隐藏 FastAdmin 列表中的拖动排序按钮 就是以下这个按钮,想先删除不要. 刚开始在 CMS 插件中的栏目中发现没有,以为在哪个位置中,但找到半天的 weigh 都没有找到weigh 的字眼. 把 channel.js 和 category.js 对比的好长时间,发现一个不同点 Table.api.init 里不一样,原来可以这么简单. dragsort_url:

PageHelper.startPage( req.getCurrent()   , req.getSize() ,"ordersCreateDate desc" ); 如果 上面  req.getSize() 很大,比如是 Interger.max ,那么排序会无效. 设置小一点就可以 比如10W.

最近做一个机票的系统,要对航班信息进行排序,所以整理了一下,把排序的方法写下来. 首先table的结构大概如下 最后显示的样式为 首先在每一个tr上加一个自定义属性:data-sort-field-ftime,对应的值就是起飞时间去掉":"后的一个字符串 这样,我们在排序的时候,只要将每个tr的data-sort-field-ftime的值,parseInt后,然后冒泡排序,就可以实现我要的效果. 给排序按钮加一个自定义属性:data-sort-type,值为"none&qu

声明,本博客从csdn搬到cnblogs博客园了,以前的csdn不再更新,朋友们可以到这儿来找我的文章,更多的文章会发表,谢谢关注! 有时候闲的无聊,看到extjs那么肥大,真想把自己的项目改了,最近看到一款轻型的UI感觉不错,但是在网上找了好多教程,但是没有一个是完全是C#asp.net写的 无耐下,自己写了下,感觉效果不错,故拿出来和大学分享一下,希望可以抛砖引玉作用. 由于好多人都只是拷贝代码,故在此全用图片作说明. 图片效果图1 这个界面是上左右下结构 左边是一棵树 右边是一个表格 上部

1. [事件起因] 今天在做项目的时候,发现提供给客户端的接口时间很慢,达到了2秒多,我第一时间,抓了接口,看了运行的sql,发现就是 2个sql慢,分别占了1秒多. 一个sql是 链接了5个表同时使用了 2个 order by和 1个limit的分页 sql. 一个sql是上一个sql的count(*),即链接了5个表,当然没有limit了(取总数). 2. [着手优化] 1)[优化思路] 第一条是 做client调用 service层的数据缓存 第二条就是 优化sql本身. 这里着重讲一下

[问题现象] 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右.SQL语句如下:SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp ON cp.id = g.cp_id AND cp.deleted = 0 LEFT JOIN gm_cate

今天在修改Android应用里用到的一个SQLite数据库文件,使用Navicat修改SQLite数据库提示:“no such collation sequence: LOCALIZED”错误,折腾了半天,终于搞定. Collation简单的说就是排序规则(数据库中有很多排序规则,比如有按英文字母的.有按中文拼音的等等),由于我要修改的数据库文件是从android手机拷贝的,android对SQLite数据库进行了定制,对表中列指定了自定义的collation(排序规则):LOCALIZED.导

sql执行会生成一个巨大的临时表,当内存放不下时,要全部copy 到磁盘,导致IO飙升,时间开销增大. 额外收获知识收藏如下: 临时表存储 MySQL临时表分为"内存临时表"和"磁盘临时表",其中内存临时表使用MySQL的MEMORY存储引擎,磁盘临时表使用MySQL的MyISAM存储引擎; 一般情况下,MySQL会先创建内存临时表,但内存临时表超过配置指定的值后,MySQL会将内存临时表导出到磁盘临时表; 使用临时表的场景 1)ORDER BY子句和GROUP B

查看 MySQL 服务器运行的各种状态值: mysql> show global status: 4. 临时表 查看设置: mysql> show variables where Variable_name in ('tmp_table_size', 'max_heap_table_size'); +---------------------+-----------+ | Variable_name | Value | +---------------------+-----------+ |

前言 上两篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符的优化技巧,本篇我们总结联合运算符的使用方式和优化技巧. 废话少说,直接进入本篇的主题. 技术准备 基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.联合运算符 所谓的联合运算符,其实应用最多的就两种:UNION ALL和UNION. 这两个运算符用法很简单,前者是将两个数据集结果合并,后者则是合并后进行去重操作,如果有过写T-SQL语句的码农都不会陌生. 我们来分析下

  1. [事件起因] 今天在做项目的时候,发现提供给客户端的接口时间很慢,达到了2秒多,我第一时间,抓了接口,看了运行的sql,发现就是 2个sql慢,分别占了1秒多. 一个sql是 链接了5个表同时使用了 2个 order by和 1个limit的分页 sql. 一个sql是上一个sql的count(*),即链接了5个表,当然没有limit了(取总数). 2. [着手优化] 1)[优化思路] 第一条是 做client调用 service层的数据缓存 第二条就是 优化sql本身. 这里着重讲一

转自:http://www.51testing.com/html/01/n-867201-2.html [问题现象] 线上mysql数据库爆出一个慢查询,DBA观察发现,查询时服务器IO飙升,IO占用率达到100%, 执行时间长达7s左右. SQL语句如下: SELECT DISTINCT g.*, cp.name AS cp_name, c.name AS category_name, t.name AS type_name FROMgm_game g LEFT JOIN gm_cp cp O

前言 上两篇文章我们介绍了查看查询计划的方式,以及一些常用的连接运算符的优化技巧,本篇我们总结联合运算符的使用方式和优化技巧. 废话少说,直接进入本篇的主题. 技术准备 基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析. 一.联合运算符 所谓的联合运算符,其实应用最多的就两种:UNION ALL和UNION. 这两个运算符用法很简单,前者是将两个数据集结果合并,后者则是合并后进行去重操作,如果有过写T-SQL语句的码农都不会陌生. 我们来分析下

原文地址: Stairway to SQL Server Indexes: Level 9,Reading Query Plans 本文是SQL Server索引进阶系列(Stairway to SQL Server Indexes)的一部分. 在这个系列中,我们经常会以特定的方式执行特定的查询.我们引用生成的执行计划来支持我们的论调.SQL Server管理器显示的预估的和实际的查询计划,可以帮助我们确定索引的好处,以及其中的缺陷.因此,本文的主要目的是给你一些关于执行计划的充分的理解: 验证

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red

性能优化 了解查询的整个生命周期,清楚每个阶段的时间消耗情况 性能分析 慢查询日志--服务器性能分析 参考 慢查询日志是优化很重要的手段,但是开启慢查询日志对性能的影响并不大,所以可以考虑在线上打开慢查询日志 查看慢查询是否打开.以及日志存储位置:show variables like '%slow%' 统计当前数据库连接状态 mysql -e 'show processlist \G' -uroot -proot | grep State | sort | uniq -c | sort -rn

1.日志产生的性能影响: 由于日志的记录带来的直接性能损耗就是数据库系统中最为昂贵的IO资源.MySQL的日志包括错误日志(ErrorLog),更新日志(UpdateLog),二进制日志(Binlog),查询日志(QueryLog),慢查询日志(SlowQueryLog)等.当然,更新日志是老版本的MySQL才有的,目前已经被二进制日志替代. 在默认情况下,系统仅仅打开错误日志,关闭了其他所有日志,以达到尽可能减少IO损耗提高系统性能的目的.但是在一般稍微重要一点的实际应用场景中,都至少需要打开

参考:https://trinkle23897.github.io/pdf/K-D%20Tree.pdf KD-Tree是一种维护K维空间点的类似BST的数据结构.绝大多数时候只用来维护二维空间的点,因为维度越高复杂度越辣鸡.下面只考虑平面上的KD-Tree,即2D-Tree. KD-Tree以分割平面来实现类似BST的建树.具体的,取该坐标中位数(即相当于划了一条直线)将点集划分成两部分,刚好被取作中位数的点放在该节点,并记录该节点管辖的平面区域范围.剩余的点分别放进左右儿子,递归建树.由于只

SQLSTATE[42000]: Syntax error or access violation: 1140 Mixing of GROUP columns (MIN(),MAX(),COUNT(),...) with no GROUP columns is illegal if there is no GROUP BY clause (SQL: select count(*) as aggregate from `marketing_goods_exchange_log` order by

http://blog.javachen.com/2014/06/24/tuning-in-mapreduce/ 本文主要记录Hadoop 2.x版本中MapReduce参数调优,不涉及Yarn的调优. Hadoop的默认配置文件(以cdh5.0.1为例): core-default.xml hdfs-default.xml mapred-default.xml 说明: 在hadoop2中有些参数名称过时了,例如原来的mapred.reduce.tasks改名为mapreduce.job.red

问题: 近日,线上MySQL查出一个慢sql,每次都要查询1000ms以上,严重影响用户体验 今得空去诊断一番,记录如下: sql原句: SELECT r.object_id AS cardId, count(1) AS attachs FROM hzresource_object r LEFT JOIN ( SELECT card_id FROM card_member WHERE user_id = #uid# and card_member.deleted=0 UNION SELECT c