51CTO博客开发疯狂Java李刚孙卫琴
B-TreeB-Tree索引适用于全键值、键值范围或键前缀查找。其中键前缀查找只适用于根据最左前缀的查找。全值匹配匹配最左前缀匹配列前缀匹配范围值精确匹配某一列并范围匹配另外一列只访问索引的查询因为索引树种的节点是有序的，所以除了按值查找之外，索引还可以用于查询中的ORDER BY操作。下面是一些关于B-Tree索引的限制：如果不是按照索引的最左列开始查找，则无法使用索引。不能跳过索引中的列。（也
数据传输方面JsonXML（dom4j/sax/DOM/JDOM）JAVA方面Servelt/JSP(九大内置对象)SpringMVC的知识Spring的IDC、AOPJavaScript（闭包）jQueryHibernate的知识mybatis的知识MQ消息队列(ActiveMQ)RMI（远程接口调用，Hessian是一个轻量级的RMI工具）NIO和BIO（NIO主要有三点Channel、Buf
本文是读《高性能MySQL》的笔记，主要关于数据类型方面的总结，通过这些知识能帮助我们在工作中选择最优的数据类型。
打开cmd利用mongoimport命令进行导入操作C:\Users\djp>mongoimport -h 127.0.0.1 -p 27017 -d bwzy -c persons --file e:\persons1.json
打开cmd利用mongoexport命令来导出数据参数说明 -d 要导出的数据库名称 -c 要导出的集合的名称 -o 指定要导出的文件名 &
一、ctrl+c组合键来关闭mongodb数据库二、admin数据库命令关闭
--dbpath 指定数据库的目录，默认在window下是c:\data\db--port 指定服务器监听的端口码，默认是27017--fork 用守护进程的方式启动mongodb--logpath 指定日志的输出路径，默认是控制台--fonfig 指定启动项目文件的路径--auth 用安全认证方式启动数据库案例：mongodb.bat中写入： mongod --con
1、Eval 服务器端运行eval db.eval("function(name){return name}","bwzy")2、javascript的存储在服务上保存js变量或者函数供全局调用 db.system.js.insert(
1、概念 GridFS是mongodb自带的文件系统他用二进制的形式存储文件大型文件系统的绝大数的特性，GridFS全可以完成。2、利用的工具 mongofiles.exe3、使用GridFS 查看GridFS的所有功能 cmd-->mong
1、固定集合的特性固定集合默认是没有索引的就算是_id也是没有索引的犹豫不需要分配空间他的插入速度是非常快的固定集合的顺序是确定的导致查询速度是非常快的最适合的应用就是日志管理2、创建固定集合 创建一个新的固定集合要求大小为100个字节，可以储存文档10个 db.createCollection("mycoll",{size:10
1、count()查询出国籍是美国的学生人数2、Distinct()查询出都有哪些国家的学生db.runCommond({distinct:"persons",key:"country"}).values
添加2D索引db.map.ensureIndex({gis:"2d"},{min:-1,max:201})默认或建立一个[-180,180]之间的2D索引查询电（70,180）最近的3个点db.map.find({gis:{$near:[70,180]}},{gis:1,_id:0}).limit(3)查询一点(50,50)和点(190,190)为对角线的正方形中的所有点db.map.find({
制造数据for(var i=0;i<2000000;i++){ db.persons.insert({number:i,name:i+"name"})}//大概需要100s才能插入完毕1、检测一下没有索引的情况下查询某个内容的速度var start = new Date()db.persons.find({name:"1000000name"})var end =
shell语句：var allpersons = db.persons.find()while(allpersons.hasNext()){ var elemt = allpersons.next() print(elemt.name)}游标销毁条件客户端传来消息叫它销毁游标迭代完毕默认游标超过10分钟也会被清楚查询快照有待进一步探究
1、limit返回数据指定条数db.persons.find({},{_id:0,name:1}).limit(3)2、skip返回指定指定数据的跨度db.persons.find({},{_id:0,name:1}).limit(3).skip(1)3、sort排序db.persons.find({},{_id:0,name:1,age:1}).sort({age:1})//递增db.perso
第六篇讲解了mongodb的删除操作，第七篇将讲解mongodb的分页
第五篇讲解了mongodb的插入操作，插入操作比较简单。第五讲将讲解mongodb的删除操作。
第四篇讲解了查询操作，第五篇将讲解mongodb的插入操作
第三篇系统讲解了mongodb的更新操作，第四篇将讲解mongodb的查询操作。
第二篇紧跟第一篇讲解了mongodb的入门知识，第三篇将讲解mongodb更新操作
第一节讲解了mongodb的入门篇知识，第二节依旧是入门篇
fsck工具来检验HDFS中的文件是否正常可用。这个工具可以检测文件块是否在DataNode中丢失，是否低于或高于文件副本。 调用方式： 例如：hadoop fsck /user/admin/In/hello.txt
dfsadmin是一个多任务的工具，我们可以使用它来获取HDFS的状态信息，以及在HDFS上执行的一系列管理操作。调用方式 例如：hadoop dfsadmin -reportdfsadmin命令详解 -report：查看文件系统的基本信息和统计信息。-safeadmin enter |&n
资源文件math张三 99李四 90王五 90赵六 60资源文件china张三 79李四 75王五 80赵六 90资源文件english张三 89李四 75王五 70赵六 90分析：map 阶段将将学生姓名作为key 成绩作为value.这样Reduce阶段得到的数据就是key:张三 value:{99,79,89}……在Reduce中将学生的成绩球平均值。实现：package com.bwzy.
资源文件file1hadooptesthelloword资源文件file2happybirthdaythisisatest最终的结果hadooptesthellowordhappybirthdaythisisatest分析：将两个文件合并成一个文件，是一个很简单的案例。设想我们可以将value设为空，这样就只有key在输出的时候直接数据就可以了。map过程将两个文件的每一行设为key，值设为空。在
资源文件file.txthello hadoophello wordthis is my first hadoop program分析：一个文档中每行的单词通过空格分割后获取，经过map阶段可以将所有的单词整理成如下形式：key:hello value:1key:hadoop value:1key:hello value:1key:word value:1key:this value:1key:i
一台服务器承载两个tomcat服务
详细内容参考附件文档
http://www.maxmind.com/zh/home 这个网址可以通过IP来获得该IP所在的位置，还能获取到经纬度等。http://whois.pconline.com.cn/?ip=ip_address 这个网址可以通过IP来获得该IP所在的位置
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