父-子关系文档 父-子关系文档 在实质上类似于 nested model :允许将一个对象实体和另外一个对象实体关联起来. 而这两种类型的主要区别是:在 nested objects 文档中,所有对象都是在同一个文档中,而在父-子关系文档中,父对象和子对象都是完全独立的文档. 父-子关系的主要作用是允许把一个 type 的文档和另外一个 type 的文档关联起来,构成一对多的关系:一个父文档可以对应多个子文档 .与 nested objects 相比,父-子关系的主要优势有: 更新父文档时,不会

背景:在考察了多种工具后,我们决定使用solr来作为多标签用户管理体系的查询方案. 原计划:电话,call客,跟进等等记录上报到kafka,然后通过flume+morphline录入到solr中.每一个用户是一个独立的父文档,然后每新增一条来电/call客/跟进记录,则会在用户的父文档下增加一个嵌套子文档. 这样设计的好处是,一个文档就能记录一个用户所有的记录,并且还支持多维度的标签查询满足条件的用户. 在实现的过程中发现并不是那么顺利:solr原来是不支持子文档的更新和增加的.下面是solr官

{ "__v": 1, "_id": "538f5f0f6195a184108c8bd8", "title": "GameTitle", "item": [{ "_id": "538f5f0f6195a184108c8bd6", "name": "itemOne", "men": [{ &

以下是我的数据库表 本来是想设置一个自增属性,比如listId,来定义我的子list,sliderlist这些,这样能确保他的唯一性,结果尝试了很久都无法成功,原生,插件都无法成功, 这两个网址是讲的我觉得比较好的,可惜没成功 https://www.cnblogs.com/IamThat/p/5668411.html https://segmentfault.com/q/1010000011399175 然后只好用他自带的_id来做标识,这样又有很多问题,在读取跟存储中,直接导入json文件是

交易是商业世界不可或缺的一部分,而签名是交易的凭证.可是,尽管互联网和IT技术已经很发达,但每逢遇到签名,还是得用最原始的方法——握笔写字.与如今走到哪都能听到“互联网+”相比有点不合潮流,通过电子签名技术保障交易时候的电子合同已是大势所趋.然而,对于电子合同来说单有电子签名还不能彻底解决他的问题,对于电子合同的签名他必须是签名更简单:要保留手写体的哪种个人风格和特色:必须确保文件的安全和合法. 以下为iStylePDF电子合同在线订立解决方案示意图: n  流程说明 ü  销售人员起草相关合同

--子文档分页 -- 测试数据 db.childTests.insert({ "_id" : 1, "item" : "ABC", "sizes": [ {age: 10, name:"susan"}, {age:11, name:"sandy"}] })db.childTests.insert({ "_id" : 2, "item" : &quo

db.getCollection('product').find({'coverage':{'$elemMatch':{'plan':{'$elemMatch':{'iscoverage':{'$in':['1']}}}}}}) 其中,coverage是文档的第一级子文档,$elemMatch匹配的是数组,然后plan是数组里面的字段,其他一样

前言 OFD是国家标准版式文档格式,于2016年生效.OFD文档国家标准参见<电子文件存储与交换格式版式文档>.既然是国家标准,OFD随后肯定会首先在政务系统使用,并逐步推向社会各个方面.OFD是在研究当下各类文件格式后,推出的标准,有如下优点: 1 产权属于自主产权 2 具有便携性:文件小,可压缩比率大.测试显示生成的文件体量比PDF还要小. 3 具有开放性:易于入门,对于使用者来说更具开放性. 4 具有扩展性:预留了可扩展入口和自定义标引,设置了非接触式引用机制,为特性化提供支持. 5 呈

一.给collection objectid赋自定义的值 MongoDB Enterprise > db.testid.insert({_id:{imsi:"4567890123",address:"测试数据"}}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({"_id.imsi":1}) MongoDB Enterprise > db.testid.createIndex({&quo

前言 ofd是国家文档标准,其对标的文档格式是pdf.ofd文档是容器格式文件,ofd其实就是压缩包.将ofd文件后缀改为.zip,解压后可看到文件包含的内容. ofd文件分析工具下载:点我下载.获取最新版本和其他ofd相关工具,可加入QQ群:920519255: ofd文件解压后,可以看到如下内容: 对于xml文件,可以用文本工具查看.但是对于印章文件(Seal.esl).签名文件(SignedValue.dat)就无法查看其内容了.本人开发一款ofd内容查看器,可以一探ofd文件内容.在此工

总体上必须清楚的: 1)程序结构是三种:  顺序结构 .选择结构(分支结构).循环结构.  2)读程序都要从main()入口, 然后从最上面顺序往下读(碰到循环做循环,碰到选择做选择),有且只有一个main函数.  3)计算机的数据在电脑中保存是以 二进制的形式. 数据存放的位置就是 他的地址.  4)bit是位 是指为0 或者1. byte 是指字节, 一个字节 = 八个位. 概念常考到的:  3.每个C语言程序中main函数是有且只有一个. 4.在函数中不可以再定义函数. 5.算法:可以没有

前言 ofd作为板式文档规范,相当于国产化的pdf.由于pdf标准制定的较早,相关生态也比较完备,市面上的pdf阅读器种类繁多.国内ofd阅读器寥寥无几,作者此前采用wpf开发了一款阅读器,但该阅读器只能在windows上运行.若实现跨平台运行,采用QT开发应该是首选.笔者并无QT开发经验,但有多年MFC开发经验,又对ofd研究多年:编程到达一定境界考验的就是思维,在学习QT的过程中,感觉都是熟悉的味道的.边学习边开发,终于完成了一款简易的ofd阅读器.简述开发思路,希望对读者有所启发. 程序下

{ "_id": ObjectId("52fc6617e97feebe05000000"), "age": 28, "level": NumberInt(500), "name": "name5", "person": [ { "level": 5, "score": 100, "ccc":{"cc

var mongoString = "mongodb://jamesbing:123456@localhost:27017"; var host = new TMongodbHostModel { CollectionName = "ft_test", ConnectionString = mongoString, DatabaseName = "system_db" }; var person = new Person { Id = Objec

http://etrm.oracle.com/pls/etrm/etrm_search.search

http://www.oschina.net/translate/learning-javascript-design-patterns   学用 JavaScript 设计模式 http://es6.ruanyifeng.com/ ECMAScript 6 入门 https://github.com/justjavac/12-javascript-quirks                                javascript 的 12 个怪癖 http://www.cnblo

特别说明 ofd阅读器开发语言为c#,具有完全自主产权,没有使用第三方ofd开发包.可以根据你的需求快速定制开发.本阅读器还在开发完善阶段,如有任何问题,可以联系我QQ:13712486.博客:https://www.cnblogs.com/yuanchenhui/ 1 主界面 2 文件信息指示: 无电子印章和签名              有电子印章和签名     文本属性:指示是否包含 电子印章.签名.如果包好签名,会验证文件是否被篡改. 显示选项:可以选择显示的内容. 3 缩放 4 旋转

下载地址:http://zbh.ustc.edu.cn/msiso/FoxitPDFEditor901_ZH_Setup.msi 激活码:A7000-010S0-RC900-XVF4R-9J5OM-WJQTI

父子文档的特点 1. 父/子文档是完全独立的. 2. 父文档更新不会影响子文档. 3. 子文档更新不会影响父文档或者其它子文档. 父子文档的映射与索引 1. 父子关系 type 的建立必须在索引新建或 update-mapping 时候确定好 PUT /company { "mappings": { "branch": {}, //父文档 type "employee": { "_parent": { "type&q

0x00 ElasticSearch的索引和MySQL的索引方式对比 Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤.特别是它对多条件的过滤支持非常好,比如年龄在18和30之间,性别为女性这样的组合查询. 倒排索引很多地方都有介绍,但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里?到底为什么快呢? 笼统的来说,b-tree索引是为写入优化的索引结构.当我们不需要支持快速的更新的时候,可以用预先排序等方式换取更小的存储空间,更快的检索速度等好处,其代价就是更新