博客园_学无止境

db.foo.find();
{ "_id" : ObjectId("4e17ce0ac39f1afe0ba78ce4"), "a" : 1, "b" : 3, "c" : 10 }
{ "_id" : ObjectId("4e17ce13c39f1afe0ba78ce5"), "a" : 1, "b" : 6, "c" : 6 }

如果要查询 b = c 的文档怎么办？

> db.foo.find({"$where":function(){

    for(var current in this){
        for(var other in this){
            if(current != other && this[current] == this[other]){
                return true;
            }
        }
    }
    return false;

}});

{ "_id" : ObjectId("4e17ce13c39f1afe0ba78ce5"), "a" : 1, "b" : 6, "c" : 6 }

1 ) . 大于，小于，大于或等于，小于或等于
$gt:大于
$lt:小于
$gte:大于或等于
$lte:小于或等于
例子：

db.collection.find({ "field" : { $gt: value } } ); // greater than : field > value
db.collection.find({ "field" : { $lt: value } } ); // less than : field < value
db.collection.find({ "field" : { $gte: value } } ); // greater than or equal to : field >= value
db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // less than or equal to : field <= value

如查询j大于3,小于4:

db.things.find({j : {$lt: 3}});
db.things.find({j : {$gte: 4}});

也可以合并在一条语句内:

db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ); // value1 < field < value

2) 不等于 $ne

例子：

db.things.find( { x : { $ne : 3 } } );

3) in 和 not in ($in $nin)
语法：

db.collection.find( { "field" : { $in : array } } );

例子：

db.things.find({j:{$in: [2,4,6]}});

db.things.find({j:{$nin: [2,4,6]}});

4) 取模运算$mod
如下面的运算：

db.things.find( "this.a % 10 == 1")

可用$mod代替：

db.things.find( { a : { $mod : [ 10 , 1 ] } } )

5) $all
$all和$in类似，但是他需要匹配条件内所有的值：
如有一个对象：

{ a: [ 1, 2, 3 ] }

下面这个条件是可以匹配的：

db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3 ] } } );

但是下面这个条件就不行了：

db.things.find( { a: { $all: [ 2, 3, 4 ] } } );

6) $size
$size是匹配数组内的元素数量的，如有一个对象：{a:["foo"]}，他只有一个元素：
下面的语句就可以匹配：

db.things.find( { a : { $size: 1 } } );

官网上说不能用来匹配一个范围内的元素，如果想找$size<5之类的，他们建议创建一个字段来保存元素的数量。

You cannot use $size to find a range of sizes (for example: arrays with more than 1 element). If you need to query for a range, create an extra size field that you increment when you add elements.

7）$exists

$exists用来判断一个元素是否存在：

如：

db.things.find( { a : { $exists : true } } ); // 如果存在元素a,就返回
db.things.find( { a : { $exists : false } } ); // 如果不存在元素a，就返回

8) $type

$type 基于 bson type来匹配一个元素的类型，像是按照类型ID来匹配，不过我没找到bson类型和id对照表。

db.things.find( { a : { $type : 2 } } ); // matches if a is a string
db.things.find( { a : { $type : 16 } } ); // matches if a is an int

9）正则表达式
mongo支持正则表达式，如：

db.customers.find( { name : /acme.*corp/i } ); // 后面的i的意思是区分大小写

10) 查询数据内的值
下面的查询是查询colors内red的记录，如果colors元素是一个数据,数据库将遍历这个数组的元素来查询。

db.things.find( { colors : "red" } );

11) $elemMatch
如果对象有一个元素是数组，那么$elemMatch可以匹配内数组内的元素：

> t.find( { x : { $elemMatch : { a : 1, b : { $gt : 1 } } } } )
{ "_id" : ObjectId("4b5783300334000000000aa9"),
"x" : [ { "a" : 1, "b" : 3 }, 7, { "b" : 99 }, { "a" : 11 } ]
}

$elemMatch : { a : 1, b : { $gt : 1 } } 所有的条件都要匹配上才行。

注意，上面的语句和下面是不一样的。

> t.find( { "x.a" : 1, "x.b" : { $gt : 1 } } )

$elemMatch是匹配{ "a" : 1, "b" : 3 }，而后面一句是匹配{ "b" : 99 }, { "a" : 11 }

12) 查询嵌入对象的值

db.postings.find( { "author.name" : "joe" } );

注意用法是author.name，用一个点就行了。更详细的可以看这个链接： dot notation

举个例子：

> db.blog.save({ title : "My First Post", author: {name : "Jane", id : 1}})

如果我们要查询 authors name 是Jane的, 我们可以这样：

> db.blog.findOne({"author.name" : "Jane"})

如果不用点，那就需要用下面这句才能匹配：

db.blog.findOne({"author" : {"name" : "Jane", "id" : 1}})

下面这句：

db.blog.findOne({"author" : {"name" : "Jane"}})

是不能匹配的，因为mongodb对于子对象，他是精确匹配。

13) 元操作符 $not 取反

如：

db.customers.find( { name : { $not : /acme.*corp/i } } );

db.things.find( { a : { $not : { $mod : [ 10 , 1 ] } } } );

mongodb还有很多函数可以用，如排序，统计等，请参考原文。

mongodb目前没有或(or)操作符，只能用变通的办法代替，可以参考下面的链接：

http://www.mongodb.org/display/DOCS/OR+operations+in+query+expressions

二、更新

mongodb更新有两个命令：
1).update()命令

db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi )

criteria : update的查询条件，类似sql update查询内where后面的
objNew   : update的对象和一些更新的操作符（如$,$inc...）等，也可以理解为sql update查询内set后面的
upsert   : 这个参数的意思是，如果不存在update的记录，是否插入objNew,true为插入，默认是false，不插入。
multi    : mongodb默认是false,只更新找到的第一条记录，如果这个参数为true,就把按条件查出来多条记录全部更新。

例：
db.test0.update( { "count" : { $gt : 1 } } , { $set : { "test2" : "OK"} } ); 只更新了第一条记录
db.test0.update( { "count" : { $gt : 3 } } , { $set : { "test2" : "OK"} },false,true ); 全更新了
db.test0.update( { "count" : { $gt : 4 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,false ); 只加进去了第一条
db.test0.update( { "count" : { $gt : 5 } } , { $set : { "test5" : "OK"} },true,true ); 全加进去了
db.test0.update( { "count" : { $gt : 15 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,true );全更新了
db.test0.update( { "count" : { $gt : 10 } } , { $inc : { "count" : 1} },false,false );只更新了第一条

2).save()命令

db.collection.save( x )

x就是要更新的对象，只能是单条记录。

如果在collection内已经存在一个和x对象相同的"_id"的记录。mongodb就会把x对象替换collection内已经存在的记录，否则将会插入x对象，如果x内没有_id,系统会自动生成一个再插入。相当于上面update语句的upsert=true,multi=false的情况。
例：
db.test0.save({count:40,test1:"OK"}); #_id系统会生成
db.test0.save({_id:40,count:40,test1:"OK"}); #如果test0内有_id等于40的，会替换，否则插入。

mongodb的更新操作符：
1) $inc
用法：{ $inc : { field : value } }
意思对一个数字字段field增加value，例：
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 16, "test1" : "TESTTEST", "test2" : "OK", "test3" : "TESTTEST", "test4" : "OK", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $inc : { "count" : 1 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 17, "test1" : "TESTTEST", "test2" : "OK", "test3" : "TESTTEST", "test4" : "OK", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $inc : { "count" : 2 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 19, "test1" : "TESTTEST", "test2" : "OK", "test3" : "TESTTEST", "test4" : "OK", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $inc : { "count" : -1 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : "TESTTEST", "test2" : "OK", "test3" : "TESTTEST", "test4" : "OK", "test5" : "OK" }

2) $set
用法：{ $set : { field : value } }
就是相当于sql的set field = value，全部数据类型都支持$set。例：
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $set : { "test1" : "testv1","test2" : "testv2","test3" : "testv3","test4" : "testv4" } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : "testv1", "test2" : "testv2", "test3" : "testv3", "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

3) $unset
用法：{ $unset : { field : 1} }
顾名思义，就是删除字段了。例：
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $unset : { "test1":1 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test2" : "testv2", "test3" : "testv3", "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $unset : { "test2": 0 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test3" : "testv3", "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $unset : { "test3":asdfasf } } );
Fri May 14 16:17:38 JS Error: ReferenceError: asdfasf is not defined (shell):0

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $unset : { "test3":"test" } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

没看出field : 1里面的1是干什么用的，反正只要有东西就行。

4) $push
用法：{ $push : { field : value } }
把value追加到field里面去，field一定要是数组类型才行，如果field不存在，会新增一个数组类型加进去。例：

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $set : { "test1" : ["aaa","bbb"] } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "aaa", "bbb" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $push : { "test1": "ccc" } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "aaa", "bbb", "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $push : { "test2": "ccc" } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "aaa", "bbb", "ccc" ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $push : { "test1": ["ddd","eee"] } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "aaa", "bbb", "ccc", [ "ddd", "eee" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }5) $pushAll

5) $pushAll
用法：{ $pushAll : { field : value_array } }
同$push,只是一次可以追加多个值到一个数组字段内。例：
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "aaa", "bbb", "ccc", [ "ddd", "eee" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $pushAll : { "test1": ["fff","ggg"] } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "aaa", "bbb", "ccc", [ "ddd", "eee" ], "fff", "ggg" ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

6) $addToSet
用法：{ $addToSet : { field : value } }
增加一个值到数组内，而且只有当这个值不在数组内才增加。例：
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $addToSet : { "test1": {$each : ["444","555"] } } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18,

"test1" : ["aaa","bbb","ccc",["ddd","eee"],"fff","ggg",["111","222"],"444","555"],

"test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK"

}
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $addToSet : { "test1": {$each : ["444","555"] } } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18,

"test1" : ["aaa","bbb","ccc",["ddd","eee"],"fff","ggg",["111","222"],"444","555"], "test2" : [ "ccc" ],

"test4" : "testv4", "test5" : "OK"

}
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $addToSet : { "test1": ["444","555"] } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18,

"test1" : ["aaa","bbb","ccc",["ddd","eee"],"fff","ggg",["111","222"],"444","555",["444","555"]], "test2" : [ "ccc" ],

"test4" : "testv4", "test5" : "OK"

}
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $addToSet : { "test1": ["444","555"] } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : ["aaa","bbb","ccc",["ddd","eee"],"fff","ggg",["111","222"],"444","555",["444","555"]], "test2" : [ "ccc" ],

"test4" : "testv4", "test5" : "OK"

}

7) $pop
删除数组内的一个值
用法：
删除最后一个值：{ $pop : { field : 1 } }删除第一个值：{ $pop : { field : -1 } }
注意，只能删除一个值，也就是说只能用1或-1，而不能用2或-2来删除两条。mongodb 1.1及以后的版本才可以用，例：
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18,

"test1" : ["bbb","ccc",["ddd","eee"],"fff","ggg",["111","222"],"444"],

"test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK"

}
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $pop : { "test1": -1 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18,

"test1" : ["ccc",["ddd","eee"],"fff","ggg",["111","222"],"444"],

"test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK"

}
> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $pop : { "test1": 1 } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18,

"test1" : [ "ccc", [ "ddd", "eee" ], "fff", "ggg", [ "111", "222" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4",
"test5" : "OK"

}

8) $pull
用法：$pull : { field : value } }
从数组field内删除一个等于value值。例：
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "ccc", [ "ddd", "eee" ], "fff", "ggg", [ "111", "222" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4",
"test5" : "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $pull : { "test1": "ggg" } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "ccc", [ "ddd", "eee" ], "fff", [ "111", "222" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5"
: "OK" }

9) $pullAll
用法：{ $pullAll : { field : value_array } }
同$pull,可以一次删除数组内的多个值。例：
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ "ccc", [ "ddd", "eee" ], "fff", [ "111", "222" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5"
: "OK" }

> db.test0.update( { "_id" : 15 } , { $pullAll : { "test1": [ "ccc" , "fff" ] } } );
> db.test0.find( { "_id" : 15 } );
{ "_id" : { "floatApprox" : 15 }, "count" : 18, "test1" : [ [ "ddd", "eee" ], [ "111", "222" ] ], "test2" : [ "ccc" ], "test4" : "testv4", "test5" : "OK" }

10) $ 操作符
$是他自己的意思，代表按条件找出的数组里面某项他自己。呵呵，比较坳口。看一下官方的例子：
> t.find()
{ "_id" : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"), "title" : "ABC", "comments" : [ { "by" : "joe", "votes" : 3 }, { "by" : "jane", "votes" : 7 } ] }

> t.update( {'comments.by':'joe'}, {$inc:{'comments.$.votes':1}}, false, true )

> t.find()
{ "_id" : ObjectId("4b97e62bf1d8c7152c9ccb74"), "title" : "ABC", "comments" : [ { "by" : "joe", "votes" : 4 }, { "by" : "jane", "votes" : 7 } ] }

需要注意的是，$只会应用找到的第一条数组项，后面的就不管了。还是看例子：
> t.find();
{ "_id" : ObjectId("4b9e4a1fc583fa1c76198319"), "x" : [ 1, 2, 3, 2 ] }
> t.update({x: 2}, {$inc: {"x.$": 1}}, false, true);
> t.find();

还有注意的是$配合$unset使用的时候，会留下一个null的数组项，不过可以用{$pull:{x:null}}删除全部是null的数组项。例：
> t.insert({x: [1,2,3,4,3,2,3,4]})
> t.find()
{ "_id" : ObjectId("4bde2ad3755d00000000710e"), "x" : [ 1, 2, 3, 4, 3, 2, 3, 4 ] }
> t.update({x:3}, {$unset:{"x.$":1}})
> t.find()
{ "_id" : ObjectId("4bde2ad3755d00000000710e"), "x" : [ 1, 2, null, 4, 3, 2, 3, 4 ] }

{ "_id" : ObjectId("4b9e4a1fc583fa1c76198319"), "x" : [ 1, 3, 3, 2 ] }

============ 数组元素操作示例 ================

> db.arraytest.insert({id:2, name:'leon', comments:[{id:'011', content:'cmt11'}, {id:'012', content:'cmt12'}, {id:'013', content:'cmt13'}]})

1. 数组内的元素可以直接查询

> db.arraytest.find({'comments.id':'002'})

2. 更新数组中的某个节点的值,用$符号

db.arraytest.update({'comments.id':'012'}, {$set: {'comments.$.content':'cmtttt012'}})

3. 删除数组中的某一列，变成null

> db.arraytest.update({'comments.id':'012'}, {$unset: {'comments.$':1}})

4. 向数组中添加一个元素，如果之前没有元素则会新建数组

> db.arraytest.update({'comments.id':'112'}, {$push: {'comments.$.reply': {'rid':'r21', content:'reply22'}}})

============ 数组元素操作示例 ================

本文链接

SqlDataAdapter.Update批量数据更新

2011-11-10T07:08:00Z

SqlDataAdapter.Update批量数据更新

使用SqlDataAdapter.Update可以方便地对数据库进行快速、批量数据更新。我们最常用的多条数据更新方法是使用循环多次执行SQL语句或存储过程，这样虽然方便，但由于连接和数据传递要在服务器和客户端多次来往，大大增加了整个过程的时间，当数据越大时越明显！

下面对SqlDataAdapter.Update作个简单的演示介绍吧。

测试环境：SqlServer2008+VS2010+WinXP

1.建立测试数据库和表

CREATE DATABASE [TEST]
GO

USE [Test]
GO

CREATE TABLE [Student](
   [SNo] [int] NOT NULL,
   [SName] [nvarchar](50) ,
   [SAge] [int]
) O
GO

2.建立解决方案和项目

使用SqlDataAdapter.Update更新有三种方式，即SqlCommandBuiler自动生成更新，使用配置数据源方式更新，手动编写命令。

SqlCommandBuiler方式：

代码1：

//执行后查看表中数据，如图：

上面我只作了插入操作，那现在将Select中的Top 0 去掉，把表中的数据全部加载到DataTable然后执行删除和更新操作

代码2

private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
{

    string constr = "server=localhost\\sqlserver2008;initial catalog=test;uid=sa;pwd=123456;";
            SqlConnection conn = new SqlConnection(constr);
            //设置select查询命令，SqlCommandBuilder要求至少有select命令
            SqlCommand selectCMD = new SqlCommand("select SNo,SName,SAge from Student", conn);
            DataTable dt = new DataTable();
            SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(selectCMD);
            //上面的语句中使用select 0，不是为了查询出数据，而是要查询出表结构以向DataTable中填充表结构
            sda.Fill(dt);
            //先更新第1，2条数据的SName和SAge
            dt.Rows[0]["SName"] = "AAA";
            dt.Rows[0]["SAge"] = 33;
            dt.Rows[1]["SName"] = "BBB";
            dt.Rows[1]["SAge"] = 444;
            //然后使用RemoveAt删除第3，4条数据
            dt.Rows.RemoveAt(2);
            dt.Rows.RemoveAt(3);
            //使用Delete删除
            //dt.Rows[2].Delete();
            //dt.Rows[3].Delete();
            SqlCommandBuilder scb = new SqlCommandBuilder(sda);
            //执行更新
            sda.Update(dt.GetChanges());
            //使DataTable保存更新
            dt.AcceptChanges();

}

执行后将出错，错误信息“对于不返回任何键列信息的 SelectCommand，不支持 UpdateCommand 的动态 SQL 生成。”

出错原因是建表时没有设置主键。主键唯一标识一行数据，SqlCommandBuilder是根据DataTable每行的RowState及对应的主键来生成命令的，没有主键就无法确定删除哪条数据，当然不可能根据其他列来删除，因为其他列可能重复，这样会删除多行数据，很可能执行后不是你想要的结果，这种不确定性的对数据的操作方法，微软当然不可能提供给你！

那就给表添加主键吧

执行如下SQL语句：
alter table student
add constraint PK_Student
primary key(SNo)

再次执行上面的代码2.

执行后

我们发现第1，2行数据更新了，但是第3，4行却没有删除。这是怎么回事呢？

先不急，把代码2中的

dt.Rows.RemoveAt(2);
dt.Rows.RemoveAt(3);

注释掉，同时把

//dt.Rows[2].Delete();
//dt.Rows[3].Delete();

的注释去掉，使之执行Delete方法而不是RemoveAt方法

再看看结果：

第3，4行已经删除。

原因是:使用RemoveAt或Remove会将数据真正的从DataTable中删除,而使用Delete则不会，而仅是把当前行的RowState值置为deleted.

前面说过SqlCommandBuilder是根据RowState和主键来生成命令的，RemoveAt/Remove把数据删除了，怎么能找到主键和RowState呢？

所以使用SqlCommandBuilder时应该注意的2点：表要有主键，应使用delete方法删除行.

手写命令方法：

代码3：

  private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            string constr = "server=localhost\\sqlserver2008;initial catalog=test;uid=sa;pwd=123456;";
            SqlConnection conn = new SqlConnection(constr);
            //设置select查询命令
            SqlCommand selectCMD = new SqlCommand("select SNo,SName,SAge from Student", conn);
            //Insert命令
            SqlCommand insertCMD = new SqlCommand("insert into Student(SNo,SName,SAge) values(@SNo,@SName,@SAge)", conn);
            //Update命令
            SqlCommand updateCMD = new SqlCommand("update Student Set SName=@SName,SAge=@SAge where SNo=@SNo", conn);
            //Delete命令
            SqlCommand deleteCMD = new SqlCommand("delete from Student where SNo=@SNo", conn);

            //给Insert,Update,Delete三个命令添加参数
            SqlParameter paraSNo1, paraSNo2, paraSNo3;//第二个指定参数值的来源,这里的SNo是指DataTable中的列名
            paraSNo1 = new SqlParameter("@SNo", "SNo");
            paraSNo2 = new SqlParameter("@SNo", "SNo");
            paraSNo3 = new SqlParameter("@SNo", "SNo");
            paraSNo1.SourceVersion = DataRowVersion.Current;//指定SourceVersion确定参数值是列的当前值(Current)，还是原始值(Original)，还是建议值(Proposed)
            paraSNo2.SourceVersion = DataRowVersion.Current;
            paraSNo3.SourceVersion = DataRowVersion.Current;

            SqlParameter paraSName1, paraSName2, paraSName3;
            paraSName1 = new SqlParameter("@SName", "SName");
            paraSName2 = new SqlParameter("@SName", "SName");
            paraSName3 = new SqlParameter("@SName", "SName");
            paraSName1.SourceVersion = DataRowVersion.Current;
            paraSName2.SourceVersion = DataRowVersion.Current;
            paraSName3.SourceVersion = DataRowVersion.Current;

            SqlParameter paraSAge1, paraSAge2, paraSAge3;
            paraSAge1 = new SqlParameter("@SAge", "SAge");
            paraSAge2 = new SqlParameter("@SAge", "SAge");
            paraSAge3 = new SqlParameter("@SAge", "SAge");
            paraSAge1.SourceVersion = DataRowVersion.Current;
            paraSAge2.SourceVersion = DataRowVersion.Current;
            paraSAge3.SourceVersion = DataRowVersion.Current;

            insertCMD.Parameters.AddRange(new SqlParameter[] { paraSNo1, paraSName1, paraSAge1 });
            updateCMD.Parameters.AddRange(new SqlParameter[] { paraSNo2, paraSName2, paraSAge2 });
            deleteCMD.Parameters.AddRange(new SqlParameter[] { paraSNo3, paraSName3, paraSAge3 });

            DataTable dt = new DataTable();
            SqlDataAdapter sda = new SqlDataAdapter(selectCMD);
            sda.Fill(dt);
            //插入2条数据
            dt.Rows.Add(new object[] { 11, "aa11", 31 });
            dt.Rows.Add(new object[] { 12, "aa12", 32 });

            //先更新第1，2条数据的SName和SAge
            dt.Rows[0]["SName"] = "CCC";
            dt.Rows[0]["SAge"] = 55;
            dt.Rows[1]["SName"] = "DDD";
            dt.Rows[1]["SAge"] = 66;

            //使用Delete删除第3，4条数据
            dt.Rows[2].Delete();
            dt.Rows[3].Delete();
            SqlCommandBuilder scb = new SqlCommandBuilder(sda);
            //执行更新
            sda.Update(dt.GetChanges());
            //使DataTable保存更新
            dt.AcceptChanges();
        }

执行结果：

可以看到

第SNo为11，12的数据是新增的。

原来SNo为1，2的数据中SName已经从AA，BB更改为CC，DD，另一列SAge从33，44更改为55，66。

原来SNo为5，6也就是第3，4条数据已经被删除

本文链接

C#读取Word表格中的数据

2011-11-10T01:11:00Z

using System;
2using System.Collections.Generic;
3using System.ComponentModel;
4using System.Data;
5using System.Drawing;
6using System.Text;
7using System.Windows.Forms;
8using Interop.Word;
9
10namespace DataAccessTest
11{
12    public partial class WordTableRead : Form
13    {
14        public WordTableRead()
15        {
16            InitializeComponent();
17        }
18
19        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
20        {
21            ApplicationClass cls = null;
22            Document doc = null;
23            Interop.Word.Table table = null;
24            object missing = System.Reflection.Missing.Value;
25            int rowIndex = 1, colIndex = 2;
26
27            object path = @"C:\temp3.doc";
28            cls = new ApplicationClass();
29
30            try
31            {
32                doc = cls.Documents.Open(ref path, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing, ref missing);
33                table = doc.Tables.Item(1);
34
35                string text = table.Cell(rowIndex, colIndex).Range.Text;
36                this.textBox1.Text = text.Substring(0, text.Length - 1);    //去除尾部的mark
37            }
38            catch (Exception ex)
39            {
40                if (ex is System.Runtime.InteropServices.COMException)
41                {
42                    MessageBox.Show(((System.Runtime.InteropServices.COMException)(ex)).ErrorCode.ToString());
43                }
44            }
45            finally
46            {
47                if( doc != null ) doc.Close(ref missing, ref missing, ref missing);
48                cls.Quit(ref missing, ref missing, ref missing);
49            }
50        }
51    }
52}

引用的dll http://files.cnblogs.com/liguancong/Interop.Word.rar

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MongoDB常用命令

2011-11-10T01:05:00Z

2011-11-10T01:05:00Z2011-11-10T01:05:00Z学－无－止－境http://www.cnblogs.com/andylaufzf/mongod --install --serviceName "MongoTest" --logpath "e:\mongodb\log\test.log" --dbpath "e:\mongodb\data\db"
卸载服务：mongod --remove --serviceName "MongoTest"

进入MongoDB Shell环境：mongo

显示所有库：show dbs

切换到某个库：use dbname

显示所有集合：show collections

创建一个集合：db.createCollection("firstCollection",{capped:true,size:10000})
--说明：如果带上capped参数，则该集合的结构不能被修改

创建一个文档对象：doc = {author:'qiuliang'}
将对象插入到集合：db.firstCollection.insert(doc)

将对象插入到集合，save方法：db.firstCollection.save({'author':'lisi'})

update一个对象：db.firstCollection.update({'author':'lisi'},{$set : {author:'lisi2'}})

delete一个对象：db.user.remove({name:'qiuliang'})

删除所有：db.user.remove({})

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sql实现字符串的截取和替换

2011-11-02T10:54:00Z

update goods_products set goods_name= substring(goods_name,0,CHARINDEX('</b>',goods_name))
where siteid=2 and goods_name like '%</b>%'

原文：摩托罗拉手机XT800(智尚黑)</b>天翼3GAndroidMOTO巅峰之作，卓越者引领时势

替换后：摩托罗拉手机XT800(智尚黑)

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使用sqlbulkcopy 批量插入数据

2011-10-31T03:59:00Z

sqlBulk = new SqlBulkCopy(_SqlConnection, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction | SqlBulkCopyOptions.CheckConstraints, null);

sqlBulk = New SqlBulkCopy(mCnObj, SqlBulkCopyOptions.CheckConstraints, mTransObj)

_SqlConnection：数据库连接；

SqlBulkCopyOptions.CheckConstraints：为操作类型；

mTransObj：事务对象；

操作类型的明细：

成员名称说明
Default 对所有选项使用默认值。
KeepIdentity 保留源标识值。如果未指定，则由目标分配标识值。
CheckConstraints 请在插入数据的同时检查约束。默认情况下，不检查约束。
TableLock 在批量复制操作期间获取批量更新锁。如果未指定，则使用行锁。
KeepNulls 保留目标表中的空值，而不管默认值的设置如何。如果未指定，则空值将由默认值替换（如果适用）。
FireTriggers 指定后，会导致服务器为插入到数据库中的行激发插入触发器。
UseInternalTransaction 如果已指定，则每一批批量复制操作将在事务中发生。在一个事务中执行，要么都成功，要么都不成功

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开源项目平台收藏

2011-10-20T02:32:00Z

代码搜索平台：
电子书点搜网：

http://www.dzs.so/

SourceForge

一个非常优秀的有多年历史的老牌开源项目共享平台。

CodePlex

微软的一个开源项目分享平台，你可以在上面创建项目同全世界分享。

Google Code Search

Google的代码搜索引擎，凭借自己的搜索技术优势，可想而知这也是一个优秀的网站。

CodeProject

一个不错的代码分享网站，里面含有大量的源代码和Demo。

ByetMyCode

该平台中你不但可以搜索代码之外，还可以参与分享代码，修改，评论等，可以说是一个Web2.0的代码分享平台。

Codase

优秀的源代码搜索引擎，目前好像主要针对Java,C,C++这几种语言。

freshmeat

特点在于其拥有大量的Unix,Palm OS,跨平台的开源软件和应用程序。

koders

20亿行的代码量可供检索，一个不可多的的代码搜索引擎。

gotAPI

汇集了大部分计算机开发手册，查找方便且实用。

planet-source-code

老牌的代码分享平台。

GitHub

新起的代码搜索平台，除了开源啊代码外还有商业代码。

krugle

优秀的源代码，开源项目搜索引擎。
launchpad

收集了大量的开源项目可供检索。
GrepDocs
针对各开发语言文档的检索。
Merobase

搜索对项目有用的代码段。

开源项目平台：

开源中国社区

国内优秀的开源社区
CSharp-Source.net

收集了C#方面的开源项目。
Python Source
Python的开源项目。
RubyForge

Ruby方面的开源项目。
VC Forge

C++方面的开源项目。
codebot

Delphi方面的开源项目。

Java-Source.net

Java的开源项目。

51aspx

Asp.Net的源码下载平台，可以查看项目的代码文件，是中文中比较优秀的平台。

本文链接

Microsoft Windows平台的NoSQL数据存储引擎

2011-10-20T01:39:00Z

NoSQL在开源世界已经渐成主流，现在已有很多适用于各种复杂程度的NoSQL解决方案，但是，这些NoSQL产品很少有可用于Microsoft Windows平台的，因此我才有了写作本文的意图。

AD：

从可查询的分布式解决方案，如MongoDB，到简单的分布式Key/Value存储解决方案，如Cassandra。此外，还有Riak，Tokyo Cabinet，Voldemort，CouchDB和Redis。但目前仅有少量的NoSQL项目支持在Windows平台上运行，如果要说到生产应用那就更少了。

Memcached

Memcached传统上认为它不属于NoSQL的范畴，而是一个分布式Key/Value内存缓存解决方案，它可以用来存储各种各样的临时数据集，存储方式和其它NoSQL数据库解决方案没有什么差别。

NorthScale提供了适合于32位和64位Windows平台的Memcached程序包，可从这里免费下载。

MongoDB

MongoDB是一个基于文档（JSON风格）的数据存储引擎，通过它的自动分片功能可实现良好的水平扩展能力，它使用了一个简单但功能很强大的基于JavaScript/JSON的查询语言，提供了快速插入和更新能力，主要归功于它的低开销原子修改程序。此外，使用Map/Reduce实现了跨多个MongoDB数据库聚合和数据处理。
MongoDB背后的10Gen公司前不久正式宣布了对Windows平台的支持。MongoDB目前的最新版本是1.6.0，许多大型Web站点现在都在使用它。关于MongoDB Windows版本的更多信息请移步这里，对应的版本可从这里下载。

sones GraphDB

sones GraphDB是一个企业图形数据存储引擎，它使用C#语言开发，并且是开源的，对于非商业目的可以免费下载，但如果用于商业目的则需要购买商业许可。

图形数据库和我们常说的NoSQL数据库存储方式是不同的，它们更善于处理一类特定的问题：数据集包含了大量的关系，需要快速高效地遍历这些关系。

图形数据库一个常见的用例就是用来存储社交关系或社交图，通常，这些社交图由许多节点组成，节点之间存在许多独立的关系，这是传统关系数据库很难处理好的问题域。如果你对sones GraphDB感兴趣，可从这里下载它的源代码，更多信息请访问该项目的官方网站。

Voldemort

Voldemort是一个分布式Key/Value存储系统，LinkedIn用它解决了网站的高扩展性存储问题，简单的分区功能已经不能满足LinkedIn的需要。Voldemort使用Java编写，因此借助Java的跨平台特性，它也可以运行在Windows平台上。请阅读这篇文章了解如何在Windows平台上安装Voldemort。
NoSQL项目机会

对于Microsoft世界来说这是一个激动人心的时刻，但目前Microsoft阵营采用NoSQL的节奏还非常慢，因对机会也比较多，如果能开发出优秀的NoSQL托管存储解决方案，一定会很受欢迎。

ESENT分布式数据存储

关于ESENT，我能想到最恰当的比喻是，它是Microsoft世界的BerkeleyDB，鲜为人知，很少有.NET开发人员使用它，但它的性能和可靠性已经经受住了时间的考验。
ESENT是一个原生支持Windows的嵌入式数据库引擎，它是CodePlex上的一个托管项目，最新的Windows版本已经内置了esent.dll。
我做了一些测试，它的速度真是太快了，每秒可以执行大约10万次插入操作，够变态吧。关于性能的更多统计数字请看这里。

内存字典式分布式数据存储

内存字典式分布式数据存储和ESENT有点类似，但不同的是它的数据完全存储在内存中。他可以作为分布式缓存的基础，也可以跨一系列节点复制数据而实现持久化，任何时间只要有一个节点可用，数据都是可以访问的，Amazon或其它基于云的非持久化服务器解决方案可以完美地实现托管，我是这种解决方案的坚决支持者。

本文链接

如何做好一个垂直搜索引擎[转]

2011-10-12T08:39:00Z

本文先引用几句话：
1.“确解用户之意，切返用户之需。”
2.“门户网站都想着是怎样省钱，而不是怎样花钱来买技术。”
3.“搜索引擎不是人人都能做的领域，进入的门槛比较高。”
4.“只是优秀还不够，最好的方式是将一件事情做到极致。”（google十大真理）
5.“做搜索引擎需要专注” “对于一项排到第四的业务，门户很难做到专注。”
6.“用户无法描述道他要找什么，除非让他看到想找的东西。”
7. “所谓楔形，其实就是个倒三角，倒三角的尖端部分代表搜索技术，中部是基于技术的产品应用平台，最上端是对整个搜索引擎用户人群文化的认识和理解，以及现代公司竞争最关键也最捉摸不定的所谓品牌。” “楔形”蕴涵的另一个意义是：楔子要打到墙里，尖端是否锐利很重要，但楔子的破坏性有多强，究竟能在墙面挤压出多大的空间，其中端、后端的沉稳与厚重才是关键。

搜索引擎的技术和理念都是需要时间和经验的积累的，更是需要长期不断的完善进步的，绝对不要认为可以一蹴而就，要达到一个相对成熟领先的搜索引擎从开始到领先的周期一般需要是四年。着急不得。原因是因为搜索引擎太复杂，而且“用户无法描述他要找什么，除非让他看到想找的东西。” 一切都需要摸索，尝试，问题需要一个一个解决，用户的需要得一点点的挖掘。
搜索引擎是一个产品，给用户提供服务的产品，需要长期的不断的改进升级调整才能持续不断的提用户体验，需要满足用户不断增长并且变化的需求、需要不断适应网络的变化。这是因为网络环境是不断变化的、网民的需求也是不断变化的。千万不要把搜索当成项目来做，做完了撂那让用户去用那你肯定没戏。在搜索引擎领域是讲体验的、新的引擎如果用户体验一旦整体上有领先一年以上的差距并且持续2年，那前期的领先者的优势就荡然无存，因为搜索引擎的用户转移成本相对而言是比较低的而且口碑是最佳的传播方式。如果一个搜索引擎不能持续不断的技术创新理念创新，那对于这个搜索引擎来说就等于死亡。我们一般形容搜索引擎的领先是以时间计算的。比如：中搜离百度整体差距×年，百度离google的整体差距×年，……只要你能在用户体验上保持一年的领先优势持续2年，不需要炒作，一切纷至沓来。在用户体验面前，任何的炒作都显得很渺小。
作垂直搜索引擎，麻雀虽小，但是五脏俱全。无论理念文化、产品管理、应用、技术都和搜索引擎的楔形理论没有什么区别。所以要做好一垂直搜索必须解决这几个方面。

楔形的尖：垂直搜索技术。
垂直搜索技术主要分为两个层次：模板级和网页库级。模板级是针对网页进行模板设定或者自动生成模板的方式抽取数据，对网页的采集也是针对性的采集，适合规模比较小、信息源少且稳定的需求，优点是快速实施、成本低、灵活性强，缺点是后期维护成本高，信息源和信息量小。网页库级就是在信息源数量上、数据容量上检索容量上、稳定性可靠性上都是网页库搜索引擎级别的要求，和模板方式最大的区别是对具体网页不依赖，可针对任意正常的网页进信息采集信息抽取……。这就导致这种方式数据容量上和模板方式有质的区别，但是其灵活性差、成本高。当然模板方式和网页库级的方式不是对立的，这两者对于垂直搜索引擎来说是相互补充的，因为技术只是手段，目的是切反用户之需。本文谈及的技术主要是指网页库级别垂直搜索引擎技术。
搜索引擎的确是一项对技术要求比较高的应用，几年前相关的人才也比较少。现在搜索技术人才多了，相关的技术和技术的应用得相对以前而言更加成熟，但是竞争也更加激烈了。垂直搜索大致需要以下技术：
1. 信息采集技术
2. 网页信息抽取技术
3. 信息的处理技术，包括：重复识别、重复识别、聚类、比较、分析、语料分析等
4. 语意相关性分析
5. 分词
6. 索引
信息采集技术，垂直搜索引擎spider和网页库的spider相比应该是更加专业，可定制化。可定向性的采集和垂直搜索范围相关的网页忽略不相关的网页和不必要的网页，选择内容相关的以及适合做进一步处理的网页深度优先采集、对页面有选择的调整更新频率……，采集可通过人工设定网址和网页分析url方式共同进行。垂直搜索对信息的更新有着特别的要求，根据这些特点可以从以下几点考虑1.信息源的稳定性（不能让信息源网站感觉到spider的压力）2.抓取的成本问题3.对用户体验改善程度。根据以上几点制定一种比较好的策略，要做到恰到好处。策略上可以评估网站/网页更新的系数、网站/网页的重要系数、用户点击系数（或曝光系数）、网站稳定系数……，根据这些系数来确定对这些网站/网页更新的频率。再由于新信息和更新了的信息list页面前面或者首页，所以对网页进行很好的分级可以以低成本很好的解决更新问题，系数比较低的网页一月update一次，稍微高点的一周update一次、中等的几天到一天一次、高的几小时到几分钟一次。类似搜索引擎的大库、周库、日库，小时库……
基于视觉网页块分析技术，模拟IE浏览器的显示方式，对网页进行解析。根据人类视觉原理，把网页解析处理的结果，进行分块，再根据需要，对这些块进行处理，如：采集定向、介绍抽取和一些必要的内容的抽取正文抽取……
结构化信息抽取技术，将网页中的非结构化数据按照一定的需求抽取成结构化数据。有两种方式，简单的就是模板方式，另外就是对网页不依赖web结构化信息抽取方式，这两种方式可以互取长处，以最简单最有效的办法满足需求。垂直搜索引擎和通用搜索引擎最大的区别就是对网页信息结构化抽取后再结构化数据进行深度的处理，提供专业的搜索服务。所以web结构化信息抽取的技术水平是决定垂直搜索引擎质量的重要技术指标。其实web结构化信息抽取在百度、google早已经广泛应用了，如：MP3、图片搜索、google的本地搜索就是从网页库抽取出企业信息，添加到其地图搜索中的，google通过这种技术正在颠覆做内容的方式。同样的技术应用还在qihoo、sogou购物、shopping等各种应用中体现。
简单的语法分析，简单的语法分析在搜索引擎中非常重要，可以通过简单的语法分析来改善数据的质量，低成本的获得某类信息，改善排序，寻找需要的内容……
信息处理技术，信息处理包括的范围比较广，主要包括去重、聚类、分析……，这根据需要相关的技术就非常多。
数据挖掘，找出您的信息的关联性对于垂直搜索来说非常重要，有效，可以在这些相关性上为用户提供更细致的服务。
分词技术，面向搜索的分词技术，建立和您的行业相关的词库。注意这是面向搜索的分词，不是面向识别和准确的分词。就这个工作安排十几个人不停的维护也不会嫌多。
索引技术，索引技术对于垂直搜索非常关键，一个网页库级的搜索引擎必须要支持分布索引、分层建库、分布检索、灵活的更新、灵活的权值调整、灵活的索引和灵活的升级扩展、高可靠性稳定性冗余性。还需要支持各种技术的扩展，如偏移量计算等。
其它技术，略。

垂直搜索引擎的技术评估应从以下几点来判断
1. 全面性
2. 更新性
3. 准确性
4. 功能性

锲形的中和尾：产品应用平台和对搜索引擎文化理念的理解
对于任何一个产品来说，产品的模式是最重要的，技术只是手段、工具、途径。用户不会关心你的技术是如何实现的、更不会关心你的技术水平是什么样的，只要用户感觉：这就是我需要的东西，很好用，而且是最好用的。那么你的产品就OK了。
考虑一个产品的模式需要考虑的东西很多，如：用户需要什么？需求有多大？能不能完整的实现用户的需求？需要什么资源？怎么做到？竞争分析？差异化？根据自身情况能做到什么程度？怎么样保持领先优势？能否收到钱？怎么样收钱？怎么样推广？需要多少时间？如何保证在时间窗口期内有效完成进度？如何分步分期优先完成用户最需要的需求？如何建立有效的反馈机制让我可以了解用户的需求变化和挖掘用户自己也无法表达的需求？如何进一步改善？分期需要多大的投入？如何降低整体成本和前期成本？如何分期投入？投资回报比？周期？……
1. 确解用户之意
任何应用最难的就是了解用户的需求，甚至是用户自己都不知道的需求。
建立完善的、快速的用户意见反馈机制和用户需求调查机制，所有人都应倾听用户的牢骚、建议。不断的分析、修改。
2. 切返用户之需
满足用户的需求，一切纷至沓来。不需要炒作，请把您的资源多多花费在为用户提供良好的体验上来。
3. 不要干扰用户的意图，培养用户的使用习惯和技巧
有一个故事是这样的：还在yahoo使用google的搜索的时候，华尔街的几个分析师来评估这两个搜索哪个好用，去掉logo。结果一致评价yahoo的检索效果好。因为yahoo是使用的google检索结果，并且对热点关键词进行了人工调整。但是一转身这些分析师回到自己的电脑边查询东西，不约而同的打开了google。
4. 细节决定成败
信息不是越多越好，在海量的信息时代，如果不能妥善的整理信息，那就等于没有信息。每个页面的每个字，每个像素、图片的放置都值得花费时间去琢磨。把用户最需要的放在最显眼的位置，次需要的放置到更多页面，不需要的扔掉。
5. 将一件事情做到极致
不仅仅要关注80%的用户的80%的需求，20%的用户的20%的需求是您成败关键所在。
6. 专注
这么多需要你解决的问题，你还能干其它事情？对于一个排在第四的业务你是没有机会的。所以垂直搜索引擎的成功肯定不是具备良好资源的行业门户、也不会是大搜索的公司，必然是专注于某一行业的搜索引擎公司。因为只有专注，才能将一件事情做到极致。
7. 创新
失败不要紧，但是如果搜索引擎公司没有创新，那这个搜索引擎公司必然面向的就是死亡。
8. 需要完全掌握主要技术。
一个核心业务不可能通过外包手段来解决技术问题。虽然找个大公司外包技术看起来很美丽，很快速，甚至成本比较低。但是这是在毁灭你的将来。因为这是产品，不是项目。产品是需要不断完善调整的，用户的需求也是变化的需要挖掘的，互联网也是变化的，你外包技术绝对不可能做到灵活、及时满足各种变化。在和竞争对手竞争的时候您如何保持您的领先优势？（前文说了，如果被对手保持领先一段时间，那么你之前的领先优势就荡然无存）。这里还没有考虑竞争问题，购买其它搜索引擎公司的技术，对方会不会把真正的技术毫不保留的卖给你。再说，卖你你你能搞懂吗？技术再困难也要自行解决。否则你注定失败。最好的办法就是购买核心技术缩短研发周期、成本、风险，再在这个核心技术进行自主研发。
这是垂直搜索的技术门槛，看似不高，其实很高。
对于技术问题可以迂回解决，用最简单的技术满足用户最迫切的需求。用户是不会关心技术实现的。
模板方式可以是网页结构化信息抽取技术的补充。对于可行的应用早期采用模板技术也是不错的选择。比如chinabbs就做的很好，用户的主要需求是要浏览到好的帖子，所以加强内容的建设，找高水平的编辑做推荐，而且在界面和易用性上也很不错。领先qihoo。技术方面他们初期采用的应该是模板自动生成方式采集论坛信息，比qihoo技术水平差，但是这目前不是用户需求的关键，而且qihoo技术水平层次虽然高但是如果不成熟，体现给用户的东西未必就强。Chinabbs接下来再解决技术难点，在技术上有提升，那么他就能持续保持领先优势了。(但是话又说回来，招聘好的编辑很容易，技术要提升一个层次并且成熟很难，而且很耗费时间，当然用户习惯和知名度也是需要很长时间培养的)
9. 用最简单的技术实现用户最迫切的需要
技术重要，但是技术的使用得当更重要，技术是为用户体验服务的。只要能满足用户需要，什么技术都可以，简单不代表不行，用最简单的技术实现用户最迫切的需要。百度的整体技术我认为离google中文至少有1年以上差距，很多方面差距更大，但是百度的效果比google好，原因就是将简单的技术用于实现用户迫切的需求。
举个我身边的例子来描述简单的技术实现需求：我把我们的基于视觉的网页块分析的正文抽取技术演示给一好友看，好友看后说：我们也实现了。我大惊，他们不是做搜索的，居然也实现了！他告诉我他们实现的方法后，我再次吃惊，深感简单的技术也可以很好的解决问题，虽然不完全解决，但是能满足自己的需求就好。他们的解决方法是：对网页的html进行分析，将整段文字中没有html代码的文字提取出来，这就是正文。（惊叹！！如此简单！！注：他们的信息源都是这样的格式）
10. 根据中国本土互联网特点，强力的antispam，对信息进行清洗。
11. 很多人误解垂直搜索就是把相关的行业网页做一个采集，进行正文抽取，实现搜索，完成信息册查询。其实并非如此。如果这样无法和网页搜索竞争，网页搜索很容易就可以将网页库按行业分类、按地区分类。
垂直搜索应该是对垂直行业信息进行深度的加工，有效的整合，为用户提供网页搜索无法做到的专业性、功能性，为用户提供深一步的服务和完整的体验，而且不仅仅是提供信息的检索。垂直搜索是和信息搜索有本质的差异化的。
12.专注用户体验的改善，任何的宣传炒作都是空乏无意义的，搜索引擎的核心在于用户体验，你只要改善用户体验，比别人强一点点，那么其它人的炒作和宣传都在为你打工

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