Nosql之普罗米修斯猜想
Nosql带领我们进入到一个新的数据库世界,字面上我们不要理解为是Nosql,应该正确理解为Noto..
Nosql带领我们进入到一个新的数据库世界,字面上我们不要理解为是“No sql”,应该正确理解为“Not only sql”就是说我们不仅仅使用sql来查询和处理数据,还可以利用编程语言和其他技术来管理我们的数据,数据是多种多样的,就跟达尔文的进化论类似,数据也会进化,从远古的甲骨文,到现代的二进制,还有最近流行起来的二维码,不同的数据其管理方法也是不一样的。由原来无库时代->层次状数据库->网状数据库->关系型数据库->非关系型数据库-> 未来超级数据库,这也是进化而来,前些日子看了放映的大片《普罗米修斯》,里面有一个震撼的场面“星际云图”,虚拟主机,如下图所示,在一个有限空间里展示出了整个宇宙分布,每个星系每个星球都非常逼真而清晰,自己知道自己所在的位置,这样的信息是如何保存起来的呢?
这可能不太适合使用关系型数据库来管理,说说为什么!
1.数据量:星际云图如果要实现,首先存储起来的数据量可想而知,这不是几个oracle就可以装下的。需要强大的存储设备。
2.运算量:数据转换为图形,计算各自的信息与资源,展示出来,这也不是仅仅追加硬件就可以的,早晚会碰触到天花板。
3.传输流量:数据如果是不流动的只能称之为标本,要计算出星球自己所在的位置和运行轨迹,并且要让其他的天体也知道每个行星的位置和自己的位置,这种输入/输出数据量可以想象是巨大的。
4.存储方式:这种星际云图已经不能单纯使用table来存放数据了,因为它是一种非结构化数据,最简单理解是一种三维数据,而表只能表示出二维数据,更甚者如果加上时间就是四维数据了。
如果要设计一个符合条件的Nosql数据库那么需要重点关注是什么呢?
1.解决数据量:那么我想不用多说分布式存储可能是目前可行的一个好方法,香港空间,因为集中存储总有一天会碰触到天花板,不管是空间上 or 资金上 or I/O。而分布式存储可以适当降低成本,最重要的是可以大幅度提高I/O性能。
2.解决运算量:这个方案可以采用集群作战方式,也就是人海战术,最关键的是如何协调好大家一起来井然有序的工作,需要一个中央控制系统来协调集群工作。
3.解决传输流量:可以使用超级黑电缆,这种黑电缆速率40Gb/s,低延迟,高带宽。有一个不成熟的想法,来源于Exadata RAC架构,它是用一整块背板(集成电路板)把两台机器背靠背拼起来,数据走在总线上。我们是不是可以把集群中的节点也用总线的方式串起来,香港虚拟主机,这样基本上就跟上了内存IO效率啦。
4.解决存储方式:星际云图它是一种三维或者是多维的数据集合,我想这种数据可以用数学上的坐标方法来量化,每个星球有自己的坐标集合,若干个星球可以组成一个星系,就这样逐渐的拼接起来构建出图中震撼画面。
Leonarding
2012.12.19
天津&winter
分享技术~成就梦想
Blog:
本文出自 “leonarding Blog” 博客,请务必保留此出处

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Kemahiran pemprosesan struktur data besar: Pecahan: Pecahkan set data dan proseskannya dalam bahagian untuk mengurangkan penggunaan memori. Penjana: Hasilkan item data satu demi satu tanpa memuatkan keseluruhan set data, sesuai untuk set data tanpa had. Penstriman: Baca fail atau hasil pertanyaan baris demi baris, sesuai untuk fail besar atau data jauh. Storan luaran: Untuk set data yang sangat besar, simpan data dalam pangkalan data atau NoSQL.

AEC/O (Seni Bina, Kejuruteraan & Pembinaan/Operasi) merujuk kepada perkhidmatan komprehensif yang menyediakan reka bentuk seni bina, reka bentuk kejuruteraan, pembinaan dan operasi dalam industri pembinaan. Pada tahun 2024, industri AEC/O menghadapi cabaran yang berubah-ubah di tengah-tengah kemajuan teknologi. Tahun ini dijangka menyaksikan integrasi teknologi termaju, menandakan anjakan paradigma dalam reka bentuk, pembinaan dan operasi. Sebagai tindak balas kepada perubahan ini, industri mentakrifkan semula proses kerja, melaraskan keutamaan, dan meningkatkan kerjasama untuk menyesuaikan diri dengan keperluan dunia yang berubah dengan pantas. Lima arah aliran utama berikut dalam industri AEC/O akan menjadi tema utama pada 2024, mengesyorkan ia bergerak ke arah masa depan yang lebih bersepadu, responsif dan mampan: rantaian bekalan bersepadu, pembuatan pintar

Dalam era Internet, data besar telah menjadi sumber baharu Dengan peningkatan berterusan teknologi analisis data besar, permintaan untuk pengaturcaraan data besar menjadi semakin mendesak. Sebagai bahasa pengaturcaraan yang digunakan secara meluas, kelebihan unik C++ dalam pengaturcaraan data besar telah menjadi semakin menonjol. Di bawah ini saya akan berkongsi pengalaman praktikal saya dalam pengaturcaraan data besar C++. 1. Memilih struktur data yang sesuai Memilih struktur data yang sesuai adalah bahagian penting dalam menulis program data besar yang cekap. Terdapat pelbagai struktur data dalam C++ yang boleh kita gunakan, seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, jadual cincang, dsb.

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Dalam era data besar hari ini, pemprosesan dan analisis data telah menjadi sokongan penting untuk pembangunan pelbagai industri. Sebagai bahasa pengaturcaraan dengan kecekapan pembangunan tinggi dan prestasi unggul, bahasa Go telah secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang data besar. Walau bagaimanapun, berbanding dengan bahasa lain seperti Java dan Python, bahasa Go mempunyai sokongan yang agak tidak mencukupi untuk rangka kerja data besar, yang telah menyebabkan masalah bagi sesetengah pembangun. Artikel ini akan meneroka sebab utama kekurangan rangka kerja data besar dalam bahasa Go, mencadangkan penyelesaian yang sepadan dan menggambarkannya dengan contoh kod khusus. 1. Pergi bahasa

Pelancaran produk musim luruh 2023 Yizhiwei telah berakhir dengan jayanya! Marilah kita sama-sama meninjau sorotan persidangan itu! 1. Keterbukaan inklusif pintar menjadikan kembar digital produktif Ning Haiyuan, pengasas bersama Kangaroo Cloud dan Ketua Pegawai Eksekutif Yizhiwei, membuat ucapan pembukaan: Pada mesyuarat strategik syarikat tahun ini, kami meletakkan hala tuju utama penyelidikan dan pembangunan produk sebagai “inklusif pintar. keterbukaan” "Tiga keupayaan teras, memfokuskan pada tiga kata kunci teras "keterbukaan inklusif pintar", kami seterusnya mencadangkan matlamat pembangunan "menjadikan kembar digital sebagai kuasa yang produktif". 2. EasyTwin: Teroka enjin kembar digital baharu yang lebih mudah digunakan 1. Dari 0.1 hingga 1.0, teruskan meneroka enjin pemaparan gabungan kembar digital untuk mendapatkan penyelesaian yang lebih baik dengan mod penyuntingan 3D yang matang, pelan tindakan interaktif yang mudah dan aset model yang besar

Sebagai bahasa pengaturcaraan sumber terbuka, bahasa Go secara beransur-ansur mendapat perhatian dan penggunaan yang meluas dalam beberapa tahun kebelakangan ini. Ia digemari oleh pengaturcara kerana kesederhanaan, kecekapan, dan keupayaan pemprosesan serentak yang berkuasa. Dalam bidang pemprosesan data besar, bahasa Go juga mempunyai potensi yang kuat Ia boleh digunakan untuk memproses data besar-besaran, mengoptimumkan prestasi, dan boleh disepadukan dengan baik dengan pelbagai alatan dan rangka kerja pemprosesan data besar. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan beberapa konsep asas dan teknik pemprosesan data besar dalam bahasa Go dan menunjukkan cara menggunakan bahasa Go melalui contoh kod tertentu.

Dalam pemprosesan data besar, menggunakan pangkalan data dalam memori (seperti Aerospike) boleh meningkatkan prestasi aplikasi C++ kerana ia menyimpan data dalam memori komputer, menghapuskan kesesakan I/O cakera dan meningkatkan kelajuan akses data dengan ketara. Kes praktikal menunjukkan bahawa kelajuan pertanyaan menggunakan pangkalan data dalam memori adalah beberapa urutan magnitud lebih cepat daripada menggunakan pangkalan data cakera keras.
