前去某数据库还是喊喊,然后该用还用,今年从传统领域刮起的去某数据库的风,已经开始了,并且后面的乌云密布也看得见。 最近看一篇国外的开源产品提供厂商的一篇文字,主要是在询问了他的几百位客户后得出了下图中的2019年数据库的使用趋势。 从图中可以看出,MySQL以38.9...
面试官:关于Java性能优化,你有什么技巧
通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化。 一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法。我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。而一个设计良好的程序能够精简代码,从而提高性能。 下面将提供一些在JAVA程序的设计和编码中,为了能够提高JAVA程序的性能,而经常采用的一些方法和技巧。 1.对象的生成和大小的调整。 J...
互联网公司分布式系统架构演进之路
介绍 分布式和集群的概念经常被搞混,现在一句话让你明白两者的区别。 分布式:一个业务拆分成多个子业务,部署在不同的服务器上 集群:同一个业务,部署在多个服务器上 例如:电商系统可以拆分成商品,订单,用户等子系统。这就是分布式,而为了应对并发,同时部署好几个用户系统,这就是集群 1 单应用架构 2 应用服务器和数据库服务器分离 单机负载越来越来,所以要将应用服务器和数据库服务器分离 3 应用服务...
为什么你的高效交付,却没有好的业务成果?
作者| 彭鑫(公亮) 出品|阿里巴巴新零售淘系技术部 11月中旬,作者在 TOP 100 案例和人人都是产品经理的两次大会上分别进行了两场关于价值交付的分享,结合分享后的反馈焦点,立足业务整体交付的价值最大化,特产此文。 持续需求交付的痛点 ▶没有价值的交付等于没有交付 随着敏捷方法的普及,越来越多的团队引入了敏捷以推动业务的快速迭代、小步快跑、及时的响应市场变化。在各种敏捷框架...
快速搭建 SpringCloud 微服务开发环境的脚手架
本文适合有 SpringBoot 和 SpringCloud 基础知识的人群,跟着本文可使用和快速搭建 SpringCloud 项目。本文作者:HelloGitHub-秦...
JavaScript 中, 5 种增加代码可读性的最佳实践
作者:Milos Protic 译者:前端小智 来源:blog.risingstack 为了保证的可读性,本文采用意译而非直译。 简介 如果咱们关注代码本身结构及可读笥,而不是只关心它是否能工作,那么咱们写代码是有一定的水准。专业开发人员将为未来的自己和“其他人”编写代码,而不仅仅只编写能应付当前工作的代码。 在此基础上,可读性高的代码可以定义为自解释的、易于人理解的、易于更改...
Java 9 ← 2017,2019 → Java 13 ,来看看Java两年来的变化
距离 2019 年结束,只剩下 10 几天了。你做好准备迎接 2020 年了吗? 一到年底,人就特别容易陷入回忆和比较之中,比如说这几天, 的对比挑战就火了! 这个话题登上了微博的热搜榜,也刷爆了朋友圈,人们纷纷晒出自己2017和2019的照片对比。 作为一个技术宅,我也做了一个对比: 2017 年 9 月 21 日,Java 9 正式发布,并且在2017年8月,JCP执行委员会提出将J...
【图解算法面试】记一次面试:说说游戏中的敏感词过滤是如何实现的?
版权声明:本文为苦逼的码农原创。未经同意禁止任何形式转载,特别是那些复制粘贴到别的平台的,否则,必定追究。欢迎大家多多转发,谢谢。 小秋今天去面试了,面试官问了一个与敏感词过滤算法相关的<em>问题</em>,然而小秋对敏感词过滤算法一点也没听说过。于是,有了下下事情的发生… 面试官开怼 面试官:玩过王者荣耀吧?了解过敏感词过滤吗?,例如在游戏里,如果我们发送“你在干嘛?麻痹演员啊你?”,由于“麻痹”是一个敏感词,...
程序员需要了解的硬核知识之汇编语言(一)
之前的系列文章从 CPU 和内存方面简单介绍了一下汇编语言,但是还没有系统的了解一下汇编语言,汇编语言作为第二代计算机语言,会用一些容易理解和记忆的字母,单词来代替一个特定的指令,作为高级编程语言的基础,有必要系统的了解一下汇编语言,那么本篇文章希望大家跟我一起来了解一下汇编语言。 汇编语言和本地代码 我们在之前的文章中探讨过,计算机 CPU 只能运行本地代码(机器语言)程序,用 C 语言等高级语...
OpenCV-Python 绘图功能 | 七
目标 学习使用OpenCV绘制不同的几何形状 您将学习以下功能:cv.line(),cv.circle(),cv.rectangle(),cv.ellipse(),cv.putText()等。 代码 在上述所有功能中,您将看到一些常见的参数,如下所示: img:您要绘制形状的图像 color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。对于灰度,只需传递...
GitHub 标星 1.6w+,我发现了一个宝藏项目,作为编程新手有福了!
大家好,我是 Rocky0429,一个最近老在 GitHub 上闲逛的蒟蒻… 特别惭愧的是,虽然我很早就知道 GitHub,但是学会逛 GitHub 的时间特别晚。当时一方面是因为菜,看着这种全是英文的东西难受,不知道该怎么去玩,另一方面是一直在搞 ACM,没有做一些工程类的项目,所以想当然的以为和 GitHub 也没什么关系(当然这种想法是错误的)。 后来自己花了一个星期看完了 Pyt...
Java知识体系最强总结(2020版)
更新于2019-12-15 10:38:00 本人从事Java开发已多年,平时有记录<em>问题</em>解决方案和总结知识点的习惯,整理了一些有关Java的知识体系,这不是最终版,会不定期的更新。也算是记录自己在从事编程工作的成长足迹,通过博客可以促进博主与阅读者的共同进步,结交更多志同道合的朋友。特此分享给大家,本人见识有限,写的博客难免有错误或者疏忽的地方,还望各位大佬指点,在此表示感激不尽。 文章目录...
计算机专业的书普遍都这么贵,你们都是怎么获取资源的?
介绍几个可以下载编程电子书籍的网站。 1.Github Github上编程书资源很多,你可以根据类型和语言去搜索。推荐几个热门的: free-programming-books-zh_CN:58K 星的GitHub,编程语言、WEB、函数、大数据、操作系统、在线课程、数据库相关书籍应有尽有,共有几百本。 Go语言高级编程:涵盖CGO,Go汇编语言,RPC实现,Protobuf插件实现,Web框架实...
毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法
我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。
推荐10个堪称神器的学习网站
每天都会收到很多读者的私信,问我:“二哥,有什么推荐的学习网站吗?最近很浮躁,手头的一些网站都看烦了,想看看二哥这里有什么新鲜货。” 今天一早做了个恶梦,梦到被老板辞退了。虽然说在我们公司,只有我辞退老板的份,没有老板辞退我这一说,但是还是被吓得 4 点多都起来了。(主要是因为我掌握着公司所有的核心源码,哈哈哈) 既然 4 点多起来,就得好好利用起来。于是我就挑选了 10 个堪称神器的学习网站,推...
这些软件太强了,Windows必装!尤其程序员!
Windows可谓是大多数人的生产力工具,集娱乐办公于一体,虽然在程序员这个群体中都说苹果是信仰,但是大部分不都是从Windows过来的,而且现在依然有很多的程序员用Windows。 所以,今天我就把我私藏的Windows必装的软件分享给大家,如果有一个你没有用过甚至没有听过,那你就赚了????,这可都是提升你幸福感的高<em>效率</em>生产力工具哦! 走起!???? NO、1 ScreenToGif 屏幕,摄像头和白板...
大学四年因为知道了这32个网站,我成了别人眼中的大神!
依稀记得,毕业那天,我们导员发给我毕业证的时候对我说“你可是咱们系的风云人物啊”,哎呀,别提当时多开心啦????,嗯,我们导员是所有导员中最帅的一个,真的???? 不过,导员说的是实话,很多人都叫我大神的,为啥,因为我知道这32个网站啊,你说强不强????,这次是绝对的干货,看好啦,走起来! PS:每个网站都是学计算机混互联网必须知道的,真的牛杯,我就不过多介绍了,大家自行探索,觉得没用的,尽管留言吐槽吧???? 社...
史上最全的IDEA快捷键总结
现在Idea成了主流开发工具,这篇博客对其使用的快捷键做了总结,希望对大家的开发工作有所帮助。
STL源码剖析(简体中文扫描版)和繁体中文版两个版本下载
找了好久终于找到stl源码剖析的两个版本,简体版为扫描版方便阅读,繁体版可以拷贝代码,结合起来可以互补! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/luozhenyan/2033417?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/luozhenyan/2033417?utm_source=bbsseo[/url]
potpaly视频播放器下载
至今见过最好用的播放器,免安装,亲测好用 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_21476271/8200805?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_21476271/8200805?utm_source=bbsseo[/url]
网上有关僵尸网络的一些文档压缩包下载
网上有关僵尸网络的一些文档压缩包。 我搜集来的,一共32篇。可以作为对僵尸网络的了解。也可以了解下相关技术人员对僵尸网络的研究。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/a1234567mdy/2767590?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/a1234567mdy/2767590?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的