android应用程序对输入系统的处理分为多个阶段,我们把这些阶段称为InputStage 理论处理流程: (1)activity发给window,如果window不能处理,再由activity处理; (2)window接受输入信息后,window发给decor,如果decor不能处理,再由window处理 (3))decor接受输入信息后,decor发给输入焦点 android源码对输入事件的处理与上面理论分析有点差别: (1)对输入法之前的处理 ViewPreImeInputStage最终会

21. 多点触摸_电容屏驱动程序_实践_tiny4412 tiny4412触摸屏: 分辨率为800 x 480http://wiki.friendlyarm.com/wiki/index.php/LCD-S702/zh 测试:a. 先把原有的ft5x06_ts.c 驱动程序去掉 I2C驱动有i2c_driver, i2c_device,ft5x06_ts.c只是i2c_driver, 修改同目录下的Makefile:obj-$(CONFIG_TOUCHSCREEN_FT5X0X) += ft5x

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(四) 1 查询方案(Query Plans) MongoDB 查询优化程序处理查询并且针对给定可利用的索引选择最有效的查询方案.然后每次执行查询时,查询系统使用此查询方案. 查询优化程序仅缓存可能有多种切实可行的方案的查询计划. 对于每一个查询,查询规划者在查询方案高速缓存中搜索适合查询形式的查询方案.如果没有匹配的查询方案,查询规划者生成几个备选方案并在一个实验周期内做出评估.查询规划者选择获胜的方案,

说明:创建索引时,列名:int 中的int数字指的是正序或者倒序,如果是1表明是正序,-1表示倒序 1.查询collection上的索引 db.users.getIndexes() 2.查询当前的db的所有collection所拥有的索引 db.getCollectionNames().forEach(function(collection) { indexes = db[collection].getIndexes(); print("Indexes for " + collecti

背景: MongoDB和MySQL一样,都会产生慢查询,所以都需要对其进行优化:包括创建索引.重构查询等.现在就说明在MongoDB下的索引相关知识点,可以通过这篇文章MongoDB 查询优化分析了解MongoDB慢查询的一些特点. 执行计划分析: 因为MongoDB也是BTree索引,所以使用上和MySQL大致一样.通过explain查看一个query的执行计划,来判断如何加索引,explain在3.0版本的时候做了一些改进,现在针对这2个版本进行分析: 3.0之前: zjy:PRIMARY>

Mongodb1. 安装2. CRUD3. 索引4. 副本及(replica sets)5. 分片(sharding) nosql 简单数据模型 元数据和应用数据分离 弱一致性 优势: 避免不必要的复杂性 高吞吐量 高水平扩展能力和低端硬件集群 不实用对象 - 关系映射 劣势 不支持ACID 功能简单 面向collection的数据库 数据库: 数据库无须创建 表:行 <----> 集合 :文档 集合无须事先定义: [root@localhost data]# wget https://fas

在真机上测试数独游戏时发现,快速点击屏幕时,游戏偶尔出现挂死的情况,Log如下 04-08 15:35:00.838 7317-7356/org.elvalad.sudoku D/OpenGLRenderer﹕ Enabling debug mode 0 04-08 15:35:23.036 7317-7317/org.elvalad.sudoku E/InputEventReceiver﹕ Exception dispatching input event. 04-08 15:35:23.03

java.lang.IllegalStateException: The content of the adapter has changed but ListView did not receive a notification. Make sure the content of your adapter , class android.widget.ListView) with Adapter(class com.tongyan.guangzhou.subway.inspect.act.ta

step1:调用ViewRootImpl的内部类ImeInputStage的成员函数onProcess来判断输入法是否处于激活状态 final class ImeInputStage extends AsyncInputStage implements InputMethodManager.FinishedInputEventCallback { public ImeInputStage(InputStage next, String traceCounter) { super(next, tr

Android的用户输入处理 Android的用户输入系统获取用户按键(或模拟按键)输入,分发给特定的模块(Framework或应用程序)进行处理,它涉及到以下一些模块: Input Reader: 负责从硬件获取输入,转换成事件(Event), 并分发给Input Dispatcher. Input Dispatcher: 将Input Reader传送过来的Events 分发给合适的窗口,并监控ANR. Input Manager Service: 负责Input Reader 和 Inpu

java.lang.StackOverflowError: stack size 8MB at android.text.TextUtils.getChars(TextUtils.java:86) at android.text.method.ReplacementTransformationMethod$ReplacementCharSequence.getChars(ReplacementTransformationMethod.java:151) at android.text.TextU

5    应用层如何从Framework层接收按键事件 由3.2和4.5.4节可知,当InputDispatcher通过服务端管道向socket文件描述符发送消息后,epoll机制监听到了I/O事件,epoll_wait就会执行返回发生事件的个数给eventCount,主线程开始执行epoll_wait后面的代码:     1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 for (int i = 0; i < eventCo

索引的操作 数据库百分之八十的工作基本上都是查询,而索引能帮我们更快的查询到想要的数据.但是其降低了数据的写入速度,所以要权衡常用的查询字段,不必在太多字段上建立索引. 在mongoDB中默认是用btree来组织索引文件,并且可以按字段升序/降序来创建,便于排序. 数据准备 for (var i = 1; i <100000; i++) { db.test.insert({name:'user'+i,num:i,sn:Math.floor(Math.random()*10000000)}) }

利用CursorAdapter在ListView中显示Cursor中不同同类型的item,加载均正常,滚动时报如下错误: 11-28 15:18:16.703: E/InputEventReceiver(3155): Exception dispatching input event.11-28 15:18:16.703: E/MessageQueue-JNI(3155): Exception in MessageQueue callback: handleReceiveCallback11-2

最近做View的多点触控时,每次第一次触控事件完美运行,第二次就直接崩了,错误信息如下: 01-03 00:05:44.220 4377-4410/system_process E/AndroidRuntime: *** FATAL EXCEPTION IN SYSTEM PROCESS: android.ui java.lang.IllegalArgumentException: pointerIndex out of range at android.view.MotionEvent.nat

android listview 适配器在多种类型viewType报错: Caused by: java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: length=3; index=3 2 at android.widget.AbsListView$RecycleBin.addScrapView(AbsListView.java:6822) 3 at android.widget.AbsListView.trackMotionScroll(AbsListView.j

要保证数据库处于高效.稳定的状态,除了良好的硬件基础.高效高可用的数据库架构.贴合业务的数据模型之外,高效的查询语句也是不可少的.那么,如何查看并判断我们的执行计划呢?我们今天就来谈论下MongoDB的执行计划分析. 引子MongoDB 3.0之后,explain的返回与使用方法与之前版本有了不少变化,介于3.0之后的优秀特色,本文仅针对MongoDB 3.0+的explain进行讨论. 现版本explain有三种模式,分别如下: queryPlanner executionStats allP

使用索引可以大大提高文档的查询效率.如果没有索引,会遍历集合中所有文档,才能找到匹配查询语句的文档.这样遍历集合中整个文档的方式是非常耗时的,特别是处理大数据时,耗时几十秒甚至几分钟都是有可能的. 创建索引 MongoDB 中,使用 ensureIndex() 方法创建索引. 格式 db.COLLECTION_NAME.ensureIndex({KEY:1}) 其中,KEY表示要创建索引的字段名称,1 表示按升序排列字段值.-1 表示按降序排列. 范例 1.给 user 集合中 name 字段添

准备工作 继续连接到mongo C:\Users\zouqi>mongo MongoDB shell version: 3.0.7 connecting to: test 查看数据库和集合 > show dbs demo 0.078GB local 0.078GB myDatabase 0.078GB myTest 0.078GB > use myTest switched to db myTest > show collections persons system.indexes

前面的话 本文将详细介绍MongoDB数据库索引构建情况分析 概述 创建索引可以加快索引相关的查询,但是会增加磁盘空间的消耗,降低写入性能.这时,就需要评判当前索引的构建情况是否合理.有4种方法可以使用 1.mongostat工具 2.profile集合介绍 3.日志 4.explain分析 mongostat mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用.它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出.如果发现数据库突然变慢或者有其他问题的话,首先就要考虑采用

背景 mongodb 提供了类sql的数据查询及操作方式,同时也包含了聚合操作.索引等多个机制: 按以往的经验,不当的库表操作或索引模式往往会造成许多问题,如查询操作缓慢.数据库吞吐量低下.CPU或磁盘IO飙升等问题. 因此在应用开发过程中,有必要对DB操作进行审视,尤其是关键业务或复杂条件查询.mongodb 提供了explain方法可以让我们 对 DB查询语句进行分析,提前分析潜在的瓶颈. 查询计划 mongodb 通过查询计划(QueryPlan)描述一个查询语句的执行过程,而通常一个查询