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

--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

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

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

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

Indri中的动态文档索引技术 戴维 译 摘要: Indri 动态文档索引的实现技术,支持在更新索引的同时处理用户在线查询请求. 文本搜索引擎曾被设计为针对固定的文档集合进行查询,对不少应用来说,这种机制工作得很好,然而对于诸于新闻,财经和桌面搜索而言,需要的是高效.经常性的更新索引. 以往支持动态文档集合的研究主要围绕增量索引方法,增量系统通过往已有的索引中追加大的文档集合来优化索引性能,但是不允许在增量索引的同时处理用户查询. 与以往的增量系统不同,Indri搜索引擎的最新版本支持动态文档集

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

import pymongo mongo = pymongo.Connection('localhost') collection = mongo['database']['user'] collection.ensure_index('user_name', unique=True) 利用python 在mongo中建立索引

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

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

在mongo中我们可以设置文档的过期时间,超过时间,文档会自动删除.(2.x版本中  固定结合也支持,但是到了3.x中 固定集合这个索引不好用) 用法: 1.创建一个db:db.createCollection("test"): 2.创建一个表并且放入数据 db.test.insertMany([{ "name" : "3", "ldate" : ISODate("2018-08-10T06:37:56.372Z&q

背景,随着mongo数据量变大,查询效率变低,要对索引进行优化,所在公司对mongo依赖比较严重,而DBA并不对mongo的权限做控制,所以每个后端开发都有mongo的读写权限,通常每个人各自管理自己的模块的数据. 由于笔者所负责的模块数据增长较快,用户的关键业务数据都存在mongo里面,很快mongo里面的数据就积累到几百万,之前只有一个五个字段的联合索引,所以是时候作死了... 本着作死要有条不紊有依有据的原则,在测试数据库接近百万数据量的相同Collection里面进行了实操,阻塞方式加索

因为,如果要创建唯一索引,那么如果这个值有好几个为Null的,所以也会导致我们创建索引失败,那么我们可以引进系数索引这个概念,它可以做到,支持如果值存在的情况,它必须是唯一的,我们可以 将 unique和sparse组合一起使用,所以查询的时候,就会查询这个字段有值的文档,如果还想查询Null的文档的话,只能使用 hint 扫描全表. db.aaaa.createIndex({"name":1},{"unique":true,"sparse":t

一.elasticsearch index 索引流程 步骤: 客户端向Node1 发送索引文档请求 Node1 根据文档ID(_id字段)计算出该文档应该属于shard0,然后请求路由到Node3的P0分片上. Node3在P0上执行了请求.如果请求成功,则将请求并行的路由至Node1,Node2的R0上.当所有的Replicas报告成功后,Node3向请求的Node(Node1)发送成功报告,Node1再报告至Client. 当客户端收到执行成功后,操作已经在Primary shard和所有的

ES索引过程详解: 1.客户端发送索引请求. 客户端向ES节点发送索引请求,以RestClient客户端发起请求为例: ES提供了Java High Level REST Client,用户可以通过RestClient发送请求: RestClient restClient = RestClient.builder( new HttpHost("127.0.0.1", 9200, "http"), new HttpHost("127.0.0.2",

https://mp.weixin.qq.com/s/6yl5dBP1mSFGVsfE7YRm6w   索引的两种方法: 关键字检索:用Document Search搜索下载,https://www.autosar.org/nc/document-search/ 按知识分类逐层深入.   这里使用第二种方法介绍Classic Platform.   功能模块划分: 基本上涵盖了全部领域.       文档类型:   阅读的话,可以从EXP说明文档开始,也可以看TR技术报告.然后看各模块的SWS软

在mongo db 中增加.删除.修改文档有好多方法,这里简单记录一下我所知道的一些方法. 前置条件: 1.创建study数据库  use study; 2.创建persons集合,当第一次向persons集合中插入数据时,如果集合不存在会自动创建.当然也可以使用命令 db.createCollection("persons",{可以带一些参数,也可以不带}) 3.db.persons.find({}) 可以查询persons集合中所有的文档. 一.增加文档 ① 增加单个文档,使用 s

Mego 开发文档 Mego 快速概述 主要特性 获取Mego 使用流程 模型 查询 保存数据 入门 Mego 快速开始 创建项目 安装Nuget包 创建连接字符串 创建模型及数据上下文(添加引用) 初始化数据库 演示添加及查询操作 从EF迁移到Mego框架 Code First创建EF 修改命名空间及注释 演示添加及查询操作 创建模型 数据注释建模 主键 自增列 排除属性 并发控制 可为空属性 长度 字符串 精度 数据库建模 表映射 列映射 数据类型 计算列 建模高级主题 函数映射 关系 继承

Hadoop中文文档 http://hadoop.apache.org/docs/r1.0.4/cn/index.html Hadoop资料整理 http://www.itpub.net/thread-1588509-1-1.html Hadoop集群_Hadoop安装配置 http://www.cnblogs.com/xia520pi/archive/2012/05/16/2503949.html Hadoop下载 http://ftp.riken.jp/net/apache/hadoop/c

索引来源于http://www.packetizer.com/ipmc/sip/standards.html SIP Standards Core SIP Documents RFC Document Title RFC 2543 SIP: Session Initiation Protocol (obsolete) RFC 3261 SIP: Session Initiation Protocol RFC 3262 Reliability of Provisional Responses RF