本文仅展现个人使用情况和理解,英文原址:https://review.openstack.org/Documentation/cmd-query.html 基本使用格式: ssh -p <port> <host> gerrit query   [--format {TEXT | JSON}]             --结果集返回格式 默认为'text'格式 开发中基本上采用'json'格式   [--current-patch-set]                --结果集中

开发同事提议在线上部署一套gerrit代码审核环境,不用多说,下面就是自己部署gerrit的操作记录. 提前安装好java环境,mysql环境,nginx环境 测试系统:centos6.5 下载下面三个包,放到/root目录下 <下载地址:http://pan.baidu.com/s/1nuP0X9R (提取密码gqj5)> mysql-connector-java-5.1.21.jar bcpkix-jdk15on-1.52.jar gerrit-2.11.3.war ***********

近年来,由于开源项目.社区的活跃热度大增,进而引来持续集成(CI)系统的诞生,也越发的听到更多的人在说协同开发.敏捷开发.迭代开发.持续集成和单元测试这些拉风的术语.然而,大都是仅仅听到在说而已,国内也很少有公司能有完整的 CI 体系流程.反之一些开源项目都有完整的 CI体系,比如openstack. 由于感兴趣,也查阅了一些资料,专门在测试机上进行了一番部署.结合Gitlab+Gerrit+Jenkins,实现代码托管->代码审核->代码发布的一套流程. (1)Gitlab上进行代码托管 在

Flashback version Query相对于Flashback Query 只能看到某一点的对象状态, Oracle 10g引入的Flashback Version Query可以看到过去某个时间段内,记录是如何发生变化的. 根据这个历史,DBA就可以快速的判断数据是在什么时点发生了错误,进而恢复到之前的状态.先看一个伪列 ORA_ROWSCN. 所谓的伪列,就是假的,不存在的数据列,用户创建表时虽然没有指定,但是Oracle为了维护而添加的一些内部字段,这些字段可以像普通文件那样的使用

由于笔者在实际项目仅仅将ES用作索引数据库,并没有深入研究过ES的搜索功能.而且鉴于笔者的搜索引擎知识有限,本文将仅仅介绍ES简单(非全文)的查询API. 笔者原本打算在本文中介绍聚合API的内容,但是写着写着发现文章有点过长,不便于阅读,故将聚合API的内容移至下一篇博客中. 引言 单单介绍理论和API是乏味和低效率的,本文将结合一个实际的例子来介绍这些API.下表是本文数据表的表结构,表名(type)为“student”.注意,studentNo是本表的id,也就是_id字段的值与stude

原文地址https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5651447.html 近年来,由于开源项目.社区的活跃热度大增,进而引来持续集成(CI)系统的诞生,也越发的听到更多的人在说协同开发.敏捷开发.迭代开发.持续集成和单元测试这些拉风的术语.然而,大都是仅仅听到在说而已,国内也很少有公司能有完整的 CI 体系流程.反之一些开源项目都有完整的 CI体系,比如openstack.为了实现代码托管->代码审核->代码发布的一套自动化流程,我特意在IDC服务器上部署了G

一.搜索API 1. 搜索API 端点地址 从索引tweet里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/_search?q=user:kimchy 从索引tweet,user里面搜索字段user为kimchy的记录 GET /twitter/tweet,user/_search?q=user:kimchy GET /kimchy,elasticsearch/_search?q=tag:wow 从所有索引里面搜索字段tag为wow的记录 GET /_all/_search?

菜鸟一枚,业余一直想做个火车票查票的H5,前端页面什么的已经写好了,node+mongoDB 也写了一个车站的接口,但 接下来的爬12306获取车次信息数据一直卡住,网上的爬12306的大部分是python,node的资料比较少,而且本身也不会node.js, 没有任何基础,只能看着文档写几个小demo... nodejs爬取查票接口,获取json数据,由于12306的查票接口返回的数据是经过加密的,所以要再对result进行解析输出 写这个的时候,找了好多,还学了python,准备用pthon

Flashback Query 背景:Flashback 是 ORACLE 自 9i 就开始提供的一项特性,在 9i 中利用oracle 查询多版本一致的特点,实现从回滚段中读取表一定时间内操作过的数据,可用来进行数据比对,或者修正意外提交造成的错误数据,该项特性也被称为 FlashbackQuery. Flashback Query 种类:Flashback Query 分 Flashback Query,Flashback Version Query, Flashback Transacti

近年来,由于开源项目.社区的活跃热度大增,进而引来持续集成(CI)系统的诞生,也越发的听到更多的人在说协同开发.敏捷开发.迭代开发.持续集成和单元测试这些拉风的术语.然而,大都是仅仅听到在说而已,国内也很少有公司能有完整的 CI 体系流程.反之一些开源项目都有完整的 CI体系,比如openstack.为了实现代码托管->代码审核->代码发布的一套自动化流程,我特意在IDC服务器上部署了Gitlab+Gerrit+Jenkins对接环境,以下记录了操作过程:-------------------

开发同事提议在线上部署一套gerrit代码审核环境,废话不多说,部署gerrit的操作记录如下:提前安装好java环境,mysql环境,nginx环境测试系统:centos6.5下载下面三个包,放到/root目录下(下载地址:http://pan.baidu.com/s/1nuP0X9R (提取密码gqj5))mysql-connector-java-5.1.21.jarbcpkix-jdk15on-1.52.jargerrit-2.11.3.war ----------------------

2014-12-09 Created By BaoXinjian

flashback query可以查询过去某个时间点对象的状态,从而可以利用此来进行恢复数据 1 准备测试数据 用普通用户创建一个表,表中插入部分数据: SQL> show user USER is "KEL" SQL> create table flqy(id int,old int); Table created. SQL> insert into flqy values (1,20); 1 row created. SQL> insert into flq

摘自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_70a2bdb80100pqid.html 使用Oracle 10g 新特性flashback query來查詢過去修改並已提交的記錄時,遇到以下錯誤:  SQL> select employee_id, salary from hr.employees as of timestamp(to_timestamp('08-MAR-11 04.15.00','DD-MON-YY HH24.MI.SS'))  2    3  ;sel

SQVI.SAP查询QUERY都适用于简单的表连接数据查询,但都不能打包传输到PRD,不同环境需要重复创建.可以生成报表程序供T-CODE调用,用se93指定事务码和程序名称. 区别1-权限: SQVI每个用户创建的query只能自己查看,别的用户看不到,但是通过挂接事务码可以解决. SAP查询 可以进行权限设置,不存在其他用户不能修改的问题 区别2-使用方式: SQVI使用单一T-CODE即可实现数据源定义,界面字段选择,过滤字段选择等 SAP查询 分三个 T-CODE  ,SQ02(数据源定

1.定义: 列表:num = ["a","b"."c"] ##定义后可增删改查 元组:num = ("a","b","c") ##定义后只读 字典:num = {"name":"qinyj","age":"21"}   ##采用键值对记录,定义后可增删改查 2.增: 列表:num.append("d

列表-list-[] 输入内存储存容器 发生改变通常直接变化,让我们看看下面列子 增---默认在最后添加 #append()--括号中可以是数字,可以是字符串,可以是元祖,可以是集合,可以是字典 #lst=[,,,] #1print(lst.append())#---none--没有返回值 所以none # '''lst=lst.append(233) print(lst)'''#---none---没有返回值 所以none #lst.append()#---int #print(lst)#--

一.说明 如果出现文件上传漏洞和命令执行类漏洞(包括命令注入.缓冲区溢出.反序列化等)都会让人担心,系统是否系统已被上传webshell甚至植入木马程序.如果依靠人工排查,一是工作量大二是需要一定程度的技术知识和业务知识才能判断什么是正常什么是异常.工作量大决定排查工作不可能由个别具有技术知识和业务知识的人来完成工作而需要其他人员参与,而如果这些没有“一定程度的技术知识和业务知识”的人员参与基本必然后导致大量的误报和漏报(主要是漏报).总而言之,在大量设备场景中人工排查后门是很难切实有效推行的排

在讲解之前,我们先来看看效果如下所示: 1)整个页面的效果如下: 2) 新增数据效果如下: 3) 新增成功如下: 4) 编辑数据效果如下: 5) 编辑成功效果如下: 6) 删除数据效果如下: 7) 删除成功效果如下: 8) 查询效果如下: 如上的效果,下面我们还是和之前一样,先看看我们整个项目的架构如下所示: ### 目录结构如下: demo1 # 工程名 | |--- dist # 打包后生成的目录文件 | |--- node_modules # 所有的依赖包 | |----database

使用命令行(ssh)对Gerrit进行查询, 官方地址:https://review.openstack.org/Documentation/cmd-query.html 程序例子 import os, json def get_patch_info(GERRIT_HOME, patch_id): cmd_str='ssh %s gerrit query --format=JSON --comments change:%d'%(GERRIT_HOME, patch_id) process = o