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js中判断数组中是否包含某元素的方法有哪些_js判断数组里面是否包含某个元素

) { //则包含该元素 } }) 1 2 3 4 5 方法三:array.findIndex() array.findIndex()和array.find()十分类似,返回第一个符合条件的数组元素的位置...(v=>{ if(v === 查找值) { //则包含该元素 } }) 别的做法: js中存在一个数组,如何判断一个元素是否存在于这个数组中呢,首先是通过循环的办法判断,...代码如下: var arr = ['a','s','d','f']; console.info(isInArray(arr,'a'));//循环的方式 /** * 使用循环的方式判断一个元素是否存在于一个数组中...方法,该方法返回元素在数组中的下标,如果不存在与数组中,那么返回-1,代码如下所示: /** * 使用jquery的inArray方法判断元素是否存在于数组中 * @param {Object} arr...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    MongoDB,我的道

    本文是罗聪在“我和MongoDB的故事”征文比赛的获奖文章,下面我们一起来欣赏下。...对于一个在年底才进入这个团队的菜鸟,我很惊讶技术负责人最终会选择使用MongoDB存储海量的数据,所以对这个团队充满了好奇感,是什么理由选择MongoDB?能否Hold新技术?不怕丢数据?...数据类型:核心数据 我们第一次使用MongoDB就发生在刚才的那个案例中。不过刚开始我只会简单使用,并不了解多少原理。直到花絮章节的「魔鬼到来!」...,我才意识到即使有好的技术,如果连基本原理都不清楚,那出了问题也只会两眼一抹黑。...为了用好MongoDB,我也坚持看完了这本砖头厚度一般的经典之作,随后的时间基本聚焦在docs.mongodb.com英文资料,这样就逐步了解了MongoDB。

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    MONGODB 5.0 IS UP 有什么新鲜的 MONGODB的时序数据库

    基于时序数据库目前的大部分产品都有如下的问题或者说相关的挑战 基于MONGODB的特点对比传统的数据库有以上的有点, 1 无结构化的设计模式,更加的灵活, 平台整合的模式,数据可以是任意形式的KEY...VALUE 数据模式,并且基于MONGODB 底层的设计,在性能上面是有保证的,在数据的分析和聚合方面MONGODB 也有自己独特的方式....同时还不要忘记MONGODB 中对于过期数据的一个功能,定期删除过期数据的方法....那么MONGODB 时序性colleciton的主要的优点或者说特点是什么 1 支持非顺序的数据 2 结构与架构灵活 3 有效的存储无结构的数据 4 查询速度的性能的保证 同时MONGODB...对于MONGODB时序性collection来说, 相关的一些操作的功能如已经存在的日期的数据的添加和减少,对比数据的不同.

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    mysql 数据库中的三种判断是否包含总结

    应用场景: 1:在使用mysql数据库进行存储数据的时候,有时候,一个字段,要存储使用逗号分隔的多个数据,在查询的时候,传递的是一个keyword,需要在逗号分隔的字段中进行查询,这种情况怎么处理?...那么现在我要查询的关键字是:凯哥java这样的。怎么查询呢? 2:第二种情况,我们在更新的是,先判断如果指定字段,是否包含指定字符串。如果不包含,在原有字段上添加指定的字段。...争对场景一,解决方案有两个: 1:使用最常用的,模糊查询。sql语句: ? like之后,我们发现有两条数据。虽然模糊查询的模糊可前,可后。但是这样的模糊,查询出数据太多了。很多都不是我想要的。...我就想要【理财】这个keyword的数据。这样多数据中精确查询怎么解决?...再次查询看看http://www.是否添加到数据库了。 ? 已经添加上了。问题已经解决。 需要注意的是:在mysql中字符串连接不是使用【+】而是使用【concat函数】

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    MONGODB 磁盘与内存的数据格式是否一致

    最近MONGODB 系统中的数据量逐渐变大,联系了开发准备开始进行数据的archive 和 cleanup 事宜。...其中运维的同学问我,你存储的数据size 和实际的数据 size 是不一样的,我回答那是mongodb 自带的数据压缩功能。...但后续的问题我模糊了,例如磁盘和内存的数据是否完全一致,压缩的比率是多少,等等。人无完人,我也不是DB 百科全书。不过好在还不是中年油腻大叔,模糊了那就learning 去。...首先我们看看wiredTiger 到底是怎么存储数据的,本身wiredTiger 存储数据的方式有两种, 行模式 和 列模式。而这两种方式都是使用 B+ TREE的方式来进行数据的存储的。...MONGODB中 基本行采用了行模式的方式进行数据的存储,而数据存储中就会牵扯到 mongodb 中的数据压缩 目前行的存储方面支持四种压缩方式 1 键值前缀压缩 2 字段压缩 3 霍夫曼数据编码压缩

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    js判断数组中是否包含某个指定元素的个数_js 数组包含某个元素

    if(arr.indexOf(某元素) > -1){ //则包含该元素} 例: var fruits = ["Banana", "Orange", "Apple", "Mango"]; var...该方法将从头到尾地检索字符串 stringObject,看它是否含有子串 searchvalue。开始检索的位置在字符串的 fromindex 处或字符串的开头(没有指定 fromindex 时)。...) { //则包含该元素 } }) 方法三:array.findIndex() array.findIndex()和array.find()十分类似,返回第一个符合条件的数组元素的位置...== 查找值) { //则包含该元素 } }) 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

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    MongoDB 入门,我是花了心思的

    小伙伴们在继续阅读之前,我必须要声明一点,我对 MongoDB 并没有进行很深入的研究,仅仅是因为要用,就学一下。...那就让我来换一种通俗的说法给小伙伴们解释一下,MongoDB 将数据存储为一个文档(类似于 JSON 对象),数据结构由键值对组成,类似于 Java 中的 Map,通过 key 的方式访问起来效率就高得多...02、安装 MongoDB MongoDB 针对不同的操作系统有不同的安装包,我们这篇入门的文章就以 Windows 为例吧。 ?...也可以通过 Robo 3T 查看“mydb”数据库,结果如下图所示。 ? 06、鸣谢 好了,我亲爱的小伙伴们,以上就是本文的全部内容了,是不是看完后很想实操一把 MongoDB,赶快行动吧!...如果你在学习的过程中遇到了问题,欢迎随时和我交流,虽然我也是个菜鸟,但我有热情啊。 另外,如果小伙伴想写入门级别的文章,这篇就是最好的范例。

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    MongoDB的数据建模

    MongoDB是一个基于文档模型的NoSQL数据库,它的数据建模与传统的关系型数据库有很大的不同。在MongoDB中,数据是以文档的形式存储的,文档是一种类似于JSON的数据格式,非常灵活和扩展。...数据模型的基本概念在MongoDB中,数据是以文档的形式存储的,每个文档都是一个具有一定结构的JSON对象。MongoDB将文档组织成集合(collection),每个集合类似于传统数据库中的表。...集合中的每个文档都可以有不同的结构,不同于传统数据库中表中的行,它们可以有不同的列和数据类型。...设计合适的文档模式MongoDB的灵活性让我们可以以不同的方式组织数据,但这也意味着需要谨慎设计文档模式,以确保数据的一致性和性能。...以下是一些关键的设计考虑因素:数据的一致性在MongoDB中,数据的一致性需要通过应用程序来保证。在设计文档模式时,需要确保每个文档都包含完整的数据,以避免应用程序在查询时需要多次访问数据库。

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    MongoDB的数据建模

    MongoDB是一种面向Document的NoSQL数据库,如果我们还是按照RDB的方式来思考MongoDB的数据建模,则不能有效地利用MongoDB的优势;然而,我们也不能因为Document的灵活性...世界上没有一种完美至善的技术,关键还是要结合场景来看使用是否得法。 例如使用Embedded方式,就各有优缺点。...如果采用Embedded方式,则会导致Task数据的冗余。...在SegmentFault上则有人做了如此总结: FirstClass (比如“User”这种) 应该用独立的Collection "条目类型"的,应该 embedded 两个模型之间如果是包含关系,用...embedded方式不利于做复杂的关联,复杂的查询 embedded方式性能很有优势,如果你有“性能”方面的要求,可以考虑用embbed

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    MongoDB的数据清理

    对于保留固定时间窗口的collection,通常是使用 Capped Collections 类型的集合。但是如果有些Collection希望自己控制删除数据的时间,则可以使用下面的这个脚本。...生成测试数据-- 注意下面插入的是 new Date("2023-01-01T00:00:00Z") 日期时间类型的,如果插入的是"2023-01-01 00:00:00" 则表示的是字符串类型,而不是时间类型...db.tb1.insertOne({ "name": "example2", "timestamp": new Date("2023-01-01T00:00:00Z")})db.tb1.find()数据清理脚本...from pymongo import MongoClientimport datetimeimport timeMONGO_URI = "mongodb://192.168.31.181:22017"....")# 删除超过30天的数据,每批次删除1000条,间隔1秒clean_old_data_in_batches("db1", "tb1", 30, batch_size=1000, sleep_time

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