基于renren-fast的快速入门项目实战(实现报表增删改查) 说明:renren-fast是一个开源的基于springboot的前后端分离手脚架,当前版本是3.0 官方开发文档需付费,对于新手而言搭建好开发环境后不知道如何进行开发 本文将基于官方文档实现一个商品管理报表(增删改查) 一.数据表准备 先在renren_fast数据库中新建一个商品表tb_goods并插入数据,sql脚本如下: -- 数据表结构 DROP TABLE IF EXISTS `tb_goods`; CREATE TA

参考地址人人开源官网: https://www.renren.io/guide/ 1.介绍 1.1.项目描述 renren-fast 是一个轻量级的 Spring Boot 快速开发平台,能快速开发项目并交付[接私活利器] 完善的 XSS 防范及脚本过滤,彻底杜绝 XSS 攻击,实现前后端分离,通过 token 进行数据交互 推荐使用阿里云服务器部署项目,免费领取阿里云优惠券,请点击 免费领取 1.2.获取帮助 后台地址:https://gitee.com/renrenio/renren-fas

Docker 简介 Docker使用Go语言编写的 安装Docker推荐LInux内核在3.10上 在2.6内核下运行较卡(CentOS 7.X以上内核是3.10) Docker 安装 安装yum-utils sudo yum install -y yum-utils 添加Docker yum源 sudo yum-config-manager \ --add-repo \ https://docs.docker.com/v1.13/engine/installation/linux/repo_f

本文将介绍 SharePoint 2010 的默认计时器作业,即我们通常说的Timer服务.计时器作业在 SharePoint Server 的特定 Windows 服务中运行.计时器作业还是执行定时服务的基础结构任务(例如,清理计时器作业历史记录和回收定时服务):也是面向 Web 应用程序的任务(例如,发送电子邮件通知).计时器作业包含要运行的服务的定义并指定启动该服务的频率.SharePoint 2010 定时服务 (SPTimerv4) 运行计时器作业.SharePoint Server

sql 查询 distinc用法 distinct 和group by都需要排序,一样的结果集从执行计划的成本代价来看差距不大,但group by 还涉及到统计,所以应该需要准备工作.所以单纯从等价结果来说,选择distinct比较效率一些. 其实二者没有什么可比性,但是对于不包含聚集函数的GROUP BY操作来说,和DISTINCT操作是等价的.不过虽然二者的结果是一样的,但是二者的执行计划并不相同. 在Oracle9i中: SQL> SELECT * FROM V$VERSION; BANN

1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描, Sql 代码 : select id from t where num is null; 可以在 num 上设置默认值 0,确保表中 num 列没有 null 值,然后这样查询: Sql 代码 : select id from t where num=0; 3.应尽量避免在 wh

SQL Server的查询优化器在select查询执行的时候产生一个高效的查询执行计划.如果优化器不能选择最优的计划,那么就需要检查查询计划.统计信息.支持的索引等,而通过使用提示可以改变优化器选择查询计划的工程,使优化器生成一个更好的执行计划. 1.联接提示 <join_hint> ::=      { LOOP | HASH | MERGE | REMOTE } LOOP | HASH | MERGE 指定查询中的联接应使用循环.哈希或合并. 使用 LOOP |HASH | MERGE J

有一个应用truncate表等待了一晚上,一个定时任务,跑了几年了,今天早上来发现昨晚没有执行完成,hang住了,查询发现等待事件 fast object reuse. 10.2.0.4的库 Bug 7385253 - Slow Truncate / DBWR uses high CPU / CKPT blocks on RO enqueue (文档 ID 7385253.8) Bug 9761199 - PMON hang on 'enq: ro - fast object reuse' (文

前言 前面几篇我们分析了关于SQL Server关于性能调优的一系列内容,我把它分为两个模块. 第一个模块注重基础内容的掌握,共分7篇文章完成,内容涵盖一系列基础运算算法,详细分析了如何查看执行计划.掌握执行计划优化点,并一一列举了日常我们平常所写的T-SQL语句所会应用的运算符.我相信你平常所写的T-SQL语句在这几篇文章中都能找到相应的分解运算符. 第二个模块注重SQL Server执行T-SQL语句的时候一些内幕解析,共分为5篇文章完成,其中包括:查询优化器的运行方式.运行时几个优化指标值

Features From Accelerated Segment Test 1. FAST算法原理 博客中已经介绍了很多图像特征检测算子,我们可以用LoG或者DoG检测图像中的Blobs(斑点检测),可以根据图像局部的自相关函数来求得Harris角点(Harris角点),后面又提到了两种十分优秀的特征点及它们的描述方法SIFT特征与SURF特征.SURF特征算是为了提高运算效率对SIFT特征的一种近似,虽然在有些实验环境中已经达到了实时,但是我们实践工程应用中,特征点的提取与匹配只是整个应用算

Kaiju: Fast and sensitive taxonomic classification for  metagenomics   问题描述:However, nucleotide comparison using a fixed k-mer length often lacks the sensitivity to overcome the evolutionary distance between sampled species and genomes in the referen

SQL> drop table test; 表已删除. SQL> create table test as select * from dba_objects where 1!=1; 表已创建. SQL> create index idx_test_id on test(object_id); 索引已创建. SQL> insert into test select * from dba_objects where object_id is not null and object_i

multi_match查询 multi_match查询提供了一个简便的方法用来对多个字段执行相同的查询. NOTE 存在几种类型的multi_match查询,其中的3种正好和在“了解你的数据”一节中提到的几种类型相同:best_fields,most_fields以及cross_fields. 默认情况下,该查询以best_fields类型执行,它会为每个字段生成一个match查询,然后将这些查询包含在一个dis_max查询中.下面的dis_max查询: { "dis_max": {

今天开发组同事找到我,说一个简单的层次查询非常慢,业务就是有一个存设备表连接关系的表,从node1连入,从node2连出,现在要找出node2的连出顺序,sql类似于: SELECT LEVEL ID,        SYS_CONNECT_BY_PATH(C.FID, '>') PATH,        C.fid,        c.fno,        c.node1_id,        c.node2_id   FROM CONN_device C  START WITH C.FNO

fl: 是逗号分隔的列表,用来指定文档结果中应返回的 Field 集.默认为 “*”,指所有的字段. defType: 指定query parser,常用defType=lucene, defType=dismax, defType=edismax q: query. q.alt: 当q字段为空时,用于设置缺省的query,通常设置q.alt为*:*. qf: query fields,指定solr从哪些field中搜索. pf: 用于指定一组field,当query完全匹配pf指定的某一个fi

网上有很多的文章教怎么配置MySQL服务器,但考虑到服务器硬件配置的不同,具体应用的差别,那些文章的做法只能作为初步设置参考,我们需要根据自己的情况进行配置优化,好的做法是MySQL服务器稳定运行了一段时间后运行,根据服务器的”状态”进行优化. 打开慢查询方法:其实打开mysql的慢查询日志很简单,只需要在mysql的配置文件里(windows系统是my.ini,linux系统是my.cnf)的[mysqld]下面加上如下代码: log-slow-queries = /usr/local/mys

A Simple Problem with Integers 每次将区间向下更新,或是用之前的方法,统计当前节点到父节点处的覆盖数目. #include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; ; typedef long long int64; int d[MAXN]; class SegNode { public: int L, R; int64 c, sum; int64 get_c() { ); } void lo

1.进入mysql/bin目录下输入mysqladmin processlist; 2.启动mysql,输入show processlist; 如果有 SUPER 权限,则可以看到全部的线程,否则,只能看到自己发起的线程(这是指,当前对应的MySQL帐户运行的线程). 得到数据形式如下(只截取了三条): mysql> show processlist; +-----+-------------+--------------------+-------+---------+-------+----

一.Fast算法 1.基本原理 Fast特征点检测feature2D原理是在圆周上按顺时针方向从1到16的顺序对圆周像素点进行编号.如果在圆周上有N个连续的像素的亮度都比圆心像素的亮度Ip加上阈值t还要亮,或者比圆心像素的亮度减去阈值还要暗,则圆心像素被称为角点. 算法核心:利用周围像素比较的信息可以得到特征点,简单.高效. FAST特征检测算法来源于corner的定义,基于特征点周围的像素灰度值.检测候选特征点周围一圈的像素值,如果候选区域内像素点足够多且与候选点灰度值差值足够大,则认为一个特

源码版本为MongoDB 2.6分支 Edit mongod数据查询操作 在mongod的初始化过程中说过,服务端接收到客户端消息后调用MyMessageHandler::process函数处理消息. class MyMessageHandler : public MessageHandler { public: ... virtual void process( Message& m , AbstractMessagingPort* port , LastError * le) { while

1.使用两边加‘%’号的查询,oracle是不通过索引的,所以查询效率很低. 例如:select count(*) from lui_user_base t where t.user_name like '%cs%'; 2.like '...%'和 like'%...'虽然走了索引,但是效率依然很低. 3.有人说使用如下sql,他的效率提高了10倍,但是数据量小的时候 select count(*) from lui_user_base where rowid in (       select