从数据结构角度 1、B+树索引(O(log(n)))：关于B+树索引，可以参考 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 2、hash索引：a 仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询，不能使用范围查询b 其检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能 ...
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2016-09-19 06:42:12
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查询所有部门信息： 运行结果： 带条件查询部门名称为 "大神部" 的部门信息： 结果： 关联查询 查询"大神部"的所有员工： 结果： 范围查询部门为"大神部" 和 "就业部" 的员工信息： 结果： 查询部门表中包含"就业部"的所有员工姓名： 结果： and 过滤 查询部门是"就业部" 并且员工姓名包 ...
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2016-09-09 06:37:02
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1、按照时间戳范围查询记录 echo "scan 'event_log', { COLUMN => 'cf:sid', TIMERANGE => [1466265600272, 1471622400481]} " | hbase shell > ./record.txt 其中这里的cf：sid和ke ...
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2016-08-30 17:33:20
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Criteria查询 1.查询所有（两种重载方式） 2.带条件的查询 3.关联查询 4.范围查询 5.字符串模式匹配 6.逻辑运算符 7.动态查询 8.集合运算 9.排序 10.分页 11.DetachedCriteria查询 ...
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2016-08-22 18:01:27
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1. 查询字段#查询所有字段#查询指定字段2. 查询指定记录(where 条件表达式)#比较#指定范围#指定集合#匹配字符#查询空值#带IN关键字的集合查询#带BETWEEN AND关键字的范围查询#带LIKE的字符匹配查询#带AND|OR的多条件查询3. 对查询结果进一步的操作#distinct查 ...
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2016-08-04 16:22:02
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使用索引来更快地遍历表。默认情况下建立的索引是非聚集索引，但有时它并不是最佳的。在非聚集索引下，数据 在物理上随机存放在数据页上。合理的索引设计要建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说： 有大量重复值且经常有范围查询（between，>，<，>=，< =）和order by、group by发生的 ...
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2016-07-15 12:53:31
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Redis是一个开源（BSD许可）的，内存中的数据结构存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。它支持多种类型的数据结构，如字符串（strings），散列（hashes），列表（lists），集合（sets），有序集合（sortedsets）与范围查询，bitmaps，hyperloglogs和地理空间（geospa..
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2016-07-05 10:30:28
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铁律一：天下没有免费的午餐，使用索引是需要付出代价的。 铁律二：对于查询中很少涉及的列或者重复值比较多的列，不要建立索引。 铁律三：对于按范围查询的列，最好建立索引。 铁律四：表中若有主键或者外键，一定要为其建立索引。 铁律五：对于一些特殊的数据类型，不要建立索引。 铁律六：索引可以跟Where语句 ...
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2016-07-04 13:32:41
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Redis是一个开源的内存数据存储框架，可以当作一个缓存数据库来使用，支持strings,hashes,
lists,
sets,
sorted sets等多种数据格式的范围查询，支持bitmaps,hyperloglogs和
geospatialindexes 的半径查询。它还内置了replication,
Lua scripting,
LRU eviction, transac...
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2016-06-23 14:30:50
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说到查询，我们一般就想起了关系型数据库的查询了，比如：order by(排序)、limit(分页)、范围查询(大于某个值，小于某个值..，in查询，on查询，like查询等待很多)，同样mongodb同样也支持这些操作，只是语法不同，比如排序：mongodb里面使用了skip(field:1/-1) ...
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2016-06-14 10:06:12
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