jorwen_fang
- 浏览: 51703 次
- 性别:
- 来自: 上海
-
最新评论
-
kanokano：
是啊
我记得住了!!
我眼中优秀的软件开发人员 -
ricsson：
学习ing !!
我眼中优秀的软件开发人员 -
piaochunzhi：
zkgale 写道今年过了年我也要去实习了,学习学习...我最 ...
我眼中优秀的软件开发人员 -
zkgale：
今年过了年我也要去实习了,学习学习...
我眼中优秀的软件开发人员 -
manus：
额....... 自己 要努力最重要
我眼中优秀的软件开发人员
文章列表
NodeJS核心东西随着版本更新越来越多，详情看官方文档：http://nodejs.org/api/ 下面简单介绍几个用的比较多的 1.全局对象 在浏览器JavaScript 中，通常window 是全局对象，而Node.js 中的全局对象是 global，所有全局变量（除了 global 本身以外）都是 global对象的属性。如 console、process 等 1).procss
1.HelloWorld 方法1，直接运行 安装好node js后，在cmd命令窗口输入node. 然后你可以直接输入：console.log('Hello World'); 方法2，执行js 或者把他写在一个helloworld.js里，cmd模式输入(注意看到$，不是nodejs命令,仅仅普通cmd命令)： $ node helloworld.js 你都能看到输出结果 支持变量写法 console.log('%s: %d', 'Hello', 25); 另外直接作为字符串执行：$ node -e "console.log('Hello World');"
...
代码重构总结(下篇)
- 博客分类：
- Java
（11） - 替换switch语句
用switch语句时，当通过增加一个新类对基于switch结构的系统进行修改时，程序员可能会忘记将其添加到现有的所有switch结构中。每次新增和删除一个类都需要修改系统中的所有switch结构，但追踪这些语句非常耗时，而且也容易出错。这是就多态性编成而言的。
重构手法千变万化，如果你看过《重构_改善既有代码的设计》这本书一定会很有感触，此文我从这本书中挑选个人觉得比较有用的几点，一些我在工作中觉得比较实用的重构手法。
（01） - 方法提炼
有句话叫，当你为了给一段代码写注释的时候，你就能考虑把他提炼一下了。 来看一个实际例子，登录 配合idea的Refactor->Extract->Method 原始代码如下：
1.反范式设计
先看看关系数据库做个关联查询怎么做的 比如2个表如下，一个订单有多个产品 products:{ 'id', 'name', 'price', 'desc' } orders:{ 'id', 'user', 'items':[product_id1,product_id2,product_id3] } 这种做法关系数据库肯定没问题，一个表关联查询就行了。但mongodb则不得不查询多次，否则只能拿到产品id而已。大大降低查询性能 那要一次的话如下设计： orders:{ 'id', 'user', 'ite
最完整原版教程：http://docs.spring.io/spring-data/data-mongo/docs/1.4.0.RELEASE/reference/html/mongo.core.html 范例中的MetaDBMongoFactory是我自己写的，你也可以通过Spring配置文件获得。如下 http://www.blogjava.net/wangxinsh55/archive/2012/03/29/372987.html 1.单表增删查改 @Id - 文档的唯一标识，在mongodb中为ObjectId，它是唯一的，通过时间戳+机器标识+进程ID+自增计数器（确保同一秒内产生 ...
既要有副本集的热备功能，又要充分利用多台服务器性能
MongoDB的分片主要是指将集合拆分成小块并分别存在不同服务器上的过程。MongoDB支持自动分片，可摆脱手动分片管理上的困难。 在以下情况下需要运用分片： 1.服务器的磁盘不够用。 2.单个Mongod不能满足写数据的性能需求。 3.单个Mongod内存不够用，需要将大数据放入内存中提高性能。 Shard Server: mongod实例，用于存储实际的数据块，实际生产环境中一个Shard Server角色可由几台机器组个一个Replica Set承担，防止主机单点故障。 Config Server: mongod实例，存储了整个Cluster Metadata，其中包括Chunk信息 ...
保证主节点挂掉了，备节点能继续提供数据服务。Primary表示主节点，Secondary表示备节点。备节点可设置读权限，分担查询压力，但不保证实时 范例：Mongodb(A)表示仲裁节点。主备节点存储数据，仲裁节点不存储数据。客户端同时连接主节点与备节点，不连接仲裁节点。用于投票，如果主节点挂了，剩下偶数节点时，可能投票结果无法判断选举哪个作为master 案例： 1.建立数据文件夹
已经不推荐使用，请用副本集模式代替 主从复制是MongoDB最常用也是最简单的复制操作。常用于数据备份和故障修复等。 一个server可以同时为master和slave。一个slave可以有多个master（不推荐，可能会产生不可预期的结果）。 配置选项： --master 以主服务器方式启动 --slave 以从服务器方式启动 --autoresync：自动重新sync，因为该操作会copy 主服务器上的所有document，比较耗时，在10分钟内最多只会进行一次。 --oplogSize：指定master上用于存放更改的数据量，如果 ...
1.启动停止 & 运行监控 【启动MongoDB】 执行mongod命令，启动mongod进程，就会启动MongoDB数据库服务。我们在命令行窗口中运行mongod --help可以看到这个命令有大量可选的option，我们这里重点介绍几个： 1》 --dbpath：指定数据目录，每一个mongod进程都要有一个独立的数据目录，如果不指定这个选项，默认的数据目录是/data/db/（Windows下是C:\data\db\）。当mongod启动后，会在数据目录中创建mongod.lock文件，这个文件可以防止别的mongod进程再次使用这个目录作为数据目录。 2》 --port：指定数 ...
MapReduce是聚合工具的明星！前面讨论的count、distinct、group能做到的，MapReduce都可以做！他是一个可以轻松并行化到多台服务器的聚合方法！他会拆分问题，将各个部分发送到不同的机器上执行，当所有机器都完成时，再把结果汇集起来形成最终完整的结果！ MapReduce在MongoDB中的使用通常有如下几个步骤： 1》 映射（map），将操作映射到集合中的每一个文档，这个操作在文档上执行后，要么没产生任何结果，要么产生一些键值对！ 2》 洗牌（shuffle）， 这是一个中间过程。上述映射会产生一些键值对，这个动作会将这些键值对按键分组，并将值组成列表设置到对应的键中。 ...
1.【count】 集合的count函数是最简单的聚合函数，返回集合中文档的数量，也可以接受一个查询文档，统计符合这个查询的文档数量：
01.
1. 如何判断查询是否命中索引 游标调用explain函数会返回一个文档，用于描述当前查询的一些细节信息。 比如
01.
安装后运行bin/mongo.exe（windows）,打开dos操作界面 1、查询本地所有数据库名称 > show dbs; 2、切换至指定数据库环境（若无指定的数据库，则创建新的库） > use dbtest; 切换至dbtest库或创建名为dbtest的库 3、查询当前库下的所有聚集集合collection（相当于table） > show collections; 4、创建聚集集合 > db.createCollection('employee'); 创建了一个名为'employee'的聚集集合 5、插入数据 > db.employee.insert({'u ...