========== 1.检查ES节点是否正常启动 curl http://192.168.6.16:9200 正常状态: 非正常状态: 1>确保服务是不是正常启动了,端口用的是哪个 2>防火墙是否关闭或者端口是否开放 3>你的curl命令是否有问题,curl命令可能导致服务无法访问,可以尝试重启服务后,在外部浏览器访问URL地址即可.不一定非得用curl 2.cat检测集群健康状况 curl http://192.168.6.16:9200/_cat/health?v 绿色表示一切正常

--insert into P_ZPROMOTION_DOC_ITEMS (AKTNR,MATNR,MINGROSS,MCRANK,MCUPRICE,MAXBAKTNR,MAXBPAMONT,MAXBPRICE,MINBAKTNR,MINBPAMONT,MINBPRICE) SELECT AKTNR4,MATNR,MINGROSS,MCRANK,MCUPRICE,MAXBAKTNR,MAXBPAMONT,MAXBPRICE,MINBAKTNR,MINBPAMONT,MINBPRICE FROM

ArcGIS 批量修改数据名称-arcgis案例实习教程 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com 功能:批量修改数据/文件名称 使用方法: 输入:文件夹(或者数据库) 参数:筛选待修改数据的通配符 修改规则:前缀和后缀,原数据名称的子串   案例 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui#qq.com

当我们使用ES批量插入数据的时候,一般会这样写代码: from elasticsearch import Elasticsearch,helpers es =Elasticsearch(hosts=[{'host':'localhost','port':9200}]) def gendata(): mywords =['foo','bar','baz'] for word in mywords: yield {"_index":"mywords","_ty

前言:使用脚本进行大数据量的批量插入,对特定情况下测试数据集的建立非常有用. 0.准备 #1.创建tb_dept_bigdata(部门表). create table tb_dept_bigdata( id int unsigned primary key auto_increment, deptno mediumint unsigned , dname ) not null default '', loc ) not null default '' )engine=innodb default

//批量修改email重复 public function getEmail() { $this->model = app::get('shop')->model('manage'); //总条数 $count = count($, ])); $limit = ; $num = $count / ;//循环多少次 ; $i <= $num; $i++) { $sql = "select * from shop_manage where type = 0 AND status =

上图为查出的所有满足条件的数据,要选中若干条数据将其状态设置为作废 一共选中6条数据,当点击确认后修改数据状态. 前端代码 1.安装NuGet包 [Abp.Dapper]于EFCore中, 2.创建文件夹,并创建一个xxxxMapper的类, 图中1为将Person实体引入 2为创建Person实体时设置的表名 3为忽略数据库中的审计字段.导航属性 3.将其注入 4.使用sql进行修改数据的状态

文件分割 "www.laiwunews.cn/xinxi/25324717.html""www.zznews.cn/xinxi/10411214.html""tongren.qd8.com.cn/daikuan/xinxi2_41773448.html""www.ailaba.org/sell/2804817.html""bbs.28tui.com/xinxi/3632846.html""www.

今天处理数据批量的更新,场景是这样子的,web站管理的字典功能,需要添加一个记录的整体描述,以及详细内容的描述.一个字典整体概述只有一组信息,但是其详细内容,会有很多项,不确定. 这个场景,在关系型数据库操作中,就是典型的1vN的问题,即一对多的问题. 做内容修改时,涉及到批量的更新过程.这里,只针对具体的问题描述细节,不过多介绍字典的设计. 字典的查询没有问题,mybatis的mapper函数如下: <resultMap id="FullConfResultMap" type=

页面展示 HTML 代码 <blockquote class="layui-elem-quote demoTable"> <div class="layui-inline"> <div class="layui-input-inline"> <input type="text" value="" placeholder="请输入关键字" clas

转自:https://blog.csdn.net/huanglin6/article/details/81231215 业务场景:在SAP内,有时候需要用户批量维护某些数据,这时候可以使用标准函数POPUP_GET_VALUES可以进行批量的维护. 效果图 参考代码 FORM CALL_CHANGE CHANGING P_L_RETURN_CODE . . INCLUDE STRUCTURE SVAL. DATA: END OF FIELDS. DATA: L_RETURN_CODE TYPE

一.输入事务代码SCAT,输入Z开头的程序名,点击左上角的新建图标 二.输入标题和模块名 三.保存为本地对象 四.包属性修改为CATT,然后保存 五.可以看到我们新建的一条内容,点击小铅笔修改 六.点击记录按钮 七.点击录屏之后,输入事务代码 八.我们修改前10个件号,以第一个“87292325V07”为例 九.输入件号后,点击对勾 十.选择基本数据2,打对勾 十一.在界面操作,去掉TSD的勾选 十二.点击保存之后,这个事件会结束,点击右下角的红色结束按钮 十三.在SCAT模块可以看到新增的一条

1.查找表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断select * from peoplewhere peopleId in (select   peopleId  from   people  group  by   peopleId  having  count(peopleId) > 1) 2.删除表中多余的重复记录,重复记录是根据单个字段(peopleId)来判断,只留有rowid最小的记录delete from people where peopleId  i

很简单的一个东西,查了挺久的,浪费了很多的时间 直接用Upsert Into Select就可以了 例:把tables表中cloumn2列等于bbb的都改成aaa Upsert Into Table (cloumn1,cloumn2,cloumn3) Select Cloumn1,'aaa',Cloumn3 From Table where Cloumn2='bbb' 

var rds = db.REGIPATIENTREC.find({mzh:{$lt:"0"},usrOrg:"石景山中西医结合医院"}); var show = function(value,index,ar){ var rds = db.REGIPATIENTREC.find({"_id": value._id});while(rds.hasNext()){ var rd = rds.next(); var stime = rd.stime.

xxxMapper.xml: <update id="updateSensorWarnings" parameterType="java.util.List" > <foreach collection="list" item="item" index="index" open="" close="" separator=";"&

最近在优化日结存储过程,日结存储过程中大概包含了20多个存储过程. 发现其有一个存储过程代码有问题,进一步发现结存的数据中有一个 日期字段business_date 是有问题的,这个字段对应的类型是varchar,但是存储过程传入参数的类型是char,导致最后结存进去的数据末尾多了几个空格. 比如,应该是'2016-12'的,但现在是'2016-12  '. 为了解决这个问题,要修改这个字段的值,去掉尾部的空格,于是运行如下语句: update TB_CUSTOMER_FROZEN set BU

# 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs-bulk.html#bulk-routing * es修改数据: # update_by_query: def update_order_info_by_id(data_list): update_body = { "query": { "term": {"_id": id_} }, "

通过Lua脚本批量插入数据到布隆过滤器 有关布隆过滤器的原理之前写过一篇博客: 算法(3)---布隆过滤器原理 在实际开发过程中经常会做的一步操作,就是判断当前的key是否存在. 那这篇博客主要分为三部分: 1.几种方式判断当前key是否存在的性能进行比较. 2.Redis实现布隆过滤器并批量插入数据,并判断当前key值是否存在. 3.针对以上做一个总结. 一.性能对比 主要对以下方法进行性能测试比较: 1.List的 contains 方法 2.Map的 containsKey 方法 3.Go

早上本想将一些照片上传到相册中,但是由于所有照片的扩展名都是JPG而不是小写的jpg,因此造成了“格式不正确”而不能上传照片.此刻就产生了这样一个问题:使用shell脚本如何批量将所有文件的扩展名JPG都改成小写的jpg? 既然要批量替换文件名,那么肯定得用一个for循环依次遍历指定目录下的每个文件.对于每个文件,假如该文件的名称为name.oldext,那么我们必 须原始文件名中挖出name,再将它与新的文件扩展名newext拼接形成新的文件名name.newext.依照这样的思路,就诞生了下

代码这种经常完善的东西,其实是不太适合使用博客来发布的. 以下是一个批量修改照片名称的shell脚本: 事情是这样的,虽然手机拍的照片文件名是按照日期来确定的,但是是这种形式的 IMG_mmddYY_HHiiss.jpg.(字母的含义借助了php的表示法) 脚本的目的是将其修改成这种形式: IMG_YYmmdd_HHiiss.jpg #!/system/bin/sh # #This shell to rename a or some jpg files #some jpg file name a