Elasticsearch是通过Lucene的倒排索引技术实现比关系型数据库更快的过滤。
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
特别是它对多条件的过滤支持非常好，比如年龄在18和30之间，性别为女性这样的组合查询。
倒排索引很多地方都有介绍，但是其比关系型数据库的b-tree索引快在哪里？到底为什么快呢？笼统的来说，b-tree索引是为写入优化的索引结构。
当我们不需要支持快速的更新的时候，可以用预先排序等方式换取更小的存储空间，更快的检索速度等好处，其代价就是更新慢。
要进一步深入的化，还是要看一下Lucene的倒排索引是怎么构成的。
这里有好几个概念。
我们来看一个实际的例子，假设有如下的数据：这里每一行是一个document。
每个doc
2024/7/3 19:37:45
520KB
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SybaseIQ是Sybase公司推出的特别为数据仓库设计的关系型数据库，IQ的架构与大多数关系型数据库不同，特别的设计用以支持大量并发用户的即时查询。
2024/7/3 3:04:08
75B
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目录摘要 1Abstract 1前言 2第一章课题总体介绍 31.1课题介绍 31.2课题目的及意义 31.3主要设计功能 4第二章开发方法的选择 42.1开发工具的选择 42.2WINDOWS下的VISUALBASIC编程环境介绍 42.3使用ACCESS2000实现关系型数据库 62.4二者的结合（DBA） 72.5硬件开发环境 8第三章系统分析 83.1系统分析的重要性 83.2需求分析 93.3可行性分析 9第四章系统总体规划 104.1系统功能 104.2系统流程图 114.3总结 11第五章系统详细设计 125.1系统子模块功能概括 125.2用户界面的实现 125.3数据库的实现 245.4系统的特点 275.5目前存在的问题及改进意见 27第六章系统测试 286.1系统测试的分类 286.2系统测试工作的特点 286.3本章小结 29第七章谢辞 30第八章结束语 31参考文献 32
2024/6/17 11:46:22
845KB
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PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的对象关系型数据库管理系统,PostgreSQL是最初的伯克利代码的开源继承者。
它支持大部分SQL标准并且提供了许多现代特性。
因为自由宽大的许可证，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL，不管是私用、商用还是学术研究目的。
它支持大部分SQL标准并且提供了许多现代特性。
因为自由宽大的许可证，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL，不管是私用、商用还是学术研究目的。
2024/5/24 22:45:27
3.88MB
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PostgreSQL是以加州大学伯克利分校计算机系开发的对象关系型数据库管理系统,PostgreSQL是最初的伯克利代码的开源继承者。
它支持大部分SQL标准并且提供了许多现代特性。
因为自由宽大的许可证，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL，不管是私用、商用还是学术研究目的。
它支持大部分SQL标准并且提供了许多现代特性。
因为自由宽大的许可证，任何人都可以以任何目的免费使用、修改和分发PostgreSQL，不管是私用、商用还是学术研究目的。
7.22MB
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最好的关系型数据Oracle集群部署详细指导文件.1\基于Oracle11gR2.04版本2\基于现实最新Centos7系统(17年)3\详细指导
2024/3/3 8:04:38
4.53MB
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SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。
它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。
它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。
它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。
SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。
至2015年已经有15个年头，SQLite也迎来了一个版本SQLite3已经发布。
它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。
它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。
它能够支持Windows/Linux/Unix等等主流的操作系统，同时能够跟很多程序语言相结合，比如Tcl、C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，同样比起Mysql、PostgreSQL这两款开源的世界著名数据库管理系统来讲，它的处理速度比他们都快。
SQLite第一个Alpha版本诞生于2000年5月。
至2015年已经有15个年头，SQLite也迎来了一个版本SQLite3已经发布。
2024/2/14 6:09:24
234KB
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本系统的数据库设计不仅考虑了医院的财务管理，也考虑了医院的医疗业务，同时还部分考虑了医院的经济核算。
设计的信息包括门诊收费、药房管理、药库管理、医护管理、病案管理、综合统计、院长查询、导医查询、住院结算以及同医院人员和科室有关的系统维护。
医院人员信息包括行管人员和医生技师等的信息，病人信息包括病人病案上的所有信息，以及护理所需的生命特征信息等。
为此，还定义了一系列数据字典，用于描述人员的职称、病种、地址等信息。
本系统的数据库设计遵循以下原则：（1）全面考虑医院的各种信息，为将来的系统扩展打下基础。
（2）对数据字典和业务数据进行归纳合并，将几十种字典合并成两个表，合并后数据库系统尚有130个表左右。
（3）考虑医疗业务的安全性，设置人员权限及子系统功能描述表。
（4）考虑医院业务的实时性，设立海量数据截转表，供应用服务器定时自动截转过时数据。
（5）遵循关系型数据库设计准则，尽量采用3NF存储数据，减少数据冗余、提高数据共享、消除数据不一致。
（6）采用数据库设计工具，对设计的数据表格反复提炼和精化，使之达到性能最优，并提高需求分析的速度和质量，使需求分析尽量完全满足用户的需求。
在设计中，将药品、诊断、手术、医技、理疗等各种实物和非实物的服务项目进行归纳，形成了同一的物价编码及项目描述表。
因而，大大减少了系统的表格数量，减少了系统分析和维护的难度。
设计的信息包括门诊收费、药房管理、药库管理、医护管理、病案管理、综合统计、院长查询、导医查询、住院结算以及同医院人员和科室有关的系统维护。
医院人员信息包括行管人员和医生技师等的信息，病人信息包括病人病案上的所有信息，以及护理所需的生命特征信息等。
为此，还定义了一系列数据字典，用于描述人员的职称、病种、地址等信息。
本系统的数据库设计遵循以下原则：（1）全面考虑医院的各种信息，为将来的系统扩展打下基础。
（2）对数据字典和业务数据进行归纳合并，将几十种字典合并成两个表，合并后数据库系统尚有130个表左右。
（3）考虑医疗业务的安全性，设置人员权限及子系统功能描述表。
（4）考虑医院业务的实时性，设立海量数据截转表，供应用服务器定时自动截转过时数据。
（5）遵循关系型数据库设计准则，尽量采用3NF存储数据，减少数据冗余、提高数据共享、消除数据不一致。
（6）采用数据库设计工具，对设计的数据表格反复提炼和精化，使之达到性能最优，并提高需求分析的速度和质量，使需求分析尽量完全满足用户的需求。
在设计中，将药品、诊断、手术、医技、理疗等各种实物和非实物的服务项目进行归纳，形成了同一的物价编码及项目描述表。
因而，大大减少了系统的表格数量，减少了系统分析和维护的难度。
2024/2/1 18:17:25
3.72MB
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面向对象的开发在处理关系型数据库中的数据时是非常麻烦与消耗资源的。
开发成本非常高的原因在于：关系型数据库中的数据与程序对象之间不匹配（译者注：数据库中的表如何变成程序的对象）。
Hibernate是JAVA开发环境下对象-关系映射（Object/RelationalMapping及ORM）的解决方案。
ORM是指一种映射技巧，ORM适用于对象模型与关系模型之间的匹配。
参考Wikipedia（维基）的高级讨论组与MartinFowler的文章OrmHate，其中都提到了不匹配带来的问题。
开发成本非常高的原因在于：关系型数据库中的数据与程序对象之间不匹配（译者注：数据库中的表如何变成程序的对象）。
Hibernate是JAVA开发环境下对象-关系映射（Object/RelationalMapping及ORM）的解决方案。
ORM是指一种映射技巧，ORM适用于对象模型与关系模型之间的匹配。
参考Wikipedia（维基）的高级讨论组与MartinFowler的文章OrmHate，其中都提到了不匹配带来的问题。
2024/1/24 7:35:38
1.51MB
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Hbase应用开发实验报告及代码；
（1）列出HBase所有的表的相关信息，例如表名、创建时间等；
（2）在终端打印出指定的表的所有记录数据；
（3）向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列；
（4）清空指定的表的所有记录数据（5）统计表的行数。
2.现有以下关系型数据库中的表和数据，要求将其转换为适合于HBase存储的表并插入数据：
（1）列出HBase所有的表的相关信息，例如表名、创建时间等；
（2）在终端打印出指定的表的所有记录数据；
（3）向已经创建好的表添加和删除指定的列族或列；
（4）清空指定的表的所有记录数据（5）统计表的行数。
2.现有以下关系型数据库中的表和数据，要求将其转换为适合于HBase存储的表并插入数据：
2024/1/5 23:18:40
705KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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