用skip略过少量的文档还是不错的.但是要是数量非常多的话,skip就会变得很慢,因为要先找到需要被略过的数据,然后再抛弃这些数据.大多数数据库都会在索引中保存更多的元数据,用于处理skip, 但是mongoDB目前还不支持,所以要尽量避免略过太多的数据 .通常可以利用上次的结果来计算下一次的查询条件. 最简单的分页方法就是用limit返回结果的第一页,然后将每个后续页面作为相对开始的偏移量返回. 比如var page1=db.Log.find(query).skip(100).limit(10

正文 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB是一个介于关系型数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.他支持的数据结构非常松散,是类似Json格式,因此可以存储比较复杂的数据类型.Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引----[来源百度百科] 一

查询内嵌文档 数据准备 > db.blog.find().pretty() { "_id" : ObjectId("585694e4c5b0525a48a441b5"), "content" : "...", "comments" : [ { "comment" : "good post", "author" : "jim"

网上查了很多,原以为多么复杂的事情,其实很简单: list = list.OrderBy(orderBy, ascending).Skip((pageIndex - 1) * pageSize).Take(pageSize); 先进行排序保证每次取得记录顺序相同,skip略过多少条记录不取,take取多少条记录 是不是很简单?

这篇文章主要介绍了MongoDB各种查询操作详解,包括比较查询.关联查询.数组查询等,需要的朋友可以参考下   一.find操作 MongoDB中使用find来进行查询,通过指定find的第一个参数可以实现全部和部分查询. 1.查询全部 空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.如果不指定查询文档,默认就是{}. 2.部分查询 3.键的筛选 键的筛选是查询时只返回自己感兴趣的键值,通过指定find的第二个参数来实现.这样可以节省传输的数据量,又能节省客户端解码文档的时间和内存消耗. 查询时,数据库所

查找文档 筛选查找 db.collection.find(); 返回一个集合中文档的子集,子集的 范围从 0 个文档到整个集合; db.collection.findOne(); 返回筛选的一个文档; 指定返回键 设置第二参数,在第一参数筛选后的文档中只返回第二参数设置的键值:默认包含_id 也可以在第二参数中设置_id: 0去掉_id; //返回name,age,_id db.test.find({}, {name: 1, age: 1}); //去掉_id db.test.find({},

MongoDB中使用find来进行查询.查询就是返回一个集合中文档的子集,子集合的范围从0个文档到整个集合.find的第一个参数决定了要返回哪些文档,其形式也是一个文档,说明要执行的查询细节.空的查询文档{}会匹配集合的全部内容.要是不指定查询文档,默认就是{}.例如:> db.c.find()将返回集合c中的所有内容.查找所有"age"的值为27的文档:> db.users.find({"age" : 27})查找所有值为"joe"

继续关于<MongoDB权威指南>记录,今天的内容是文档的查询~~ MongoDB官网地址:http://www.mongodb.org/ 我使用的是MongoDB 2.4.8 find函数 在上一篇博客中已经使用过此函数,都是最基本的使用,如 db.user.find() 它会返回集合user中的所有内容. 也可以在find中添加一个参数,如{"age":27},这样就会返回年龄为27的user的集合. 若是参数为{"name":"jun&q

用$where可以执行任意的js作为查询的一部分. db.foo.find({"$where" : function(){          for(var current in this){             for(var other in this){                if(current != other && this[current] == this[other]){                   return true;     

限制结果的返回数量可以使用limit.skip sort用一个对象作为参数:一组键/值对,键对应文档的键名,值代表排序的方向(1:升序,-1:降序):如果指定了多个键,则按照多个键的顺序诸个排序. MongoDB处理不同类型的数据有一个顺序的,有时候一个键的值可能是多种类型的,对于这种混合类型的键排序,其排序是预先定义好的,从小到大,顺序如下: 用skip略过少量的文档还是可以的,但要是数量非常多的话,skip就会变得很慢(可以通过向文档本身内置查询条件,来避免过大的skip,或者利用上次的结果

grep -io "http:/=[A-Z0-9]\{16\}" ./wsxf.txt >wsxf_urls.txt Linux正则表达式grep与egrep 正则表达式:它是指一个用来描述或者匹配一系列符合某个句法规则的字符串的单个字符串.在很多文本编辑器或其他工具里,正则表达式通常被用来检索或替换那些符合某个模式的文本内容.其实正则表达式,只是一种思想,一种表示方法.只要我们使用的工具支持表示这种思想那么这个工具就可以处理正则表达式的字符串.常用的工具有grep, sed,

1. 按条件查询: db.users.find({"name":"MM1"}) 2.find的第二个参数可以指定要返回的字段:这里1 表示要显示的字段,0 表示要剔除的字段 db.users.find({"name":"MM1"},{"name":1,"age":1}) db.users.find({"name":"MM1"},{"nam

maven surefire plugin 默认执行失败后,不会继续执行,需要在</configuration>中设置参数 <testFailureIgnore>true</testFailureIgnore> <skip>false</skip> <!-- 略过单元测试 --><testFailureIgnore>true</testFailureIgnore> <!-- 当Maven 遇到一个测试失败

正则表达式基础 在最简单的情况下,一个正则表达式看上去就是一个普通的查找串.例如,正则表达式"testing"中没有包含任何元字符,,它可以匹配"testing"和"123testing"等字符串,但是不能匹配"Testing". 要想真正的用好正则表达式,正确的理解元字符是最重要的事情.下表列出了所有的元字符和对它们的一个简短的描述. 元字符 描述 . 匹配任何单个字符.例如正则表达式r.t匹配这些字符串:rat.rut.r

1 前景回顾 1.1 进程调度 内存中保存了对每个进程的唯一描述, 并通过若干结构与其他进程连接起来. 调度器面对的情形就是这样, 其任务是在程序之间共享CPU时间, 创造并行执行的错觉, 该任务分为两个不同的部分, 其中一个涉及调度策略, 另外一个涉及上下文切换. 内核必须提供一种方法, 在各个进程之间尽可能公平地共享CPU时间, 而同时又要考虑不同的任务优先级. 调度器的一个重要目标是有效地分配 CPU 时间片,同时提供很好的用户体验.调度器还需要面对一些互相冲突的目标,例如既要为关键实时任

grep的语法和用法 grep命令的格式: grep   [options]   PATTERN  [FILE] 其中:1,pattern是用正则表达式书写的模式.2,FILE是要查找的文件,可以是用空格间隔的多个文件,省略FILE时表示在标准输入中查找 常用参数: -E :采用规则表示式去解释样式.-c:只显示匹配行的次数. -i:搜索时不区分大小写.-n:输出匹配行的行号.-v:输出不匹配的行(反向选择). -?:同时显示匹配行上下的?行,如:grep -2 pattern filename

本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/tolimit/ 引言 调度器作为操作系统的核心部件,具有非常重要的意义,其随着linux内核的更新也不断进行着更新.本系列文章通过linux-3.18.3源码进行调度器的学习和分析,一步一步将linux现有的调度器原原本本的展现出来.此篇文章作为开篇,主要介绍调度器的原理及重要数据结构. 调度器介绍 随着时代的发展,linux也从其初始版本稳步发展到今天,从2.4的非抢占内核发展到今天的可抢占内核,调度器无论从代码结构还是设

刚刚把项目从Ant转到Maven,费了好多劲,主要是对Maven边用边学.问题主要集中在项目结构上不太一样,在程序的访问上也有区别,调试和打包等也和原来不太一样.终于折腾完一个可以正常运行的POM配置,记录一下,将遇到的问题也注释在了配置中,便于查阅. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"

常见深度分页方式 from+size es 默认采用的分页方式是 from+ size 的形式,在深度分页的情况下,这种使用方式效率是非常低的,比如 from = 5000, size=10, es 需要在各个分片上匹配排序并得到5000*10条有效数据,然后在结果集中取最后10条 数据返回,这种方式类似于mongo的 skip + size. 除了效率上的问题,还有一个无法解决的问题是,es 目前支持最大的 skip 值是 max_result_window ,默认 为 10000 .也就是当

1.操作系统是怎么组织进程的? 1.1什么是线程,什么是进程: 刚接触时可能经常会将这两个东西搞混.简单一点的说,进程是一个大工程,线程则是这个大工程中每个小地方需要做的东西(在linux下看作"轻量级进程"): 例如当你打开QQ微信,这时系统启动了一个进程.然后你开始看别人发的消息,这时启动了一个线程用来传输文本,如果发了一段语音,这也会启动一个线程来传输语音......(当然一个程序并不代表一定只有一个进程) 1.2进程内核栈与thread_info(用于存储进.线程及其信息等):