「100亿」行数据，如果我们用MySQL分表的话，每个表控制在「1000万」行记录，需要一千个表。如果我们的业务量增长10倍就需要一万个表，这么庞大的分表数量显然是不太可取的。...方案设计 经过上面的分析我们对数据库的需求有： 需求 是否必须 低延迟 必须 支持CP模型 必须 支持非结构化数据存储 必须 有亿级数据的存储方案 必须 有成熟的扩容方案 必须 冷热数据 非必须 各类数据库对比...传统的关系型数据库（RDBMS）在访问延迟和CP模型支持上都很好，但是不支持非结构化数据，所以如果选择关系型数据库对我们进行Schema的设计会有很大的挑战，也会给业务开发带来很大工作量。...✅ ✅ ✅ ✅ 冷热数据 ✅ ✅ MySQL是典型的传统关系型数据库，MongoDB是典型的文档型数据库，TiDB是典型的NewSQL数据库，S3是典型的对象存储数据库。...如果大家对在线协作或者类似的场景中有问题欢迎留言交流，有好更好的建议、更优雅的方案也请不吝赐教。
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。...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 的文档可以设置为使用不同的字段，并且相同的字段可以使用不同同的数据类型 文档中的值不仅可以是在双引号里面的字符串，还可以是其他几种数据类型（甚至可以是整个嵌入的文档...MongoDB的文档不能有重复的键。 文档的键是字符串。除了少数例外情况，键可以使用任意UTF-8字符。...一个集合可以包含多个文档 三、有哪些关键特性 面向集合 易存储对象类型的数据，包括文档内嵌对象及数组，支持二进制及大型对象
什么是protobuf Google Protocol Buffer( 简称 Protobuf) 是 Google 公司内部的混合语言数据标准，与 XML 和 JSON 数据格式类似，但采用的是二进制的数据格式...Protocol Buffers 是一种轻便高效的结构化数据存储格式，可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式。...schema.Data 的名称和.proto文件内写的message对象名称要一致 调用encode方法，传入的数据格式类型和.proto文件的保持一致，编码之后会得到一个buffer 3.解码 schema.Data.decode(buf) 调用decode方法，传入buffer解码出对应的数据对象...repeated: 该字段可以在格式良好的消息中重复任意多次（包括零）。其中重复值的顺序会被保留。
面向服务中的信息交换和数据类型 1.1 电子信息交换 定义 在执行领域（业务）相关功能时，各式各样、采用电子方式编码的信息，在软件单元之间的移动的过程。...【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。...单根元素：所有 XML 文档都只能有一个根元素 元素标签规则：以开始标签和结束标签来包装元素 元素嵌套规则：元素标签中间可以嵌套标签 元素规则 XML 命名：首字母必须是字母或_，后街任意长度的字母、数字...“no”） 2.4 合法的 XML 合法的 XML 文档持有一个额外的词汇表，并遵循该词汇表所定义的结构化规则用 DTD 或 XML Schema 进行定义，XML 解析器可以选择是否使用词汇表进行合法性检查...（含嵌套的子元素和所隶属的属性） 名称空间前缀可以在嵌套的子元素中进行重新定义 默认名称空间：在大多数元素隶属于相同的名称空间时，可以使用默认名称空间语法 <elementName xmlns='URI
3.1 SQL概述 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。...模式与表 每个基本表都属于某个模式，一个模式包含多个基本表,定义基本表有三种方式定义其所属模式： 在表名中明显的给出模式名 创建模式时同时创建表 设置所属的模式，在创建表时不必给出模式名，类似缺省。...UNIQUE索引 对某个列建立UNIQUE索引后，插入新记录时DBMS会自动检查新记录在该列上是否取了重复值。...SQL的数据定义语句时，实际上就是在更新数据字典表中的相应信息。...子查询的限制： 不能使用ORDER BY子句，ORDER BY只能对最终查询结果排序。 层层嵌套方式反映了 SQL语言的结构化；有些嵌套查询可以用连接运算替代。 2.
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； Parquet的优劣对比： 支持嵌套结构，这点对比同样是列式存储的OCR具备一定优势； 适用于OLAP场景，对比CSV等行式存储结构...1，因此二者在未压缩下占用都是6； 我们有在大规模数据进行如下的查询语句： SELECT 姓名,年龄 FROM info WHERE 年龄>=16; 这是一个很常见的根据某个过滤条件查询某个表中的某些列...，由于统计信息通常是针对某一列的，因此列式存储直接放到对应列的最后方或者最前方即可，行式存储需要单独存放； 针对统计信息的耗时主要体现在数据插入删除时的维护更新上： 行式存储：插入删除每条数据都需要将年龄与最大最小值进行比较并判断是否需要更新...，如果是插入数据，那么更新只需要分别于最大最小进行对比即可，如果是删除数据，那么如果删除的恰恰是最大最小值，就还需要从现有数据中遍历查找最大最小值来，这就需要遍历所有数据； 列式存储：插入有统计信息的对应列时才需要进行比较...，此处如果是插入姓名列，那就没有比较的必要，只有年龄列会进行此操作，同样对于年龄列进行删除操作后的更新时，只需要针对该列进行遍历即可，这在数据维度很大的情况下可以缩小N（N为数据列数）倍的查询范围； 数据架构
，数据的来源多种多样，例如埋点数据，很可能需要把程序中的某些对象内容作为输出的一部分，而每一个对象都可能是嵌套的，所以如果能够原生的支持这种数据，查询的时候就不需要额外的解析便能获得想要的结果。...例如在Twitter，他们一个典型的日志对象（一条记录）有87个字段，其中嵌套了7层，如下图。...数据模型 Parquet支持嵌套的数据模型，类似于Protocol Buffers，每一个数据模型的schema包含多个字段，每一个字段有三个属性：重复次数、数据类型和字段名，重复次数可以是以下三种：required...，在统计信息中都包含成员数和是否有null值，并且对于不同类型的数据设置一些特定的统计信息。...在场景三的基础上，将部分维度表的struct内的字段再转换成struct或者map对象，只存在struct中嵌套map的情况，最深的嵌套为三层。
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。...文本格式序列化 直接将数据转变为文本格式，也就是字符串形式的文本保存，如果一个数据存在多个字段可使用固定分隔符（比如","）分隔，该方案存储简单但是针对复杂对象比如嵌套数据，存储起来较为麻烦，并且无法表示本来就是二进制格式的数据...此外，统一schema的引入，可减少属性名称重复存储带来的开销，同时，也有利于数据共享。...带有schema描述的序列化常用的有Thrift、Protocol Buffers和Avro，它们一般被称为Language Of Data，使得跨语言序列化成为可能，并且它们提供了代码生成工具，方便为开发者生成各个语言的代码...Language Of Data具有特性如下： 提供IDL（Interface Description language）用以描述数据schema，用来定义结构化或者非结构化数据； 跨语言支持，至少支持
1、有技术的厂商，很难挑战已有的数据库市场格局 2、有渠道的厂商，需要抓住窗口期，快速占领市场，避免重复造轮子。...当然是你的架构能力，优化能力，管理能力，FIX BUG的能力 最好能贡献核心代码，有PG为你背书 三、PostgreSQL与MySQL的比较 PostgreSQL相对于MySQL的优势 1、在SQL的标准实现上要比...PostgreSQL 模式（SCHEMA）可以看着是一个表的集合。...\l：列出所有数据库。 \c [database_name]：连接其他数据库。 \d：列出当前数据库的所有表格。 \d [table_name]：列出某一张表格的结构。 \du：列出所有用户。...图片 最后 本期结束咱们下次再见~ 关注我不迷路，如果本篇文章对你有所帮助，或者你有什么疑问，欢迎在评论区留言，我一般看到都会回复的。
确定对象，建立Lists Python允许程序员在不指定确切类型的情况下设计对象。只需键入对象的标题并指定一个值即可。 确立1.png Python中的列表（Lists）有序可变，并且可重复。...提取6.png 循环将遍历整个页面源，找到上面列出的所有类，然后将嵌套数据追加到列表中： 提取7.png 注意，循环后的两个语句是缩进的。循环需要用缩进来表示嵌套。...应该检查实际上是否有分配给正确对象的数据，并正确地移动到数组。 检查在前面步骤中采集数据是否正确的最简单方法之一是“打印”。...如有必要还可添加另一个“If”条件来控制重复条目： 最后，需要更改数据表的形成方式： 更多3.png 到目前为止，我们代码的最新迭代应如下所示： 更多4.png 幸运的话，运行此代码时不会输出错误...添加“scrollto()”或使用特定的键控制滚动条。创建爬虫模式时，几乎不可能列出所有可能的选项。 ✔️创建监控流程。某些网站上的数据可能对时间（甚至用户）敏感。
汽车领域本体示例 Schema 构建方法 对于通用领域知识图谱，通常只需要宽泛的定义 schema 或者直接使用 openkg 等开发知识图谱的结构，甚至采用“无 schema”模式，直接将数据结构化为...“自底向上” 领域本体建模或者说 schema 构建，可以认为有“自顶向下”和“自底向上”两种方法。...“自顶向下”的方法适用于对领域知识体系已有深刻的洞察和全面了解的情况。而“自底向上”则是反向的认知路径。在已有大量数据表、文本时，先基于业务，定义具体的概念及其属性、关系。...列出领域相关的重要术语； 收集是否已存在领域本体 分析数据 使用文本聚类、词频分析、聚类、统计分析等，统计出领域高频特征词、术语。...领域 schema 在构建初期，是一个基于业务实际不断优化迭代的过程，直到 schema 的完全结构确定下来不再修改（可以继承），则可以基于此将领域知识结构化了。
FlatBuffer 是一个二进制 buffer，它使用 offset 组织嵌套对象（struct，table，vectors，等），可以使数据像任何基于指针的数据结构一样，就地访问数据。...JSON 是一种独立于语言存在的数据格式，但是它解析数据并将之转换成如 Java 对象时，会消耗我们的时间和内存资源。...字段可以有标量类型（所有大小的整数/浮点数），也可以是字符串，任何类型的数组，引用另一个对象，或者一组可能的对象（Union）。...table 甚至可能比等价的 struct 花费更少的内存，因为字段在等于默认值时不需要存储在 buffer 中。 2....可以考虑用 buffer 中一个字符串或者 table 来共享一些公共的数据，这样做会提高效率，因此将重复的数据拆成共享数据结构 + 私有数据结构，这样做是非常值得的。 五.
Schema——纯洁的数据库原型 1.1 什么是Schema 我理解Schema仅仅只是一断代码，他书写完成后程序依然无法使用，更无法通往数据库端 他仅仅只是数据库模型在程序片段中的一种表现，或者是数据属性模型...});//只有id:ObjectId 该类型的值由系统自己生成，从某种意义上几乎不会重复，生成过程比较复杂，有兴趣的朋友可以查看源码。...，还可以有扩展插件、实例方法、静态方法、复合索引、文档生命周期钩子 Schema可以定义插件，并且插件具有良好的可拔插性，请有兴趣的读者继续往后阅读或者查阅官方资料。...如果是使用Model创建的对象，传入时一定会将隐藏属性也存入数据库，虽然3.x追加了默认严格属性，但也不必要增加操作的报错 3.4 删除 和新增一样，删除也有2种方式，但Entity和Model都使用...，不是什么数据都能往数据库里丢或者显示到客户端的，数据的验证需要记住以下规则： 验证始终定义在SchemaType中 验证是一个内部中间件 验证是在一个Document被保存时默认启用的，除非你关闭验证
一些特定的服务器端命令也只能从这个数据库运行，比如列出所有的数据库或者关闭服务器。...这个字符用来表示键的结尾。 .和$有特别的意义，只有在特定环境下才能使用。 以下划线”_”开头的键是保留的(不是严格要求的)。 MongoDB的文档不能有重复的键。...这是为了使组织结构更清晰，这里的blog集合（这个集合甚至不需要存在）跟它的子集合没有任何关系。 5.元数据 数据库的信息是存储在集合中。...下面说明下几种重要的数据类型 1.日期 与JavaScript使用Date对象一样，使用 new Date()创建日期对象，或者使用ISODate()创建日期对象。...注意Date()函数与Js中一样，是返回日期格式的字符串，日期对象和字符串是无法匹配的，所以执行删除、更新和查询操作时对导致很多问题。
幸运又不幸，我是一名程序员，他也是一名程序员。 周末，我在开发网站，他在开发游戏，两个人一起写代码，一起写 Bug 头秃，竟也有了一丝别样的浪漫，好不自在！...结对编程 今天，他遇到了一个后台的 Bug，游戏死活启动不了，我来帮忙排查一下，顺便给大家分享点编程小知识~ Bug 起因 在开始游戏时，首先要加载一些配置，比如玩家的用户名、关卡的难度、玩家的初始道具等...打印出异常信息，很明显，是 JSON 解析错误了： 仔细一看，哎，这小糊涂，配置文件竟然输错了，行尾少了个必要的引号，当然会解析失败了！...用编辑器或者校验网站检查一下？ 我：那也只能检查基本的语法吧，来来来，给你个更好康的神器 —— JSON Schema！...": 5 } 优点 了解什么是 JSON Schema 后，总结下它的优点： 对数据格式进行描述，提高可读性，帮助人类理解 让机器更理解数据，从而提供数据校验和提示输入等功能 提供了统一的数据规范语法
事件表达有以下共性： • 所有的事件表示支持嵌套，索引和映射属性（亦称属性表达），在下面详细解释前。嵌套级别没有限制。 • 所有的事件表示提供事件类型元数据。这包括嵌套属性的类型元数据。...多个事件陈述的好处有： • 对于已经支持的陈述事件的应用程序，没有必要作事件到CLR对象的转换处理。 • 事件陈述是交互的，当事件陈述发生改变时，需要减少或消除变更声明。...事件属性的简单的索引，映射和嵌套的事件属性。下表列出了不同类型的属性和它们的语法在事件表达中。该语法允许语句来查询深CLR 对象图，XML结构和MAP事件。 如下图： ? 合并也有可能。...封装的复合事件的元数据包含属性是片段的信息，或有一个属性值能代表片断或者事件本身。 片段和类型的元数据，可以让您的应用程序导航的复合事件，而不需要使用CLR反射API和减少耦合底层的事件表示。...一对多关系: 对在map内模型重复的属性，你可以使用Map的属性数组。你可以使用原始类型的数组或CLR 对象的数组或一个先前定义的Map事件类型的数组.
它会估计索引中不重复记录，如果这个相对值很小，可能就要评估索引是否有意义。 那什么是Cardinality值？...并不是在所有的查询条件中出现的列都需要添加索引。 对于什么时候添加B+树索引，一般的经验是，在访问表中很少一部分数据时使用B+树索引才有意义。...如： select * from student where sex=’F’ 按照性别查找时，可取值的范围一般是“M”和“F”。...因此上述sql语句得到的结果可能是该表的50%数据，这个时候添加B+索引没有必要。但如果某个字段的取值范围很广，几乎没有重复，我们称之为高选择性，添加B+树索引很合适。...我们需要知道，在生产环境中，索引的更新操作可能是非常频繁的。如果每次索引在发生更新操作时，就对其进行Cardinality值的统计，那么将会给数据库带来很大的负担。
用一个非结构化的程序设计语言去实现一个结构化的构造。 在某种可以改善而不是损害程序可读性的情况下。...在一个工程中，如果一会儿使用（此处加入说明问题），将导致不必要的混淆。 用户定义的类型 在一项有许多用户定义类型的大工程中，常常有必要给每种类型一个它自己的三个字符的前缀。...数据库访问技术有：（此处加入说明） 5 .2.6 其他约定 （1）当日期、时间型数据要求严格时，（此处加入说明） （2）记录集应用约束 （此处加入约束） 利用记录集 ...用一个非结构化的程序设计语言去实现一个结构化的构造。 在某种可以改善而不是损害程序可读性的情况下。...在一个工程中，如果一会儿使用（此处加入说明问题），将导致不必要的混淆。 用户定义的类型 在一项有许多用户定义类型的大工程中，常常有必要给每种类型一个它自己的三个字符的前缀。
从元数据的特征来看，它天生是一种键值对的非关系型数据，因此使用NoSQL数据库是一个不错的选择。我们可以把具有嵌套结构的数据存储在一个数据中，同时，元数据属性又不会用于查询。...因此，有一种扁平的描述性强的数据格式非常有必要，我们称该数据格式为Schema，即在特定场景下的产品描述协议。...Meta Market 存在的意义，是让用户在操作时，有一个范围。例如，当用户在进行支付的建模的时候，他一定只能从支付的字段中去选择，而没有必要把跟支付无关的字段拉出来让他选择。...接入数据源 最后，在建模体系之外，我们还需要有一种方式，可以接入到系统已有的数据源，或者我们自己创建另外一个系统来为表单系统提供数据源。数据源指当用户在使用表单时，可以读取的关联对象的引用。...比如我们有一个字段叫“地区”，当用户在填写表单时，需要去选择国家-省-市的地区，但并非我们需要列出全国的所有地区，我们可能只需要列出本公司有业务往来的地区即可。
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