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1. 问题描述 FineReport,组织树报表中由id与父id来实现组织树报表,若层级数较多时,对每个单元格设置过滤条件和形态会比较繁琐,因此FineReport提供了一种特殊的数据集——树数据集,只需要简单的设置就能自动递归出层级,方便的实现如下图组织树报表: 图一   图二 2. FineReport构建树 2.1 新建报表,添加数据集 新建工作薄,添加数据集ds1取出原始数据,SQL语句为SELECT * FROM 公司部门. 2.2 定义树数据集 1)根据父字段构建树 使用情形:原始表

组织树报表中由id与父id来实现组织树报表,若层级数较多时,对每个单元格设置过滤条件和形态会比较繁琐,因此FineReport提供了一种特殊的数据集——树数据集,只需要简单的设置就能自动递归出层级,方便的实现如下图组织树报表: 图一 图二 构建树 新建报表,添加数据集 新建工作薄,添加数据集ds1取出原始数据,SQL语句为SELECT * FROM 公司部门. 定义树数据集 1)根据父字段构建树 使用情形:原始表结构中符合ID.parentID结构,我们可以通过父ID这个字段生成树,添加树数据集

标签: MongoDB NoSQL MongoDB 存储引擎和数据模型设计 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 1.2 MongoDB中的默认存储引擎 2. 数据模型设计 2.1 内嵌和引用 2.2 设计原则 A. 1 - 1 或者 1 - *(较少) B. 1 - *(较多) C. 1 - *(非常多) D. * - * E. 通用建议 1. 存储引擎 1.1 存储引擎是什么 存储引擎是位于持久化数据(通常是放在磁盘或者内存中)和数据库之间的一个操作接口,它负责数据的存储和读取方式.Mon

mongoDB 深入浅出一 了解mongoDB存储结构   MongoDB 深入浅出 数据逻辑结构 1 mongoDB中的文档(document) 相当于 关系性数据库的一条一条的记录 2 collection 相当于关系性数据库中的表,所以一个collection中有多个document 3 多个集合在逻辑上组成一起 就是database 4 一个mongoDB 和 关系性数据库一样 可以有多个数据库(database) 与关系数据结构比较 MongoDB 关系性数据库 文档(document

Asp.Net Core Web Api图片上传及MongoDB存储实例教程(一) 图片或者文件上传相信大家在开发中应该都会用到吧,有的时候还要对图片生成缩略图.那么如何在Asp.Net Core Web Api实现图片上传存储以及生成缩略图呢?今天我就使用MongoDB作为图片存储,然后使用SixLabors作为图片处理,通过一个Asp.Net Core Web Api实例来给大家讲解下!本文有点长,可以先收藏推荐然后再看! 本文地址:https://www.cnblogs.com/yilez

使用 MongoDB 存储日志数据     线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息.通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题.但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值.本文的内容同样适用于其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问

MongoDB存储引擎选择 MongoDB存储引擎构架 插件式存储引擎, MongoDB 3.0引入了插件式存储引擎API,为第三方的存储引擎厂商加入MongoDB提供了方便,这一变化无疑参考了MySQL的设计理念.目前除了早期的MMAP存储引擎外,WiredTiger和RocksDB均 已完成了对MongoDB的支持,前者更是在被MongoDB公司收购后更是直接引入到了MongoDB 3.0版本中.插件式存储引擎API的引入为MongoDB丰富自己武器库以处理更多不同类型的业务提供了无限可能,

MongoDB 存储日志数据 https://www.cnblogs.com/nongchaoer/archive/2017/01/11/6274242.html 线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分

此文已由作者温正湖授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. 这是一篇MongoDB官网上的一篇文章,分析了使用MongoDB存储商品分类信息相比其他数据库的优势,并讲述了如何将其保存到MongoDB中.原址点击:User case – Product Catalog.MongoDB中文社区有大神已将其翻译成中文.在此不重复造车,直接转载.欢迎一起探讨. 关系型数据库解决方案 上述问题使用传统的关系型数据库也可以解决,比如以下几种方案 针对不同商品,创建不同的表 比

MongoDB存储----文档型数据库 利用pymongo连接MongoDB import pymongo client = pymongo.MongoClient(host='localhost', port=27017) # 或 pymongo.MongoClient('mongodb://localhost:23017/') # 默认端口为:27017 # pymongo.MongoClient()方法 指定数据库 # 指定操作test数据库# db = client.test 或 db

目录: mongoDB存储引擎 mongoDB索引 索引的属性 MongoDB查询优化 mongoDB存储引擎: 目前mongoDB的存储引擎分为三种: 1.WiredTiger存储引擎: a.Concurrency(并发级别):WiredTiger支持文档级别的并发,支持多个客户端同时修改一个文档. b.Snapshots and Checkpoints(快照与检查点):WiredTiger每60s创建一个检查点(将快照数据写入磁盘),在此之间mongo或服务器宕机便会丢失数据. c.Jour

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Python连接mongodb一般使用pymongo模块 1. pymongo模块的简单使用 ### MongoDB存储 ## 连接MongoDB import pymongo # 建立连接对象,2种方法皆可 client = pymongo.MongoClient(host='10.0.0.100', port=27017) client2 = pymongo.MongoClient('mongodb://10.0.0.100:27017/') # 指定数据库,如无则创建 db = clien

今天开始看MongoDB 3.2的文档,发现了这么两句话 Support for Multiple Storage Engines MongoDB supports multiple storage engines, such as: WiredTiger Storage Engine and MMAPv1 Storage Engine. 可能阅读的中文书籍太Low了,第一次看到这两个存储引擎,在中文社区看到对WiredTiger方面的介绍,转载到此处 Mongodb-3.2已经WiredTig

存储引擎(Storage Engine)是MongoDB的核心组件,负责管理数据如何存储在硬盘(Disk)和内存(Memory)上.从MongoDB 3.2 版本开始,MongoDB 支持多数据存储引擎(Storage Engine),MongoDB支持的存储引擎有:WiredTiger,MMAPv1和In-Memory. 从MongoDB 3.2 版本开始,WiredTiger成为MongDB默认的Storage Engine,用于将数据持久化存储到硬盘文件中,WiredTiger提供文档级别

express默认有队session的支持,但是是存储在内存中的. 我们可以使用mongodb来存储会话. 但是express的各个版本中对该功能的写法是不同的. Express 2.x: app.use(express.session({ secret: settings.cookieSecret, store: new MongoStore({ db: settings.db })})); Express 3.x: var express = require('express');var m

线上运行的服务会产生大量的运行及访问日志,日志里会包含一些错误.警告.及用户行为等信息,通常服务会以文本的形式记录日志信息,这样可读性强,方便于日常定位问题,但当产生大量的日志之后,要想从大量日志里挖掘出有价值的内容,则需要对数据进行进一步的存储和分析. 本文以存储 web 服务的访问日志为例,介绍如何使用 MongoDB 来存储.分析日志数据,让日志数据发挥最大的价值,本文的内容同样使用其他的日志存储型应用. 模式设计 一个典型的web服务器的访问日志类似如下,包含访问来源.用户.访问的资源地

文件存储要选用B+树这样的数据结构 “文件存储要选用B+树这样的数据结构”——没记错的话,这是严蔚敏那本数据结构书上的一句结论.不知道是我没细看还是她没细讲,反正当时纯粹应试地记了这么个结论.不求甚解终究不是一个好的学习态度,一直以来我都没有细想过这个事情,直到看到了这篇博文 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6530142. 此文信息量很大,值得mark下来慢慢精读.今天就暂记一下关于磁盘文件存储选用B+ tree这一点以前没深究过的问

前两篇文章分别介绍了MMAPv1和WiredTiger,这两个存储引擎都是会将数据持久化存储到硬盘的,除此之外,MongoDB也有只将数据存储在内存的存储引擎,那就是In-Memory. In-Memory存储引擎将数据库数据都存储在内存中,只将少量的元数据和诊断日志.临时数据存储到硬盘文件中,避免了磁盘I/O操作,查询速度很快.In-Memory存储引擎更多特点如下: 1. 文档级别的并发控制 In-Memory存储引擎使用文档级别锁,同一时刻多个写操作可以修改同一个集合中不同的文档,但不能修

上一篇博文介绍了MongoDB的MMAPv1存储引擎,本文接着介绍MongoDB另一个存储引擎--WiredTiger,WiredTiger是在MongoDB3.0版本引入的,并且在MongoDB3.2版本开始成为MongoDB默认的存储引擎.相比较MMAPv1,WiredTiger功能更强大,而且具有更高的性能. 相对于MMAPv1,WiredTiger进行了一系列改进: 1. 文件空间分配方式改进 MMAPv1存储引擎是在数据库级别分配文件的,将每个数据库中所有的集合和索引都混合存储在数据库