mongodb聚合查询效率问题 [问题点数:40分]

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mongodb 3.x 之实用新功能窥看[2] ——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a...
mongodb----查询聚合操作与索引
 mongdb--<em>聚合</em>操作 <em>mongodb</em>可以基于数据处理的<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。 语法:db.集合名称.aggregate({管道:{表达式}}) 常用管道命令 在<em>mongodb</em>中,文档处理完毕后, 通过管道进行下⼀次处理 常用管道命令如下: $group: ...
java操作mongodb之多表联查($lookup)
最近在开发的过程中,一个列表的<em>查询</em>,涉及到了多表的关联<em>查询</em>,由于持久层使用的是<em>mongodb</em>,对这个非关系型数据使用的不是很多,所以在实现此功能的过程中出现了不少<em>问题</em>,现在此做记录,一为加深自己的理解,以后遇到此类<em>问题</em>可以快速的解决,二为遇到同样<em>问题</em>的小伙伴提供一点小小的帮助。 全文分为两部分: 使用robo3t编写多表关系的<em>查询</em>语句 将编写的<em>查询</em>语句整合到java项目 多表联查的<em>查询</em>语句:...
MongoDB索引建立以及查询性能分析
<em>查询</em>性能分析 文档总数: 执行性能分析 db.user_login_log.find({ id: &amp;quot;11598978&amp;quot;, month: &amp;quot;201902&amp;quot; }).explain('executionStats') 未加索引前: <em>查询</em>需要耗费173ms 加索引后: 在用户id字段和月份后台添加索引 db.集合名.createIndex({&amp;quot;字段名&amp;quot;:1},{&amp;quot;na
【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...
Mongodb性能调优 -性能优化建议
摘要 1. MongoDB 适用场景简介 2. Mongodb 性能监控与分析 3. Mongodb 性能优化建议 TST官网 关于Mongodb的几个大事件 1.根据美国数据库知识大全官网发布的DB热度排行,Mongodb的热度排名从2014年的第5名,在2015年跃升为第4名,仅次于主流DB(Oracle、MySQL、SQLServer)之后。 2.2015第六届中国数据库技术大会...
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...
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 使用aggregate $lookup多表关联聚合查询遇到的坑,待解决
简单应用,例:有一个product表,有一个orders表,自然就存在着一个外键关系,下面我们就来造点数据 db.product.insert({"_id":1,"productname":"商品1","price":15}) db.product.insert({"_id":2,"productname":"商品2","price":36}) db.orders.insert({"_id...
MongoDB查询性能分析
       explain()方法能够提供大量与<em>查询</em>相关的信息。对于速度比较慢的<em>查询</em>来说,它是最重要的性能分析工具之一。通过查看一个<em>查询</em>的explain()输出信息,可以知道<em>查询</em>使用了哪个索引,以及是如何使用的。对于任意<em>查询</em>,都可以在最后添加一个explain()调用(与调用sort()或者limit()一样,不过explain()必须放在最后)。        最常见的explain()输出...
恕我直言,牛逼哄哄的MongoDB你可能只会30%
MongoDB 闪亮登场自我介绍MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于...
mongoDB 多表联查 关联多个字段
最新来的项目上了个<em>mongodb</em>数据库,然后我负责的部分涉及到了多表联查。 <em>问题</em>来了,多表联查的时候,表A.a字段 需要关联 表B.a, B.c两个字段,而 $lookup: 只能关联一个字段,本来<em>mongodb</em>就不是很熟,这下给我难住了。 原mysql语句是这样的(mysql多好,又简单又方便) ``` SELECT * FROM fsoc_host_info h LEFT JOIN fsoc_device_info d ON h.host_ip = d.enter_host OR host_ip = d.out_host WHERE d.type IN ( "Door", "Gate", "Barrier" ) ``` 下面会附上<em>mongodb</em>的语句与数据 ``` db.HostInfo.insert(//新增 {host_id : 3,host_ip : "10.0.60.102",host_name : "DH-ASI1212A(V2)",host_port : 37777,host_user : "admin",host_password : "123456",host_type : "2",host_is_defense : 1}, {host_id : 3,host_ip : "10.0.60.103",host_name : "DH-ASI1212A(V2)",host_port : 37777,host_user : "admin",host_password : "123456",host_type : "2",host_is_defense : 1}) db.DeviceInfo.insert( {device_id : 1,region_id : 2,name : "研发部门闸",type : "Gate",enter_host : "10.0.60.98",out_host : "10.0.60.99",enter_channel : 0,out_channel : 0, company : "DAHUA",bind_gate_id:1,time_stamp:"2020-03-24 17:07:33"}, {device_id : 2,region_id : 2,name : "研发部门禁",type : "Door",enter_host : "10.0.60.100",out_host : "10.0.60.100",enter_channel : 0,out_channel : 0, company : "DAHUA",bind_gate_id:1,time_stamp:"2020-03-24 17:07:35"}); // 高级<em>聚合</em>框架 db.HostInfo.aggregate([ //HostInfo 主表 { $lookup: { from: "DeviceInfo", //从表 localField: "host_ip", //主表关联字段 foreignField: "enter_host", //从表关联字段 as: "aaa" //为输出文档的新增值命名(值为关联的从表数据) } }, { $unwind:'$aaa' }, // { // $match : {"aaa" : { $ne: [] } } //关联的从表数据 aaa 不为空 $matc相当于where条件 // }, // { // $match : {host_name : "DH-ASG2910Z" } //主表筛选条件 // }, // { // $match : {"aaa.type" : "Gate"} //从表筛选条件 // }, // { //        $project: {//指定从表输出字段 指定后主表字段不输出 //     host_ip: "$aaa.enter_host" //        } //    }, ]) db.HostInfo.aggregate([ //单表<em>查询</em> { // { // $match: {host_ip: { $in: ['10.0.60.99','10.0.60.98',"10.0.60.100"] } } //host_ip = 60.98 或 60.99 or 60.100 in // }, $match: { $or: [{ host_ip: '10.0.60.98' }, { host_ip: '10.0.60.99' }] }//or } ]); 球球各位大佬给指点一下,mongoDB 多表联查,同时表A一个字段,关联表B的两个字段要怎么写出对应的语句。 ``` 球球各位大佬给指点一下,mongoDB 多表联查,同时表A一个字段,关联表B的两个字段要怎么写出对应的语句。
刚开始用mongodb 遇到个lookup查询问题
需要做个关联分页<em>查询</em>。有个<em>查询</em>条件要筛选关联的次表信息 加上这个条件就<em>查询</em>不出 如图:
M04-MongoDB数据库数据查询聚合
input-<em>查询</em>过滤-清洗去重-<em>聚合</em>分组-output MomgoDB条件<em>查询</em> 添加测试数据 db.users.insert({name:‘kiki’,age:18,city:‘BJ’}) db.users.insert({name:‘jiji’,age:16,city:‘ZZ’}) db.users.insert({name:‘lili’,age:17,city:‘KK’}) db.users....
Mongodb $lookup 多表关联查询
http://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/5728791.html
mongodb查询语句效率分析
准备工作 安装最新版的<em>mongodb</em>. 安装免费的图形客户端Robo 3T 在数据库local下创建一个名为test的collection 创建索引db.test.createIndex( { a: -1, b:-1 }, {name:&amp;quot;ab&amp;quot;}) 准备一些数据 {_id:1, a:1, b:2} {_id:2, a:1, b:2} {_id:3, a:1, b:3} {_id:4, a:1,...
MongoDB中的aggregate()方法
    MongoDB的一个很大的好处是能够使用MapReduce来吧数据库<em>查询</em>的结果简化成一个与原来的集合完全不同的结构。MapReduce把一个数据库<em>查询</em>的值映射为一个完全不同的形式,然后简化结果,使它们的可用性更好。    MongoDB有一个MapReduce框架,它也允许你使用<em>聚合</em>来简化吧一个MapReduce操作传输到另一个MapReduce操作的一系列过程。有了MapReduce和聚...
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...
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; $mediaFilter ] ] ] ], So I can filtering out the unnecessary fields in the main collection. How can I do this in the sub-collection?
mongodb高级聚合查询
抽空学下mongoDB,感觉就<em>聚合</em>最复杂些,用下面的sql来练练手,并重新布局,方便大家参考学习。 如发现错误,请留言。 菜鸟教程地址: http://www.runoob.com/<em>mongodb</em>/<em>mongodb</em>-tutorial.html , 转载地址https://www.cnblogs.com/zhoujie/p/mongo1.html 在工作中会经常遇到一些<em>mongodb</em>的<em>聚合</em>操作...
Mongodb在 高并发的时候查询特别慢的问题
<em>mongodb</em>在访问量大的时候遇到了性能<em>问题</em>。 同样一个<em>查询</em>,在访问量少的时候,100ms就能解决,但是访问量大的时候几十秒都无法<em>查询</em>出来。 当访问量大的时候, db.currentOp(), 会发现
如何提升mongodb中group的效率
我的应用类似于一个手机号码缴费的系统,根据手机号码的缴费订单之前销售的代理商进行返利。 当前的表结构如下: 用户表(users),其中有包含下游用户id的一个数组。结构如下: { _id: Objec
mongodb聚合函数的$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})
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查询耗时
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}); ```
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
springboot使用MongoTemplate查询聚合、分页、多条件拼接
1.maven的pom.xml中引入jar包: &amp;lt;dependency&amp;gt; &amp;lt;groupId&amp;gt;org.springframework.boot&amp;lt;/groupId&amp;gt; &amp;lt;artifactId&amp;gt;spring-boot-starter-data-<em>mongodb</em>&amp;lt;/artifactId&amp;g...
Java中用Aggregation对Mongo聚合查询
版权声明:本文为神州灵云作者的原创文章,未经神州灵云允许不得转载。 本文作者:Lux #前言: 接触mongo也有段时间了,在进行功能研发时经常用到mongo<em>聚合</em><em>查询</em>,所以想整理一下mongo常用的<em>聚合</em><em>查询</em>的函数,以及在java中实现的语法。也便于以后做一些简单的<em>查询</em>时有个例子可以参考 (fu zhi)。很多复杂的<em>查询</em>都是从简单的部分组合的,同时<em>查询</em>很多内容的话,用<em>聚合</em>管道进行字段筛选之后,再...
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
千万级Mysql-MongoDB性能对比报告
千万级Mysql-MongoDB性能对比报告
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...
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。) {$lookup: { from:'products', //关联你需要<em>查询</em>的表2 localField:'product_id', //指定表1中的一个关...
mongodb -- 查询优化
第一步 找出慢速<em>查询</em> 1. 开启内置的<em>查询</em>分析器,记录读写操作<em>效率</em>:    db.setProfilingLevel(n,{m}),n的取值可选0,1,2;      1) 0是默认值表示不记录;      2) 1表示记录慢速操作,如果值为1,m必须赋值单位为ms,用于定义慢速<em>查询</em>时间的阈值;      3) 2表示记录所有的读写操作;  例如:db.setProfilingLevel(1,3...
Mongodb中count($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...
【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
MongoDB 连接查询 $lookup
MongoDB 连接<em>查询</em> $lookup
Mongodb 3.2新的特性
原文地址: New Aggregation Stages Stage Description Syntax $sample Randomly selects N documents from its input. { $sample: { size:  integer> } } $indexStats
【MongoDb入门】mongodb 3.x 之实用新功能窥看
 使用TTLIndex做Cache处理 <em>mongodb</em>一直都在不断的更新,不断的发展,那些非常好玩也非常实用的功能都逐步加入到了<em>mongodb</em>中,这不就有了本篇对ttlindex的介绍, 刚好我们的生产业务场景中就有这个一个案例。。。   一:案例分析      我们生产的推荐系统要给用户发送短信和邮件的关联营销。第一波是:当用户在淘宝上下订单之后,我们发送一次短信和邮件千人千面,第二波...
MongoDB 最佳实践 – 持续更新版
前言 作为MongoDB的一名方案架构师,我的大部分时间都是在和MongoDB的客户和用户交互。在这里,我希望通过一个不断更新的活文章的方式来为大家收集整理一下MongoDB开发及维护时候值得了解或者遵从的一些最佳实践。我非常真切地希望您也可以参与进来,共同维护这个文档,让更多的用户受惠(可以通过文末微信号联系我) 本文包括以下几个方面: - 安全措施 - 部署架构 - 系统优化 -
使用MongoDB $lookup聚合
使用<em>mongodb</em><em>聚合</em>器的$lookup 我从来没有对 NoSQL 数据库着迷过,因为多年以来我使用过的许多类型的数据在不规范的文档数据库中都是低效的。 依然,我偶尔会看一下 NoSQL 世界中发生的事情,惊奇地发现,随着 MongoDB 3.2的发布,现在已经有了一个支持 LEFT OUTER 连接( 一对一)的$lookup <em>聚合</em>器。 这对我来说非常吸引人,因为我在使用关系数据库创建语义数
MongoDB 性能
如果你的应用使用的是MongoDB,那么你就有可能需要关注它的性能<em>问题</em>,一般访问数据的方式,硬件,数据库连接数会引起性能<em>问题</em>。索引建立不合适,数据结构不合理也会限制性能,在后面会讲到这些如何影响数据库锁也有可能已经到达数据库的最大性能,需要进行扩容,对硬件升级,比如需要合适大小的内存容量。这部分可以关注内存和MMAPv1 存储引擎有时候性能<em>问题</em>可能只是暂时的,请求突然增加引起。这会在数据库连接数部分
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 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 } }"
MongoDB aggregate
<em>聚合</em><em>查询</em> // aggregate里的各种<em>查询</em>可以组合使用 // <em>聚合</em><em>查询</em> Entry.aggregate([ { // $match 筛选,和find<em>查询</em>条件一致 $match: { $or: [{'showcase.type': CONSTANT.contestType.STANDARD}], 'sho...
Mongo 聚合框架优化-Aggregate(四)
四 管道优化1、管道序列优化 1)$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高级篇-性能优化
1、监控 <em>mongodb</em>可以通过profile来监控数据,进行优化。 查看当前是否开启profile功能用命令:db.getProfilingLevel()返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部。 开始profile功能为db.setProfilingLevel(level); level为1的时候,慢命令默认值为100ms,更改为db.
MongoDB实战-MongoDB的查询优化器与hint()
MongoDB的<em>查询</em>优化器与hint(),<em>查询</em>优化器的<em>查询</em>计划,
MongoDB查询优化
我的天呢,最近用MongoDB存储了22G的数据到数据库中,但<em>查询</em>速度太慢了,龟速,任何人都忍受不了。 要解决这个<em>问题</em>,最简单的办法就是创建索引。 后来发现在执行mongo<em>查询</em>时,是直接集合扫描,这样就要扫描1711929个集合,不是扫描索引的。 数据集采用的ftp://ftp.argo.org.cn/pub/ARGO/global/上的所有数据, 条件<em>查询</em>(耗时之久) &amp;gt;db...
请教检索mongodb效率很慢
我用的samus驱动,检索420000条的数据,感觉很慢,点击按钮后要4秒往上左右页面才出结果。查资料有人说建立连接池,却不知道怎么做。 由于刚接触.net和<em>mongodb</em>不久,请详细指导一下,能有个
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...
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...
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 查询效率,等待读锁的时间差异
使用<em>mongodb</em>做了一个项目,现在需要从项目里导出数据,第一批数据导出的时候相对比较快,第二批数据导出时突然死慢死慢。 根据profile里的信息,同样的联合<em>查询</em>($in的集合不一样,但是大小差不多),也是加了索引的。前后两个<em>查询</em>要相差3倍的时间。 分析<em>查询</em>信息,时间基本都耗在了等待读锁上,![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201501/06/1420529391_79834.jpg)。 做了以下设想: 1.通常的,如果是索引过多,那么前后的时间耗损差异,说不通(都是遍历整库<em>查询</em>)。 2.把程序里的语句拷贝出来,本机测试,结果: ![图片说明](https://img-ask.csdn.net/upload/201501/06/1420530182_904265.jpg) 可以看出,除了第一次<em>查询</em>比较慢,后面的<em>查询</em>就正常了。原因就是索引已经在内存里了(项目里<em>查询</em>比较复杂,索引可能被“挤出”内存),依然是等待读锁占去了绝大部分时间。所以这里是否可以判断,锁的时间包括了内存读取索引的时间?? 现在,关于等待读锁时间过长,除去索引方面的影响,是否还有其他因素的干扰? 各位技术君,给点指点,讨论讨论,不管正确与否。
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;
推荐 130 个令你眼前一亮的网站,总有一个用得着
总结了大学生活两年来,发现的 130 余个黑科技网站,总有一个会让你眼前一亮,赶紧收藏!
在中国程序员是青春饭吗?
今年,我也32了 ,为了不给大家误导,咨询了猎头、圈内好友,以及年过35岁的几位老程序员……舍了老脸去揭人家伤疤……希望能给大家以帮助,记得帮我点赞哦。 目录: 你以为的人生 一次又一次的伤害 猎头界的真相 如何应对互联网行业的「中年危机」 一、你以为的人生 刚入行时,拿着傲人的工资,想着好好干,以为我们的人生是这样的: 等真到了那一天,你会发现,你的人生很可能是这样的: ...
我在支付宝花了1分钟,查到了女朋友的开房记录!
在大数据时代下,不管你做什么都会留下蛛丝马迹,只要学会把各种软件运用到极致,捉奸简直轻而易举。今天就来给大家分享一下,什么叫大数据抓出轨。据史料证明,马爸爸年轻时曾被...
程序员请照顾好自己,周末病魔差点一套带走我。
程序员在一个周末的时间,得了重病,差点当场去世,还好及时挽救回来了。
卸载 x 雷某度!GitHub 标星 1.5w+,从此我只用这款全能高速下载工具!
作者 | Rocky0429 来源 | Python空间 大家好,我是 Rocky0429,一个喜欢在网上收集各种资源的蒟蒻… 网上资源眼花缭乱,下载的方式也同样千奇百怪,比如 BT 下载,磁力链接,网盘资源等等等等,下个资源可真不容易,不一样的方式要用不同的下载软件,因此某比较有名的 x 雷和某度网盘成了我经常使用的工具。 作为一个没有钱的穷鬼,某度网盘几十 kb 的下载速度让我...
20道你必须要背会的微服务面试题,面试一定会被问到
写在前面: 在学习springcloud之前大家一定要先了解下,常见的面试题有那块,然后我们带着<em>问题</em>去学习这个微服务技术,那么就会更加理解springcloud技术。如果你已经学了springcloud,那么在准备面试的时候,一定要看看看这些面试题。 文章目录1、什么是微服务?2、微服务之间是如何通讯的?3、springcloud 与dubbo有哪些区别?4、请谈谈对SpringBoot 和S...
讲真,这两个IDE插件,可以让你写出质量杠杠的代码
周末躺在床上看《拯救大兵瑞恩》 周末在闲逛的时候,发现了两个优秀的 IDE 插件,据说可以提高代码的质量,我就安装了一下,试了试以后发现,确实很不错,就推荐给大家。 01、Alibaba Java 代码规范插件 《阿里巴巴 Java 开发手册》,相信大家都不会感到陌生,其 IDEA 插件的下载次数据说达到了 80 万次,我今天又贡献了一次。嘿嘿。 该项目的插件地址: https://github....
为什么猝死的都是程序员,基本上不见产品经理猝死呢?
相信大家时不时听到程序员猝死的消息,但是基本上听不到产品经理猝死的消息,这是为什么呢? 我们先百度搜一下:程序员猝死,出现将近700多万条搜索结果: 搜索一下:产品经理猝死,只有400万条的搜索结果,从搜索结果数量上来看,程序员猝死的搜索结果就比产品经理猝死的搜索结果高了一倍,而且从下图可以看到,首页里面的五条搜索结果,其实只有两条才是符合条件。 所以程序员猝死的概率真的比产品经理大,并不是错...
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...
阿里面试,面试官没想到一个ArrayList,我都能跟他扯半小时
我是真的没想到,面试官会这样问我ArrayList。
曾经优秀的人,怎么就突然不优秀了。
职场上有很多辛酸事,很多合伙人出局的故事,很多技术骨干被裁员的故事。说来模板都类似,曾经是名校毕业,曾经是优秀员工,曾经被领导表扬,曾经业绩突出,然而突然有一天,因为种种原因,被裁员了,...
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...
良心推荐,我珍藏的一些Chrome插件
上次搬家的时候,发了一个朋友圈,附带的照片中不小心暴露了自己的 Chrome 浏览器插件之多,于是就有小伙伴评论说分享一下我觉得还不错的浏览器插件。 我下面就把我日常工作和学习中经常用到的一些 Chrome 浏览器插件分享给大家,随便一个都能提高你的“生活品质”和工作<em>效率</em>。 Markdown Here Markdown Here 可以让你更愉快的写邮件,由于支持 Markdown 直接转电子邮...
看完这篇HTTP,跟面试官扯皮就没问题
我是一名程序员,我的主要编程语言是 Java,我更是一名 Web 开发人员,所以我必须要了解 HTTP,所以本篇文章就来带你从 HTTP 入门到进阶,看完让你有一种恍然大悟、醍醐灌顶的感觉。 最初在有网络之前,我们的电脑都是单机的,单机系统是孤立的,我还记得 05 年前那会儿家里有个电脑,想打电脑游戏还得两个人在一个电脑上玩儿,及其不方便。我就想为什么家里人不让上网,我的同学 xxx 家里有网,每...
2020 年,大火的 Python 和 JavaScript 是否会被取而代之?
Python 和 JavaScript 是目前最火的两大编程语言,但是2020 年,什么编程语言将会取而代之呢? 作者 |Richard Kenneth Eng 译者 |明明如月,责编 | 郭芮 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 以下为译文: Python 和 JavaScript 是目前最火的两大编程语言。然而,他们不可能永远屹立不倒。最终,必将像其他编程语言一...
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。
阿里程序员写了一个新手都写不出的低级bug,被骂惨了。
这种新手都不会范的错,居然被一个工作好几年的小伙子写出来,差点被当场开除了。
谁是华为扫地僧?
是的,华为也有扫地僧!2020年2月11-12日,“养在深闺人不知”的华为2012实验室扫地僧们,将在华为开发者大会2020(Cloud)上,和大家见面。到时,你可以和扫地僧们,吃一个洋...
Flutter 会不会被苹果限制其发展?
这个可能性是存在的,而且不止是 flutter、react-native 、weex 、uni-app 、taro 、Hippy等都存在这个风险,虽然有些框架对比起 flutter 其他框架存在时间稍长,但是这不可否认它们一直都存在这个风向。 只要不是平台自己的亲儿子,那么肯定存在被限制发展的风险,所以这件事上是风险和收益之间的博弈,这是一个“后妈和前任之间的太极。” 先说现状 如今各大平台,如:...
Idea 中最常用的10款插件(提高开发效率),一定要学会使用!
学习使用一些插件,可以提高开发<em>效率</em>。对于我们开发人员很有帮助。这篇博客介绍了开发中使用的插件。
AI 没让人类失业,搞 AI 的人先失业了
最近和几个 AI 领域的大佬闲聊 根据他们讲的消息和段子 改编出下面这个故事 如有雷同 都是巧合 1. 老王创业失败,被限制高消费 “这里写我跑路的消息实在太夸张了。” 王葱葱哼笑一下,把消息分享给群里。 阿杰也看了消息,笑了笑。在座几位也都笑了。 王葱葱是个有名的人物,21岁那年以全额奖学金进入 KMU 攻读人工智能博士,累计发表论文 40 余篇,个人技术博客更是成为深度学习领域内风向标。 ...
2020年,冯唐49岁:我给20、30岁IT职场年轻人的建议
点击“技术领导力”关注∆每天早上8:30推送 作者|Mr.K 编辑| Emma 来源|技术领导力(ID:jishulingdaoli) 前天的推文《冯唐:职场人35岁以后,方法论比经验重要》,收到了不少读者的反馈,觉得挺受启发。其实,冯唐写了不少关于职场方面的文章,都挺不错的。可惜大家只记住了“春风十里不如你”、“如何避免成为油腻腻的中年人”等不那么正经的文章。 本文整理了冯...
最全最强!世界大学计算机专业排名总结!
我正在参与CSDN200进20,希望得到您的支持,扫码续投票5次。感谢您! (为表示感谢,您投票后私信我,我把我总结的人工智能手推笔记和思维导图发送给您,感谢!) 目录 泰晤士高等教育世界大学排名 QS 世界大学排名 US News 世界大学排名 世界大学学术排名(Academic Ranking of World Universities) 泰晤士高等教育世界大学排名 中国共...
Photoshop CS3 中文版教程 第五章下载
这是我这学期学习PS的课程,分享给大家!里面的素材也齐全!大家可以边学边操作!很好的自学教程!希望大家好好学习!! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qijian2003122/3133976?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qijian2003122/3133976?utm_source=bbsseo[/url]
RegistryVictor下载
老牌系统优化神器 Registry Victor 中文名“注册表清理大师”,是专门设计用来清洁和简化注册表以提升电脑效能。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/qq_25221127/8348445?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/qq_25221127/8348445?utm_source=bbsseo[/url]
.Net柱形图一个简单的例子下载
.Net柱形图例子vs2008开发,绘图实现柱形图效果,一个简单的代码例子, 绘图实现柱形图效果例子 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/csdliangzai/2488075?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/csdliangzai/2488075?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的