技术标签: MongoDB
MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能。
MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。
MongoDB 文档类似于 JSON 对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。
优点
缺点
1.内置GridFS,支持大容量的存储:
GridFS是一个出色的分布式文件系统,可以支持海量的数据存储。
内置了GridFS了MongoDB,能够满足对大数据集的快速范围查询。
2.内置 Auto- Sharding 自动分片支持云级扩展性,分片简单
提供基于Range的Auto Sharding机制:
一个collection可按照记录的范围,分成若干个段,切分到不同的Shard上。
Shards可以和复制结合,配合Replica sets能够实现Sharding+fail-over,不同的Shard之间可以负载均衡。
查询是对客户端是透明的。客户端执行查询,统计,MapReduce等操作,这些会被MongoDB自动路由到后端的数据节点。
这让我们关注于自己的业务,适当的 时候可以无痛的升级。MongoDB的Sharding设计能力最大可支持约20 petabytes,足以支撑一般应用。
这可以保证MongoDB运行在便宜的PC服务器集群上。PC集群扩充起来非常方便并且成本很低,避免了“sharding”操作的复杂性和成本。
3.海量数据下,性能优越:
在使用场合下,千万级别的文档对象,近10G的数据,对有索引的ID的查询不会比mysql慢,而对非索引字段的查询,则是全面胜出。 mysql实际无法胜任大数据量下任意字段的查询,而mongodb的查询性能实在让我惊讶。写入性能同样很令人满意,同样写入百万级别的数 据,mongodb比我以前试用过的couchdb要快得多,基本10分钟以下可以解决。补上一句,观察过程中mongodb都远算不上是CPU杀手。
4.全索引支持,扩展到内部对象和内嵌数组
索引通常能够极大的提高查询的效率,如果没有索引,MongoDB在读取数据时必须扫描集合中的每个文件并选取那些符合查询条件的记录。
这种扫描全集合的查询效率是非常低的,特别在处理大量的数据时,查询可以要花费几十秒甚至几分钟,这对网站的性能是非常致命的。
索引是特殊的数据结构,索引存储在一个易于遍历读取的数据集合中,索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。
5.MapReduce 支持复杂聚合
MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。
与关系型数据库相比,MongoDB的缺点:
mongodb不支持事务操作:
所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。
mongodb不支持事务操作:
所以事务要求严格的系统(如果银行系统)肯定不能用它。
mongodb占用空间过大:
关于其原因,在官方的FAQ中,提到有如下几个方面:
1、空间的预分配:为避免形成过多的硬盘碎片,mongodb每次空间不足时都会申请生成一大块的硬盘空间,而且申请的量从64M、128M、256M那 样的指数递增,直到2G为单个文件的最大体积。随着数据量的增加,你可以在其数据目录里看到这些整块生成容量不断递增的文件。
2、字段名所占用的空间:为了保持每个记录内的结构信息用于查询,mongodb需要把每个字段的key-value都以BSON的形式存储,如果 value域相对于key域并不大,比如存放数值型的数据,则数据的overhead是最大的。一种减少空间占用的方法是把字段名尽量取短一些,这样占用 空间就小了,但这就要求在易读性与空间占用上作为权衡了。
3、删除记录不释放空间:这很容易理解,为避免记录删除后的数据的大规模挪动,原记录空间不删除,只标记“已删除”即可,以后还可以重复利用。
4、可以定期运行db.repairDatabase()来整理记录,但这个过程会比较缓慢
MongoDB没有如MySQL那样成熟的维护工具,这对于开发和IT运营都是个值得注意的地方。
MongoDB 3.6不支持Ubuntu 12.04
本文使用:Ubuntu 16.04 x64
安装MongoDB的企业版
导入包管理系统使用的公钥。
Ubuntu软件包管理工具(即dpkg和apt)通过要求分发者使用GPG密钥签署软件包来确保软件包的一致性和真实性,使用以下命令导入。
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 2930ADAE8CAF5059EE73BB4B58712A2291FA4AD5
echo "deb [ arch=amd64,arm64,ppc64el,s390x ] http://repo.mongodb.com/apt/ubuntu xenial/mongodb-enterprise/3.6 multiverse" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/mongodb-enterprise.list
echo apt-get update
安装MongoDB Enterprise软件包
安装MongoDB企业版本3.6
sudo apt-get install -y mongodb-enterprise
指定 3.6.2 版本安装 MongoDB Enterprise
sudo apt-get install -y mongodb-org=3.6.2 mongodb-org-server=3.6.2 mongodb-org-shell=3.6.2 mongodb-org-mongos=3.6.2 mongodb-org-tools=3.6.2
service mongod start
确认MongoDB
已经成功启动,查看/var/log/mongodb/mongod.log
日志
less /var/log/mongodb/mongod.log
验证 mongod 已成功启动,通过检查日志文件的内容
[initandlisten] waiting for connections on port 27017
<port>
是mongod
监听的端口。如果您修改了 配置文件中的net.port
设置/etc/mongod.conf
,端口可能会有所不同。
您可能会在mongod
输出中看到非严重警告。只要你看到上面显示的日志行,你可以放心地忽略这些警告。
mongo在同一台主机上启动一个shell mongod
。使用--host
命令行选项指定mongod
监听的本地主机地址和端口:
mongo --host 127.0.0.1:27017
MongoDB shell version v3.6.2
connecting to: mongodb://127.0.0.1:27017/
MongoDB server version: 3.6.2
Server has startup warnings:
2018-01-25T12:42:31.472+0000 I STORAGE [initandlisten]
2018-01-25T12:42:31.473+0000 I STORAGE [initandlisten] ** WARNING: Using the XFS filesystem is strongly recommended with the WiredTiger storage engine
2018-01-25T12:42:31.473+0000 I STORAGE [initandlisten] ** See http://dochub.mongodb.org/core/prodnotes-filesystem
2018-01-25T12:42:31.510+0000 I CONTROL [initandlisten]
2018-01-25T12:42:31.510+0000 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING: Access control is not enabled for the database.
2018-01-25T12:42:31.510+0000 I CONTROL [initandlisten] ** Read and write access to data and configuration is unrestricted.
2018-01-25T12:42:31.510+0000 I CONTROL [initandlisten]
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten]
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled is 'always'.
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten] ** We suggest setting it to 'never'
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten]
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten] ** WARNING: /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag is 'always'.
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten] ** We suggest setting it to 'never'
2018-01-25T12:42:31.511+0000 I CONTROL [initandlisten]
> 1+1
2
上面简单测试了:1+1
退出:Ctrl+c
语法
use DATABASE_NAME
创建一个 souyunku
的数据库,使用 db
命令查看
> use souyunku
switched to db souyunku
> db
souyunku
>
查看所有数据库使用show dbs
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
test 0.000GB
>
可以看到,刚创建的数据库 souyunku
并不在数据库的列表中, 要显示它,我们需要向 souyunku 数据库插入一些数据。
> db.souyunku.insert({"name":"关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
souyunku 0.000GB
test 0.000GB
>
MongoDB
中默认的数据库为 test
,如果你没有创建新的数据库,集合将存放在 test
数据库中。
MongoDB
删除数据库的语法
db.dropDatabase()
实例
以下操作会把souyunku
数据删除
查看所有数据库
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
souyunku 0.000GB
test 0.000GB
切换到souyunku
数据库
> use souyunku
switched to db souyunku
使用db.dropDatabase()
删除数据库
> db.dropDatabase()
{ "dropped" : "souyunku", "ok" : 1 }
看到已经删除了
> show dbs
admin 0.000GB
config 0.000GB
local 0.000GB
test 0.000GB
>
MongoDB
使用 insert()
或 save()
方法向集合中插入文档,语法如下:
db.COLLECTION_NAME.insert(document)
以下文档可以存储在 MongoDB
的 souyunku
数据库 的 col
集合中:
切换到souyunku
数据库
> use souyunku
switched to db souyunku
db.col.insert({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享',
url: 'http://www.souyunku.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
> db.col.find()
以上实例中 col
是我们的集合名,如果该集合不在该数据库中, MongoDB
会自动创建该集合并插入文档。
查看已插入文档:
响应
{
"_id": ObjectId("5a69eb32ec3046ee8ae54dbb"),
"title": "MongoDB 教程",
"description": "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by": "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
"url": "http://www.souyunku.com",
"tags": ["mongodb", "database", "NoSQL"],
"likes": 100
}
>
我们也可以将数据定义为一个变量,如下所示:
document=({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享',
url: 'http://www.souyunku.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
执行后显示结果如下:
{
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
"url" : "http://www.souyunku.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
执行插入操作:
> db.col.insert(document)
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
>
插入文档你也可以使用 db.col.save(document)
命令。如果不指定 _id
字段 save()
方法类似于 insert()
方法。如果指定 _id
字段,则会更新该 _id
的数据。
3.2 版本后还有以下几种语法可用于插入文档:
db.collection.insertOne()
:向指定集合中插入一条文档数据。
db.collection.insertMany()
:向指定集合中插入多条文档数据。
插入单条数据
> var document = db.collection.insertOne({"title": "搜云库"})
> document
{
"acknowledged" : true,
"insertedId" : ObjectId("5a69f0dfec3046ee8ae54dbe")
}
> db.collection.find()
{ "_id" : ObjectId("5a69f0dfec3046ee8ae54dbe"), "title" : "搜云库" }
>
插入多条数据
> var res = db.collection.insertMany([{"title": "搜云库"}, {'description': "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享"}])
> res
{
"acknowledged" : true,
"insertedIds" : [
ObjectId("5a69f188ec3046ee8ae54dbf"),
ObjectId("5a69f188ec3046ee8ae54dc0")
]
}
> db.collection.find()
{ "_id" : ObjectId("5a69f0dfec3046ee8ae54dbe"), "title" : "搜云库" }
{ "_id" : ObjectId("5a69f188ec3046ee8ae54dc0"), "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享" }
>
MongoDB remove()
函数是用来移除集合中的数据。
MongoDB
数据更新可以使用update()
函数。在执行remove()
函数前先执行find()
命令来判断执行的条件是否正确,这是一个比较好的习惯。
remove()
方法已经过时了,现在官方推荐使用 deleteOne()
和 deleteMany()
方法。
如删除集合下全部文档:
> db.col.deleteMany({})
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 2 }
> db.col.find()
>
删除 title
等于 “搜云库” 的全部文档:
> db.collection.deleteMany({ title : "搜云库"})
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 2 }
>
> db.collection.find()
{ "_id" : ObjectId("5a69f188ec3046ee8ae54dc0"), "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享" }
>
删除 weixin
等于 “souyunku” 的一个文档:
> db.col.insert({weixin:"souyunku"})
WriteResult({ "nInserted" : 1 })
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5a69f5a0ec3046ee8ae54dc1"), "weixin" : "souyunku" }
> db.col.deleteOne({weixin:"souyunku"})
{ "acknowledged" : true, "deletedCount" : 1 }
> db.col.find()
>
MongoDB
查询文档使用 find()
方法。
find()
方法以非结构化的方式来显示所有文档。
语法
MongoDB 查询数据的语法格式如下:
> db.collection.find(query, projection)
query
:可选,使用查询操作符指定查询条件projection
:可选,使用投影操作符指定返回的键。查询时返回文档中所有键值, 只需省略该参数即可(默认省略)。pretty() 方法以格式化的方式来显示所有文档。
db.col.insert({title: 'MongoDB 教程',
description: 'MongoDB 是一个 Nosql 数据库',
by: '搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享',
url: 'http://www.souyunku.com',
tags: ['mongodb', 'database', 'NoSQL'],
likes: 100
})
> db.col.find().pretty()
{
"_id" : ObjectId("5a69f93598891b4abe9cc8cb"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
"url" : "http://www.souyunku.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
MongoDB 与 RDBMS Where 语句比较
MongoDB 的 find() 方法可以传入多个键(key),每个键(key)以逗号隔开,即常规 SQL 的 AND 条件。
语法格式如下:
> db.col.find({key1:value1, key2:value2}).pretty()
实例
以下实例通过 by
和 title
键来查询 数据
> db.col.find({"by":"搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享", "title":"MongoDB 教程"}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("5a69f93598891b4abe9cc8cb"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
"url" : "http://www.souyunku.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
以上实例中类似于 WHERE 语句:WHERE by=‘搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享’ AND title=‘MongoDB 教程’
MongoDB OR 条件语句使用了关键字 $or,语法格式如下:
>db.col.find(
{
$or: [
{key1: value1}, {key2:value2}
]
}
).pretty
实例
以下实例中,我们演示了查询键 by 值为 “搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享” 或键 title 值为 MongoDB 教程 的文档。
> db.col.find({$or:[{"by":"搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("5a69f93598891b4abe9cc8cb"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
"url" : "http://www.souyunku.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
>
以下实例演示了 AND
和 OR
联合使用,类似常规 SQL
语句为: 'where likes>50 AND (by = '搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享' OR title = 'MongoDB 教程')'
> db.col.find({"likes": {$gt:50}, $or: [{"by": "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享"},{"title": "MongoDB 教程"}]}).pretty()
{
"_id" : ObjectId("5a69f93598891b4abe9cc8cb"),
"title" : "MongoDB 教程",
"description" : "MongoDB 是一个 Nosql 数据库",
"by" : "搜云库教程-专注于开发技术的研究与知识分享",
"url" : "http://www.souyunku.com",
"tags" : [
"mongodb",
"database",
"NoSQL"
],
"likes" : 100
}
>
条件操作符用于比较两个表达式并从MongoDB
集合中获取数据。
MongoDB
中条件操作符有:
(>) 大于 - $gt
(<) 小于 - $lt
(>=) 大于等于 - $gte
(<= ) 小于等于 - $lte
清空集合数据
db.col.remove({})
插入以下数据
> db.col.insert({
title: '测试数据200',
description: '关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享',
by: '搜云库',
url: 'http://www.souyunku.com',
tags: ['test'],
likes: 200
})
> db.col.insert({
title: '测试数据150',
description: '关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享',
by: '搜云库',
url: 'http://www.souyunku.com',
tags: ['test'],
likes: 150
})
> db.col.insert({
title: '测试数据100',
description: '关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享',
by: '搜云库',
url: 'http://www.souyunku.com',
tags: ['test'],
likes: 100
})
使用find()命令查看数据:
> db.col.find()
{ "_id" : ObjectId("5a6a083598891b4abe9cc8cc"), "title" : "测试数据200", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("5a6a083e98891b4abe9cc8cd"), "title" : "测试数据150", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5a6a084498891b4abe9cc8ce"), "title" : "测试数据100", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 100 }
>
db.col.find({"likes" : {$gt : 100}})
类似于SQL语句:
select * from col where likes > 100;
输出结果
{ "_id" : ObjectId("5a6a083598891b4abe9cc8cc"), "title" : "测试数据200", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("5a6a083e98891b4abe9cc8cd"), "title" : "测试数据150", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 150 }
>
如果你想获取"col"集合中 “likes” 大于等于 100 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$gte : 100}})
类似于SQL语句:
select * from col where likes >=100;
输出结果:
{ "_id" : ObjectId("5a6a083598891b4abe9cc8cc"), "title" : "测试数据200", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 200 }
{ "_id" : ObjectId("5a6a083e98891b4abe9cc8cd"), "title" : "测试数据150", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5a6a084498891b4abe9cc8ce"), "title" : "测试数据100", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 100 }
>
如果你想获取"col"集合中 “likes” 小于 150 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$lt : 150}})
类似于SQL语句:
select * from col where likes < 150;
输出结果:
> db.col.find({likes : {$lt : 150}})
{ "_id" : ObjectId("5a6a084498891b4abe9cc8ce"), "title" : "测试数据100", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 100 }
>
如果你想获取"col"集合中 “likes” 小于等于 150 的数据,你可以使用以下命令
db.col.find({likes : {$lte : 150}})
类似于SQL语句:
select * from col where likes <= 150;
输出结果:
> db.col.find({likes : {$lte : 150}})
{ "_id" : ObjectId("5a6a083e98891b4abe9cc8cd"), "title" : "测试数据150", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 150 }
{ "_id" : ObjectId("5a6a084498891b4abe9cc8ce"), "title" : "测试数据100", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 100 }
>
如果你想获取"col"集合中 “likes” 大于100,小于 200 的数据,你可以使用以下命令:
db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
类似于SQL语句:
select * from col where likes>100 AND likes<200;
输出结果:
> db.col.find({likes : {$lt :200, $gt : 100}})
{ "_id" : ObjectId("5a6a083e98891b4abe9cc8cd"), "title" : "测试数据150", "description" : "关注公众号,搜云库,专注于开发技术的研究与知识分享", "by" : "搜云库", "url" : "http://www.souyunku.com", "tags" : [ "test" ], "likes" : 150 }
>
一些简写说明:
$gt -------- greater than >
$gte --------- gt equal >=
$lt -------- less than <
$lte --------- lt equal <=
$ne ----------- not equal !=
$eq -------- equal =
参考:
Runoob 教程:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html
Tutorials 教程:Pointhttps://www.tutorialspoint.com/mongodb/mongodb_advantages.htm
MongoDB 官网地址:https://www.mongodb.com
MongoDB 官方英文文档:https://docs.mongodb.com/manual
MongoDB 各平台下载地址:https://www.mongodb.com/download-center#community
MongoDB 安装 https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-enterprise-on-ubuntu
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文章浏览阅读627次。题目链接:ttp://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5818直接模拟会超时,因为多次merge操作可能将队列中的元素从一个队列移到另一个队列,可能执行多次。因此,想到再开一个队列3,将合并操作,改为将两个队列中的元素都推入队列3中,因为题目给出不会出现pop空的情况,所以如果弹出操作发现当前队列为空,直接从队列3中弹出即可。这里贴一个_ttp://acm.hdu.edu.cn/
文章浏览阅读2.5k次,点赞13次,收藏17次。欧拉函数,递推法求欧拉函数,欧拉函数通式的证明,基于同余定理和素筛的欧拉函数_函数
文章浏览阅读40次。Xshell登录Vagrant方式我上一篇文章 介绍了vagrant 如何创建虚拟机集群,在上篇文章的基础上,用xshell 登录 虚拟机发现 默认是无法使用账号密码登录root账号,只能使用vagrant账号,密码vagrant,vagrant账号登录在虚拟机 vagrantfile 的目录位置 打开控制台,输入vagrant ssh-config$ vagrant ssh-c..._xgvrsh
文章浏览阅读8.2k次,点赞6次,收藏42次。来源:网络大数据摘要:随着日益增长的交通“大数据”,给交通管理创新带来的新挑战,以及对交通管理工作提出的新要求,交通信息化建设必然步入云计算智慧应用阶段,利用云计算破解当..._智能分析系统架构图
文章浏览阅读1.3k次。 文件读写:C语言实现: 文件读: //方法1: FILE *pFile=fopen("1.txt","r"); char content[20]; memset(content,0,20); //将数组中的内容全部设置为/0,下一行语句中遇到/0就不读取了 fread(content,1,20,pFil_孙鑫vc++第十二课我另存的文件为什么没有文件类型
文章浏览阅读178次。来源:诸平科学网博客作者:诸平链接地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-212210-1310642.html据美国纽约大学(New York Univers..._sascha hilgenfeldt
文章浏览阅读74次。K线组合的买入形态:旭日东升在股票中的意思是什么呢?下面先看看旭日东升的形态技术特征:1. 在股价下跌行情中,出现-根中阴线或大阴线。2. 紧跟阴线之后,出现一根跳空高开的中阳线或大阳线,阳线的收盘价高于阴线的收盘价。如图2- 9所示,该组合即旭日东升形态。旭日东升形态表示股价经过连续下挫,空头能量已释放殆尽。在空方无力再继续打压时,多方重新占据主动,股价高开高走。因此,该形态是较强的看涨买人信号。。出击买点旭日东升形态形成后,第二个交易日,若股价继续上涨,...