2.應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行 null 值判斷，否則將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num is null

最好不要給數(shù)據(jù)庫留NULL，盡可能的使用 NOT NULL填充數(shù)據(jù)庫.

備注、描述、評論之類的可以設(shè)置為 NULL，其他的，最好不要使用NULL。

不要以為 NULL 不需要空間，比如：char(100) 型，在字段建立時，空間就固定了， 不管是否插入值（NULL也包含在內(nèi)），都是占用 100個字符的空間的，如果是varchar這樣的變長字段， null 不占用空間。

可以在num上設(shè)置默認值0，確保表中num列沒有null值，然后這樣查詢：

select id from t where num = 0

3.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 != 或 <> 操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

4.應(yīng)盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，如果一個字段有索引，一個字段沒有索引，將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：

select id from t where num=10 or Name = 'admin'

可以這樣查詢：

select id from t where num = 10 union all select id from t where Name = 'admin'

select id from t where num in(1,2,3)

對于連續(xù)的數(shù)值，能用 between 就不要用 in 了：

select id from t where num between 1 and 3

很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：

select num from a where num in(select num from b)

用下面的語句替換：

select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

6.下面的查詢也將導(dǎo)致全表掃描：

select id from t where name like ‘%abc%’

若要提高效率，可以考慮全文檢索。

7.如果在 where 子句中使用參數(shù)，也會導(dǎo)致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變量，但優(yōu)化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變量的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：

select id from t where num = @num

可以改為強制查詢使用索引：

select id from t with(index(索引名)) where num = @num

應(yīng)盡量避免在 where 子句中對字段進行表達式操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where num/2 = 100

應(yīng)改為:

select id from t where num = 100*2

9.應(yīng)盡量避免在where子句中對字段進行函數(shù)操作，這將導(dǎo)致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：

select id from t where substring(name,1,3) = ’abc’       -–name以abc開頭的id select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′) = 0    -–‘2005-11-30’    --生成的id

應(yīng)改為:

select id from t where name like 'abc%' select id from t where createdate >= '2005-11-30' and createdate < '2005-12-1'

select col1,col2 into #t from t where 1=0

這類代碼不會返回任何結(jié)果集，但是會消耗系統(tǒng)資源的，應(yīng)改成這樣：

create table #t(…)

13.Update 語句，如果只更改1、2個字段，不要Update全部字段，否則頻繁調(diào)用會引起明顯的性能消耗，同時帶來大量日志。

14.對于多張大數(shù)據(jù)量（這里幾百條就算大了）的表JOIN，要先分頁再JOIN，否則邏輯讀會很高，性能很差。

15.select count(*) from table；這樣不帶任何條件的count會引起全表掃描，并且沒有任何業(yè)務(wù)意義，是一定要杜絕的。

16.索引并不是越多越好，索引固然可以提高相應(yīng)的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數(shù)最好不要超過6個，若太多則應(yīng)考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

17.應(yīng)盡可能的避免更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，因為 clustered 索引數(shù)據(jù)列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導(dǎo)致整個表記錄的順序的調(diào)整，會耗費相當大的資源。若應(yīng)用系統(tǒng)需要頻繁更新 clustered 索引數(shù)據(jù)列，那么需要考慮是否應(yīng)將該索引建為 clustered 索引。

18.盡量使用數(shù)字型字段，若只含數(shù)值信息的字段盡量不要設(shè)計為字符型，這會降低查詢和連接的性能，并會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連 接時會逐個比較字符串中每一個字符，而對于數(shù)字型而言只需要比較一次就夠了。

19.盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長字段存儲空間小，可以節(jié)省存儲空間，其次對于查詢來說，在一個相對較小的字段內(nèi)搜索效率顯然要高些。

20.任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

21.盡量使用表變量來代替臨時表。如果表變量包含大量數(shù)據(jù)，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

22. 避免頻繁創(chuàng)建和刪除臨時表，以減少系統(tǒng)表資源的消耗。臨時表并不是不可使用，適當?shù)厥褂盟鼈兛梢允鼓承├谈行В纾斝枰貜?fù)引用大型表或常用表中的某個數(shù)據(jù)集時。但是，對于一次性事件， 最好使用導(dǎo)出表。

23.在新建臨時表時，如果一次性插入數(shù)據(jù)量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數(shù)據(jù)量不大，為了緩和系統(tǒng)表的資源，應(yīng)先create table，然后insert。

24.如果使用到了臨時表，在存儲過程的最后務(wù)必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然后 drop table ，這樣可以避免系統(tǒng)表的較長時間鎖定。

25.盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數(shù)據(jù)超過1萬行，那么就應(yīng)該考慮改寫。

26.使用基于游標的方法或臨時表方法之前，應(yīng)先尋找基于集的解決方案來解決問題，基于集的方法通常更有效。

27.與臨時表一樣，游標并不是不可使用。對小型數(shù)據(jù)集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優(yōu)于其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數(shù)據(jù)時。在結(jié)果集中包括“合計”的例程通常要比使用游標執(zhí)行的速度快。如果開發(fā)時 間允許，基于游標的方法和基于集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28.在所有的存儲過程和觸發(fā)器的開始處設(shè)置 SET NOCOUNT ON ，在結(jié)束時設(shè)置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執(zhí)行存儲過程和觸發(fā)器的每個語句后向客戶端發(fā)送 DONE_IN_PROC 消息。

29.盡量避免大事務(wù)操作，提高系統(tǒng)并發(fā)能力。

30.盡量避免向客戶端返回大數(shù)據(jù)量，若數(shù)據(jù)量過大，應(yīng)該考慮相應(yīng)需求是否合理。

實際案例分析：拆分大的 DELETE 或INSERT 語句，批量提交SQL語句

如果你需要在一個在線的網(wǎng)站上去執(zhí)行一個大的 DELETE 或 INSERT 查詢，你需要非常小心，要避免你的操作讓你的整個網(wǎng)站停止相應(yīng)。因為這兩個操作是會鎖表的，表一鎖住了，別的操作都進不來了。

Apache 會有很多的子進程或線程。所以，其工作起來相當有效率，而我們的服務(wù)器也不希望有太多的子進程，線程和數(shù)據(jù)庫鏈接，這是極大的占服務(wù)器資源的事情，尤其是內(nèi)存。

如果你把你的表鎖上一段時間，比如30秒鐘，那么對于一個有很高訪問量的站點來說，這30秒所積累的訪問進程/線程，數(shù)據(jù)庫鏈接，打開的文件數(shù)，可能不僅僅會讓你的WEB服務(wù)崩潰，還可能會讓你的整臺服務(wù)器馬上掛了。

所以，如果你有一個大的處理，你一定把其拆分，使用 LIMIT oracle(rownum),sqlserver(top)條件是一個好的方法。下面是一個mysql示例：

 

while(1){   //每次只做1000條   mysql_query(“delete from logs where log_date <= ’2012-11-01’ limit 1000”);   if(mysql_affected_rows() == 0){
  //刪除完成，退出！  break； }  //每次暫停一段時間，釋放表讓其他進程/線程訪問。 usleep(50000)  }

1.查找文件

find / -name filename.txt 根據(jù)名稱查找/目錄下的filename.txt文件。

find . -name "*.xml" 遞歸查找所有的xml文件

find . -name "*.xml" |xargs grep "hello world" 遞歸查找所有文件內(nèi)容中包含hello world的xml文件

grep -H 'spring' *.xml 查找所以有的包含spring的xml文件

find ./ -size 0 | xargs rm -f & 刪除文件大小為零的文件

ls -l | grep '.jar' 查找當前目錄中的所有jar文件

grep 'test' d* 顯示所有以d開頭的文件中包含test的行。

grep 'test' aa bb cc 顯示在aa，bb，cc文件中匹配test的行。

grep '[a-z]\{5\}' aa 顯示所有包含每個字符串至少有5個連續(xù)小寫字符的字符串的行。

2.查看一個程序是否運行

ps –ef|grep tomcat 查看所有有關(guān)tomcat的進程

3.終止線程

kill -9 19979 終止線程號位19979的進程

4.查看文件，包含隱藏文件

ls -al

5.當前工作目錄

pwd

6.復(fù)制文件

cp source dest 復(fù)制文件

cp -r sourceFolder targetFolder 遞歸復(fù)制整個文件夾

scp sourecFile romoteUserName@remoteIp:remoteAddr 遠程拷貝

7.創(chuàng)建目錄

mkdir newfolder

8.刪除目錄

rmdir deleteEmptyFolder 刪除空目錄 rm -rf deleteFile 遞歸刪除目錄中所有內(nèi)容

9.移動文件

mv /temp/movefile /targetFolder

10.重命令

mv oldNameFile newNameFile

11.切換用戶

su -username

12.修改文件權(quán)限

chmod 777 file.java //file.java的權(quán)限-rwxrwxrwx，r表示讀、w表示寫、x表示可執(zhí)行

13.壓縮文件

tar -czf test.tar.gz /test1 /test2

14.列出壓縮文件列表

tar -tzf test.tar.gz

15.解壓文件

tar -xvzf test.tar.gz

16.查看文件頭10行

head -n 10 example.txt

17.查看文件尾10行

tail -n 10 example.txt

18.查看日志類型文件

tail -f exmaple.log //這個命令會自動顯示新增內(nèi)容，屏幕只顯示10行內(nèi)容的（可設(shè)置）。

19.使用超級管理員身份執(zhí)行命令

sudo rm a.txt 使用管理員身份刪除文件

20.查看端口占用情況

netstat -tln | grep 8080 查看端口8080的使用情況

21.查看端口屬于哪個程序

lsof -i :8080

22.查看進程

ps aux|grep java 查看java進程

ps aux 查看所有進程

23.以樹狀圖列出目錄的內(nèi)容

tree a

ps:Mac下使用tree命令

24. 文件下載

wget http://file.tgz mac下安裝wget命令

curl http://file.tgz

25. 網(wǎng)絡(luò)檢測

ping www.just-ping.com

26.遠程登錄

ssh userName@ip

27.打印信息

echo $JAVA_HOME 打印java home環(huán)境變量的值

28.java 常用命令

java javac jps ,jstat ,jmap, jstack

29.其他命令

svn git maven

28.linux命令學(xué)習(xí)網(wǎng)站:

http://explainshell.com/

使用者請直接看第一步，第二步和egit使用說明，

需要自己創(chuàng)建倉庫的可以看三四步

第一步：新用戶注冊www.bitbucket.org

然后按步驟創(chuàng)建一個教程代碼庫

可以選擇下載SourceTree 和git   SourceTree是一個客戶端，圖形界面，挺方便的

主界面有個教程，挺詳細的，可以看看

第二步：設(shè)置中文

點右上角的小人圖標，然后點擊“Manage account”

在Account settings 里最下面有個選項，Language，改成Chinese

第三步：創(chuàng)建倉庫

創(chuàng)建完可以用SourceTree復(fù)制代碼進去，點擊用SourceTree克隆

會彈出這個窗口，可以更改目標路徑（必須是空文件夾，不存在的最好）

里面現(xiàn)在是空的，點擊在文件管理器中打開

把代碼復(fù)制到這個文件夾

然后查看SourceTree，里面就有未保存的文件（如果沒有，點擊下日志/歷史）點擊“未暫存的文件” 

就會變成“已暫存的文件” 

然后點擊工具欄的”提交”

輸入需要說明的文字，點擊提交

這時候你可以看到分支那里有了東西，不過這個時候還只是在你的本地

點擊推送，就會放到服務(wù)器上

點擊顯示完整輸出，可以看進度，如果變綠，出現(xiàn)執(zhí)行成功，就行了，文件多會稍微慢點

然后去網(wǎng)站，刷新一下頁面，就會出來信息

第四步：管理倉庫

源碼部分可以下載和查看源碼

提交部分可以查看提交記錄

點擊提交下面的藍字，可以查看這個版本修部分，每個變化文件都會顯示出來，紅色表示刪除代碼，綠表示添加代碼，十分方便查看這個版本更新了什么，

旁邊的通知圖標可以留言評論

第五步：代碼更新

代碼更新的一般步驟：克隆代碼——修改——提交——推送

Eclipse可以用egit方便完成，Qt有git工具，Vs有git插件，其他情況可以用sourceTree完成

具體的，可以查詢其他資料，因為我目前是用java，我會再寫一個egit的使用方法

ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
RegisterDAO registerDAO = (RegisterDAO)ac.getBean("RegisterDAO");

如果是兩個以上:
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[]{"applicationContext.xml","dao.xml"});

或者用通配符:
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:/*.xml");

二、ClassPathXmlApplicationContext[只能讀放在web-info/classes目錄下的配置文件]和FileSystemXmlApplicationContext的區(qū)別

classpath:前綴是不需要的,默認就是指項目的classpath路徑下面;
如果要使用絕對路徑,需要加上file:前綴表示這是絕對路徑;

對于FileSystemXmlApplicationContext:
默認表示的是兩種:

1.沒有盤符的是項目工作路徑,即項目的根目錄;
2.有盤符表示的是文件絕對路徑.

如果要使用classpath路徑,需要前綴classpath:

public class HelloClient {

  protected static final Log log = LogFactory.getLog(HelloClient.class);

  public static void main(String[] args) {
    // Resource resource = new ClassPathResource("appcontext.xml");
    // BeanFactory factory = new XmlBeanFactory(resource);

    // 用classpath路徑
    // ApplicationContext factory = new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:appcontext.xml");
    // ApplicationContext factory = new ClassPathXmlApplicationContext("appcontext.xml");

    // ClassPathXmlApplicationContext使用了file前綴是可以使用絕對路徑的
    // ApplicationContext factory = new ClassPathXmlApplicationContext("file:F:/workspace/example/src/appcontext.xml");

    // 用文件系統(tǒng)的路徑,默認指項目的根路徑
    // ApplicationContext factory = new FileSystemXmlApplicationContext("src/appcontext.xml");
    // ApplicationContext factory = new FileSystemXmlApplicationContext("webRoot/WEB-INF/appcontext.xml");

    // 使用了classpath:前綴,這樣,FileSystemXmlApplicationContext也能夠讀取classpath下的相對路徑
    // ApplicationContext factory = new FileSystemXmlApplicationContext("classpath:appcontext.xml");
    // ApplicationContext factory = new FileSystemXmlApplicationContext("file:F:/workspace/example/src/appcontext.xml");

    // 不加file前綴
    ApplicationContext factory = new FileSystemXmlApplicationContext("F:/workspace/example/src/appcontext.xml");
    IHelloWorld hw = (IHelloWorld)factory.getBean("helloworldbean");
    log.info(hw.getContent("luoshifei"));
  }
}

通過web方式提交索引和刪除索引

Solr 刪除全部索引：http://localhost:8080/solr/update/?stream.body=*:*&stream.contentType=text/xml;charset=utf-8&commit=true

    wget http://www.atomicorp.com/installers/atomic  #下載atomic yum源

    sh ./atomic   #安裝

    yum check-update  #更新yum軟件包

2、安裝nginx：

    yum install nginx      #安裝nginx，根據(jù)提示，輸入Y安裝即可成功安裝

    #修改配置文件，這里省略，主要是將目錄指定到 /home/ngmsw-files

    service nginx start    #啟動

    chkconfig  nginx on    #設(shè)為開機啟動

現(xiàn)在需要添加一個可以具有原創(chuàng)訪問的mysql賬號(需要進入mysql命令行下):

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO remote@"%" IDENTIFIED BY '遠程登錄的明文密碼' WITH GRANT OPTION;

執(zhí)行如下語句生效:

flush privileges;

創(chuàng)建安裝目錄，在/usr/java下建立安裝路徑，并將文件考到該路徑下： 

# mkdir /usr/java

1、jdk-6u11-linux-i586.bin 這個是自解壓的文件，在linux上安裝如下： 

# chmod 755 jdk-6u11-linux-i586.bin 

# ./jdk-6u11-linux-i586.bin （注意，這個步驟一定要在jdk-6u11-linux-i586.bin所在目錄下）

在按提示輸入yes后，jdk被解壓。

 出現(xiàn)一行字：Do you aggree to the above license terms? [yes or no]

  安裝程序在問您是否愿意遵守剛才看過的許可協(xié)議。當然要同意了，輸入"y" 或 "yes" 回車。

2、若是用jdk-6u11-linux-i586-rpm.bin 這個也是一個自解壓文件，不過解壓后的文件是jdk-6u11-linux-i586-rpm 包，執(zhí)行rpm命令裝到linux上就可以了。安裝如下： 

#chmod 755 ./jdk-6u11-linux-i586-rpm  

# ./jdk-6u11-linux-i586-rpm .bin 

# rpm -ivh jdk-6u11-linux-i586-rpm

出現(xiàn)一行字：Do you aggree to the above license terms? [yes or no]

  安裝程序在問您是否愿意遵守剛才看過的許可協(xié)議。當然要同意了，輸入"y" 或 "yes" 回車。

安裝軟件會將JDK自動安裝到 /usr/java/目錄下。 

二、配置
 #vi /etc/profile

  在里面添加如下內(nèi)容

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_27

export JAVA_BIN=/usr/java/jdk1.6.0_27/bin

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH

讓/etc/profile文件修改后立即生效 ,可以使用如下命令:

 # .  /etc/profile

注意: . 和 /etc/profile 有空格.

 
重啟測試

  java -version

  屏幕輸出:

  java version "jdk1.6.0_02"
  Java(TM) 2 Runtime Environment, Standard Edition (build jdk1.6.0_02)
  Java HotSpot(TM) Client VM (build jdk1.6.0_02, mixed mode)

delete from dianping_deal_business
where deal_id in (select deal_id from temp_dp_id_ent_info)
and id not in (select id from temp_dp_id_ent_info);

drop table temp_dp_id_ent_info;
drop table temp_dp_deal_id_ent_info;

import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;

import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Row;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet;
import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook;
import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;

public class TestReadAndWrite {
 public static void main(String[] args) throws IOException {
  String path = "D:/dianping/gather/";
  String fileName = "result";
  String fileType = "xlsx";
   writer(path, fileName, fileType);
  
  read(path, fileName, fileType);
 }

 private static void writer(String path, String fileName, String fileType)
   throws IOException {
  InputStream stream = new FileInputStream(path + fileName + "."
    + fileType);
  // 創(chuàng)建工作文檔對象
  Workbook wb = null;
  if (fileType.equals("xls")) {
   wb = new HSSFWorkbook(stream);
  } else if (fileType.equals("xlsx")) {
   wb = new XSSFWorkbook(stream);
  } else {
   System.out.println("您的文檔格式不正確！");
  }
  // 創(chuàng)建sheet對象
  Sheet sheet1 = (Sheet) wb.getSheetAt(0);
  // 循環(huán)寫入行數(shù)據(jù)
   int num = sheet1.getLastRowNum() + 1;
  for (int i = 0; i < 5; i++) {
   Row row = (Row) sheet1.createRow(num+i);
   // 循環(huán)寫入列數(shù)據(jù)
   for (int j = 0; j < 8; j++) {
    Cell cell = row.createCell(j);
    cell.setCellValue("測試" + j);
   }
  }
  File file = new File(path + fileName + "." + fileType);
  FileOutputStream fileOut = new FileOutputStream(file);
  wb.write(fileOut);
  fileOut.close();
  stream.close();
 }

 public static void read(String path, String fileName, String fileType)
   throws IOException {
  InputStream stream = new FileInputStream(path + fileName + "."
    + fileType);
  Workbook wb = null;
  if (fileType.equals("xls")) {
   wb = new HSSFWorkbook(stream);
  } else if (fileType.equals("xlsx")) {
   wb = new XSSFWorkbook(stream);
  } else {
   System.out.println("您輸入的excel格式不正確");
  }
  Sheet sheet1 = wb.getSheetAt(0);
  for (Row row : sheet1) {
   for (Cell cell : row) {
    System.out.print(cell.getStringCellValue() + "  ");
   }
   System.out.println();
  }
 }
}

concat(str "any" [, str "any" [, ...]])

Concatenate all but first arguments with separators.
The first parameter is used as a separator. 
NULL arguments are ignored.

postgres=# create table t_kenyon(id int,name varchar(10),remark text);
CREATE TABLE
postgres=# insert into t_kenyon values(1,'test','kenyon'),(2,'just','china'),(3,'iam','lovingU');
INSERT 0 3
postgres=# insert into t_kenyon values(4,'test',null);
INSERT 0 1
postgres=# insert into t_kenyon values(5,null,'adele');
INSERT 0 1
postgres=# select * from t_kenyon;
 id | name | remark  
----+------+---------
  1 | test | kenyon
  2 | just | china
  3 | iam  | lovingU
  4 | test | 
  5 |      | adele
(5 rows)

postgres=# select concat(id,name,remark) from t_kenyon;
   concat    
-------------
 1testkenyon
 2justchina
 3iamlovingU
 4test
 5adele
(5 rows)

concat_ws(sep text, str "any" [, str "any" [,...] ])

Concatenate all but first arguments with separators.
The first parameter is used as a separator.
NULL arguments are ignored.

postgres=# select concat_ws(',',id,name,remark) from t_kenyon;
   concat_ws   
---------------
 1,test,kenyon
 2,just,china
 3,iam,lovingU
 4,test
 5,adele
(5 rows)

postgres=# select concat_ws('_',id,name,remark) from t_kenyon;
   concat_ws   
---------------
 1_test_kenyon
 2_just_china
 3_iam_lovingU
 4_test
 5_adele
(5 rows)

postgres=# select concat_ws('',id,name,remark) from t_kenyon;
  concat_ws  
-------------
 1testkenyon
 2justchina
 3iamlovingU
 4test
 5adele
(5 rows)

postgres=# select concat_ws('^_*',id,name,remark) from t_kenyon;
     concat_ws     
-------------------
 1^_*test^_*kenyon
 2^_*just^_*china
 3^_*iam^_*lovingU
 4^_*test
 5^_*adele
(5 rows)

split_part(string text, delimiter text, field int)

Split string on delimiter and return the given field (counting from one)

postgres=# select split_part('abc~@~def~@~ghi','~@~', 2);
 split_part 
------------
 def
(1 row)

postgres=# select split_part('now|year|month','|',3);
 split_part 
------------
 month
(1 row)

regexp_split_to_table(string text, pattern text [, flags text])

Split string using a POSIX regular expression as the delimiter.

postgres=# SELECT regexp_split_to_table('kenyon,love,,china,!',',');
 regexp_split_to_table 
-----------------------
 kenyon
 love
 
 china
 !
(5 rows)

--按分割符切割
postgres=# SELECT regexp_split_to_table('kenyon,china,loves',',');
 regexp_split_to_table 
-----------------------
 kenyon
 china
 loves
(3 rows)

--按字母切割
postgres=# SELECT regexp_split_to_table('kenyon,,china',E'\\s*');
 regexp_split_to_table 
-----------------------
 k
 e
 n
 y
 o
 n
 ,
 ,
 c
 h
 i
 n
 a
(13 rows)

regexp_split_to_array(string text, pattern text [, flags text ])

Split string using a POSIX regular expression as the delimiter.

postgres=# SELECT regexp_split_to_array('kenyon,love,,china,!',',');
  regexp_split_to_array   
--------------------------
 {kenyon,love,"",china,!}
(1 row)

postgres=# SELECT regexp_split_to_array('kenyon,love,,china!','s*');
             regexp_split_to_array             
-----------------------------------------------
 {k,e,n,y,o,n,",",l,o,v,e,",",",",c,h,i,n,a,!}
(1 row)

mvn install:install-file -Dfile=d:/Downloads/apache-activemq-5.5.0/lib/activemq-core-5.5.0.jar -DgroupId=org.apache.activemq -DartifactId=activemq-core -Dversion=5.5.0 -Dpackaging=jar

解析：

mvn install:install-file  -Dfile=外部包的路徑 /  

                 -DgroupId=外部包的groupId /  

                 -DartifactId=外部包的artifactId /  

                 -Dversion=外部包的版本號 /  

                 -Dpackaging=jar