Java의 상위 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 8개
NoSQL이 증가하고 있습니다. 많은 기업과 사용자가 MySQL 데이터베이스를 NoSQL 데이터베이스로 교체했습니다. NoSQL을 사용하면 구조화되지 않은 데이터를 더 쉽게 분석할 수 있으므로 개발자는 NoSQL 세계에 존재하는 추세와 도구를 알고 있어야 합니다.
1. Terrastore
새로운 문서 저장 기술은 일관성을 유지하면서 뛰어난 확장성과 탄력성을 제공할 수 있습니다. Terrastore는 업계에서 입증된 빠르고 멋진 클러스터링 기술을 사용하는 Trrracotta를 기반으로 합니다.
2.Neo4j
Java로 구현된 오픈 소스 그래프 데이터베이스입니다. 개발자는 Neo4j를 "2차원 테이블이 아닌 그래프 구조의 데이터를 저장하는 내장형 디스크 기반 완전 트랜잭션 Java 지속성 엔진"
3.Voldemort
분산 키- 가치 저장 시스템. 본질적으로 대규모 분산형 영구 내결함성 해시 테이블입니다. 애플리케이션의 경우 수평적 확장과 더 높은 가용성을 제공할 수 있는 활성 레코드 또는 최대 절전 모드와 같은 O/R 매핑 도구를 사용할 수 있지만 엄청난 편의성을 잃게 됩니다.
4. HBase
Apache HBase는 Google의 Chang 등이 개발한 비관계형 분산 스토리지 시스템인 Bigtable 이후의 또 다른 오픈 소스 분산 스토리지 시스템입니다. 데이터 베이스.
5.InfoGrid
많은 추가 소프트웨어 구성 요소가 포함된 웹 그래프 데이터베이스로, 그래프 데이터베이스 기반의 Rest-ful 웹 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다.
6.HyperGraphDB
범용, 확장 가능, 이식 가능, 내장형 오픈 소스 데이터 저장 메커니즘입니다. 인공지능 및 웹 시맨틱 프로젝트를 위해 특별히 설계된 그래프 데이터베이스로, 다양한 규모의 프로젝트를 위한 임베디드 객체지향 데이터베이스로도 활용이 가능합니다.
7.Perst
Perst는 이중 라이센스, 객체 지향 내장형 데이터베이스 시스템(ODBMS)인 McObject의 오픈 소스 구현입니다. 한 버전은 Java로 개발된 내장형 데이터베이스이고, 다른 버전은 C#(Microsoft .NET Framework 애플리케이션용)으로 구현되었습니다.
8.NeoDatis ODB
Java, .Net, Google Android, Groovy 및 Scala에서 실행되는 간단한 개체 데이터베이스입니다.

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Java 8은 스트림 API를 소개하여 데이터 컬렉션을 처리하는 강력하고 표현적인 방법을 제공합니다. 그러나 스트림을 사용할 때 일반적인 질문은 다음과 같은 것입니다. 기존 루프는 조기 중단 또는 반환을 허용하지만 스트림의 Foreach 메소드는이 방법을 직접 지원하지 않습니다. 이 기사는 이유를 설명하고 스트림 처리 시스템에서 조기 종료를 구현하기위한 대체 방법을 탐색합니다. 추가 읽기 : Java Stream API 개선 스트림 foreach를 이해하십시오 Foreach 메소드는 스트림의 각 요소에서 하나의 작업을 수행하는 터미널 작동입니다. 디자인 의도입니다

PHP는 서버 측에서 널리 사용되는 스크립팅 언어이며 특히 웹 개발에 적합합니다. 1.PHP는 HTML을 포함하고 HTTP 요청 및 응답을 처리 할 수 있으며 다양한 데이터베이스를 지원할 수 있습니다. 2.PHP는 강력한 커뮤니티 지원 및 오픈 소스 리소스를 통해 동적 웹 컨텐츠, 프로세스 양식 데이터, 액세스 데이터베이스 등을 생성하는 데 사용됩니다. 3. PHP는 해석 된 언어이며, 실행 프로세스에는 어휘 분석, 문법 분석, 편집 및 실행이 포함됩니다. 4. PHP는 사용자 등록 시스템과 같은 고급 응용 프로그램을 위해 MySQL과 결합 할 수 있습니다. 5. PHP를 디버깅 할 때 error_reporting () 및 var_dump ()와 같은 함수를 사용할 수 있습니다. 6. 캐싱 메커니즘을 사용하여 PHP 코드를 최적화하고 데이터베이스 쿼리를 최적화하며 내장 기능을 사용하십시오. 7

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 높은 실행 효율로 웹 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리를 갖춘 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다.

PHP는 특히 빠른 개발 및 동적 컨텐츠를 처리하는 데 웹 개발에 적합하지만 데이터 과학 및 엔터프라이즈 수준의 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. Python과 비교할 때 PHP는 웹 개발에 더 많은 장점이 있지만 데이터 과학 분야에서는 Python만큼 좋지 않습니다. Java와 비교할 때 PHP는 엔터프라이즈 레벨 애플리케이션에서 더 나빠지지만 웹 개발에서는 더 유연합니다. JavaScript와 비교할 때 PHP는 백엔드 개발에서 더 간결하지만 프론트 엔드 개발에서는 JavaScript만큼 좋지 않습니다.

PHP와 Python은 각각 고유 한 장점이 있으며 다양한 시나리오에 적합합니다. 1.PHP는 웹 개발에 적합하며 내장 웹 서버 및 풍부한 기능 라이브러리를 제공합니다. 2. Python은 간결한 구문과 강력한 표준 라이브러리가있는 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 선택할 때 프로젝트 요구 사항에 따라 결정해야합니다.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP가 많은 웹 사이트에서 선호되는 기술 스택 인 이유에는 사용 편의성, 강력한 커뮤니티 지원 및 광범위한 사용이 포함됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2) 거대한 개발자 커뮤니티와 풍부한 자원이 있습니다. 3) WordPress, Drupal 및 기타 플랫폼에서 널리 사용됩니다. 4) 웹 서버와 밀접하게 통합하여 개발 배포를 단순화합니다.

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.
