LocalDate currentDate = LocalDate.now(); LocalDate targetDate = LocalDate.of(2023, 6, 1); long days = ChronoUnit.DAYS.between(targetDate, currentDate); System.out.println(days);返回int值写成一个方法,targetDate 时间可以传入字符串时间

时间: 2024-01-18 19:03:17 浏览: 84
好的,我已经为您编写了一个根据字符串时间计算与当前日期之间的天数的方法,代码如下: ```java import java.time.LocalDate; import java.time.format.DateTimeFormatter; import java.time.temporal.ChronoUnit; public class DaysBetweenCurrentAndTargetDate { /** * 计算当前日期与目标日期之间的天数 * @param targetDateString 目标日期字符串,格式为yyyy-MM-dd * @return 当前日期与目标日期之间的天数 */ public static int daysBetween(String targetDateString) { // 将字符串时间解析为LocalDate类型 DateTimeFormatter formatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd"); LocalDate targetDate = LocalDate.parse(targetDateString, formatter); // 计算与当前日期的天数差 LocalDate currentDate = LocalDate.now(); long days = ChronoUnit.DAYS.between(targetDate, currentDate); // 将结果转换为int类型并返回 return Math.toIntExact(days); } public static void main(String[] args) { // 测试 String targetDateString = "2023-6-1"; int days = daysBetween(targetDateString); System.out.println(days); // 输出距离2023年6月1日的天数 } } ``` 您可以通过传入不同的字符串时间来测试该方法的正确性。注意,该方法假设传入的字符串时间格式为"yyyy-MM-dd",如果传入的时间格式不正确,将会抛出异常。
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### NoSQL分布式数据库知识点解析 #### 一、选择题知识点详解 **1. 关系数据库与非关系数据库** - **关系数据库**: MySQL、SQL Server 和 Oracle 均属于关系数据库,它们采用 SQL 作为标准查询语言,支持 ACID 特性(原子性、一致性、隔离性和持久性)。 - **非关系数据库**: 指的是不采用表格形式来组织数据的数据库类型,通常用于处理大量非结构化或半结构化数据。 **2. 数据库语言分类** - **数据定义语言 (DDL)**: 用于定义数据库结构的语言,如创建、修改和删除表等操作。 - **数据操纵语言 (DML)**: 用于添加、修改和删除数据的语言,如 INSERT、UPDATE 和 DELETE 等命令。 - **数据查询语言 (DQL)**: 用于查询数据的语言,主要是 SELECT 语句。 - **数据控制语言 (DCL)**: 用于管理权限和安全性的语言,如 GRANT 和 REVOKE 命令。 **3. 关系数据库优点** - **易于理解**: 使用表格形式组织数据,符合人类直观认知习惯。 - **易于维护**: 支持事务处理,确保数据一致性。 - **支持 SQL**: 使用标准查询语言,便于数据查询和处理。 **4. MongoDB 编程语言** - **JavaScript**: MongoDB 是用 C++ 开发的,但其 Shell 环境使用 JavaScript,使得数据查询和管理更加便捷。 **5. NoSQL 数据库特点** - **分布式**: 能够在多台计算机上分布存储数据,适用于大数据量的处理。 - **不基于 ACID**: 相对于传统的关系数据库,NoSQL 数据库往往牺牲了部分 ACID 特性以换取更高的性能和可扩展性。 **6. CAP 理论** - **一致性 (C)**: 所有节点在同一时间具有相同的数据。 - **可用性 (A)**: 每个请求都能得到一个合理的时间内非错误的响应,但不保证是最新的数据。 - **分区容错性 (P)**: 系统中任意信息丢失的子网故障都不会导致整个系统不可用。 - **CAP 定理**: 在一个分布式系统中,只能同时满足一致性、可用性和分区容错性中的两个。 **7. 知识图谱与 NoSQL 数据库** - **MongoDB**: 适合用于构建知识图谱,因为它支持灵活的数据模型和高效的查询能力。 - **Redis**: 一种键值存储数据库,适用于缓存和实时数据分析。 - **HBase**: 一种列族存储数据库,适合大规模随机读写访问。 **8. HBase 特点** - **容量巨大**: 可以存储非常大量的数据。 - **列存储**: 数据按列族存储,方便进行列级别的访问。 - **稀疏性**: 允许某些列未填充,即某些单元格为空。 **9. HBase 核心组件** - **HMaster**: 负责协调客户端请求、分配 Region 以及负载均衡等工作。 - **RegionServer**: 存储数据的实际服务器。 - **Zookeeper**: 用于协调分布式环境中的服务,例如选举 HMaster。 **10. MongoDB 集合命名规则** - **system.**: 系统保留前缀,用于系统集合。 - **保留字符 $**: 用于特殊目的,如聚合管道。 - **空字符串**: 不允许作为集合名称。 **11. MongoDB 主键** - **UUID**: 通用唯一识别码,常用于作为主键。 - **Sequence**: 序列,也可以作为主键生成方式之一。 - **Auto-increment**: 自动递增,MongoDB 默认为主键使用 BSON 类型的 ObjectId。 **12. MongoDB 逻辑结构** - **数据库 (db)**: MongoDB 中的最高层级,可以包含多个集合。 - **集合 (collection)**: 数据库内的数据容器,类似于关系数据库中的表。 - **文档 (document)**: 数据的基本单位,由键值对组成。 **13. 内存数据库** - **Redis**: 键值存储数据库,常作为内存数据库使用。 - **MongoDB**: 非内存数据库,但可以通过配置将常用数据驻留在内存中。 - **Bigtable**: 谷歌的分布式数据存储系统,并非专门设计为内存数据库。 **14. Neo4j 图形数据库应用场景** - **快递物流数据管理**: 适用于关系较为复杂的数据管理场景。 - **家庭用电数据管理**: 更偏向于使用时序数据库。 - **企业考勤数

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