2014年5月19日

冒泡排序(算法源码)

摘要: 算法源码://BubbleSort.cpp#include using namespace std;void BubbleSort(int a[], int n){ for(int i=n-1;i>0;i--) { for(int j=0;ja[j+1]) { int tmp = a[j... 阅读全文

posted @ 2014-05-19 02:01 Acor 阅读(306) 评论(0) 推荐(0) 编辑

堆排序(源码)

摘要: 源码://HeapSort.cpp#include using namespace std;//about heap://the last leaf node is a[n-1]//the last non-leaf node is a[n/2-1];// a[i]// ... 阅读全文

posted @ 2014-05-19 01:38 Acor 阅读(497) 评论(0) 推荐(0) 编辑

快速排序(递归及非递归算法源码)

摘要: 1、 递归算法:quicksort.cpp#include using namespace std;void Swap(int a[],int i,int j){ int temp=a[i]; a[i] = a[j]; a[j] = temp;}int Partition(int a[],int l... 阅读全文

posted @ 2014-05-19 00:04 Acor 阅读(3686) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年10月7日

MongoDB 复制

摘要: 副本集:简单说,副本集就是有自动故障恢复功能的主从集群。主从集群和副本集最为明显的区别:副本集没有固定的“主节点”。整个集群会选出一个主节点。当其不能工作时,变更到其他节点。二者看起来非常相似:副本集总会有一个活跃节点(primary),一个或多个备份节点(secondry)。副本集最美妙的地方就是所有东西都是自动化的。首先,它为你做了很多管理工作,自动提升备份节点为活跃节点。其次,对开发者而言,也很易用:仅需要为副本集指定服务器。驱动程序就会自动找到服务器。在当前活跃节点死机时,自动处理故障恢复这类事情。mongodb 的复制至少需要两个服务器或者节点。其中一个是主节点。负责处理客户端请求。 阅读全文

posted @ 2013-10-07 13:14 Acor 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年10月6日

MongoDB appendix

摘要: mongo 是数据库shell。一般假定它和mongod 运行在同一台机器上,还假定mongod 绑定了默认端口。 eg. mongo staging.example.com:20000,这样就会连接运行在staging.example.com上端口为20000的mongod。 eg. mongo localhost:27017/admin, 连接本地默认端口的mongod,使用admin数据库(默认使用test数据库)。 eg. mongo --nodb, 启动shell而不连接数据库。从shell可以连接任意多个数据库。eg. mongos = connect("localhos 阅读全文

posted @ 2013-10-06 23:02 Acor 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年9月28日

服务器端脚本

摘要: 在服务器端可以通过db.eval函数来执行javascript脚本。也可以将javascript保存在数据库中,然后在别的数据库中调用。db.eval利用db.eval可以在MongoDB的服务器端执行任意的Javascript脚本。这个函数可以将给定的javascript字符串传送给MongoDB(在这里执行),然后返回结果。发送代码有两种选择,或者封装进一个函数,或者不封装。以下二者等价。db.eval("return 1;")db.eval("function(){return 1;}")只有在传递参数的时候,才必须要封装成函数。参数通过eval的 阅读全文

posted @ 2013-09-28 12:50 Acor 阅读(285) 评论(0) 推荐(0) 编辑

GridFS

摘要: GridFS是一个建立在MongoDB文档基础之上的轻量级的文件存储规范。GridFS的一个基本思想就是可以将一个大文件分成很多块。每块作为一个单独的文档存储。GridFS支持在文档中存储二进制数据,可以最大限度减小块的存储开销。除了存储文件本身的块,还有一个单独的文档用来存储分块信息和文件的元数据。 阅读全文

posted @ 2013-09-28 10:17 Acor 阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2013年5月2日

Sql Server性能优化——Compression

摘要: (http://doc.chinaunix.net/sqlserver/201001/351813.shtml)执行SQL查询时,主要的几个瓶颈在于:CPU运算速度、内存缓存区大小、磁盘IO速度。而对于大数据量数据的查询,其瓶颈则一般集中于磁盘IO,以及内存缓存。那么为了提高SQL查询的效率,一方面我们需要考虑尽量减少查询设计的数据条目数——建立索引,设立分区;另一方面,我们也可以考虑切实减少数据表物理大小,从而减少IO大小。 在SQL Server 2008中,最新提供了一项功能“压缩(Compression)”,就是定位于减少数据表、索引物理大小。 设置压缩 在企业管理器中,在需要压... 阅读全文

posted @ 2013-05-02 14:41 Acor 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑

优化SQL Server数据逻辑 提高查询性能

摘要: (http://doc.chinaunix.net/sqlserver/201002/389986.shtml)SQL语句优化的原则: 1.使用索引来更快地遍历表 缺省情况下建立的索引是非群集索引,但有时它并不是最佳的。在非群集索引下,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:①.有大量重复值、且经常有范围查询(between, > ,< ,> =,< =)和order by、group by发生的列,可考虑建立群集索引;②.经常同时存取多列,且每列都含有重复值可考虑建立组合索引;③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖, 阅读全文

posted @ 2013-05-02 13:38 Acor 阅读(187) 评论(0) 推荐(0) 编辑

SQL 语句性能调优

摘要: (http://doc.chinaunix.net/sqlserver/201002/390302.shtml)经常听到有做应用的朋友抱怨数据库的性能问题,比如非常低的并发,令人崩溃的响应时间,长时间的锁等待,锁升级 , 甚至是死锁,等等。在解决这些问题的过程中,DBA 经常发现应用开发人员对数据库的“误用”。包括 , 返回过多不必要的数据 , 不必要和不适当加锁,对隔离级别的误用和对存储过程的误用等等。但是,面对浩如烟海的数据库知识 , 要求完全掌握 , 对应用开发人员来说也确实枯燥艰深 . 因此,笔者特别提炼对应用开发人员有帮助的 SQL 书写部分,以期望能对数据库开发人员有所帮助。 “. 阅读全文

posted @ 2013-05-02 13:26 Acor 阅读(187) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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