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국내 데이터베이스 SequoiaDB 의 오픈 소스를 보는 방법
국산 데이터베이스인 삼나무 aDB 오픈소스를 어떻게 보는지 전반적으로 몇 가지가 있다고 생각합니다.

1) mongo 에 비해 완전한 중국어 문서가 있어 중국의 코드농가로 쓰인다. 。 영어 문서를 읽는 것은 여전히 두통이다.

2) 오픈 소스 커뮤니티의 지원이 더 빠르다고 말해야 한다. 이날 무리에서 질문에 답하는 사람이 있을 것이고, 그 후 공장의 동창들은 처음에 우리 지역의 엔지니어 구성과 도킹 절차를 가르쳐 줄 것이다. (윌리엄 셰익스피어, 템플릿, 공부명언) 。 여전히 핍박이다.

3) 일반적으로, 당신은 사용 및 마이그레이션 변환에 익숙하지 않지만, 지금은 SQL 의 지원이 더 많다고 하는데, 아직 시도해 본 적이 없다고 합니다. 강하게 들릴지 모르지만, 그들의 기본 조작문은 여전히 잘 이해된다.

Yandex 오픈 소스 clickhouse 란 칼럼 문서 데이터베이스에 대해 어떻게 생각하세요? Yandex 는 20 16 년 6 월 5 일 ClickHouse 라는 데이터 분석 데이터베이스를 개설했는데, 이는 보수적인 러시아인들에게 큰 일이다. 더 놀라운 것은, 이 기둥 모양의 스토리지 데이터베이스는 Vertica 와 같은 인기 있는 상용 MPP 데이터베이스 소프트웨어보다 더 많이 달리고 있다는 것입니다. (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 스포츠명언) Vertica 에 대해 들어보지 못했다면, 마이클 스톤 블레이크, 20 14 튜링상 수상자, PostgreSciDB 과 Ingres(Sybase 와 SQL Server 모두 Ingres 에서 상속됨) 의 발명가에 대해 들어보셨을 겁니다. 마이클 스톤 블레이크는 2005 년에 Vertica 를 설립했다가 나중에 HP 에 인수되었다. HP Vertica 는 MPP 기둥 스토리지 상용 데이터베이스의 고성능 대표가 되었으며 페이스북은 사용자 행동 분석을 위해 Vertica 데이터를 구입했습니다.

간단히 말해서, ClickHouse 는 분석형 데이터베이스로서 세 가지 특징이 있다. 하나는 실행 속도가 빠르고, 하나는 기능이 많고, 셋은 문예 모델이다.

1. 실행 속도 향상: ClickHouse 는 Vertica 보다 5 배 빠르게 실행됩니다.

ClickHouse 는 시중에 나와 있는 대부분의 열 스토리지 데이터베이스보다 성능이 뛰어나 기존 데이터 ClickHouse 보다 100- 1000 배 빠르기 때문에 ClickHouse 는 여전히 큰 장점을 가지고 있습니다.

100 메가 데이터 세트:

ClickHouse 는 Vertica 보다 약 5 배, Hive 보다 279 배, 내 SQL 보다 80 1 배 빠릅니다.

10 억 데이터 세트:

ClickHouse 는 Vertica 보다 약 5 배 빠르며 MySQL 과 Hive 는 더 이상 작업을 완료할 수 없습니다.

2. 다재다능함: ClickHouse 는 다양한 장면의 통계 분석을 지원합니다.

-SQL 과 같은 쿼리를 지원합니다.

-IP 변환, URL 분석, 사전 계산 /HyperLoglog 등 다양한 라이브러리 함수를 지원합니다. ) 을 참조하십시오

—배열 및 중첩 데이터 구조를 지원합니다.

-오프사이트 데이터베이스 복제 배포 지원

3. 문예범: 현재 ClickHouse 는 제한이 많아요. 소자 서비스를 위해 태어난 거예요.

-현재는 Ubuntu 시스템만 지원됩니다.

-디자인 및 아키텍처 문서를 제공하지 않습니다. 디자인은 신비롭습니다. 오픈 소스 C++ 소스 코드만 있습니다.

-하닷컴 생태계를 무시하고, 자신의 길을 가라.

알리바바가 오픈 소스를 발표한 AliSQL 데이터베이스를 어떻게 보는지는 사실 비슷하다. 구글은 안드로이드 시스템을 무료로 이용할 수 있도록 개방하고 있습니다.

다른 사람이 일부 기술을 모방하는 것은 어렵지 않고, 특허도 장기적으로 유효한 것은 아니다.

구글은 당장 공개하는 게 좋을 것 같아요. 모두 함께 노력하면 시장을 빠르게 점령할 수 있어요.

해커가 데이터베이스 인트라넷에 침입하는 것을 어떻게 볼 수 있습니까? 내간과 외부의 해커가 합작하다. 내간이 있으면 처리하기 쉽다.

미국이 개발한 데이터베이스 토쿠 db 에 대해 어떻게 생각하십니까? TokuMX 를 테스트한 결과, 성능은 확실히 좋았지만 안정성은 걱정스러웠다. Mongodb 3.0 이후 wiredtiger 엔진이 도입되어 tokumx 와의 격차를 좁혔다.

나는 TokuMX 와 TokuDB 가 사용하는 인덱스 데이터 구조를 연구한 적이 있는데, 디자인이 매우 교묘하다. 나무의 깊이는 두 배로 늘었지만 삽입 시간은 확실히 크게 줄었다.

결국 채택되지 않았다.

무료 오픈 소스 CRM 은 기본적으로 기업의 실제 비즈니스 요구를 충족하기가 어렵다는 것을 어떻게 알 수 있습니까? 우리는 사용자 맞춤형 CRM 을 지원할 수 있습니다. 백회의 CRM 이 좋다. 사용자의 요구에 따라 가장 짧은 시간 내에 사용자 정의할 수 있어 사용자가 효과를 볼 수 있습니다. 만족 후 지불, 걱정 없음. 사용자 정의 도구는 간단하고 사용자 정의 속도가 빠릅니다. 사용자는 향후 비즈니스 변화에 맞게 직접 조작할 수 있습니다. 또한 SAAS 모델을 기반으로 한 온라인 임대를 통해 하드웨어 구입, 설치 디버깅, 사후 업그레이드 비용을 절감할 수 있습니다. 정기적인 애프터방문도 많은 사용 중인 문제를 해결할 수 있다.

React Native 에 대해 어떻게 생각하십니까? 페이스북 오픈 소스 React Native React Native 프로젝트 멤버 Tom Ohino 가 출판한' ReactNative: 현대 웹 기술을 이동으로 가져오기' 는 ReactNative 의 디자인 이념을 상세히 설명합니다. 오노 (오노) 는 원생 개발 비용이 더 많이 들지만, 이 단계에서 원시는 여전히 필요하다고 생각한다. 웹 사용자 경험은 여전히 원생을 초월할 수 없기 때문이다.

1 에 대한 기본 컨트롤입니다. Native 체험이 더 좋다.

나비는 더 나은 제스처 인식을 가지고 있습니다.

네이티브는 더 적합한 스레드 모델을 가지고 있습니다. 웹 작업자는 이미지 디코딩 및 텍스트 렌더링과 같은 몇 가지 문제를 해결할 수 있지만 여전히 멀티 스레딩이 불가능하여 웹 페이지의 유동성에 영향을 미칩니다.

오야에서 언급하지 않은 것은 네이티브가 더욱 풍부하고 섬세한 애니메이션 효과를 얻을 수 있다는 것이다. 결국, Native 는 현 단계의 인간-컴퓨터 상호 작용 경험이 더 좋다. 저자는 이러한 예들이 설득력 있고 React Native 의 직접적인 원인이라고 생각한다.

그림 3- 오야가 F8 에서 React Native(Keynote) 공유.

한 번의 공부로 어디서나 글을 쓴다

"한 번 배우고, 어디서나 쓴다" 는 것도 오노 출신의 문장. React Native 는 단일 기본 코드가 여러 플랫폼을 지원하도록 강제하지 않았기 때문에 Java (한 번의 쓰기, 어디에서나 실행) 를 언급하지 않고 "한 번의 학습, 어디에서나 쓰기" 를 제안했습니다.

그림 4- "한 번의 학습, 어디서나 쓰기"

이 그림은 작가가 자신의 이해에 근거하여 그린 도식이다. 아래에서 위로, 순서대로:

1.React: React 를 기반으로 다양한 플랫폼에서 코드를 작성합니다. "한 번의 학습, 어디서나 작성".

2. 가상 DOM: 브라우저 환경의 DOM (문서 객체 모델) 과 비교하여 가상 DOM 은 DOM 의 메모리에 있는 경량 표현 (문서의 경량 표현) 으로, 서로 다른 렌더링 엔진을 통해 서로 다른 플랫폼에서 ui 를 생성할 수 있으며, JS 는 브리지 통신 메커니즘인 React Native 를 통해 서로 통신합니다. Bang 의 블로그).

3. 웹/iOS/Android: 웹 및 IOs 플랫폼이 구현되었으며 안드로이드 플랫폼은 20 15 10 구현 (블로그 | React) 될 것으로 예상됩니다.

앞서 언급한 React 는 페이스북 20 13 의 오픈 소스 웹 개발 프레임워크입니다. 제가 발표 원고를 읽었을 때, 저는 이런 말을 발견했습니다.

그림 5- React 발표 내용 (20 13)

1. 강조 표시된 텍스트는 React Native 의 프로토타입이 20 13 에 이미 개발되어 축적되었음을 보여줍니다.

2. 최근 또 다른 인기 종목은 Flipboard/React-Canvas Github 입니다 (@rank 참조). 렌더링 레이어는 위 그림의 첫 번째 시도와 유사하게 Web Canvas 를 사용하여 상호 작용의 유동성을 향상시킵니다.

React 자체도 큰 화제다. 자세한 내용은 페이스북 /Reactwiki github 를 참조하십시오.

필자는' 한 번의 편찬, 어디에서나 실행' 이 효율을 높이는 데 필요하다고 생각하는데,' 한 번의 학습, 어디서나 쓰기' 와 충돌하지 않는다. Dell 은 기존 구성 요소 라이브러리와 HybridAPI 를 내부적으로 개조하여 React Native 의 구성 요소를 적응 (보완) 하여 iOS 및 웹에서 실행 및 오픈할 수 있는 코드를 작성하고 있습니다.

지속적인 업데이트 ...

둘째, 계획

다음 그림은 React Native 의 비즈니스 및 기술 변화를 보여줍니다.

그림 6- 비즈니스 및 기술 전환 그림 6- 비즈니스 및 기술 전환

상향식:

1.React 노드: React 는 서버측 렌더링을 지원하며 일반적으로 첫 번째 화면의 서버측 렌더링에 사용됩니다. 일반적인 장면은 페이지를 처음 요청할 때 두 번 요청하지 않도록 첫 번째 화면 서버가 페이지 클라이언트 렌더링을 렌더링하는 다중 페이지 목록입니다.

2. 지역 기본 환경에 대응:

2. 1. 프레임워크 통합: React Native 가 기존 App 문서와의 통합을 발표했지만 기존의 복잡한 App 에 통합할 때 여전히 많은 세부적인 문제가 있습니다. 예를 들어, 그룹의 iOS 학생들은 티몰 아이패드 클라이언트에 통합하는 데 이틀이 걸렸습니다.

2.2.Neorking 변환: 주로 세션을 재구성하고 일반적으로 헤드 쿠키에 저장되며, React Native 가 제공하는 네트워크 IO fetch 및 XMLHttpRequest 는 쿠키 재작성을 지원하지 않습니다. 따라서 보안을 유지하면서 fetch 확장을 구현하거나 네트워크 IO (기존 세션 메커니즘) 는 native 가 담당하고 JS 는 HybridAPI 를 통해 호출하여 임시로 후자를 선택합니다.

2.3. 캐시/패키징 시나리오: 리소스가 서버에서 로드되는 한 이 주제는 회피할 수 없습니다. React Native 도 마찬가지입니다. 캐시는 리소스에 두 번 액세스할 때의 로드 성능을 해결하는 데 사용되고, 패키지는 리소스에 처음 액세스할 때의 로드 성능을 해결하는 데 사용됩니다.

3.MUI 는 React 의 기본 구성 요소를 보완하는 방식으로 개조되는 구성 요소 라이브러리입니다.

4.HybridAPI 는 알리의 혼합 API 로, 이미 많은 공공장소에서 공유되기 전에 (예: sensor @ 중중). React Native 는 자체 통신 메커니즘을 구축하여 효율성이 높고 (검증되지 않음) 개조 비용도 크지 않습니다.

5. 가장 빠른 업무는 4 월 중순에 온라인으로, 처음 몇 가지 업무 전환을 통해 전체 시스템의 전환을 추진하고, 효과가 예상대로 되면 더 큰 업무 전환을 시작할 것이다.

보다 자세한 계획 및 진행 상황, 성능, 안정성 및 확장성 데이터는 나중에 발표될 예정입니다.

셋째, 위험

1. 세 개의 페이스북 앱 (그룹, 광고매니저, F8) 이 React Native 를 사용하지만, React Native 의 대규모 적용으로 Appstore 의 정책이 변경되었는지 여부는 미지수이므로 한 걸음 더 나아갈 수밖에 없다.

* 업데이트:

20 15.7.28 AppStore 감사 정책 조정: JavascriptCore 에서 실행되는 코드를 동적으로 로드할 수 있습니다. 다음 그림은 강조 표시된 변경 사항을 비교하는 이전 감사 정책을 보여 줍니다.

Qt 는 국산 데이터베이스를 지원합니까? 응용 프로그램은 많은 경우에 데이터베이스를 조작해야 합니다. QT 는 다양한 데이터베이스를 지원하지만 많은 경우 DLL 드라이버를 설치해야 합니다. 이것은 좀 번거롭다. MYSQL 을 사용한 결과 구동이 어려워서 SQLITE 를 사용하는 줄 알았어요. 데이터베이스에 대한 요구 사항이 높지 않은 경우 Sqlite 는 요구 사항을 충족할 수 있어야 합니다.

데이터베이스 기술이 빅 데이터 기술로 발전하는 것을 어떻게 보는 것은 필연적입니까? 데이터가 축적됨에 따라 대상 경영 상황을 기록하는 데이터가 많아지면서 각 업종의 큰 데이터가 서서히 형성되었다. 물론, 어떤 큰 데이터베이스는 있고, 어떤 큰 데이터는 쓰레기이다.

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