MySQL中的日志包括：错误日志、二进制日志、通用查询日志、慢查询日志等等。这里主要介绍下比较常用的两个功能：通用查询日志和慢查询日志。1）通用查询日志：记录建立的客户端连接和执行的语句。2）慢查询日志：记录所有执行时间超过long

目录前言正文一、缺省查询二、指定DNS查询三、查询命名服务器四、反向解析域名五、查询邮件服务器信息前言nslookup是一个DNS查询工具，可以指定查询的类型，可以查到DNS记录的生存时间，还可以指定使用那个DNS服务器进行解释。正文一、缺省查询不指定dnsserver，使用系统默认的dns服务器。 命令：nslookup域名实例：

多表查询：http://www.cnblogs.com/linhaifeng/articles/7267596.html1.多表连接查询2.符合条件连接查询3.子查询一、准备表!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/3ed677

\mysql数据库\知识要点：1\.单表查询2\.子查询3\.联表查询4\.事务在进行查询之前，我们要先建好关系表，并往数据表中插入些数据。为查询操作做好准备。\五张关系表的创建：\\\mysql创建并进入数据库：mysqlCREATEDATABASE\

序言Elasticsearch(名称太长，后面简称ES)作为一个搜索引擎，目前可谓是如日中天，几乎和solr齐驾并驱。关于他能做什么，跟云计算有什么关系，在此不再描述。但是ES的官方文档，特别是关于java的客户端文档，真是少的可怜，甚至连个完整的增删改的示例都没有。在此，我就献丑了。在开始讲解之前，还是先做个铺垫，为了能够有一个可以索引的模

查询价格在2009000  $gt 大于   $lt  小于//查询价格2009000范围的数据db.prodgory.find({"price":{$gt:"200",$lt:"9000"}})查询给定范围数据  $in//给定范围查询db.product1.find({"categor

IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中

问题与解决：问题：查询大数据量的时候，例如一次返回50w数据量的包，循环去查询发现读取会超时。解决方案：经过思考采用多线程去分页查询。使用线程池创建多个线程去查询分页后的数据最后汇总一下，解决了一次查询大量数据返回超时的问题。一次查询现状：多线程分页查询改

1.递归函数SELECT...FROMWHERE（过滤返回记录，仅过滤被限定节点，其根节点和子节点均不受影响）STARTWITH(根节点，可以指定多个节点)CONNECTBYPRIOR（连接条件，PRIOR置于等号前，则从根节点到叶节点开始检索；置于等号后

【HarmonyOS】ArkTS语法详细解析一、语言定位与演进脉络作为鸿蒙生态的核心开发语言，ArkTS是目前最主流的开发语言。从最初使用Java试水，到切换JS和ArkTS。ArkTS用开发效率的实力证明了编程语言的未来。目前世界主流的应用和前端语言都是