Sonatype Nexus的安装配置参见:CentOS系统中安装Nexus并导入已有的构件库.Nexus内置了Jetty容器,${NEXUS_HOME}/bin/jsw目录下包含了各个操作系统的启动脚本.当然,如果你不喜欢内置的Jetty容器,也可以下载Nexus的war包,部署在tomcat等容器中. 安装部署后,比较重要的是能够对其进行深入的管理和配置,本文将介绍一些关于Sonatype Nexus的高级配置技巧,方便您进行配置管理. 1.使用Maven上传组件注意事项 host类型的仓库

nexus可以在线更新中央仓库索引,但是更新速度慢,而且很有可能下载的索引不全.下面介绍一种离线更新中央仓库索引的方式,速度快并且可靠. 1.访问http://repo.maven.apache.org/maven2/.index/下载中心仓库最新版本的索引文件,我们需要下载如下两个文件nexus-maven-repository-index.gz和nexus-maven-repository-index.properties. 2.我们需要下载一个jar包indexer-cli-5.1.1.j

类索引,父类索引和接口索引集合 前面介绍了class文件,从头开始的魔数,次版本号,主版本号,常量池入口,常量池,访问标志．那么再接下来的就是用来确定这个类的继承关系的类索引,父类索引和接口索引集合这三项了． 下面就来认识一下这三项内容． 类索引(this_class)和父类索引(super_class)都是一个u2类型的数据,而接口索引集合(interfaces)是一组u2类型的数据的集合,class文件中由这三项数据来确定这个类的继承关系． 类索引用于确定这个类的全限定名,父类索引用于确定这

讲完了class文件里的常量池,我们就相当于克服了class文件里最麻烦的模块了.如今,我们来看一下class文件里紧接着常量池后面的几个东西:訪问标志.类索引.父类索引.接口索引集合. 1. 訪问标志.类索引.父类索引.接口索引集合 在class文件里的位置 好,让我们来一一击破它们,看看它们究竟是什么东西. 2. 訪问标志(access_flags)可以表示什么? 訪问标志(access_flags)紧接着常量池后.占有两个字节.总共16位,例如以下图所看到的: 当JVM在编译某个类或者接口

B树: B+树 1) B+-tree的磁盘读写代价更低 B+-tree的内部结点并没有指向关键字具体信息的指针.因此其内部结点相对B 树更小.如果把所有同一内部结点的关键字存放在同一盘块中,那么盘块所能容纳的关键字数量也越多.一次性读入内存中的需要查找的关键字也就越多.相对来说IO读写次数也就降低了. 个盘快.当需要把内部结点读入内存中的时候,B 树就比B+ 树多一次盘块查找时间(在磁盘中就是盘片旋转的时间). 2) B+-tree的查询效率更加稳定 由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点,而

讲完了class文件中的常量池,我们就相当于克服了class文件中最麻烦的模块了.现在,我们来看一下class文件中紧接着常量池后面的几个东西:访问标志.类索引.父类索引.接口索引集合. 1. 访问标志.类索引.父类索引.接口索引集合 在class文件中的位置 好,让我们来一一击破它们,看看它们到底是什么东西. 2. 访问标志(access_flags)能够表示什么? 访问标志(access_flags)紧接着常量池后,占有两个字节,总共16位,如下图所示: 当JVM在编译某个类或者接口的源代码

B+树比B树更适合实际应用中操作系统的文件索引和数据库索引 为什么选择B+树作为数据库索引结构?   背景 首先,来谈谈B树.为什么要使用B树?我们需要明白以下两个事实: [事实1]不同容量的存储器,访问速度差异悬殊.以磁盘和内存为例,访问磁盘的时间大概是ms级的,访问内存的时间大概是ns级的.有个形象的比喻,若一次内存访问需要1秒,则一次外存访问需要1天.所以,现在的存储系统,都是分级组织的.最常用的数据尽可能放在更高层.更小的存储器中,只有在当前层找不到,才向更低层.更大的存储器中寻找.这也

概念: 主键(primary key) 能够唯一标识表中某一行的属性或属性组.一个表只能有一个主键,但可以有多个候选索引.主键常常与外键构成参照完整性约束,防止出现数据不一致.主键可以保证记录的唯一和主键域非空,数据库管理系统对于主键自动生成唯一索引,所以主键也是一个特殊的索引. 外键(foreign key) 是用于建立和加强两个表数据之间的链接的一列或多列.外键约束主要用来维护两个表之间数据的一致性.简言之,表的外键就是另一表的主键,外键将两表联系起来.一般情况下,要删除一张表中的主键必须首

目的:在浏览器页面启动上传下载CS软件,实现文件的批量下载与上传. 技术路线: 开发上传下载客户端CS程序与注册程序,压缩放到服务器端指定位置: 开发服务器端程序用以接收上传请求,压缩放到服务器端: 将数据服务端程序与客户端程序压缩包用IIS发布 开发前端页面,提供下载上传下载程序压缩包的功能,提供打开上传下载程序的功能: 内容: 1.上传下载CS客户端程序 采用C#开发语言开发,wpf界面,webclient等接口,http协议,实现数据的上传下载功能,实现文件记录写入后台数据库mysql中.

理想的索引,高效的索引建立考虑: :查询频繁度(哪几个字段经常查询就加上索引) :区分度要高 :索引长度要小 : 索引尽量能覆盖常用查询字段(如果把所有的列都加上索引,那么索引就会变得很大) : 索引长度直接影响索引文件的大小,影响增删改的速度,并间接影响查询速度(占用内存多). 针对列中的值,从左往右截取部分,来建索引 : 截的越短, 重复度越高,区分度越小, 索引效果越不好 : 截的越长, 重复度越低,区分度越高, 索引效果越好,但带来的影响也越大--增删改变慢,并间影响查询速度. 所以,

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针

Mysql索引实现: B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种,MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上.这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

 一.索引的概念 索引的用途:我们对数据查询及处理速度已成为衡量应用系统成败的标准,而采用索引来加快数据处理速度通常是最普遍采用的优化方法. 索引是什么:数据库中的索引类似于一本书的目录,在一本书中使用目录可以快速找到你想要的信息,而不需要读完全书.在数据库中,数据库程序使用索引可以重啊到表中的数据,而不必扫描整个表.书中的目录是一个字词以及各字词所在的页码列表,数据库中的索引是表中的值以及各值存储位置的列表. 索引的利弊:查询执行的大部分开销是I/O,使用索引提高性能的一个主要目标是避免全表扫

索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度. 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键. 这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 表或视图可以包含以下类型的索引: 聚集 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行. 索引定义中包含聚集索引列. 每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序排序. 只有当表包含聚集索引时,表中的数据行才按排序顺序存储. 如果表具有聚集索引,则该表称为聚集表. 如果

1.冗余和重复索引 mysql允许在相同列上创建多个索引,无论是有意还是无意,mysql需要单独维护重复的索引,并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑,这会影响性能.重复索引是指的在相同的列上按照相同的顺序创建的相同类型的索引,应该避免这样创建重复所以,发现以后也应该立即删除.但,在相同的列上创建不同类型的索引来满足不同的查询需求是可以的. 冗余索引和重复索引有一些不同,如果创建了索引(a,b),再创建索引(a)就是冗余索引,因为这只是前面一个索引的前缀索引,因此(a,b)也可以当作(a

转:http://www.cnblogs.com/kissdodog/archive/2013/06/14/3135412.html 实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多),一个区中的页面可能属于多余一个的索引或表---这被称为混合区.如果数据库中有太多的小表,混合区帮助SQL Server节约磁盘空间. 随着表(或索引)增长并且请求超过

文章归属:http://feiyan.info/16.html,我想自己去写了,但是发现此君总结的非常详细.直接搬过来了 关于MySQL索引的好处,如果正确合理设计并且使用索引的MySQL是一辆兰博基尼的话,那么没有设计和使用索引的MySQL就是一个人力三轮车.对于没有索引的表,单表查询可能几十万数据就是瓶颈,而通常大型网站单日就可能会产生几十万甚至几百万的数据,没有索引查询会变的非常缓慢.还是以WordPress来说,其多个数据表都会对经常被查询的字段添加索引,比如wp_comments表中针

参考了多篇文章,分别记录,如下. 下面是第一篇的总结 http://www.jb51.net/article/76007.htm: 在MySQL中,InnoDB引擎表是(聚集)索引组织表(clustered index organize table),而MyISAM引擎表则是堆组织表(heap organize table). 聚集索引是一种索引组织形式,索引的键值逻辑顺序决定了表数据行的物理存储顺序: 而非聚集索引则就是普通索引了,仅仅只是对数据列创建相应的索引,不影响整个表的物理存储顺序.

1.普通索引 普通索引(由关键字KEY或INDEX定义的索引)的唯一任务是加快对数据的访问速度.因此,应该只为那些最经常出现在查询条件(WHEREcolumn=)或排序条件(ORDERBYcolumn)中的数据列创建索引.只要有可能,就应该选择一个数据最整齐.最紧凑的数据列(如一个整数类型的数据列)来创建索引. 2.唯一索引 普通索引允许被索引的数据列包含重复的值.比如说,因为人有可能同名,所以同一个姓名在同一个“员工个人资料”数据表里可能出现两次或更多次. 如果能确定某个数据列将只包含彼此各不

oracle分区表和分区索引的本质就是将数据分段存储,包括表和索引(索引从本质上来讲也是表),表分区会将表分成多个段分别存储.由此数据查询过程改变为先根据查询条件定位分区表,然后从该表中查询数据,从而提高性能.这些操作对用户是透明的,用户只需要使用普通的存取操作即可. 1. 分区表 分区表一般有如下几种: range分区方式: 最常用的分区方式,通过某个字段或者某几个字段组合的值,从小到大,按照指定的范围进行分区,在insert数据时就会把数据插入到指定分区中去. List分区方式: 通常作为二