目标：编写一个shell脚本，以便能够将mongoDb中的数据导出成为csv格式的文件。要求：1. 为了避免导出巨量数据，仅需要过滤出当月数据和上个月的数据即可。2....baseDate declare -i baseTime baseTime=$((date --date "$baseDate" +"%s" * 1000)) 导出指定数据表中的数据...function exportData() { exportCmd="/kingdee/mongodb/bin/mongoexport --csv" if [ $# -gt 3 ]; then...}}" -o $mypath/$2.csv else $exportCmd -d $1 -c $2 -f $3 -o $mypath/$2.csv fi } 导出第一张表的所有数据
MongoDB是一个NoSQL数据库。 它是一个开源，跨平台，面向文档的数据库。...此MongoDB chat包括MongoDB数据库的安装，IDE选择，基本操作等，具体内容如下： 内容提要： 1、简述NOSQL与mongodb概念理解 2、安装与配置mongodb与使用IDE...3、连接与创建数据库 4、基本操作之增删改查（一） 5、基本操作之增删改查（二） 6、条件查询 7、聚合函数 8、正则匹配用法 9、LBS地理位置检索 10、mongodb
在 Python 中，列表是一种非常常见且强大的数据类型。但有时候，我们需要从一个列表中删除特定元素，尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效的方法，从 Python 列表中删除所有出现的元素。方法一：使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下：遍历列表中的每一个元素如果该元素等于待删除的元素，则删除该元素因为遍历过程中删除元素会导致索引产生变化，所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终，所有特定元素都会从列表中删除下面是代码示例...方法二：使用列表推导式删除元素第二种方法是使用列表推导式来删除 Python 列表中所有出现的特定元素。...结论本文介绍了两种简单而有效的方法，帮助 Python 开发人员从列表中删除所有特定元素。使用循环和条件语句的方法虽然简单易懂，但是性能相对较低。使用列表推导式的方法则更加高效。
static void GetAllActorsOfClass ( const UObject * WorldContextObject, TSubclassO...
MongoDB 4.0增加了一个能力，在副本处理写操作的同时可以由从节点（secondary）读取数据。为了理解这个的重要性，让我们看看4.0版本之前从节点是如何处理的。...如果你在一个文档中更改了字段“A”，然后更改了字段“B”，则不可能看到此文档字段“B”被更改而字段“A”未被更改的状态。你可能会在最终一致性系统内看到这种现象，但在MongoDB中不会。...我们是如何实现的从MongoDB 4.0开始，我们利用了这样一个事实：我们在存储引擎中实现了对时间戳的支持，这允许事务在特定的“集群时间（cluster time）”获得一致的数据视图。...从该快照读取可以确保数据的一致性视图，而且由于应用当前的批量副本数据不会更改这些早期记录，因此我们现在可以不再使用锁，而允许在写入发生的同时进行所有这些对从节点的读取。 区别有多大区别非常大！...4.0版本中的所有对从节点的读取都将来自快照，无需等待副本数据写入完成。 end
如果你在一个文档中更改了字段“A”，然后更改了字段“B”，则不可能看到此文档字段“B”被更改而字段“A”未被更改的状态。你可能会在最终一致性系统内看到这种现象，但在MongoDB中不会。...从MongoDB 4.0开始，我们利用了这样一个事实：我们在存储引擎中实现了对时间戳的支持，这允许事务在特定的“集群时间（cluster time）”获得一致的数据视图。...对从节点的读取操作现在同样可以利用快照，方法是从在应用当前的批量副本数据之前的最新的一致性快照中读取数据。...从该快照读取可以确保数据的一致性视图，而且由于应用当前的批量副本数据不会更改这些早期记录，因此我们现在可以不再使用锁，而允许在写入发生的同时进行所有这些对从节点的读取。 区别有多大? 区别非常大！...4.0版本中的所有对从节点的读取都将来自快照，无需等待副本数据写入完成。 这只是MongoDB 4.0的许多新功能之一。请关注我们博客中关于4.0RC版本的内容以了解更多信息。
本次的练习是：如下图1所示，在一个4行4列的单元格区域A1:D4中，每个单元格内都是一个一位整数，并且目标值单元格（此处为F2）也为整数，要求在单元格G2中编写一个公式返回单元格A1:D4中四个不同值的组合的数量...这四个值的总和等于F2中的值 2. 这四个值中彼此位于不同的行和列 ? 图1 下图2是图1示例中满足条件的6种组合。 ? 图2 先不看答案，自已动手试一试。...关键是，参数cols固定为数组{0,1,2,3}，显然意味着四个元素组合中的每个都将分别来自四个不同列，然后变换传递给参数rows的数组，即满足确保没有两个元素在同一行的条件的所有可能排列。...然而，我们不仅限于将一维数组传递给OFFSET函数：如果我们能够以某种方式生成一个数组，该数组由上述四个元素组成的所有数组组成。...然后测试数组中每个元素是否都包含数字1、2、3、4： FIND({1,2,3,4},ROW(INDIRECT("1234:4321"))) 将产生一个3088行4列的数组，其12352个元素将是对上述数组的所有
换一种思路：把放出一个好玩的贪吃蛇，按照右下左上的顺序吃蛋糕，一边吃蛋糕，一边拉数字，多吃一个蛋糕，拉出的数字多1，直到把所有的蛋糕吃完。...0; 向左：行+0，列-1；偏移量：DIR[2].x=0; DIR[2].y=-1; 向上：行-1，列+0；偏移量：DIR[3].x=-1; DIR[3].y=0; 定义了偏移数组后，就可以从左上角开始...，先向右走，只要有蛋糕或未到边界就继续前进，否则选择下一个方向，一直走下去，直到拉出的数字达到最大值n2，算法停止。...0 m[i][j]=0; } for(int j=0; j<=n+1; j++) //方格阵列上下围墙 m[0][j]=m[n+1][j]=-1;...for(int i=0; i<=n+1; i++) //方格阵列左右围墙 m[i][0]=m[i][n+1]=-1; } void Print(int start,int endi)
关注MongoDB中文用户组学习更多关于MongoDB的知识和技能 欢迎回到MongoDB模式设计系列。上一次我们研究了属性模式，在本文中，我们将了解一下桶模式。...有预先聚合的sum_temperature值，就可以很容易拉出一个特定的存储桶并确定该桶的平均温度（sum_temperature / transaction_co-unt）。...你想我们多久才会需要访问从1948年开始康宁市的温度？能够将这些数据桶移动到数据存档中是一项很大的收益。 应用场景示例 有一个Bosch的物联网实现可以成为时间序列数据在现实世界中体现价值的一个例子。...他们将MongoDB和时间序列数据应用于一个汽车业的数据程序中。该应用程序从整个车辆的各种传感器中获取数据，从而提高车辆本身的诊断能力和部件性能。...结论 处理时间序列数据时，在MongoDB中使用桶模式是一个很好的选择。它减少了集合中的文档总数，提高了索引性能，并且通过预聚合简化了数据访问。
内容目录 Yii2 获取所有请求头Thinkphp5获取所有请求头获取请求头的函数 Yii2 获取所有请求头 public function getHeaders() {...headers[$name] = $value; } } } return $headers; } Yii2中采用了两个函数..._SERVER获取请求头，将下划线转换成中划线，首字母大写的请求头。...Thinkphp5获取所有请求头 public function getHeaders() { $headers = []; if (function_exists..._SERVER获取请求头，将下划线转换成中划线，小写字母请求头。 获取请求头的函数 apache_request_headers函数是Apache下才支持的函数。NGINX不支持！！
此外，这款柔性的表皮电极阵列还是MRI兼容的，可实现MRI-EEG的同步采集。你说酷炫不酷炫。接下来，就让小编带大家一起来领略下这款酷炫的柔性电极阵列。 皮肤状柔性电极阵列是怎么制作的？...全脑EEG信号的长期稳定测量 毕竟，上述实验中的肌电信号幅度还是比较大的，频率也是比较高的，那么所制备的柔性电极阵列能否稳定地采集到幅度小、频率低的EEG信号呢？...从图c可以看出，即使柔性电极在被试头上连续带了5天，所记录到的P3波的幅度几乎没有减小，验证了该柔性电极可以长期稳定记录。...要回答这个问题，只能直接上实验了，俗话说，“是骡子是马，拉出来溜溜”。...下图c表示的是在MRI过程中记录到的EEG和心电ECG信号，可以看出MRI对两者信号的干扰还是蛮大的；但是经过标准的去干扰处理之后，得到的EEG和ECG信号质量还是蛮好的（下图d）。
在 C# 中，Object 类是所有数据类型的基类。 各种集合类和它们的用法 下面是各种常用的 System.Collection 命名空间的类。点击下面的链接查看细节。...哈希表（Hashtable） 它使用键 来访问集合中的元素。 当您使用键访问元素时，则使用哈希表，而且您可以识别一个有用的键值。哈希表中的每一项都有一个键/值对。键用于访问集合中的项目。...当您在列表中添加一项，称为推入 元素，当您从列表中移除一项时，称为弹出元素。 队列（Queue） 它代表了一个先进先出 的对象集合。 当您需要对各项进行先进先出的访问时，则使用队列。...当您在列表中添加一项，称为入队 ，当您从列表中移除一项时，称为出队。 点阵列（BitArray） 它代表了一个使用值 1 和 0 来表示的二进制 数组。...当您需要存储位，但是事先不知道位数时，则使用点阵列。您可以使用整型索引从点阵列集合中访问各项，索引从零开始。
如此一来，因为多个镜头同时工作，人们不仅可以在摄像过程中获得多个焦点，在保证足够清晰度的同时，用户的视野也将能够极大程度的被拓宽，并且在同一视角的场景动态记录下，所有内容物无所不见，用户想看到什么就能看到什么...在安防领域，相比于普通摄像机8米的人脸识别范围，在保证清晰度的同时，安科迪的Mantis（螳螂）系列超高清大视角阵列亿级像素安防相机的识别范围从50米到数百米不等。...从当下的现状来看，这一项技术足以被称为颠覆性技术，用王惠东的话来讲， 这一技术是继胶卷+镜头、传感器+镜头之后的第三代成像技术，能够满足人们在成像技术上的整个下一代的需求。 ?...在技术上，安科迪拥有一项叫做“Camputer”的阵列相机技术专利，这一名称由camera和computer演变而来，是一项将阵列超高清相机和高功能计算机芯片处理技术的完美结合，能够实现更高分辨率的实时视频拍摄和转播...其中，因为多焦点，在观看的过程中，用户可以在其中选取自己所关注的某一点进行实时跟踪，让观看的方式从“被动”变为“主动”。
但是读扩散模式存在以下比较明显的缺点： 翻页把时间线前面的所有数据拉出来，性能开销越来越大，性能越来越差； 关注+好友数量可达万级别，实现全局的过滤、插流、合并、频控策略复杂，性能不足。...二、MongoDB使用层面优化 该业务MongoDB部署架构图如下： K歌业务MongoDB架构图：客户端通过腾讯云VIP转发到代理mongos层，代理mongos接受到请求后，从config server...在业务上线开发过程中，发现MongoDB的一些不合理使用的使用方式。通过对这些不合理的使用方式优化，提升了访问MongoDB的性能，最终提升了整个Feed流系统用户体验。...FeedId_userId_relationship辅助表采用FeedId做为片建，同样采用前面提到的预分片功能，该表和Feed详情表的映射关系如下： 如上图，通过某个FeedId查询具体Feed时，首先根据FeedId从辅助索引表中查找该...数据可靠性高的场景会降低写的性能，在K歌Feed业务使用初期的场景中，我们会发现写大多数的场景都写延迟不太稳定，核心业务都出现了这种情况，从5ms到1s抖动。
没什么有价值的信息，猜测是系统引导文件丢失了，按回车键，重启，进入阵列卡配置界面，显示为两块SAS硬盘，组成的RAID1，状态正常，看来硬盘没什么问题，先松了口气。...到财务办公室要了个回形针，掰直了，插进光驱的小孔，能把托盘拉出来，推回去也没有任何反应，应该也坏了。 可惜硬盘是SAS接口，想拆下来挂载到普通电脑上也不行。 这可怎么办？...服务器再次重启，选择从网卡启动，顺利加载WinPE。 进了PE就好办了，打开设备管理器，查看阵列卡型号，优盘里面正好有驱动，直接加载即可，然后就能识别到硬盘了。
在创建2d索引时，MongoDB提供了以下选项： 位置范围 所有2d地理空间索引都有由坐标范围定义的边界。...干草堆索引中的每个桶都包含指定接近给定经度和纬度的所有文档。使用 bucketSize的参数ensureIndex）（确定接近。...下面的球形2D查询，返回集合中的所有文件的地方内100英里的点[ -74， 40.74 ]。...为右上象限中的地理散列是11，而对于子象限的地理散列将是（从左上角的顺时针方向）：1101， 1111，1110，和1100分别。...在这种情况下，文档将包含包含文档阵列的字段（例如地址），其中每个文档具有保存位置坐标的字段（例如，loc：）。
安全合规相关的审核会引发大量写扩散 写扩散qps=3 x 读扩散qps K歌关系链导入的历史原因，早起写扩散成本高，同时后期改成读写扩散混合的模式改造成本大 但是读扩散模式存在以下比较明显的缺点： 翻页把时间线前面的所有数据拉出来...MongoDb使用层面优化 该业务MongoDB部署架构图如下： K歌业务MongoDB架构图：客户端通过腾讯云VIP转发到代理mongos层，代理mongos接受到请求后，从config server...在业务上线开发过程中，发现MongoDB使用的一些不合理，通过对这些不合理的使用方式优化，提升了访问MongoDB的性能，最终提升了整个Feed流系统用户体验。...但是，实际业务场景中，一个业务访问同一个表，有些请求可以带上片建字段，有些查询没有片建，这部分不带片建的查询需要广播到多个shard，然后mongos聚合后返回客户端，这类不带片建的查询效率相比从同一个...3.count慢操作优化 前面提到，粉丝关系表存在MongoDB中，每条数据主要包含几个字段，用户的每个粉丝对应一条MongoDB文档数据，对应数据内容如下 { "_id" : ObjectId("
已知2019年是猪年，请在控制台输出从1949年到2019年中所有是猪年的年份 public class HelloWorld { public static void main(String...[] args) { //已知2019年是猪年，请在控制台输出从1949年到2019年中所有是猪年的年份 // 循环 for (int i = 1949
在Gartner发布的《2018通用存储阵列魔力四象限》报告中，华为连续第三年被定义为存储领导者厂商。...很多CEO已经注意到了新的趋势，从北美、中国的CEO，甚至是Gartner的分析师口中，都表达出了这样一个普遍性的观点：在Gartner通用存储阵列魔力四象限领导者象限中表现优异的供应商，都具有不俗的平台管理运维能力...这和信息安全领域的思路相同，当安全视角从基础安全转向业务安全时，人们同样寄希望于智能化和自动化。 在华为全新的存储产品系列中，很容易看到这种变化。...孟广斌称这是一款满足“所有CIO梦想”的产品，将实现一个数据中心由一套存储“搞定”的构想——无论它需要承载哪种应用，包括关键业务和新兴业务。...和云化的鲜明进展相对应，另一个存储领域的热词“全闪存”则拉出了一条跨越时空的纵贯线。全闪存也被许多行业内人士视为未来领域的终极形态。
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