在进行es分页查询时,一般都是用sql语句转成es查询字符串,在项目中遇到过不少次返回的数据不是自己所期望的那样时,多半原因是自己的sql拼接的有问题. 解决办法:务必要保证自己的sql语句拼接正确.

数据库存入数据后id保持不变,且添加的数据一直在进行覆盖 或者直接报错 数据库存入数据后id保持不变,且添加的数据一直在进行覆盖 原因是: 之前注释掉了loadimage();在该函数中含有建立新的记录函数!m_pRecordset->AddNew(); ok!

如标题所言,是什么意思呢?举个栗子,需求如下: 你是一个电话销售人员,手头有一些待call电话单,每个电话单上有N个不同的电话号码,需要你每打一个电话就标记为”已打“.当一个电话单上的号码都标记为”已打“后,自动将该电话单标记为”已完成“. 处理方法通常是先"更新"刚刚打过的号码为"已打",然后查询该电话单中还剩余多少电话号码没打过,如果查询结果显示已经没有“待call”号码,则再“更新”该电话单为“已完成”. 这样处理需要操作三次数据库,而且偶尔会出现前一步“更新

做一个积极的人 编码.改bug.提升自己 我有一个乐园,面向编程,春暖花开! 看似是一个简单的问题,其实里面包含很多的东西! 需求: 实现一个在HashMap中存入(任意类型)相同的key值后,key中的value不会被覆盖,而是能够进行叠加! 拿到一个需求的时候,我们要先进行分析,看此需求能否实现,基于已有的知识(经验),然后在通过目前的一些技术看此需求如何实现. 要实现在HashMap中插入相同的key值,内容不被覆盖,那么肯定要了解HashMap的一些机制,首先看一下HashMap的put

问题描述:问题:源库的某个Schema使用数据泵Expdp元数据整体导出,在目标库导入且成功后,逻辑验证用户对象,发现缺失.分析查询后,缺失的对象,都是LOB类型(并不是所有的LOB都无法导入,是大部分LOB类型的对象) #以下逻辑验证,SQL执行,对比源库.目标库数据#以下语句特点:测试环境,还原状况模拟:数据无法完全重现 SQL> select OBJECT_TYPE,count(*) from dba_objects where owner='SCOTT' group by object_

最近在着手koa时候,发现mongoose(mongodb)查询数据库后添加新属性,前端拿不到新属性问题, 然后测试了一下Sequelize(mysql),发现也有同样的问题存在.此时着手干! 1.1 mongoose问题展示: router.get('/order_show', async (ctx, next) => { const id = ctx.query.id try { let doc = await Order.findOne({ _id: id }).populate(['bu

删除数据后,重新查询了数据库,DB中记录已经删除了,但是数据依然能查询到,网上都说是Hibernate的缓冲问题. 我对session进行了clear,flush,并且在事务和查询中都对session进行了关闭操作. 但问题总是解决不了. 后来看来这个帖子:http://stackoverflow.com/questions/12035517/hibernate-reading-function-shows-old-data 在Hibernate的配置文件添加了配置 <property name

使用所见即所得文本编辑器编辑文本存入数据库后通过ajax获取服务器json_encode的数据到前台,文本内容上边的html标签不解析 因为我在前台使用了jquery的text()方法,而不是html()方法,text()方法是不会解析成html标签的只会当文本输出,而html()方法可以

问题描述:     plsql导出查询结果时,如果使用导出查询结果,使用excelfile会特别慢.     所以我们一般使用csv文件,然后在excel中新建空白文档,在数据菜单中导入数据,但是导出的数据一般都会有问题,以下列举两个问题:1.导出的数据被科学计数法显示.2:超出15位的数据后,后三位会被解析位000.下面给出两种方式的解决方案. 问题举例如下:     1.数据被科学计数法展示,我们可以使用数据菜单下的分列功能.   2.数据如身份证号超出15位后,后三位被000展示.解决方法

用texarea存储数据,查询数据库后原样显示在jsp中,包括空格和回车换行

(1)es写数据过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node 4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果给客户端 (2)e

es写入数据的工作原理是什么啊?es查询数据的工作原理是什么?底层的lucence介绍一下呗?倒排索引了解吗? 一.es写数据过程 1.客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点) 2.coordinating node 对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard) 3.实际的node上的primary shard 处理请求,然后将数据同步到replica node. 4.coordinating n

测试的时候向数据库中插入了大量的数据,测试完成后删除了测试用户以及其全部数据,但是数据文件却没有缩小.经查阅资料之后发现这是 Oracle “高水位”所致,那么怎么把这些数据文件的大小降下来呢?解决办法如下: 概念: 表空间的相关知识请见这里,详细的介绍了 Oracle 数据库的存储结构. 高水位:High Water Mark (HWM),是段(Segment)的一个指标,界定了段(Segment)曾经配置过的 block 水位. 据说,随着数据的 insert,所使用段(Segment)的数

1.关于SQL查询效率,100w数据,查询只要1秒,与您分享:机器情况p4: 2.4内存: 1 Gos: windows 2003数据库: ms sql server 2000目的: 查询性能测试,比较两种查询的性能 SQL查询效率 step by step -- setp 1.-- 建表create table t_userinfo(userid int identity(1,1) primary key nonclustered,nick varchar(50) not null defau

mysql优化, 删除数据后物理空间未释放(转载) OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化.这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或

转自 关于mysql 删除数据后物理空间未释放(转载) - NETDATA - 博客园http://www.cnblogs.com/shawnloong/archive/2013/02/07/2908911.html OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . B

OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化.这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 .OPTIMIZE TABLE

原文:http://blog.csdn.net/zhengyiluan/article/details/51671599 处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如:     se

转载自:http://www.cnblogs.com/shawnloong/archive/2013/02/07/2908911.html OPTIMIZE TABLE 当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小.这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致.OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化.如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR . BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE T

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性

公司的程序和数据库部署在阿里云上,数据库使用的是阿里云的RDS,这天,经理在开发群中发了一个信息: 您的RDS实例rm********0oq的磁盘在过去一周平均使用率已超过80.%,建议您对实例规格进行升级,以免磁盘资源不足,影响业务运行.详情请您查看您阿里云注册邮箱中的邮件. 1.首先我在Navicat上远程delete阿里云RDS数据表中的数据, 找到对应的表,然后delete 删除部分数据,单个表中的数据达五千万条,所以操作起来很笨重.(懊恼啊,为什么当初没有做分表操作..) 按照产品经理