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MongoDB - 组合聚合阶段:$group、$match、$limit、$sort、$skip、$project、$count

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    • 1. $group
    • 2. $group-> $project
        • 2.1 $group
        • 2.2 $group-> $project
        • 2.3 SpringBoot 整合 MongoDB
    • 3. $match-> $group -> $match
        • 3.1 $match
        • 3.2 $match-> $group
        • 3.3 $match-> $group-> $match
        • 3.4 SpringBoot 整合 MongoDB
    • 4. $match-> $group-> $project-> $sort-> skip-> $limit
        • 4.1 $match
        • 4.2 $match-> $group
        • 4.3 $match-> $group-> $project
        • 4.4 $match-> $group-> $project-> $sort
        • 4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip
        • 4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip-> $limit
        • 4.6 SpringBoot 整合 MongoDB
    • 5. $group-> $project
        • 5.1 $group 多字段分组聚合
        • 5.2 $group-> $project
        • 5.3 $group-> $project-> $sort
        • 5.4 $group-> $project-> $sort-> $limit
        • 5.5 SpringBoot 整合 MongoDB

根据工作中常见的业务需求,构造了一些场景来练习 mongodb 聚合阶段的使用。

1. $group

$group 根据单个字段对文档进行分组。

构造测试数据:

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "B", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "D", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])

根据 category 字段对文档进行分组并计算每个分组内文档的数量:

db.sales.aggregate([{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}}
])

执行 $group 聚合阶段后输出的文档:

// 1
{"_id": "Clothing","count": 4
}// 2
{"_id": "Electronics","count": 4
}

SpringBoot整合MongoDB实现:

// 输入文档
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@MongoIdprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档
@Data
public class AggregationResult {private int _id;private int count;
}// 聚合操作
@Test
public void aggregateTest() {// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category").count().as("count");// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(group);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(_id=Clothing, count=4)//AggregationResult(_id=Electronics, count=4)
}

2. $group-> $project

$group 单字段分组 + $project 排除字段 + $project 重命名字段

构造测试数据:

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "B", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "D", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])
2.1 $group

执行 $group 聚合阶段后输出的文档:

db.sales.aggregate([{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}}
])
// 1
{"_id": "Clothing","count": 4
}// 2
{"_id": "Electronics","count": 4
}
2.2 $group-> $project

执行 g r o u p + group+ group+project 聚合阶段后输出的文档:

db.sales.aggregate([// $group阶段:将聚合管道内的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段:将聚合管道内的文档排除_id字段,并将count字段的名称重命名newCount字段{$project : {_id : 0,newCount: "$count"}}
])
// 1
{"newCount": 4
}// 2
{"newCount": 4
}
2.3 SpringBoot 整合 MongoDB
// 输入文档实体类
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体类
@Data
public class AggregationResult {private String newCount;
}// 聚合操作
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category").count().as("count");// $project 聚合阶段ProjectionOperation project = Aggregation.project().andExclude("_id").and("count").as("newCount");// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(group,project);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(newCount=4)//AggregationResult(newCount=4)}
}

3. $match-> $group -> $match

$match 根据条件筛选文档+ $group 根据单字段分组文档 + $match 筛选分组后的文档

构造测试数据:

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "B", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "D", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])
3.1 $match

执行 $match 聚合阶段输出的文档为:

db.sales.aggregate([// 第一阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gte: 300 }}}
])
// 1
{"_id": 3,"product": "C","category": "Electronics","quantity": 5,"price": 300
}// 2
{"_id": 4,"product": "D","category": "Electronics","quantity": 10,"price": 500
}// 3
{"_id": 5,"product": "A","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 500
}// 4
{"_id": 7,"product": "C","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 600
}// 5
{"_id": 8,"product": "D","category": "Clothing","quantity": 12,"price": 700
}
3.2 $match-> $group

执行 m a t c h + match+ match+group 聚合阶段是输出的文档为:

db.sales.aggregate([// 第一阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gte: 300 }}},// 第二阶段:将聚合管道内的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}}
])
// 1
{"_id": "Clothing","count": 3
}// 2
{"_id": "Electronics","count": 2
}
3.3 $match-> $group-> $match

执行 m a t c h + match+ match+group+$match 聚合阶段是输出的文档为:

db.sales.aggregate([// 第一阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gte: 300 }}},// 第二阶段:将聚合管道内的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$category",count: { $sum: 1 }}},// 第三阶段:筛选出 count>=3 的文档{$match : {"count": { $gte: 3 }}}
])
// 1
{"_id": "Clothing","count": 3
}
3.4 SpringBoot 整合 MongoDB
// 输入文档实体
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体
@Data
public class AggregationResult {private String _id;private int count;
}// 执行聚合阶段
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $match 聚合阶段MatchOperation match1 = Aggregation.match(Criteria.where("price").gte(300));// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category").count().as("count");// $match 聚合阶段MatchOperation match2 = Aggregation.match(Criteria.where("count").gte(3));// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(match1,group,match2);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(_id=Clothing, count=3)}
}

4. $match-> $group-> $project-> $sort-> skip-> $limit

$match 根据条件筛选文档+ $group 根据单字段分组文档 + $project 重命名字段+ $sort 对文档按照唯一键排序

构造测试数据:

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])
4.1 $match

执行 $match 聚合阶段输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $match 阶段:筛选出 price>100 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}
])
// 1
{"_id": 2,"product": "A","category": "Electronics","quantity": 5,"price": 200
}// 2
{"_id": 3,"product": "A","category": "Electronics","quantity": 5,"price": 300
}// 3
{"_id": 4,"product": "D","category": "Electronics","quantity": 10,"price": 500
}// 4
{"_id": 5,"product": "A","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 500
}// 5
{"_id": 6,"product": "B","category": "Clothing","quantity": 12,"price": 200
}// 6
{"_id": 7,"product": "B","category": "Clothing","quantity": 8,"price": 600
}// 7
{"_id": 8,"product": "C","category": "Clothing","quantity": 12,"price": 700
}
4.2 $match-> $group

执行 $match + $group 聚合阶段输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $match阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}},// $group阶段:将聚合管道内的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}}
])
// 1
{"_id": "C","count": 1
}// 2
{"_id": "D","count": 1
}// 3
{"_id": "B","count": 2
}// 4
{"_id": "A","count": 3
}
4.3 $match-> $group-> $project

执行$match + $group + $project 聚合阶段输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $match阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}},// $group阶段:将聚合管道的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段:输出文档排除_id字段,包含count字段,并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}}
])
// 1
{"count": 1,"product": "C"
}// 2
{"count": 1,"product": "D"
}// 3
{"count": 2,"product": "B"
}// 4
{"count": 3,"product": "A"
}
4.4 $match-> $group-> $project-> $sort

执行$match + $group + $project + $sort 聚合阶段输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $match阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}, // $group阶段:将聚合管道的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段:将聚合管道内的文档排除_id字段,包含count字段,并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}},// $sort阶段:将聚合管道内的文档按照count字段降序排序{$sort : {count:-1}}
])
// 1
{"count": 3,"product": "A"
}// 2
{"count": 2,"product": "B"
}// 3
{"count": 1,"product": "C"
}// 4
{"count": 1,"product": "D"
}
4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip
db.sales.aggregate([// $match阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}, // $group阶段:将聚合管道的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段:将聚合管道内的文档排除_id字段,包含count字段,并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}},// $sort阶段:将聚合管道内的文档按照count字段降序排序{$sort : {count:-1}},// $skip阶段:跳过聚合管道的前2个文档并输出{$skip: 2}
])
// 1
{"count": 1,"product": "C"
}// 2
{"count": 1,"product": "D"
}
4.5 $match-> $group-> $project-> $sort-> $skip-> $limit

执行 $match + $group + $project + $sort + $limit 聚合阶段输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $match阶段:筛选出 price>=300 的文档{$match : {"price": { $gt: 100 }}}, // $group阶段:将聚合管道的文档按照category分组,并计算分组内的文档数量{$group : {_id : "$product",count: { $sum: 1 }}},// $project阶段:将聚合管道内的文档排除_id字段,包含count字段,并将_id字段重命名为product字段{$project : {_id:0,count: 1,product: "$_id"}},// $sort阶段:将聚合管道内的文档按照count字段降序排序{$sort : {count:-1}},// $skip阶段:跳过聚合管道的前2个文档并输出{$skip: 2},// $limit阶段:仅输出聚合管道内的前1个文档{$limit: 1}
])
// 1
{"count": 1,"product": "C"
}
4.6 SpringBoot 整合 MongoDB
// 输入文档实体类
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体类
@Data
public class AggregationResult {private int count;private String product;
}// 执行聚合操作
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $match 聚合阶段MatchOperation match = Aggregation.match(Criteria.where("price").gt(100));// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("product").count().as("count");// $project 聚合阶段ProjectionOperation project = Aggregation.project("count").andExclude("_id").and("$_id").as("product");// $sort聚合阶段SortOperation sort = Aggregation.sort(Sort.Direction.DESC, "count");// $skip 聚合阶段SkipOperation skip = Aggregation.skip(2);// $limit 聚合阶段LimitOperation limit = Aggregation.limit(1);// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(match,group,project,sort,skip,limit);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(count=1, product=C)}
}

5. $group-> $project

构造测试数据:

db.sales.drop()db.sales.insertMany([{ "_id": 1, "product": "C", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 100 },{ "_id": 2, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 200 },{ "_id": 3, "product": "A", "category": "Electronics", "quantity": 5, "price": 300 },{ "_id": 4, "product": "D", "category": "Electronics", "quantity": 10, "price": 500 },{ "_id": 5, "product": "A", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 500},{ "_id": 6, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 200 },{ "_id": 7, "product": "B", "category": "Clothing", "quantity": 8, "price": 600 },{ "_id": 8, "product": "C", "category": "Clothing", "quantity": 12, "price": 700 }
])
5.1 $group 多字段分组聚合

$group 根据 category 和 product 字段分组后输出的文档为:

db.sales.aggregate([{// $group聚合阶段:将输入文档按照category和product字段分组$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}}
])
// 1
{"_id": {"category": "Clothing","product": "C"},"count": 1
}// 2
{"_id": {"category": "Clothing","product": "B"},"count": 2
}// 3
{"_id": {"category": "Clothing","product": "A"},"count": 1
}// 4
{"_id": {"category": "Electronics","product": "A"},"count": 2
}// 5
{"_id": {"category": "Electronics","product": "D"},"count": 1
}// 6
{"_id": {"category": "Electronics","product": "C"},"count": 1
}
5.2 $group-> $project

执行 $group + $project 聚合阶段后输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $group聚合阶段:将输入文档按照category和product字段分组{$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}},// $project聚合阶段:发将_id.category重命名为category,将_id.product重命名为product,包含count字段,排除_id字段{$project: {category: "$_id.category",product: "$_id.product",count: 1,_id: 0}}
])
// 1
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "C"
}// 2
{"count": 2,"category": "Clothing","product": "B"
}// 3
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "A"
}// 4
{"count": 2,"category": "Electronics","product": "A"
}// 5
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "D"
}// 6
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "C"
}
5.3 $group-> $project-> $sort

执行 $group + $project + $sort 聚合阶段后输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $group聚合阶段:将输入文档按照category和product字段分组{$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}},// $project聚合阶段:发将_id.category重命名为category,将_id.product重命名为product,包含count字段,排除_id字段{$project: {category: "$_id.category",product: "$_id.product",count: 1,_id: 0}},// $sort聚合阶段:将聚合管道内的文档按照count字段升序排序{$sort: {count:1}}
])
// 1
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "C"
}// 2
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "A"
}// 3
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "D"
}// 4
{"count": 1,"category": "Electronics","product": "C"
}// 5
{"count": 2,"category": "Clothing","product": "B"
}// 6
{"count": 2,"category": "Electronics","product": "A"
}
5.4 $group-> $project-> $sort-> $limit

执行 $group + $project + $sort + $limit 聚合阶段后输出的文档为:

db.sales.aggregate([// $group聚合阶段:将输入文档按照category和product字段分组{$group: {_id: {category: "$category",product: "$product"},count: { $sum: 1 }}},// $project聚合阶段:发将_id.category重命名为category,将_id.product重命名为product,包含count字段,排除_id字段{$project: {category: "$_id.category",product: "$_id.product",count: 1,_id: 0}},// $sort聚合阶段:将聚合管道内的文档按照count字段升序排序{$sort: {count:1}},// $limit聚合阶段:仅输出聚合管道内的前2个文档{$limit:2}
])
// 1
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "A"
}// 2
{"count": 1,"category": "Clothing","product": "C"
}
5.5 SpringBoot 整合 MongoDB
// 输入文档实体类
@Data
@Document(collection = "sales")
public class Sales {@Idprivate int _id;private String product;private String category;private int quantity;private int price;
}// 输出文档实体类
@Data
public class AggregationResult {private int count;private String product;private String category;
}// 执行聚合操作
@SpringBootTest
@RunWith(SpringRunner.class)
public class BeanLoadServiceTest {@Autowiredprivate MongoTemplate mongoTemplate;@Testpublic void aggregateTest() {// $group 聚合阶段GroupOperation group = Aggregation.group("category","product").count().as("count");// $project 聚合阶段ProjectionOperation project = Aggregation.project("count").andExclude("_id").and("$_id.category").as("category").and("$_id.product").as("product");// $sort聚合阶段SortOperation sort = Aggregation.sort(Sort.Direction.DESC, "count");// $limit 聚合阶段LimitOperation limit = Aggregation.limit(2);// 组合聚合阶段Aggregation aggregation = Aggregation.newAggregation(group,project,sort,limit);// 执行聚合查询AggregationResults<AggregationResult> results= mongoTemplate.aggregate(aggregation, Sales.class, AggregationResult.class);List<AggregationResult> mappedResults = results.getMappedResults();// 打印结果mappedResults.forEach(System.out::println);//AggregationResult(count=2, product=A, category=Electronics)//AggregationResult(count=2, product=B, category=Clothing)}
}

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目录 正文 1、域名解析 2、云服务器端口授权 3、Mysql数据库初始化 4、上传网站软件包 5、Tomcat配置 6、运行Tomcat 7、停止Tomcat 8、部署后发现验证码无法使用 完毕! 正文 当云服务器租用、域名购买和软件开发都完成后,我们就可以开始网站部署上线,ICP备案会长…...

uniapp中出现图片过小会与盒子偏离

结论&#xff1a;在image的父盒子中加上display: flex&#xff0c;原因不清楚 出问题的代码和图片如下&#xff1a; <template><view style" background-color: greenyellow; height: 10rpx;width: 10rpx;"><image :src"imgSrc.seatnull" …...

MySQL练手 --- 1934. 确认率

题目链接&#xff1a;1934. 确认率 思路 由题可知&#xff0c;两个表&#xff0c;一个表为Signups注册表&#xff0c;另一个表为Confirmations信息确认表&#xff0c;表的关联关系为 一对一&#xff0c;且user_id作为两个表的连接条件&#xff08;匹配字段&#xff09;&#…...

【OpenCV C++20 学习笔记】扫描图片数据

扫描图片数据 应用情景图像数据扫描的难点颜色空间缩减&#xff08;color space reduction&#xff09;查询表 扫描算法计算查询表统计运算时长连续内存3种扫描方法C风格的扫描方法迭代器方法坐标方法LUT方法 算法效率对比结论 应用情景 图像数据扫描的难点 在上一篇文章《基…...

LeetCode:爬楼梯(C语言)

1、问题概述&#xff1a;每次可以爬 1 或 2 个台阶。有多少种不同的方法可以爬到楼顶 2、示例 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;n 2 输出&#xff1a;2 解释&#xff1a;有两种方法可以爬到楼顶。 1. 1 阶 1 阶 2. 2 阶 示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;n 3 输出&a…...

银河麒麟(arm64)环境下通过docker安装postgis3,并实现数据整体迁移

银河麒麟(arm64)环境下通过docker安装postgis3,并实现数据整体迁移 硬件配置:麒麟9006C 系统环境:银河麒麟桌面版v10 sp1 数据库:postgresql11+postgis3.0 具体的步骤参考https://blog.csdn.net/qq_34817440/article/details/103914574 -----主要操作-----------------…...

C语言 | Leetcode C语言题解之第278题第一个错误的版本

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; int firstBadVersion(int n) {int left 1, right n;while (left < right) { // 循环直至区间左右端点相同int mid left (right - left) / 2; // 防止计算时溢出if (isBadVersion(mid)) {right mid; // 答案在区间 [left, mid] 中…...

京东科技集团将在香港发行与港元1:1挂钩的加密货币稳定币

据京东科技集团旗下公司京东币链科技(香港)官网信息&#xff0c;京东稳定币是一种基于公链并与港元(HKD) 1:1挂钩的稳定币&#xff0c;将在公共区块链上发行&#xff0c;其储备由高度流动且可信的资产组成&#xff0c;这些资产安全存放于持牌金融机构的独立账户中&#xff0c;通…...

Vue 实现电子签名并生成签名图片

目录 前言项目结构代码实现 安装依赖创建签名画布组件生成签名图片 总结相关阅读 1. 前言 电子签名在现代Web应用中越来越普遍&#xff0c;例如合同签署、确认表单等。本文将介绍如何使用Vue.js实现一个简单的电子签名功能&#xff0c;并将签名生成图片。 2. 项目结构 项…...

Visual Studio 2022美化

说明&#xff1a; VS版本&#xff1a;Visual Studio Community 2022 背景美化 【扩展】【管理扩展】搜索“ClaudiaIDE”&#xff0c;【下载】&#xff0c;安装完扩展要重启VS 在wallhaven下载壁纸图片作为文本编辑器区域背景图片 【工具】【选项】搜索ClaudiaIDE&#xff…...

Qt Widget类解析与代码注释

#include "widget.h" #include "ui_widget.h"Widget::Widget(QWidget *parent): QWidget(parent), ui(new Ui::Widget) {ui->setupUi(this); }Widget::~Widget() {delete ui; }//解释这串代码&#xff0c;写上注释 当然可以&#xff01;这段代码是 Qt …...

转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”开业

6月9日&#xff0c;国内领先的循环经济企业转转集团旗下首家二手多品类循环仓店“超级转转”正式开业。 转转集团创始人兼CEO黄炜、转转循环时尚发起人朱珠、转转集团COO兼红布林CEO胡伟琨、王府井集团副总裁祝捷等出席了开业剪彩仪式。 据「TMT星球」了解&#xff0c;“超级…...

python爬虫:Newspaper3k 的详细使用(好用的新闻网站文章抓取和解析的Python库)

更多内容请见: 爬虫和逆向教程-专栏介绍和目录 文章目录 一、Newspaper3k 概述1.1 Newspaper3k 介绍1.2 主要功能1.3 典型应用场景1.4 安装二、基本用法2.2 提取单篇文章的内容2.2 处理多篇文档三、高级选项3.1 自定义配置3.2 分析文章情感四、实战案例4.1 构建新闻摘要聚合器…...

如何为服务器生成TLS证书

TLS&#xff08;Transport Layer Security&#xff09;证书是确保网络通信安全的重要手段&#xff0c;它通过加密技术保护传输的数据不被窃听和篡改。在服务器上配置TLS证书&#xff0c;可以使用户通过HTTPS协议安全地访问您的网站。本文将详细介绍如何在服务器上生成一个TLS证…...

Spring Boot+Neo4j知识图谱实战:3步搭建智能关系网络!

一、引言 在数据驱动的背景下&#xff0c;知识图谱凭借其高效的信息组织能力&#xff0c;正逐步成为各行业应用的关键技术。本文聚焦 Spring Boot与Neo4j图数据库的技术结合&#xff0c;探讨知识图谱开发的实现细节&#xff0c;帮助读者掌握该技术栈在实际项目中的落地方法。 …...

Aspose.PDF 限制绕过方案:Java 字节码技术实战分享(仅供学习)

Aspose.PDF 限制绕过方案&#xff1a;Java 字节码技术实战分享&#xff08;仅供学习&#xff09; 一、Aspose.PDF 简介二、说明&#xff08;⚠️仅供学习与研究使用&#xff09;三、技术流程总览四、准备工作1. 下载 Jar 包2. Maven 项目依赖配置 五、字节码修改实现代码&#…...

CVE-2020-17519源码分析与漏洞复现(Flink 任意文件读取)

漏洞概览 漏洞名称&#xff1a;Apache Flink REST API 任意文件读取漏洞CVE编号&#xff1a;CVE-2020-17519CVSS评分&#xff1a;7.5影响版本&#xff1a;Apache Flink 1.11.0、1.11.1、1.11.2修复版本&#xff1a;≥ 1.11.3 或 ≥ 1.12.0漏洞类型&#xff1a;路径遍历&#x…...

C#学习第29天:表达式树(Expression Trees)

目录 什么是表达式树&#xff1f; 核心概念 1.表达式树的构建 2. 表达式树与Lambda表达式 3.解析和访问表达式树 4.动态条件查询 表达式树的优势 1.动态构建查询 2.LINQ 提供程序支持&#xff1a; 3.性能优化 4.元数据处理 5.代码转换和重写 适用场景 代码复杂性…...

LRU 缓存机制详解与实现(Java版) + 力扣解决

&#x1f4cc; LRU 缓存机制详解与实现&#xff08;Java版&#xff09; 一、&#x1f4d6; 问题背景 在日常开发中&#xff0c;我们经常会使用 缓存&#xff08;Cache&#xff09; 来提升性能。但由于内存有限&#xff0c;缓存不可能无限增长&#xff0c;于是需要策略决定&am…...

uniapp 字符包含的相关方法

在uniapp中&#xff0c;如果你想检查一个字符串是否包含另一个子字符串&#xff0c;你可以使用JavaScript中的includes()方法或者indexOf()方法。这两种方法都可以达到目的&#xff0c;但它们在处理方式和返回值上有所不同。 使用includes()方法 includes()方法用于判断一个字…...