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MongoDB（9）- 文档查询操作之 find() 的简单入门

find() MongoDB 中查询文档使用 find() find() 方法以非结构化的方式来显示所要查询的文档 语法格式 db.collection.find(query, projection)...query：可选项，设置查询操作符指定查询条件 projection ：可选项，指定要在与 query 匹配的文档中返回的字段，如果忽略此选项则返回所有字段 pretty() 为了查看文档的格式更加直观美丽...findOne() 和 find() 的都是查询文档，但是只返回匹配查询条件成功的第一个文档 语法格式 db.collection.findOne(query, projection) 查询条件 MongoDB...SELECT * FROM inventory WHERE status = "D" 查询操作符 这里有一个概念叫查询操作符，其实就是上面查询条件列的那些栗子 使用查询操作符的语法格式 { 50 查询文档，and 加 or 的操作 查询文档选择集合中 status 为“A”、qty小于

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您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

每一个查询的最大美丽值（离线查询+排序+优先队列）

同时给你一个下标从 0 开始的整数数组 queries 。对于每个查询 queries[j] ，你想求出价格小于等于 queries[j] 的物品中，最大的美丽值 是多少。...如果不存在符合条件的物品，那么查询的结果为 0 。 请你返回一个长度与 queries 相同的数组 answer，其中 answer[j]是第 j 个查询的答案。...解题 对查询进行排序，价格小的先查询，满足价格要求的，将其美丽值放入优先队列 对物品排序，价格小的先遍历 class Solution { public: vector maximumBeauty...int n = queries.size(); vector idx(n); sort(items.begin(), items.end());//按价格从小到大排序...a, int b){ return queries[a] < queries[b];//按查询价格从小到大排序 }); vector

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译 Michael Nielsen 之问——是否有关于智能的一个简单的算法？

而且，这里我们要讨论的问题是，存不存在一个简单的原则集合可以用来解释智能？特别且具体地说，是否存在一个简单的算法来产生智能？ 智能是通过一个相当简单的算法得到是个非常大胆的想法。...在这个附录中，我假想拥有智能的计算机的能力必须匹配或者超过人类思考的能力。所以，我会将“是否存在一个智能的简单算法？”等价为“是否存在一个简单算法，它可以遵循人类大脑的途径去进行‘思考’？”。...为了深入探讨这个问题，我们再问一个密切相关的问题，是否存在关于人类大脑工作机制的简单解释。特别地，让我们看一下量化人脑复杂性的方式。第一个观点是连接组学。...更加准确地说，我们是否能够回答“简单算法是否能够产生智能”的问题？ 不幸的是，现在还没有足够强有力的证据来确定地解决这个问题。...或者我们可以选择另外的观点，当作现在没有人知道，然后努力发展宏大、大胆的想法，在认识到我们没有成功的保证的前提下，这其实才是让理解进步的的方式。

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用图表控件做一个简单的员工信息查询系统

前几天在上课的时候有同学说在做人员的信息查询的时候，经常的要去做查找搜索很麻烦，能不能做一个简单的人员信息查询系统，只需要选择人员的编号就可以查询到这个员工的信息。...其实要实现这个同学的需求在EXCEL里有好几种方法可以用表单控件，也可以用数据验证 + VLOOKUP，今天我们就用第一种方法，用表单控件来做简单的信息查询系统。 我们先来看看做好后的效果 ?...然后再在控件格式 - 单元格链接 选择一个单元格链接的空格，这个单元格的连接的数字代表的是你员工编号在表格中的位置的数据。 ?...然后我们用INDEX的函数来进行数据的提取，在INDEX的函数里，选择员工的编号区域，然后选择单元格链接，当我们的下拉框显示某个编号的时候，链接单元格就会出现这个编号的数据，这个数据就是员工编号在选择区域里的位置...第一个函数显示的是员工编号，然后对关联的数字单元格进行固定，把公式的单元格，往后面拉，就会出现其他几个字段的数据，这样我们一个简单的信息查询系统就做好啦！ ?

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SSM框架下一个简单的模糊查询（超级详细)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 引言:模糊查询作为后台常用的一种查询方式，我们可以根据相应的 关键字对其检索,从而获得所需要的记录,本次模糊查询我们通过名字的任何一个字段进行匹配查询。...另外声明，源码就是以下的部分，直接复制就可以使用了。此外，想要模糊查询，最好学会分页查询，分页查询我用了两种方法，一种是利用的pageHelper，另一种没用到插件....ssm分页查询_liqz666的博客-CSDN博客_ssm分页查询 ssm框架下的分页查询_liqz666的博客-CSDN博客 看看这些，对你模糊查询是一个很好的铺垫，希望能帮到大家了。...FOREIGN_KEY_CHECKS = 1; ---- 3、创建接口 List findByName(@Param(“username”)String username);//根据username字段里的任意一个值进行模糊查询整条记录... <a href=” ---- 9、效果图 ---- ---- 根据名字的任何一个字段进行查询

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2021-08-11：按要求补齐数组。给定一个已排序的正整数数

2021-08-11：按要求补齐数组。给定一个已排序的正整数数组 nums，和一个正整数 n 。...从 1, n 区间内选取任意个数字补充到 nums 中，使得 1, n 区间内的任何数字都可以用 nums 中某几个数字的和来表示。请输出满足上述要求的最少需要补充的数字个数。...[在这里插入图片描述] 福大大 答案2021-08-11： 用尽可能大的数字扩充range范围。尽可能大的数字是range+1。 时间复杂度：O(数组长度+log(n))。 空间复杂度：O(1)。...} if true { ret := minPatches2(arr, 555) fmt.Println(ret) } } // arr请保证有序...func minPatches(arr []int, aim int) int { patches := 0 // 缺多少个数字 range2 := 0 // 已经完成了1 ~ range的目标

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一个简单的学历排序问题，隐藏3种建模思路 | PBI实战

小勤：那如果要按学历本身进行排序，该怎么办呢？ 大海：如果只是满足学历排序很比较简单，做好辅助列，然后设置按列排序即可。...但是，仔细想想，这一个小问题，其实可以用3种方法来实现，不同的方式，体现了不同的数据建模思路。...-03 取消学历编码表的加载 Step-04 在Power BI界面，设置按列排序 - 3 - 建立单独学历编码表 编码表加载到数据模型 建立表间关系使用 Step-01 按方法二的步骤先建立学历编码对照表...大海：不可以的，因为你新建的列是完全根据原列建立的，当你设置按列排序时，一定会遇到以下循环依赖问题： 小勤：难怪说尽量通过Power Query整理数据/增加必要的列，DAX还是更适合后续模型中的动态计算...大海：实际工作中，我一般偏向于用第二种，通常来说，要做类似上面的特殊分析或展示的情况不多，所以，常规分析情况下，我们把这种简单对照维度，合并查询到业务数据表中，直接使用即可，而不加载该表，也能减少加载到

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Elasticsearch 6.x索引预排序分析

使用这个功能，用户可以在文档写入的阶段，按指定的字段规则对文档进行排序。这是一个令人激动的新功能，它将极大的提高Elasticsearch在某些场景下的性能！...IndexSorter 把需要排序的索引完全复制了一份，将新的复制索引中的文档按用户指定的顺序重新排序。因为排序后的索引是一个新的索引，每次源索引中有新的数据更新，不得不重新执行一遍这个工具。...Lucene 所做的改进 正常情况下，Lucene 按文档的接收顺序写入，并且分配一个自增的文档id。在segment中的第一个文档的文档ID为0，依次递增。...在查询阶段，segment中的文档是按文档id的顺序遍历的。如果某个查询需要遍历符合条件文档的 TOP N，Lucene 需要访问所有符合条件的文档，并建立最大（小）堆进行过滤。...基于这个问题，我们需要考虑好我们的业务更关注查询的性能还是写入的性能，这点是非常重要的。如果更关注写性能的业务，开启索引预排序不是一个很好的选择。 下图是一个是否开启索引预排序时写入吞吐的一个对比图。

11.5K181

flask+vue：创建一个数据列表并实现简单的查询功能(二)

上篇列表功能中还存在着几个缺陷： 1、进入这个菜单后，没有自动触发请求获取数据，导致页面为空； 2、切换页码或者重新选择每页条数后，没有自动重新加载数据，需要点一下查询按钮才行； 3、切换页码或者点击查询获取数据时...，视觉上没有动态加载效果 在methods下新增一个方法query_data() 它里面的代码其实和submitForm()方法中的代码一样，都是获取前端参数发送请求，然后获取后端返回的数据(只是这个方法中不传任何参数...是否为200 console.log(res.data) } else{ console.log(res.data)...$message({ message: '接口调用失败，请检查系统是否正常', type: 'warning' }); }) }...3、给列表添加loading加载提示 使用Loading 加载组件给列表添加动态加载效果 在标签下添加v-loading 指令 在data()下新增一个参数loading，默认为

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flask+vue：创建一个数据列表并实现简单的查询功能(三)

在编写数据列表功能时，查询接口我定义为get方法，在实际发送请求的时候，观察一下接口中的请求参数，尤其是create_date 可以发现payload中出现了2个create_date参数，形如上图...payload, url: url1+"api/select_data2" 后端代码调整，主要是提取参数时需要作下修改 def post(self): """列表查询接口...当前页码 page_size = int(request.json.get("pageSize")) # 每页显示数据条数 请求传参如下，这样看起来就正常多了 上面截图显示，只有一个...create_date参数，且它的值是一个数组 这样看来当参数中包含数组、对象等数据格式时，最好用post请求，并且请求头设置为json格式 ---- 后端在获取前端的json格式参数时， 除了上述使用...def post(self): """列表查询接口""" payload = request.get_json() # 使用get_json()获取前端传来的所有参数

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flask+vue：创建一个数据列表并实现简单的查询功能(一)

1、添加查询功能 在页面添加列表查询功能，我需要构造2个查询条件： 【数据类型】，把它做成下拉框形式，筛选对应类型的数据 【创建日期】，通过日期筛选创建日期在所选时间范围内的数据 点【查询】会把对应参数传到请求中...：一个是数据类型，一个是创建日期 class_type表示数据类型，create_date表示创建日期 它们分别获取前端传来的参数，打印一下结果 可以看到create_date是一个包含开始日期和结束日期数组...，映射数据类型与类型编号的关系 "1": "电话号码", "2": "身份证id", "3": "姓名" }...是否为200 // console.log(res.data) this....但是它的格式如下，不能直接给前端列表用 前端列表需要如下格式的数据 所以我们需要把里面一个个小的数组转换为对象 可以通过map来实现，代码如下 在map中定义了一个函数，它的作用就是构造一个对象

2K20

一个慢查询报警的简单处理 (r8笔记第12天)

今天在做节后的一个基本检查的时候，发现一个不太起眼的报警，报警内容为大体为： MySQL 每秒慢查询次数超过 个on xxxx 查看zabbix的监控数据，发现每秒竟然有10个左右的慢查询，按照这个量...所以觉得可能是在做一个全表扫描导致的sql影响。 这个数据库算是一个核心业务，而且负载一直不高，没有收到任何关于IO,CPU,内存,swap的任何报警，一直在稳定运行，所以这是疑点之一。...Feb 17 15:02 slow.log.bak 目前的慢查询的配置是2秒的基线。...我们来看看慢查询日志中的sql # InnoDB_trx_id: 1B5249A5 SET timestamp=1455695652; select * from tb_version_update where...而且关键的是相关的表只有150多条记录，实在也没必要添加索引了吧，所以性能问题的可能性也不大。 这个时候有一个新的参数，也是跟同事那儿取经所得。

1.1K80

假如我来设计scroll－Elasticsearch的遍历操作分析

简单来说就是_doc排序的scroll请求可以高效利用上次请求结束时的偏移量，_doc代表的是lucene内部对索引文档标记的唯一键，是一个自增的int值，外部是感知不到的，而且_doc在每次对文档进行写操作时都会变...有序scroll分析 说完高效的无序scroll，再来说说带排序条件的scroll请求，一个索引的shard之间的数据一般是根据_id通过一致性hash来分配的，_id可以理解为索引文档的唯一键（可以用户自行设置或者让...上面说到_doc，虽然外部无法感知而且每次索引写操作后_doc都会发变化，但是在一个快照（snapshot）时间内，索引文档可以认为是维持不变的，所以_doc可以保证文档顺序，就可以保证多次scroll...细说这个_doc，我们知道索引文档在索引文件内部是按顺序排列的，_doc其实就是索引文件内部索引文档的排列顺序，在分片内部执行constant_score查询（匹配分恒等于1）后的结果顺序天然就是按照_...相对的，有序scroll在分片内部执行查询时，虽然查询步骤相同，但是还需要增加一个按指定字段重排序的步骤，相应的取数效率就低了一些。

51020

ELK从入门到还未精通(二)——ElasticSearch上篇

类比传统像mysql这样的数据库，通常的做法是按id维度建立索引，查询想要快也是通过id查具体的内容。而ES按分词来建立与文档ID的做法，大大的提升全文搜索的速度。...所以我们每次查询的时候，查询结果都会返回一个_score，默认的查询结果按分值从高到低返回，词在文档中出现次数越多，词越相似，分值越高，这也符合我们想要的搜索结果。...假如我们要根据查询结果按某个字段的的数值进行排序，前面我们讲到ES的field是支持很多数据类型的，所谓的正排索引就是单存的存了每个字段的原始值，所以，假如我们要对一个字符串类型的字段做排序，那么我们要手动把它设为...ES就是根据_version（版本控制），采用乐观锁来保证文档的更新。如果你指定了文档id，并且这个文档存在，那么ES就会覆盖更新这个文档。...而基本上我们都要用到复杂查询，对于一些简单的需求，我们可以简单的用一个简单的语法?q=字段:查询输入关键词 再复杂一点，我们就要手撸更复杂的 query dsl语句了。

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