阅读习惯2（选做） 参考 https://www.cnblogs.com/rocedu/p/6528920.html 提交微信读书（或其他平台）目前的读书数据（总时长，册数，笔记数等）的截图,或其他阅读计划 3 总结本学期的收获，新增的总时长，册数笔记等，谈谈本学期收获，养成良好的阅读习惯了吗？会一直坚持阅读吗？ 阅读计划： 阅读主要以实体
1.逻辑判断 2.VLOOKUP 2.1单字段数据查找 2.2跨表查询
标签的使用注意以下两点： **.**必须要设置input输入项的name的属性，否则浏览器将不会发送上传文件的数据。 **.**必须将表单页面的method属性设置为post方式，enctype属性设置为“multipart/form-data”类型。 Fileltem 接口 Fileltem 接口在Commons-FileUpload组件中被实现，其主要用
<field name="配置1" schemeField="配置2" label="职种" dataType="String" readonly="true" />--跨表单字段映射配置 参数说明: <field name="配置1" --名称可以随意取，但字段不能在系统中重复； schemeField="配置2" --找到对应的结构配置，取‘对象
查询性能分析：
一 需求 以 name phone address 三个字段为关键字，分组计算 scope 的和。 name phone address scope tom 15687675434 北京 100 tom 15687675434 北京 50 tom 13654345654 上海 77 jerry 15976543454 苏州 30 erry 15976543454 苏州 40 二 代码 packa
金蝶K3BOS单据转换-流程设置 注意事项： 当BOS单据与工业单据关联时，目标单单据体上的物料、计量单位、数量和基本单位数量字段必须有对应的源单字段，否则关联时将发生错误！ 说明 关联选择-复制 单据与单据之间是简单的复制关系，选单时字段的值由源单复制到目的单上的对应字段，目的单
1、表的主键、外键必须有索引； 2、数据量超过300的表应该有索引； 3、经常与其他表进行连接的表，在连接字段上应该建立索引； 4、经常出现在Where子句中的字段，特别是大表的字段，应该建立索引； 5、索引应该建在选择性高的字段上； 6、索引应该建在小字段上，对于大的文本字段甚至超长字段，不要建
各位大家好，敝人在昨日总算是在Windows Phone Store上架了人生第一支APP－［随身单字卡］，稍微来简介一下其功能吧！ APP连结：http://www.windowsphone.com/zh-tw/store/app/%E9%9A%A8%E8%BA%AB%E5%96%AE%E5%AD%97%E5%8D%A1/b83bc17f-53a3-49d5-bae0-b41ef5a57cf7 各位大家好，敝人在昨日总算
注意事项： 1. Form 要有name <form class="layui-form column-content-detail" name="formDemo" action="" method="post"> </form> 2. 提交时要有 lay-filter 且等于 from的name <button class="layui-btn layui-btn-success
最近在整理数据形成信用报告，发现重复的数据真的多，梳理都好久。我就做个笔记把去掉重复数据的方法整理下来。方便我后期查阅。 我将我目前已知的两种去重方法分为：视图去重和表去重。原理就是有无rowid这个字段。 单字段查重 表A： ID name uscc money 1 张飞 11111 100 2 关
mongodb的索引 一，索引分为：单字段索引，复合索引，多key索引，文档索引等等 1，单字段索引(Single Filed Index) 命令：db.person.createIndex( {age: 1} ) 解释： person: 指collection ，可以理解为关系型数据库的表， createIndex：创建索引的方法， age:
1.oracle中，给表添加索引能够提高查询效率，但对于数据量较小且不会频繁增加的表，使用索引并不会提高效率，反而可能降低效率。对于数据量超大，且频繁增加的表，可以采取分区+索引双重操作来提高查询效率。 2.oracle中，表的索引有单字段索引和联合索引，使用单字段索引还是联合索引，需要根据业务
Sphinx search 是一款非常棒的开源全文搜索引擎，它使用C++开发，索引和搜索的速度非常快，我使用sphinx的时间也有好多年了。最初使用的是coreseek，一个国人在sphinxsearch基础上添加了mmseg分词的搜索引擎，可惜后来不再更新，sphinxsearch的版本太低，bug也会出现；后来也使用最新的sphinxsearc
