当幸福来敲门

jsp 下载txt文件和excel文件

 JS导出EXCEL的两种方法

 

5. 排序

通过 SortField 的构造参数，我们可以设置排序字段，排序条件，以及倒排。
Sort sort = new Sort(new SortField(FieldName, SortField.DOC, false)); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); Hits hits = searcher.Search(query, sort);
排序对搜索速度影响还是很大的，尽可能不要使用多个排序条件。

6. 过滤

使用 Filter 对搜索结果进行过滤，可以获得更小范围内更精确的结果。

举个例子，我们搜索上架时间在 2005-10-1 到 2005-10-30 之间的商品。
对于日期时间，我们需要转换一下才能添加到索引库，同时还必须是索引字段。
// index document.Add(FieldDate, DateField.DateToString(date), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED); //... // search Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-1"), DateTime.Parse("2005-10-30")); Hits hits = searcher.Search(query, filter);
除了日期时间，还可以使用整数。比如搜索价格在 100 ~ 200 之间的商品。
Lucene.Net NumberTools 对于数字进行了补位处理，如果需要使用浮点数可以自己参考源码进行。
// index document.Add(new Field(FieldNumber, NumberTools.LongToString((long)price), Field.Store.YES, Field.Index.UN_TOKENIZED)); //... // search Filter filter = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(100L), NumberTools.LongToString(200L), true, true); Hits hits = searcher.Search(query, filter);
使用 Query 作为过滤条件。
QueryFilter filter = new QueryFilter(QueryParser.Parse("name2", FieldValue, analyzer));
我们还可以使用 FilteredQuery 进行多条件过滤。
Filter filter = new DateFilter(FieldDate, DateTime.Parse("2005-10-10"), DateTime.Parse("2005-10-15")); Filter filter2 = new RangeFilter(FieldNumber, NumberTools.LongToString(11L), NumberTools.LongToString(13L), true, true); Query query = QueryParser.Parse("name*", FieldName, analyzer); query = new FilteredQuery(query, filter); query = new FilteredQuery(query, filter2); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); Hits hits = searcher.Search(query);
7. 分布搜索

我们可以使用 MultiReader 或 MultiSearcher 搜索多个索引库。
MultiReader reader = new MultiReader(new IndexReader[] { IndexReader.Open(@"c:\index"), IndexReader.Open(@"\\server\index") }); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); Hits hits = searcher.Search(query);
或
IndexSearcher searcher1 = new IndexSearcher(reader1); IndexSearcher searcher2 = new IndexSearcher(reader2); MultiSearcher searcher = new MultiSearcher(new Searchable[] { searcher1, searcher2 }); Hits hits = searcher.Search(query);
还可以使用 ParallelMultiSearcher 进行多线程并行搜索。

8. 合并索引库

将 directory1 合并到 directory2 中。
Directory directory1 = FSDirectory.GetDirectory("index1", false); Directory directory2 = FSDirectory.GetDirectory("index2", false); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory2, analyzer, false); writer.AddIndexes(new Directory[] { directory }); Console.WriteLine(writer.DocCount()); writer.Close();
9. 显示搜索语法字符串

我们组合了很多种搜索条件，或许想看看与其对等的搜索语法串是什么样的。
BooleanQuery query = new BooleanQuery(); query.Add(query1, true, false); query.Add(query2, true, false); //... Console.WriteLine("Syntax: {0}", query.ToString());
输出：
Syntax: +(name:name* value:name*) +number:[0000000000000000b TO 0000000000000000d]

呵呵，就这么简单。

10. 操作索引库

删除 (软删除，仅添加了删除标记。调用 IndexWriter.Optimize() 后真正删除。)
IndexReader reader = IndexReader.Open(directory); // 删除指定序号(DocId)的 Document。 reader.Delete(123); // 删除包含指定 Term 的 Document。 reader.Delete(new Term(FieldValue, "Hello")); // 恢复软删除。 reader.UndeleteAll(); reader.Close();
增量更新 (只需将 create 参数设为 false，即可往现有索引库添加新数据。)
Directory directory = FSDirectory.GetDirectory("index", false); IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, false); writer.AddDocument(doc1); writer.AddDocument(doc2); writer.Optimize(); writer.Close();
11. 优化

批量向 FSDirectory 增加索引时，增大合并因子(mergeFactor )和最小文档合并数(minMergeDocs)有助于提高性能，减少索引时间。
IndexWriter writer = new IndexWriter(directory, analyzer, true);  writer.maxFieldLength = 1000; // 字段最大长度 writer.mergeFactor = 1000; writer.minMergeDocs = 1000;  for (int i = 0; i < 10000; i++) { // Add Documentes... }  writer.Optimize(); writer.Close();
文章来自学IT网：http://www.xueit.com/LuceneNet/show-10315-2.aspx

转自《深入 Lucene 索引机制》

利用 Lucene，在创建索引的工程中你可以充分利用机器的硬件资源来提高索引的效率。当你需要索引大量的文件时，你会注意到索引过程的瓶颈是在往磁盘上写索引文件的过程中。为了解决这个问题, Lucene 在内存中持有一块缓冲区。但我们如何控制 Lucene 的缓冲区呢？幸运的是，Lucene 的类 IndexWriter 提供了三个参数用来调整缓冲区的大小以及往磁盘上写索引文件的频率。

1．合并因子 (mergeFactor)

这个参数决定了在 Lucene 的一个索引块中可以存放多少文档以及把磁盘上的索引块合并成一个大的索引块的频率。比如，如果合并因子的值是 10，那么当内存中的文档数达到 10 的时候所有的文档都必须写到磁盘上的一个新的索引块中。并且，如果磁盘上的索引块的隔数达到 10 的话，这 10 个索引块会被合并成一个新的索引块。这个参数的默认值是 10，如果需要索引的文档数非常多的话这个值将是非常不合适的。对批处理的索引来讲，为这个参数赋一个比较大的值会得到比较好的索引效果。

2．最小合并文档数 (minMergeDocs)

这个参数也会影响索引的性能。它决定了内存中的文档数至少达到多少才能将它们写回磁盘。这个参数的默认值是10，如果你有足够的内存，那么将这个值尽量设的比较大一些将会显著的提高索引性能。

3．最大合并文档数 (maxMergeDocs)

这个参数决定了一个索引块中的最大的文档数。它的默认值是 Integer.MAX_VALUE，将这个参数设置为比较大的值可以提高索引效率和检索速度，由于该参数的默认值是整型的最大值，所以我们一般不需要改动这个参数。

 

文章来自学IT网：http://www.xueit.com/LuceneNet/show-10315-2.aspx

 

一、创建索引 ：TDictionaryIndex.java 例子

二、实用Lucene收索

A.      普通查询

    if (pname != null && !("").equals(pname)) {

                         queryParser = new QueryParser("name", analyzer);

                         query = queryParser.parse(pname);

                         booleanQuery.add(query, BooleanClause.Occur.MUST);

                    }

B.      In 范围查询

 if(datavarsor.trim().equals("30,22,4,14,12,2,7,15,21,1,6,8,5,28")){

               datavarsor="30 22 4 14 12 2 7 15 21 1 6 8 5 28";

              queryParser = new QueryParser("datavarsort", analyzer);

     queryParser.setDefaultOperator(QueryParser.Operator.OR);//

              query = queryParser.parse(datavarsor);// 多选择产品税号

              booleanQuery.add(query, BooleanClause.Occur.MUST);

         }

C.      选择查询 关键字

 if (wd != null && !wd.equals("")) {

              queryParser = new MultiFieldQueryParser(new String[] {// 查询条件是或的关系。。。

                     "department", "isorno", "filename" }, analyzer);

              query = queryParser.parse(wd);

              booleanQuery.add(query, BooleanClause.Occur.MUST);

              HeighlighterQuery = query;

D．准确查询

   注意创建索引的时候：

if (typename != null && !typename.equals(""))

                  document.add(new Field("typename", typename, Field.Store.YES,

                         Field.Index.UN_TOKENIZED));

    查询的时候：

  query = new TermQuery(new Term("typename", typename));     

              booleanQuery.add(query, BooleanClause.Occur.MUST);

E．时间排序

    org.apache.lucene.search.Sort sort2 = new org.apache.lucene.search.Sort(new SortField("endtime", SortField.STRING,

              true));// 完成按照时间来排序

 

           hits = search.search(booleanQuery, null, toIndex,sort2).scoreDocs;

 }

不用jquery实现$.val(), $.html(), $.css(), $.attr()

jquery写久了，发现val, html,attr, 和css这些函数非常的实用，但是没有jquery的环境呢？可以使用以下代码来分别代替。

Code:

$("#id1").val();
$("#id1").val("test");

对应为

document.getElementById("id1").value;
document.getElementById("id1").value = "test";

 

Code:

$("#id1").html();
$("#id1").html("test");
$("#id1").append("test");

对应为

document.getElementById("id1").innerHTML;
document.getElementById("id1").innerHTML = "test";
document.getElementById("id1").innerHTML += "test";

 

Code:

$("#id1").css("background","green");

对应为

document.getElementById("id1").style.background = "green";

 

Code:

$("#id1").attr('onclick','alert(1);');

对应为

document.getElementById("id1").setAttribute('onclick','alert(1);');

toolbarLocation="top"  设置导出、翻页在表格开头

---------------扩展行可以任意添加内容
<ec:extendbar  before="top">
<tr style="background-color:#ffeedd" title="扩展行">
<td colspan="2"><a>导出</a></td>
<td>任意信息0</td>
<td>任意信息1</td>
<td>任意信息2</td>
</tr>
</ec:extendbar>

    var OneMonth = start.substring(5,start.lastIndexOf ('-'));  
    var OneDay = start.substring(start.length,start.lastIndexOf ('-')+1);  
    var OneYear = start.substring(0,start.indexOf ('-'));  
  
    var TwoMonth = end.substring(5,end.lastIndexOf ('-'));  
    var TwoDay = end.substring(end.length,end.lastIndexOf ('-')+1);  
    var TwoYear = end.substring(0,end.indexOf ('-'));  
  
    var cha=((Date.parse(OneMonth+'/'+OneDay+'/'+OneYear)- Date.parse(TwoMonth+'/'+TwoDay+'/'+TwoYear))/86400000);   
     alert(cha);


var date1=new Date("2008/7/29");
var date2=new Date();
var nDiff=date2-date1;
var nHour,nMini,nSecond;

nHour=parseInt(nDiff/3600000);
nMini=parseInt((nDiff%3600000)/60000);
alert("今天距离昨天零点：\n"
  +nHour+"：小时\n"
  +nMini+"：分钟");

http://blog.csdn.net/xuStanly/article/details/2186411

以下并非本人整理，但是看后感觉相当不错，特此收藏共享。


1、应用程序中，保证在实现功能的基础上，尽量减少对数据库的访问次数；通过
搜索参数，尽量减少对表的访问行数,最小化结果集，从而减轻网络负担；能够分
开的操作尽量分开处理，提高每次的响应速度；在数据窗口使用SQL时，尽量把使
用的索引放在选择的首列；算法的结构尽量简单；在查询时，不要过多地使用通配
符如SELECT * FROM T1语句，要用到几列就选择几列如：SELECT COL1,COL2 FROM
T1；在可能的情况下尽量限制尽量结果集行数如：SELECT TOP 300
COL1,COL2,COL3 FROM T1,因为某些情况下用户是不需要那么多的数据的。不要在
应用中使用数据库游标，游标是非常有用的工具，但比使用常规的、面向集的SQL
语句需要更大的开销；按照特定顺序提取数据的查找。 

2、 避免使用不兼容的数据类型。例如float和int、char和varchar、binary和
varbinary是不兼容的。数据类型的不兼容可能使优化器无法执行一些本来可以进
行的优化操作。例如: 
SELECT name FROM employee WHERE salary ＞ 60000 
在这条语句中,如salary字段是money型的,则优化器很难对其进行优化,因为60000
是个整型数。我们应当在编程时将整型转化成为钱币型,而不要等到运行时转化。 

3、 尽量避免在WHERE子句中对字段进行函数或表达式操作，这将导致引擎放弃
使用索引而进行全表扫描。如： 
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为: 
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2

SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’

SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询
时要尽可能将操作移至等号右边。

4、 避免使用!=或＜＞、IS NULL或IS NOT NULL、IN ，NOT IN等这样的操作符,
因为这会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。例如: 
SELECT id FROM employee WHERE id != 'B%' 
优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
 
5、 尽量使用数字型字段，一部分开发人员和数据库管理人员喜欢把包含数值信
息的字段
设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在
处理查询和连接回逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一
次就够了。

6、 合理使用EXISTS,NOT EXISTS子句。如下所示：
1.SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
2.SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
  SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁
定的表扫描或是索引扫描。
如果你想校验表里是否存在某条纪录，不要用count(*)那样效率很低，而且浪费服
务器资源。可以用EXISTS代替。如：
IF (SELECT COUNT(*) FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')
可以写成：
IF EXISTS (SELECT * FROM table_name WHERE column_name = 'xxx')

经常需要写一个T_SQL语句比较一个父结果集和子结果集，从而找到是否存在在父
结果集中有而在子结果集中没有的记录，如：
1.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a---- tbl a 表示tbl用别名a代替
WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM dtl_tbl b WHERE a.hdr_key = b.hdr_key) 

2.SELECT a.hdr_key FROM hdr_tbl a
LEFT JOIN dtl_tbl b ON a.hdr_key = b.hdr_key WHERE b.hdr_key IS NULL 

3.SELECT hdr_key FROM hdr_tbl
WHERE hdr_key NOT IN (SELECT hdr_key FROM dtl_tbl) 
  三种写法都可以得到同样正确的结果，但是效率依次降低。

7、 尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法
利用索引。  
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不
对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。

8、 分利用连接条件，在某种情况下，两个表之间可能不只一个的连接条件，这
时在 WHERE 子句中将连接条件完整的写上，有可能大大提高查询速度。
例：
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO 
SELECT SUM(A.AMOUNT) FROM ACCOUNT A,CARD B WHERE A.CARD_NO = B.CARD_NO
AND A.ACCOUNT_NO=B.ACCOUNT_NO
第二句将比第一句执行快得多。

9、 消除对大型表行数据的顺序存取
  尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的WHERE子句强迫优化器使用
顺序存取。如：
SELECT * FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR 
order_num=1008
解决办法可以使用并集来避免顺序存取：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001 
UNION 
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008 
这样就能利用索引路径处理查询。

10、 避免困难的正规表达式
  LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时
间。例如：SELECT * FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _” 
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如
果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询
时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
11、 使用视图加速查询
把表的一个子集进行排序并创建视图，有时能加速查询。它有助于避免多重排序
操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如： 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
AND cust.postcode>“98000” 
ORDER BY cust.name 
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个
视图中，并按客户的名字进行排序： 
CREATE VIEW DBO.V_CUST_RCVLBES
AS 
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns 
FROM cust，rcvbles 
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id 
AND rcvblls.balance>0 
ORDER BY cust.name 

然后以下面的方式在视图中查询： 
SELECT ＊ FROM V_CUST_RCVLBES
WHERE postcode>“98000” 
视图中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘
I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

12、 能够用BETWEEN的就不要用IN
SELECT * FROM T1 WHERE ID IN (10,11,12,13,14)
改成：
SELECT * FROM T1 WHERE ID BETWEEN 10 AND 14
因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。

13、 DISTINCT的就不用GROUP BY
  SELECT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10 GROUP BY OrderID
  可改为：
  SELECT DISTINCT OrderID FROM Details WHERE UnitPrice > 10
   

14、 部分利用索引
  1.SELECT employeeID, firstname, lastname
FROM names
WHERE dept = 'prod' or city = 'Orlando' or division = 'food'

  2.SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE dept =
'prod'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE city = 'Orlando'
UNION ALL
SELECT employeeID, firstname, lastname FROM names WHERE division =
'food'
如果dept 列建有索引则查询2可以部分利用索引，查询1则不能。

15、 能用UNION ALL就不要用UNION
UNION ALL不执行SELECT DISTINCT函数，这样就会减少很多不必要的资源

16、 不要写一些不做任何事的查询
如：SELECT COL1 FROM T1 WHERE 1=0
  SELECT COL1 FROM T1 WHERE COL1=1 AND COL1=2
这类死码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源。

17、 尽量不要用SELECT INTO语句。
SELECT INTO 语句会导致表锁定，阻止其他用户访问该表。

18、 必要时强制查询优化器使用某个索引
  SELECT * FROM T1 WHERE nextprocess = 1 AND processid IN (8,32,45) 
改成：
SELECT * FROM T1 (INDEX = IX_ProcessID) WHERE nextprocess = 1 AND
processid IN (8,32,45)
则查询优化器将会强行利用索引IX_ProcessID 执行查询。
   
19、 虽然UPDATE、DELETE语句的写法基本固定，但是还是对UPDATE语句给点建
议：
a) 尽量不要修改主键字段。
b) 当修改VARCHAR型字段时，尽量使用相同长度内容的值代替。
c) 尽量最小化对于含有UPDATE触发器的表的UPDATE操作。
d) 避免UPDATE将要复制到其他数据库的列。
e) 避免UPDATE建有很多索引的列。
f) 避免UPDATE在WHERE子句条件中的列。


上面我们提到的是一些基本的提高查询速度的注意事项,但是在更多的情况下,往往
需要反复试验比较不同的语句以得到最佳方案。最好的方法当然是测试，看实现相
同功能的SQL语句哪个执行时间最少，但是数据库中如果数据量很少，是比较不出
来的，这时可以用查看执行计划，即：把实现相同功能的多条SQL语句考到查询分
析器，按CTRL+L看查所利用的索引，表扫描次数（这两个对性能影响最大），总体
上看询成本百分比即可。
简单的存储过程可以用向导自动生成：在企业管理器工具栏点击运行向导图标，点
击”数据库”、”创建存储过程向导”。复杂存储过程的调试：在查询分析器左边
的对象浏览器（没有？按F8）选择要调试的存储过程,点右键，点调试，输入参数
执行，出现一个浮动工具条，上面有单步执行，断点设置等。

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