相关疑难解决方法(0)

我一直在听NoSQL的事情,它最终可能成为SQL DB存储方法的替代品,因为数据库交互通常是网络速度的瓶颈.

所以我只有几个问题:

1. 究竟是什么？

2. 它是如何工作的？

3. 为什么它比使用SQL数据库更好？它有多好？

4. 这项技术是否太新,无法开始实施,还是值得研究一下？

我一直在考虑将MongoDB用于我的下一个项目(python),但是现在,我不明白使用NoSQL MongoDB对SQL的优势是什么.

您能否提供一些使用NoSQL MongoDB的想法或原因？

提前致谢

我想问一个关于如何最好地构建一个类的对象的设计问题,我想拥有可搜索的字段,包括作为对象的字段 - 但也是模块化的,在某种意义上,可以根据数据库中的新条目添加字段.让我澄清一下:

假设我有一个对象类型,Car.汽车具有诸如品牌,型号,颜色,最高速度等属性,可以通过简单类型(如字符串和双打等)来表示.但它也可能包含更复杂的信息,例如类型为CarPowerProfile(一个单独的对象)的属性,保持一个方程式,描述车辆的功率输出作为节气门的函数.或者也许是其他子对象.

我的问题分解为以下几点:

设计这样一个类的最佳方法是什么,这样我就可以搜索数据库,不仅可以搜索颜色,品牌和型号这样的简单属性,还可以说"找到一辆蓝色的汽车,它的含量在70%到90%之间"功率输出为30%油门"？问题是,我需要执行计算以获取该信息的对象,并且数据库仅存储等式的系数.

另外,假设有人想要向对象添加属性(除了硬编码的"基本属性"),如何最好地实现这样,以便新属性同时在数据库和加载的对象中？最后,这个问题最适合关系数据库或非关系数据库,请记住,这将是一个与Web服务同步的独立应用程序.

我意识到我要求很多,但我不是在寻找代码讲义,而是更多的是如何设计解决方案 - 这就是为什么我使用的是单词而不是代码来描述问题.我来自数值计算的背景,这种类型的软件设计对我来说很陌生.我更感兴趣的是,如果有类似这样(或类似的)的设计模式,或者可能是一种不同的方法,因为我正在解决问题.

谢谢!

我真的不明白hadoop扩展背后的实际原因比RDBMS更好.任何人都可以在细粒度级别解释？这是否与基础数据结构和算法有关

我已经阅读了很多文章,但我似乎没有得到关于什么是大数据的完全清楚的答案.在一个页面中,我看到"任何对您的使用来说更大的数据,都是大数据,即100 MB被认为是您邮箱的大数据,而不是您的硬盘".而另一篇文章说"大数据通常超过1 TB,不同的数量/种类/速度,不能存储在一个系统中".此外,该数据应存储在NOSQL数据库中,其中Hadoop用于转换数据.

此外,我一直在研究解决方案,并想知道我是否可以将其归类为大数据.以下解决方案的片段,

• 数以百万计的原始数据记录,通常还有500多GB的数据.
• SQL数据库作为后端和SSIS/SQL查询来清理/处理数据并将其转换为有意义的形式.
• 使用Spotfire进行可视化

任何帮助将非常感激.谢谢 !

我正在尝试使用 asp.net core、实体框架和 MySQL 创建一个网站。但我被困在一点上。 在 SQL 列中存储列表变量。我有一个必须在其中存储列表的数据库模型。我读过有关在 SQL 中存储列表的问题，但大多数答案都是说不要这样做。我很好奇我可以将列表序列化为 JSON 并将其存储在一列中吗？

喜欢;

new List<string>(){"data1", "data2"}

到

"["data1", "data2"]"

这样做有什么缺点吗？或者还有其他解决方案吗？我愿意接受所有建议。