可以使用的批处理参数集合
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可以在批处理文件内的任何地方使用批处理参数，以提取有关环境设置的信息。 Cmd.exe&提供批处理参数扩展变量（%0&到&%9）。当在批处理文件中使用批处理参数时，%0&将由批处理文件名替换，而&%1&到&%9&将由在命令行键入的相应参数替换。要访问大于&%9&的参数，必须使用&shift&命令。有关&Shift&命令的详细信息，请参阅&Shift。%*&批处理参数是所有参数（不包括&%0）可引用的通配符，这些参数传递到批处理文件中。 例如，要将&Folder1&中的内容复制到&Folder2，其中&%1&和&%2&将分别由值&Folder1&和&Folder2&替换，请在批处理文件&Mybatch.bat&中键入如下内容： xcopy&%1\*.*&%2 要运行该文件，请键入： mybatch.bat&C:\folder1&D:\folder2 这与在批处理文件中键入如下内容是等效的： xcopy&C:\folder1&\*.*&D:\folder2& 也可以在批处理参数中使用编辑符。编辑符使用当前的驱动器和目录信息将批处理参数扩展为部分或完整的文件或目录名。要使用编辑符，请键入百分号&(%)&字符，后面是波形符号&(~)&字符，然后键入合适的编辑符（即&%~modifier）。 下表列出了可在扩展中使用的编辑符。 编辑符&说明& %~1&扩展&%1&并删除任何引号&("")。& %~f1&将&%1&扩展到完全合格的路径名。& %~d1&将&%1&扩展到驱动器盘符。&& %~p1&将&%1&扩展到路径。& %~n1&将&%1&扩展到文件名。&& %~x1&将&%1&扩展到文件扩展名。& %~s1&扩展的路径仅包含短名称。& %~a1&将&%1&扩展到文件属性。& %~t1&将&%1&扩展到文件日期/时间。& %~z1&将&%1&扩展到文件大小。& %~$PATH:1&搜索&PATH&环境变量中列出的目录，并将&%1&扩展到第一个找到的目录的完全合格名称。如果没有定义环境变量名称，或没有找到文件，则此编辑符扩展成空字符串。& 下表列出了可用于获取复杂结果的编辑符和限定符的可能组合情况： 编辑符&说明& %~dp1&将&%1&扩展到驱动器盘符和路径。& %~nx1&将&%1&扩展到文件名和扩展名。& %~dp$PATH:1&在&PATH&环境变量列出的目录中搜索&%1，并扩展到第一个找到的目录的驱动器盘符和路径。& %~ftza1&将&%1&扩展到类似&dir&的输出行。& 注意 在上面的例子中，可以使用其它批处理参数替换&%1&和&PATH。& %*&编辑符是唯一可代表在批处理文件中传递的所有参数的编辑符。不能将该编辑符与&%~&编辑符组合使用。%~&语法必须通过有效的参数值来终止。 不能以与使用环境变量相同的方式使用批处理参数。不能搜索或替换值，或检查子字符串。然而，可以将参数分配给环境变量，然后使用该环境变量。
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在sql server中建存储过程，如果需要参数是一个可变集合怎么处理
我有更好的答案
看这个参数是用来做什么用的。如果是放在in 里面做条件用的，使用这个表的数据进行相关的处理，可以把参数设置成一个字符串就可以了。也可以换一种处理方法，把集合写到表中，在存储过程中
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15:59 refactor 博客园
MongoDB除了基本的查询功能,还提供了很多强大的聚合工具,其中简单的可计算集合中的文档个数,复杂的可利用MapReduce做复杂数据分析。
count返回集合中的文档数量
db.refactor.count()&
不管集合有多大,都能很快的返回文档数量.
可以传递查询,MongoDB会计算查询结果的数量
db.refactor.count({"username":"refactor"})&
但是增加查询条件会使count变慢.
2.distinct
distinct用来找出给定键的所有不同值.使用时必须指定集合和键.
db.runCommand({"distinct":"refactor","key":"username"})&
498)this.width=498;">
group先选定分组所依据的键,MongoDB将会将集合依据选定键值的不同分成若干组.然后可以通过聚合每一组内的文档,
产生一个结果文档.
db.runCommand(&{&"group":&{&"ns":"refactor",&"key":{"username":true},&"initial":{"count":0},&"$reduce":function(doc,prev)&{&prev.count++;&},&"condition":{"age":{"$gt":40}}&}&}&)&
&"ns":"refactor",
指定要进行分组的集合&&&&"key":{"username":true},
指定文档分组的依据,这里是username键,所有username键的值相等的被划分到一组,true为返回键username的值&&&&"initial":{"count":0},
每一组reduce函数调用的初始个数.每一组的所有成员都会使用这个累加器.&&&&"$reduce":function(doc,prev){...}
每个文档都对应的调用一次.系统会传递两个参数:当前文档和累加器文档.
"condition":{"age":{"$gt":40}}&
这个age的值大于40的条件
4.使用完成器
完成器用于精简从数据库传到用户的数据.group命令的输出一定要能放在单个数据库相应中.
"finalize"附带一个函数,在数组结果传递到客户端之前被调用一次.
db.runCommand(&{&"group":&{&"ns":"refactor",&"key":{"username":true},&"initial":{"count":0},&"$reduce":function(doc,prev)&{&prev.count++;&},&"finalize":function(doc)&{&doc.num=doc.count;&delete&doc.count;&}&}&}&)&
finalize能修改传递的参数也能返回新值.
5.将数组作为键使用
有些时候分组所依据的条件很复杂,不仅是一个键.比如要使用group计算每个类别有多篇博客文章.由于有很多作者,
给文章分类时可能不规律的使用了大小写.所以,如果要是按类别名来分组,最后"MongoDB"和"mongodb"就是不同的组.
为了消除这种大小写的影响,就要定义一个函数来确定文档所依据的键.
定义分组要用到$keyf
db.runCommand(&&{&&&"group":&&&&{&&&&&"ns":"refactor",&&&&&"$keyf":function(doc){return&{"username":doc.username.toLowerCase()}},&&&&&"initial":{"count":0},&&&&&"$reduce":function(doc,prev)&&&&&&&&{&&&&&&&&&prev.count++;&&&&&&&&}&&&&}&&}&)&
6.MapReduce
count,distinct,group能做的事情MapReduce都能做.它是一个可以轻松并行化到多个服务器的聚合方法.它会
拆分问题,再将各个部分发送到不同机器上,让每台机器完成一部分.当所有机器都完成时候,再把结果汇集起来形成
最终完整的结果.
MapReduce需要几个步骤:
1.映射,将操作映射到集合中的每个文档.这个操作要么什么都不做,要么 产生一个键和n个值.
2.洗牌,按照键分组,并将产生的键值组成列表放到对应键中.
3.化简,把列表中的值 化简 成一个单值,这个值被返回.
4.重新洗牌,直到每个键的列表只有一个值为止,这个值就是最终结果.
MapReduce的速度比group慢,group也很慢.在应用程序中,最好不要用MapReduce,可以在后台运行MapReduce
创建一个保存结果的集合,可以对这个集合进行实时查询.
找出集合中的所有键
MongoDB没有模式,所以并不知晓每个文档有多少个键.通常找到集合的所有键的做好方式是用MapReduce.
在映射阶段,想得到文档中的每个键.map函数使用emit 返回要处理的值.emit会给MapReduce一个键和一个值.
这里用emit将文档某个键的记数(count)返回({count:1}).我们为每个键单独记数,所以为文档中的每一个键调用一次emit,
this是当前文档的引用:
map=function(){&for(var&key&in&this)&{&emit(key,{count:1})&}&};&
这样返回了许许多多的{count:1}文档,每一个都与集合中的一个键相关.这种有一个或多个{count:1}文档组成的数组,
会传递给reduce函数.reduce函数有两个参数,一个是key,也就是emit返回的第一个值,另一个参数是数组,由一个或者多个
对应键的{count:1}文档组成.
reduce=function(key,emits){&total=0;&for(var&i&in&emits){&total+=emits[i].count;&&}&return&{count:total};&}&
reduce要能被反复被调用,不论是映射环节还是前一个化简环节.reduce返回的文档必须能作为reduce的
第二个参数的一个元素.如x键映射到了3个文档{"count":1,id:1},{"count":1,id:2},{"count":1,id:3}
其中id键用于区别.MongoDB可能这样调用reduce:
&r1=reduce("x",[{"count":1,id:1},{"count":1,id:2}])&{count:2}&&r2=reduce("x",[{"count":1,id:3}])&{count:1}&&reduce("x",[r1,r2])&{count:3}&
reduce应该能处理emit文档和其他reduce结果的各种集合.
mr=db.runCommand(&{&"mapreduce":"refactor",&"map":map,&"reduce":reduce,&"out":{inline:1}&}&)&
db.refactor.mapReduce(map,reduce,{out:{inline:1}})
498)this.width=498;">
"timeMillis" : 5,//操作花费的时间"counts" : {"input" : 10,//发往到map函数的文档个数"emit" : 40,//在map函数中emit被调用的次数"reduce" : 4,//在map函数中reduce被调用的次数"output" : 4//结果集合中创建的文档数量.},
1.mapreduce是根据map函数里调用的emit函数的第一个参数来进行分组的
2.仅当根据分组键分组后一个键匹配多个文档，才会将key和文档集合交由reduce函数处理
注意MongoDB 1.8版本以上,必须指明 out 参数
否则会报如下错误:
"assertion" : "'out' has to be a string or an object","assertionCode" : 13606,
MapReduce中的其他键
mapreduce,map,reduce这三个键是必须的,MapReduce命令还有其他的可选键
finalize:函数
将reduce的结果发送给这个键,这是处理过程的最后一步
keeptemp:布尔值
连接关闭时,临时结果是否保存
output:字符串
结果集合的名字,设定该项则隐含着keeptemp:true
query:文档
会在发往map函数前,先用指定条件过滤文档
会在发往map函数前先给文档排序
limit:整数
发往map函数文档的最大数量
scope:文档
javascript代码中要用到的变量
verbose:布尔值
是否产生更加信息的服务器日志&
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