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搜索关键字:mongodb aggregate $group $match    ( 28453个结果
NoSQL type record memo
键值数据库:Redis、Riak、SimpleDB、Chordless、Scalaris 列族数据库:HBase、BigTable、PNUTS、HadoopDB、Cassandra 文档数据库:MongoDB、CouchDB、Terrastore、CloudKit、RavenDB 图数据库:Neo4 ...
分类:数据库   时间:2021-05-24 02:01:30    阅读次数:0
MySQL注入常用函数
函数名称 函数功能 函数名称 函数功能 system_user() 系统名称 concat() 没有分隔符的连接 user() 用户名 concat_ws() 含有分隔符的连接字符串 current_user() 当前用户名 group_concat() 连接一个组的所有字符串,并以逗号分隔每一条数 ...
分类:数据库   时间:2021-05-24 01:02:39    阅读次数:0
HAProxy——关于配置的备份
一份HAProxy配置文件 #全局配置 global #设置日志 log 127.0.0.1 local0 info #当前工作目录 chroot /usr/local/haproxy #用户与用户组 user haproxy group haproxy #运行进程ID uid 99 gid 99 ...
分类:其他好文   时间:2021-05-24 00:27:22    阅读次数:0
mysql分页查询
分页查询 ★ /* 应用场景:当要显示的数据,一页显示不全,需要分页提交sql请求 语法: select 查询列表 from 表 【join type join 表2 on 连接条件 where 筛选条件 group by 分组字段 having 分组后的筛选 order by 排序的字段】 lim ...
分类:数据库   时间:2021-05-23 23:31:34    阅读次数:0
分布式爬虫处理redis数据
分布式爬虫默认八数据存储在redis中,可以将数据转存到Monogdb或Mysql中,从而降低内存消耗。 from redis import Redisfrom pymongo import MongoClientimport jsondef redis_to_mongodb(): redis_cl ...
分类:其他好文   时间:2021-05-04 16:35:44    阅读次数:0
关于第二个月学习Java总结与反思
关于第二个月学习Java总结与反思一、前言:1.知识点:题目集四中涉及到的知识点有,类的继承,子类对父类方法的重写,子类继承父类的方法和属性,类的聚合使用,正则表达式的使用;题目集五中涉及到的知识点有,split的分隔运用,插入排序、选择排序及冒泡排序三种排序算法的运用,正则表达式的运用,match ...
分类:编程语言   时间:2021-05-04 15:34:53    阅读次数:0
【译】Chrome 扩展 : 扩展是什么?
目录 引子 扩展是什么? 关于扩展 扩展是如何工作的? 用户如何获得扩展? 关于扩展原则的一个注意事项 Hello extensions 接下来呢? 参考资料 引子 按照 Chrome 扩展 : 欢迎中的引导,接触到的相关介绍。 原文:What are extensions? 版本:Last upd ...
分类:其他好文   时间:2021-05-04 15:15:11    阅读次数:0
dockerfile以UID运行
FROM node:slimRUN useradd somebody -u 10001 --create-home --user-group # < Create a userCOPY --chown=somebody . /home/somebody/app/USER 10001WORKDIR / ...
分类:其他好文   时间:2021-05-03 12:05:20    阅读次数:0
Jmeter中模拟多用户执行多场景操作
1、其实一个用户组就是一个场景(Thread Group)。可以在一个测试计划中进行多个场景的执行,在测试计划下加一个全局的User Defined Variables(用户自定义变量),在这个里面可以设置执行总数total 2、在User Defined Variables中设置total,${_ ...
分类:其他好文   时间:2021-04-29 12:20:36    阅读次数:0
pyspark reduceByKey、groupByKey、groupBy、keyBy、subtractByKey 使用
reduceByKey、groupByKey rdd=sc. parallelize([("one",1),("two",1),("one",1),("one1",1)]) rdd. reduceByKey(lambda x,y:x). count() rdd1=sc. parallelize([( ...
分类:其他好文   时间:2021-04-29 12:20:10    阅读次数:0
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