多字段更新？ 并发编程中，原子更新多个字段是常见的需求。 举个例子，有一个 struct Person 的结构体，里面有两个字段。...你能猜到吗？ fmt.Printf("p.name=%s\np.age=%v\n", p.name, p.age) } 打印结果是啥？你能猜到吗？...一定是 （ nobody:i，i ）配套更新的。 但你注意到另一个可怕的问题吗？ 程序运行变的好慢！！！！ 同样用 time 命令统计下程序运行时间，竟然耗费 2 秒！！！...最长的等待时间应该是 1.8 秒。 换句话说，程序串行执行了 10 次 update 函数，时间是累加的。程序 2 秒的运行时延就这样来的。 加锁不怕，抢锁等待才可怕。...Store 内部并不是保证多字段的原子拷贝！！！！Store 里面处理的是个结构体指针。 只通过了 StorePointer 保证了指针的原子赋值操作。 我的天？是这样的吗？那何来的原子操作。
00 简单回顾 之前写过一篇关于mysql 对表大小写敏感的问题（你有遇到过MySQL因大小写敏感导致的问题吗），其实在mysql中字段存储的内容是不区分大小写的，本篇进行简单的总结。...想回顾一下： MySQL在Linux下数据库名、表名、列名、别名大小写规则是这样的： 1、数据库名与表名是严格区分大小写的； 2、表的别名是严格区分大小写的； 3、列名与列的别名在所有的情况下均是忽略大小写的...； 4、字段内容默认情况下是大小写不敏感的。...username | +----------+ | user | | User | | USER | +----------+ 3 rows in set 通过这个例子简单说明，字段内容默认情况下是大小写不敏感的...02 解决方案 因为默认情况下字段内容是不区分大小写的，也即大小写不敏感。所以解决方案就是要新增字段内容的校验规则。 使用mysql 的BINARY 关键字使搜索区分大小写。
今天分享给大家一片来自“差评”的文章，比较有意思~请往下看： 假如你整打算找一些和笨蛋（ idiot ）有关系的图片，弹出来的结果是： ?...咦明明搜索的关键词是笨蛋才对啊，为什么谷歌图片返回的结果全都是美国现任总统川普啊。。 你感到一头雾水，思考笨蛋这个词到底和川普产生了什么样千丝万缕的关系，是谷歌工程师对川普不满开的玩笑？...实际上，这只不过是谷歌的图片搜索算法自然生成的结果。。 大家应该记得就在上个星期，美国总统川普访问了英国。 ?...而根据谷歌给搜索引擎的算法做出的解释，搜索引擎是对网络上的内容和信息的一种反射，搜索引擎所做的事就是计算一个结果和搜索关键词的关联性，然后把结果按照关联性排序列给用户们看。。...不过在微软的必应 Bing 和雅虎的图片搜索引擎里搜索 idiot，并不会出现川普的照片。。 ? 所以到底是必应和雅虎的算法没有谷歌的算法灵敏呢，还是谷歌的算法真的成精了呢？。。
对于一个简单的“hello world”这可能是足够的，但是对于复杂度更高的程序这可能会导致时间的浪费，这是对一个已知的行为结果集的手工重复。这难道不是我们发明计算机的初衷吗?...对于“hello world”这不是大问题，但是当你创建一个web应用时，测试场景是在翻页十次，点击某些按钮，在大量表单中输入（正确的）数据之后再测试某些特定条件，你就看到自动化会节省大量的时间。...请你要记住，我们讨论的是一个控制台应用程序，只需要两个输入值，不需要点击(在 web 应用程序中)，我们已经看到，这将需要花费一些时间。...返工又通常会在最有限的时间里变得十分紧急（有些人叫这种现象为“墨菲是个乐天派！”）。其实返工什么也改变不了，项目现在只会进一步被延迟。很奇怪吧，我们编写越多的代码，我们的项目完工越晚。...项目延期的情况下再去为你完整的代码库编写测试是不可行的，只针对其中的一些部分就可以，不要去浪费你的时间。但是要记住其它部分也还是需要编写测试的。
1 需求 数据库时间字段类型是timestamp，前端传的开始时间和结束时间是字符串，那么代码如何写，可以实现 时间段查询 2 实现 实体类里面的字段是String xml 里面是
2020-11-08：在Mysql中，三个字段A、B、C的联合索引，查询条件是B、A、C，会用到索引吗？ 福哥答案2020-11-08： 会走索引，原因是mysql优化器会把BAC优化成ABC。...DEFAULT CHARSET=latin1; EXPLAIN SELECT * FROM t_testabc2 WHERE B='a2' AND A='a2' AND C='a2' --走索引...FROM t_testabc2 WHERE B >='a1' AND B='a1' AND A='a1' AND C<='a2' --走索引...t_testabc2 WHERE B BETWEEN 'a1' AND 'a2' AND A BETWEEN 'a1' AND 'a2' AND C BETWEEN 'a1' AND 'a2' --走索引...EXPLAIN SELECT * FROM t_testabc2 WHERE B='a1' AND A LIKE 'a%' AND C='a1' --不走索引
为了让各位小伙伴快速上手，加深对于 mongoose 的了解，我特地结合之前的项目整理了一下关于 mongoose 的一些基础知识，这些对于实战都是很有用的。...查询 对于 Mongoosecha 的查找文档很容易，它支持丰富的查询 MongoDB 语法。包括find、findById、findOne等。...看一下官方对于findOne与findById的对比: 不同之处在于处理 id 为 undefined 时的情况。...findOne 该方法返回查找到的所有实例的第一个 Model.findOne(conditions, [projection], [options], [callback]) 如果查询条件是 _id...如果没有操作符或操作符不是 update 操作符，统一被视为 set 操作（mongoose 特有）字段相关操作符符号描述set设置字段值currentDate设置字段值为当前时间，可以是 Date 或时间戳格式
当您在数据库中对列进行索引时，您这样做是因为您预期会返回并用一个请求搜索该列，您需要尽可能快地访问它，最理想的情况是使您的请求花费恒定的时间。这也是使用 Object.groupBy 时的目标。...我们获得了与之前相同的结果，但无需编写循环。这意味着我们现在处于恒定时间复杂度，对吗？对吗？其实并非完全如此。我们在这里做的一切就是去除了循环，而是通过调用带有要搜索的电子邮件的对象来实现。...实际上，您可以将 Object.groupBy 的结果视为数据库中的索引表，它允许您以恒定时间访问数据，并降低了需要恒定访问诸如用户之类的数据的算法的时间复杂度。...但是，这并不是万能的解决方案，对于复杂的搜索，您需要的不仅仅是访问原始数据。例如，您可能希望允许对不区分大小写的完整文本进行搜索。此外，分组操作是昂贵的，因为它需要线性时间来实现数据的索引化。...此外，它需要一定的空间，因为您需要一种方式来引用您分组的用户。因此，您正在以空间换时间。对于十亿行数据，这可能是需要认真考虑的事情，特别是如果数据需要重新索引。
---- _id索引 我们在上文介绍过，我们往集合中添加文档时，默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段，这个字段就是一个索引。...默认情况下，一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引，但也有一些集合不会将_id默认作为索引，比如固定集合，这个我们后面的文章会详细说到这个问题。...:30}) expireAfterSeconds表示索引的过期时间，单位为秒。...time表示索引的字段，time的数据类型必须是ISODate或者ISODate数组，否则的话，当索引过期之后，time的数据就不会被删除。...2d sphere索引 2dsphere适用于球面类型的地图，它的数据类型是GeoJSON格式的，我们可以在http://geojson.org/地址上查看GeoJSON格式的样式，比如我们描述一个点，
Post", author: {name : "Jane", id : 1}}) 如果我们要查询 authors name 是Jane的, 我们可以这样： db.blog.findOne({"author.name...索引 单字段索引 （Single Field Index） db.person.createIndex( {age: 1} ) 上述语句针对age创建了单字段索引，其能加速对age字段的各种查询请求...，是最常见的索引形式，MongoDB默认创建的id索引也是这种类型。...{age: 1} 代表升序索引，也可以通过{age: -1}来指定降序索引，对于单字段索引，升序/降序效果是一样的。...复合索引 (Compound Index) 复合索引是Single Field Index的升级版本，它针对多个字段联合创建索引，先按第一个字段排序，第一个字段相同的文档按第二个字段排序，依次类推，如下针对
-> One：One的数组中不只引用ObjectID，还冗余保存其他的N中的字段。...经常需要读取冗余字段 2. 很少需要更新冗余字段 更新的时候，会有一段sub-second的时间间隔，反规范化(denormalizing)中的字段的值，不是最新的。...One -> Many：N的部分可以冗余One的字段 同样的逻辑，重要的是 读写比(read-to-write ratio) One -> Squillions方法一：one侧的信息冗余到Squillions...不要害怕应用程序级别的连接(application-level joins): 正确使用索引和projection specifier，它不会比关系型数据库中的服务端join(server-side joins...读多写少才适合使用反规范化，冗余部分字段。 最终，如何对数据建模完全取决与业务中数据的访问模式。根据查询和更新数据的方式来设计你的数据模型。
这样的需要在 collection 上建立一个索引,因为使用缓存往往是读比写多。..."来决定是否需要在"_id"字段上自动创建索引。...由于 MongoDB 中 BSON 对象大小是有限制的,所以 GridFS 规范提供了一种透明的机制,可以将一个大文件分割成为多个较小的文档,这样的机制允许我们有效的保存大文件对象,特别对于那些巨大的文件...字段说明: Filename: 存储的文件名 chunkSize: chunks 分块的大小 uploadDate: 入库时间 md5: 此文件的 md5 码 length: 文件大小, 单位”字节”...其中比较重要的字段是”n”,它代表的是 chunks 的序号,此序号从 0 开始,看来 fs.chunks中存储的是一些实际的内容数据信息。
3.3 $or或查询 $or:查询匹配多个条件多个值的文档； SQL：写法：字段1 = 'xxx' or 字段2 in ( 'xxx')........--查询的结束条件 $hint:document --指定服务器使用哪个索引进行查询 $explain:boolean --获取查询执行的细节（用到的索引、结果数量、耗时等），而并非真正执行查询...对于文档的更新除替换外，针对某个或多个文档只需要部分更新可使用原子的更新修改器，能够高效的进行文档更新。...更新修改器是中特殊的键， 用来指定复杂的操作，比如增加、删除或者调整键，还可能是操作数组或者内嵌文档。 1....（这里有个问题：上篇中说到更新默认只对满足条件的记录集中第一个文档进行更新，那么使用$inc修改器之后，还是一样吗？） 2.
对于包含多个键的查询，创建包含这些键的复合索引是个不错的解决方案。复合索引的键值顺序很重要，理解索引最左前缀原则。 解读：例如在test集合上创建组合索引{a:1,b:1,c:1}。...TTL 索引（time-to-live index，具有生命周期的索引），使用TTL索引可以将超时时间的文档老化，一个文档到达老化的程度之后就会被删除 解读：创建TTL的索引必须是日期类型。...TTL索引是一种单字段索引，不能是复合索引。TTL删除文档后台线程每60s移除失效文档。不支持定长集合。 需要在集合中某字段创建索引，但集合中大量的文档不包含此键值时，建议创建稀疏索引。...索引默认是密集型的，这意味着，即使文档的索引字段缺失，在索引中也存在着一个对应关系。在稀疏索引中，只有包含了索引键值的文档才会出现。 创建文本索引时字段指定text，而不是1或者-1。...既可以通过设置{key:1}来显式指定返回的字段，也可以设置{key:0}指定需要排除的字段。 除了前缀样式查询，正则表达式查询不能使用索引，执行的时间比大多数选择器更长，应节制性地使用它们。
Meteor 目前支持的数据库是 MongoDB，所以客户端的mini 数据库就是 miniMongo。...对于开发人员来讲，miniMongo 就像是一个真实 MongoDB 数据库，可以进行各种增删改查的操作，和MongoDB 的 API 完全一致。...例如用户保存了一条数据，Meteor会先保存到 miniMongo，保存成功后立即反馈给用户，体验极其顺畅；同时 Meteor会把数据同步到服务器端的真实数据库中，这个过程对于用户和开发者都是透明的。...初次加载时间 如果对于加载时间有较高要求，就不适合使用Meteor。因为Meteor 初次加载慢、后期访问快，初始访问时会相对耗时，需要加载很多静态资源。 3 ....对于这些质疑，如何回应本身没那么重要，最关键的是我们面对这些质疑的心态。因为质疑是源自他人的自身感受，并不是非常客观的定论。这就需要我们有正确的思维角度，而不是简单否定或肯定。
，在一个collection文档中不必具有相同的fileds，对于单个field在一个collection中的不同文档中可以是不同的数据类型 实例方法methods documents是model的实例...Mongodb支持secondary indexes,在mongoose中，我们在Schema中定义索引，索引字段级别和shcema级别 var animalSchema = new Schema...的属性，但是不会保存到MongoDB，getter可以用于格式化和组合字段数据，setter可以很方便的分解一个值到多个字段。...回调 connect()函数接受回调函数，或返回一个Promise keepAlive 对于长期运行的后台应用，启用毫秒级 keepAlive 是一个精明的操作。...： findOne()是单个文档 find() 是文档列表 count() 是文档数量 update() 是更新的文档数量 九 中间件–Middleware 中间件(pre 和 post 钩子)
.insert({k1:'v1',k2:'v2'……}) 注意: 文档是键值对，数据类型是BSON，支持类型更加丰富 每个文档有一个_id字段，且同一集合中_id值唯一，该字段可以是任意类型数据...），满足条件的若有多个文档则都要修改 方法2: 使用修改器 $inc : 加一个数字 $set : 修改某一个字段，如果字段不存在则增加 语法: db....= new Date() db.test.find({name:'csxiaoyao12345'}) var end = new Date() end-start 测试时间为114 5.1 普通单列索引....ensureIndex({:1}) 1升序, -1降序 # 为name创建索引 db.test.ensureIndex({name:1}) 测试执行上述查询时间为25 5.2 多列索引....reIndex() 5.8 注意事项 （1）创建索引，1是正序创建索引， -1是倒叙创建索引 （3）复合索引要注意索引的先后顺序 （5）数据量大的排序工作也可以考虑加索引来提高排序性能 6.
.findOne() 删除集合 语法: db.....insert({k1:‘v1’,k2:‘v2’……}) 注意: 文档是键值对，数据类型是BSON，支持类型更加丰富 每个文档有一个_id字段，且同一集合中_id值唯一，该字段可以是任意类型数据...是否修改多条: 若值是1（true），满足条件的若有多个文档则都要修改 方法2: 使用修改器 $inc : 加一个数字 $set : 修改某一个字段，如果字段不存在则增加 语法: db.....ensureIndex({:1}) 1升序, -1降序 # 为name创建索引 db.test.ensureIndex({name:1}) 测试执行上述查询时间为25 5.2....reIndex() 5.8 注意事项 （1）创建索引，1是正序创建索引， -1是倒叙创建索引 （3）复合索引要注意索引的先后顺序 （5）数据量大的排序工作也可以考虑加索引来提高排序性能
使用MongoDB需要对文档结构进行合理的设计，以满足某些特定需求。...比如随机选取文档，使用skip跳过随机个文档就没有在文档中加个随机键， 然后使用某个随机数对文档进行查询高效，随机键还能添加索引，效率更高。合理选择，合理设计。...下面我们就可以在这上面的基础上对mongodb进行基本的crud操作 例如： /** * 插入 * * @param collection * @param o 插入 *...(collection).findOne(q, fileds); } /** * 分页查找集合对象，返回特定字段 * * @param collection * @param...q * 查询条件 * @param fileds * 返回字段 * @pageNo 第n页 * @perPageCount 每页记录数
，重要的是现在我想码字了 rs.slaveOk()//在从主机访问数据设置的时候要先执行这句，因为主从模式下为了避免主从节点的数据不一致的问题，从节点是不能查看以及修改数据的，必须执行这句之后才可以。...db.table.createIndex({"id":"hashed"})//创建索引 db.table.getIndexes()//默认在id字段上有索引，创建索引后则应该有两个索引才对。...的字段’).Length db.表名.findOne()...._id.getTimestamp();//获得_id相应的时间值。...在MongoDB中是文档存储的，也就是模式自由的，我们所取到的文档中实际上就是MongoDB中的类，DBObject(接口)BasicDBObject(实现类),这是查询获得的结果，是一种K-V结构的。
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