protocol-buffers 是 node.js 平台对支持 protobuf 封装的三方模块，下面的例子都通过 protocol-buffers 的使用来说明。
mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是最接近于关系型数据库的NoSQL数据库。它在轻量级JSON交换基础之上进行了扩展，即称为BSON的方式来描述其无结构化的数据类型。尽管如此它同样可以存储较为复杂的数据类型。本文对其进行简要描述以及列出其关键特性。 一、什么是mongoDB 开源的NoSQL数据库 用于存储非结构化数据 SQL中的绝大多数操作有对应的方式来实现 采用BSON描述数据类型 二、有哪些逻辑概念 mongoDB与S
XML 是满足一组良好定义规则的格式化文本，主要由标签和文本构成，可以被储存和展现为诸如通过 HTTP 传输的消息、编程语言中的字符串、数据库中的 CLOB等文本数据形式。 【注】为了方便起见，XML 文档也被用来指应用之间的字节流、数据库中的字段、XML 信息集中的对象集合。
为什么需要数据序列化呢？因为数据要“传输”，比如将数据网络通信传递给其他服务器，或者持久化到磁盘。那么传输为什么需要序列化呢？因为在内存中的数据，当前进程是知道数据格式和内容的，但是数据传输是二进制（或文本格式），所以需要有一个内存数据格式转换为二进制（或文本格式）的过程。数据序列化，可以进行数据压缩、数据格式多语言兼容等。下面就按照序列化的技术演变过程一起看下序列化的发展之路。
引言：设计数据存储方案时，Feed流、IM消息、订单等一些典型业务场景的，都有比较多的技术文章和教学课程；在线Excel场景下的文章却很匮乏，所以把自己近期对在线Excel存储选型的一些思考写下来，和大家一起交流。
SQL是结构化查询语言(Structured Query Language)的缩写,是关系数据库的标准语言，实际功能包括数据定义、数据查询、数据操纵和数据控制。SQL标准的制定使得几乎所有的数据库厂家都采用SQL语言作为其数据库语言。但各家又在SQL标准的基础上进行扩充，形成自己的语言。
在软件开发过程中，数据库是一项关键技术，用于存储、管理和检索数据。数据库表设计是构建健壮数据库系统的核心环节之一。然而，随着业务需求的不断演变和扩展，数据库表中的字段扩展变得至关重要。
在现代软件开发中，数据的格式和模式起着至关重要的作用。数据格式定义了数据的结构和表示方式，而数据模式则规定了数据的组织结构、约束条件和关联关系。正确选择和使用适当的数据格式和模式不仅有助于提高数据的可读性和可维护性，还能够确保数据在不同系统之间的互操作性和一致性。
我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
可扩展的标记语言，是以简单文本格式存储数据的方式。可用于序列化反序列化（序列化是通过将对象转换为字节流，从而存储对象或将对象传输到内存，数据库或文件的过程。主要用途是保存对象的状态，包括对象的数据，以便能够在需要是重建对象。反向过程称为 反序列化。）
知识图谱技术原理介绍（转载） 王昊奋 近两年来，随着LinkingOpen Data 等项目的全面展开，语义Web数据源的数量激增，大量RDF数据被发布。互联网正从仅包含网页和网页之间超链接的文档万维网（DocumentWeb）转变成包含大量描述各种实体和实体之间丰富关系的数据万维网（DataWeb）。在这个背景下，Google、百度和搜狗等搜索引擎公司纷纷以此为基础构建知识图谱，分别为KnowledgeGraph、知心和知立方，来改进搜索质量，从而拉开了语义搜索的序幕。下面我将从以下几个方面来介绍知识
第1章 引言 1.1 目的 使项目详细设计说明书的编写规范化，从而规范软件管理。 尽可能详细地描述程序的各成份的设计考虑，以利于编制程序。 [此处加入编写目的] 1.2 背景 说明该软件系统名称，开发者，详细设计原则和方案 [此处加入项目背景资料] 1.3 参考资料 列出有关的参考资料名称，作者，发表日期，出版单位 [此处加入参考资料] 1.4 定义 列出本文件中专用的术语，定义和缩写词 [此处加入术语和缩写词] 第2章 程序系统的组织结构 2.1 运行环境(编程协定) [此处加入运行环境] 2 .1.1 操作系统&数据库系统 列出系统运行的有关操作系统&数据库系统的名称，版本号，对应版权单位 [此处加入操作系统] [此处加入数据库系统] 2 .1.2 编程工具 列出开发此系统的所需的主要编成工具的名称，版本号，对应版权单位,并简述其特点 [此处加入编程工具] 2 .1.3 编辑、调试、联接程序 [此处加入编辑、调试、联接程序] 2 .1.4 编译工具 [此处加入编译工具] 2 .1.5 模拟、仿真数据 模拟数据使用过去的真实数据，数据如下： [此处加入数据] 过程如下： [此处加入过程] 2 .1.6 诊断、测试程序 [此处加入诊断、测试程序] 2 .1.7 检测程序 [此处加入检测程序]
随着大数据时代的到来，越来越多的数据流向了Hadoop生态圈，同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要，在Hadoop生态圈的快速发展过程中，涌现了一批开源的数据分析引擎，例如Hive、Spark SQL、Impala、Presto等，同时也产生了多个高性能的列式存储格式，例如RCFile、ORC、Parquet等，本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式，并对它们做了相应的对比测试。
Apache Drill是一款开源的数据探索工具，一个分布式SQL查询和分析引擎。它包含了很多专有的设计，来进行高性能分析，支持半结构化数据源（JSON、XML和日志等）和基于应用不断创新的数据格式。在此基础上，Drill不仅支持行业标准的 ANSI SQL，做到开箱即用和快速上手，还支持大数据生态的集成，如 Apache Hive 和 Apache Hbase 等存储系统，即插即用的部署方式。
Apache Parquet属于Hadoop生态圈的一种新型列式存储格式，既然属于Hadoop生态圈，因此也兼容大多圈内计算框架（Hadoop、Spark），另外Parquet是平台、语言无关的，这使得它的适用性很广，只要相关语言有对应支持的类库就可以用；
数据科学家们早已熟悉的R和Pandas等传统数据分析框架虽然提供了直观易用的API，却局限于单机，无法覆盖分布式大数据场景。在Spark 1.3.0以Spark SQL原有的SchemaRDD为蓝本，引入了Spark DataFrame API，不仅为Scala、Python、Java三种语言环境提供了形如R和Pandas的API，而且自然而然地继承了Spark SQL的分布式处理能力。此外，Spark 1.2.0中引入的外部数据源API也得到了进一步的完善，集成了完整的数据写入支持，从而补全了Spark
伴随着大数据技术的兴起，半结构化数据得到了迅猛发展，时至今日仍趋势不减。半结构化数据被视为一种特殊的结构化数据，其拥有语义元素，是一种自描述结构。常见的半结构数据格式有，XML、Json等。据IDC预测，2025年，结构化数据规模将达35ZB，约占数据总量的20%。虽无准确数据表明半结构化数据在结构化数据中的占比。但通过我们对日常生产、生活中遇到的各类数据格式推断，半结构化数据占有结构化数据的半壁江山不算为过。比如，我们生活中最常遇到的HTML数据等就是一种特殊的XML结构。伴随着半结构化数据的广泛应用，面向半结构化数据的分析处理需求也不断提升。
PostgreSQL（通常缩写为Postgres）是一种强大的开源关系型数据库管理系统（RDBMS），它具有许多先进的功能和广泛的应用领域。PostgreSQL 是一个功能强大、高度可定制且可扩展的关系型数据库管理系统，适用于各种不同规模和类型的应用程序和项目。它的开源性质和活跃的社区支持使其成为许多开发人员和组织的首选数据库解决方案之一。
在大数据时代中我们迫切需要实时应用解决源源不断涌入的数据，然而建立这么一个应用需要解决多个问题：
人工智能的发展，在过去几十年起起落落。在算力和数据不是瓶颈的今天，基于深度学习的信号处理、语音识别、机器视觉等感知智能成为当前 AI 的主流路线。
关系型数据库已经流行了超过40年，在这个过程中SQL也成为了操作关系型数据库的标准。SQL将数据的存储方式进行了包装和抽象，使开发人员可以专注于程序逻辑。对开发人员工作的简化也是SQL甚至关系型数据库流行的原因。 社会在发展，数据在变化。从社交网络、科学研究、物联网等数据源产生的数据已经不局限于某个固定的结构，因此对于这些数据擅长结构化数据的关系型数据库就难以处理了。 关系型数据库最好有固定的schema，这也使得满足现代商业要求的敏捷性和快速迭代变得困难。动态schema不仅仅要求我们重新思考数据模型和数
文章主要介绍了JSON Schema的语法规则和常见验证规则，以及如何使用JSON Schema进行数据验证。
JSON 模式（JSON Schema）是一种基于 JSON 格式定义 JSON 数据结构的规范。其用于：
N ---- 非关系型数据库( Not Only SQL)：这个词听起来几乎就是「SQL，结构化查询语言」的反义词，SQL 是传统的关系型数据管理系统(RDBMS)必需的，但是 NOSQL 实际上指的是「不止 SQL」。NoSQL 实际上指的是那些被设计来处理没有结构(或者没有「schema」，纲要)的大量数据的数据库管理系统。NoSQL 适合大数据系统，因为大规模的非结构化数据库需要 NoSQL 的这种灵活性和分布式优先的特点。 自然语言处理(Natural Language Processing)：自然
导语 | 年久失修的老接口堪称所有程序员们的噩梦，它们逻辑复杂、严重卡顿、无人维护，令经手的开发头痛不已。本文将为大家分享通过nodejs + graphQL + redis + schedule技术组合对老接口进行优化提速，提升前端体验的原理与实践，希望与大家一同交流。文章作者：艾瑞坤，腾讯前端研发工程师。
FlatBuffers 是一个序列化开源库，实现了与 Protocol Buffers，Thrift，Apache Avro，SBE 和 Cap'n Proto 类似的序列化格式，主要由 Wouter van Oortmerssen 编写，并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了FlatBuffers。现在它具有C ++，C＃，C，Go，Java，PHP，Python 和 JavaScript 的端口。
主讲嘉宾：王昊奋 主持人：阮彤 承办：中关村大数据产业联盟 嘉宾简介： 王昊奋，华东理工大学讲师，上海交通大学计算机应用专业博士，对语义搜索、图数据库以及Web挖掘与信息抽取有浓厚的兴趣。在博士就读期间发表了30余篇国际顶级会议和期刊论文，长期在WWW、ISWC等顶级会议担任程序委员会委员。作为Apex数据与知识管理实验室语义组负责人，他主持并参与了多项相关项目的研发，长期与IBM、百度等知名IT企业进行合作，在知识图谱相关的研究领域积累了丰富的经验。 以下为分享实景全文： 王昊奋： 近两年来，随着开放链
沃尔玛拥有世界上最大的数据仓库系统，它利用数据挖掘方法对交易数据进行分析后发现"跟尿布一起购买最多的商品竟是啤酒！后来经过大量实际调查和分析，发现在美国，一些年轻的父亲下班后经常要到超市去买婴儿尿布，而他们中有30%～40%的人同时也为自己买一些啤酒，这是因为美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布，而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。
其实主键的概念，在我们的日常生活中也经常用到，比如每个人都会有的身份证号码，就可以认为是一个主键；以及在读书时拥有的学号，也是一种主键。
涉及到的类型很多,具体查阅文档 常用的有long，integer，short，double，float
这几天在熟悉 Mysql 的新版本 5.7，发现这个版本的改进真的很大，例如提供了更强大的 GIS 功能、高性能的 JSON 数据操作、对多处地方的性能提升 …… 下面列出一些主要的特性 （1）新增原生的 JSON 文档支持 可以对非结构化数据进行高效灵活的存储、搜索、操作 （2）Performance Schema 增强对重要性能信息的展示，包括：内存、事务、存储程序、预处理语句、复制、锁 （3）MySQL SYS Schema 提供了帮助对象来应答常见的性能、健康、使用、监控问题 （4）安全性提升 实
Parquet 是面向分析型业务的列式存储格式，由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 的孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目，最新的版本是 1.8.0。
在回答自然语言文本的查询方面，神经模型已经显示出了较大的性能提升。然而，现有的工作无法支持数据库查询，如 「计算所有出生于 20 世纪的女运动员」，这就需要用连接、过滤和聚合等运算对相关事实集进行推理。
数据湖是一个集中的存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据，并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习，以指导更好的决策。
Spark SQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了2个编程抽象：DataFrame和DataSet，并且作为分布式SQL查询引擎的作用。
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今天是 5.20，把我整理最好的资料发给关注我的粉丝们，感谢你们的支持。让我们一起不忘初心，砥砺前行。
Iceberg支持分区来加快数据查询。在Iceberg中设置分区后，可以在写入数据时将相似的行分组，在查询时加快查询速度。Iceberg中可以按照年、月、日和小时粒度划分时间戳组织分区。
大家好，我是鱼皮，最近为了帮助自己完成写超长 SQL 语句（几千行）的工作，我花几个小时开发了一个小工具 —— 结构化 SQL 生成器，可以使用扁平的 JSON 结构来轻松生成层层嵌套的、复杂的 SQL，从而大幅提高写 SQL 的效率！
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块，在数据价值挖掘的环节上，备受重用。自Spark SQL出现之后，坊间甚至时有传言，Spark SQL将取代Hive，足见业内对其的推崇。今天的大数据开发学习分享，我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。
就易用性而言，对比传统的MapReduce API，Spark的RDD API有了数量级的飞跃并不为过。然而，对于没有MapReduce和函数式编程经验的新手来说，RDD API仍然存在着一定的门槛。
今天，要为大家带来Python中Web页面的抓取教程。许多人看到代码就觉得头疼或是特别困难，其实Web爬虫是非常简单的。Python是面向对象的语言，而且与其他语言相比，类和对象都更容易操作，所以是Python Web爬虫最简单的入门方法之一。此外，还有许多库能简化Python Web爬虫工具的构建流程。
Spark SQL 是 Spark 用于结构化数据(structured data)处理的 Spark 模块.
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 系列文章链接 client-go实战之一：准备工作 client-go实战之二:RESTClient client-go实战之三：Clientset client-go实战之四：dynamicClient client-go实战之五：DiscoveryClient 本篇概览 本文是《client-go实战》系列的第四篇，前文咱们学习了Clientset客户端
CustomResourceDefinitions大约在两年前引入，作为使用定制资源扩展Kubernetes API的主要方法。从一开始，他们就存储任意的JSON数据，除了kind、apiVersion和metadata是例外，必须遵循Kubernetes API约定。在Kubernetes 1.8 CRD中，可以定义一个可选的基于OpenAPI v3的验证模式。
N-S图，也被称为盒图或NS图（Nassi Shneiderman图）。是结构化编程中的一种可视化建模。1972年，美国学者I.Nassi 和 B.Shneiderman提出了一种在流程图中完全去掉流程线，全部算法写在一个矩形阵内，在框内还可以包含其他框的流程图形式，即由一些基本的框组成一个大的框，这种流程图又称为N-S结构流程图。
此文是作者考虑 GraphQL 在 Node.js 架构中的落地方案后所得。从最初考虑可以（以内置中间件）加入基础服务并提供完整的构建、发布、监控支持，到最终选择不改动基础服务以提供独立包适配，不限制实现技术选型，交由业务团队自由选择的轻量方式落地。中间经历了解除误解，对收益疑惑，对最初定位疑惑，最终完成利弊权衡的过程。
你听说过可以自定义搜索结果页摘要吗？此讲告诉你用结构化数据标志可以轻松自定义搜索结果页面的摘要，了解如何自定义谷歌搜索结果中显示的简要文本。在搜索结果中，谷歌将确定网页中最相关的文本，并在链接下方向用户显示该文本。要在搜索结果页中显示自定义的摘要片段，必须要把结构化数据添加到网页中。
在当前大数据时代的背景下，我们每天面临着各种形式的数据，其中有结构化的，也有非结构化的。特别是对图片形式这种非结构化的数据，如何高效地获取、处理以及分析仍旧是一系列颇有挑战的任务。我们常常会拿到一份表格的数据材料, 或许是一页传单，或许是书页上的数据整理，或许是一页实验报告，又或许是某产品规格参数等等，然后基于传统的操作方式, 将数据逐项录入到系统，存储到数据库，通过SQL命令跟数据库交互，并二次处理后返回给用户。整个过程比较繁琐，更重要的是，要求用户具备数据库和其他IT技能。本项目探索了一种新的思路，即直接解析表格图片的数据并用人类自然语言直接查询所需数据, 让普通用户更好的满足该场景下的数据需求。
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