ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာများသည် ဒေတာသိမ်းဆည်းရန်အတွက် ရတနာဓားများဖြစ်သည်။ သစ်ပင်များ။ အပိုင်း 2

စတင်ခြင်း - အပိုင်း 1 ကိုကြည့်ပါ။

3. ဂလိုဘယ်လ်များကို အသုံးပြုသောအခါတွင် တည်ဆောက်ပုံပုံစံကွဲများ

အမိန့်ပေးထားသောသစ်ပင်ကဲ့သို့သော ဖွဲ့စည်းပုံတွင် အထူးကိစ္စရပ် အမျိုးမျိုးရှိသည်။ ဂလိုဘယ်လ်များနှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါ လက်တွေ့ကျသောတန်ဖိုးရှိသူများကို သုံးသပ်ကြည့်ကြပါစို့။

3.1 အထူးကိစ္စ 1. အကိုင်းအခက်မရှိသော node တစ်ခု

Globals ကို array တစ်ခုကဲ့သို့သာမက ပုံမှန် variable များကဲ့သို့လည်း အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကောင်တာတစ်ခုအနေဖြင့်-

Set ^counter = 0  ; установка счётчика
Set id=$Increment(^counter) ;  атомарное инкрементирование

ဤကိစ္စတွင်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ၊ ၎င်း၏အဓိပ္ပါယ်အပြင်၊ အကိုင်းအခက်များလည်းရှိနိုင်သည်။ တစ်ယောက်က တခြားတစ်ယောက်ကို မဖယ်ထားဘူး။

3.2 အထူးကိစ္စ ၂။ ထိပ်တန်းတစ်ခုနှင့် အကိုင်းအခက်များစွာ

ယေဘုယျအားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ဂန္ထဝင်သော့တန်ဖိုးအခြေခံတစ်ခုဖြစ်သည်။ တန်ဘိုးတစ်ခု၏ tuple ကို တန်ဖိုးတစ်ခုအဖြစ် သိမ်းဆည်းပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဓိကသော့တစ်ခုပါသော သာမန်ဇယားတစ်ခုကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။

ဂလိုဘယ်လ်များပေါ်တွင် ဇယားတစ်ခုကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကော်လံတန်ဖိုးများမှ အတန်းများကို ကိုယ်တိုင်ထုတ်လုပ်ပြီး ပင်မသော့ကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့ကို ဂလိုဘယ်သို့ သိမ်းဆည်းရမည်ဖြစ်သည်။ စာကြောင်းများကို ကော်လံများအဖြစ် ထပ်မံ ပိုင်းခြားနိုင်စေရန်အတွက်၊ သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

1. အနားသတ်အက္ခရာများ။

   Set ^t(id1) = "col11/col21/col31"
   Set ^t(id2) = "col12/col22/col32"

2. အကွက်တစ်ခုစီသည် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော bytes အရေအတွက်ကို ရယူထားသည့် တင်းကျပ်သောအစီအစဉ်။ ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များတွင်ပြုသကဲ့သို့။
3. တန်ဖိုးများစွာကို ဖန်တီးပေးသည့် အထူးလုပ်ဆောင်ချက် $LB (Cache တွင် ရနိုင်သည်)။

   Set ^t(id1) = $LB("col11", "col21", "col31")
   Set ^t(id2) = $LB("col12", "col22", "col32")

စိတ်ဝင်စားစရာမှာ၊ ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များရှိ ဒုတိယအညွှန်းကိန်းများနှင့် ဆင်တူသည့်အရာတစ်ခုကို လုပ်ဆောင်ရန် ဂလိုဘယ်လ်များကို အသုံးပြုရန် မခက်ခဲပါ။ ထိုသို့သော အဆောက်အဦများကို အညွှန်းဂလိုဘယ်ဟု ခေါ်ကြပါစို့။ အညွှန်းကိန်းဂလိုဘယ်သည် ပင်မဂလိုဘယ်၏အဓိကသော့၏အစိတ်အပိုင်းမဟုတ်သော ကွက်လပ်များကို အမြန်ရှာဖွေရန်အတွက် အရန်သစ်ပင်ဖြစ်သည်။ ၎င်းကို ဖြည့်စွက်ပြီး အသုံးပြုရန်၊ အပိုကုဒ်ကို ရေးသားရန် လိုအပ်သည်။

ပထမကော်လံတွင် အညွှန်းဂလိုဘယ်ကို ဖန်တီးကြပါစို့။

Set ^i("col11", id1) = 1
Set ^i("col12", id2) = 1

ယခု၊ ပထမကော်လံတွင် အချက်အလက်ကို လျင်မြန်စွာရှာဖွေရန်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကို ကြည့်ရှုရမည်ဖြစ်သည်။ ^i ပထမကော်လံ၏ လိုချင်သောတန်ဖိုးနှင့် သက်ဆိုင်သော အဓိကသော့များ (id) ကို ရှာပါ။

တန်ဖိုးတစ်ခုထည့်သွင်းသောအခါ၊ လိုအပ်သောအကွက်များအတွက် တန်ဖိုးနှင့် အညွှန်းဂလိုဘယ်နှစ်ခုလုံးကို ချက်ချင်းဖန်တီးနိုင်သည်။ ပြီးတော့ ယုံကြည်စိတ်ချရဖို့အတွက်၊ အဲဒါကို အရောင်းအဝယ်တစ်ခုမှာ ခြုံကြည့်ရအောင်။

TSTART
Set ^t(id1) = $LB("col11", "col21", "col31")
Set ^i("col11", id1) = 1
TCOMMIT

ဘယ်လိုလုပ်ဆောင်ရမလဲ အသေးစိတ်ကိုတော့ M ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဇယားများ, ဒုတိယအညွှန်းကိန်းများကို အတုယူခြင်း။.

အတန်းများထည့်သွင်းခြင်း/မွမ်းမံခြင်း/ဖျက်ခြင်းအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များကို COS/M ဖြင့် ရေးသားပြီး စုစည်းထားလျှင် ထိုဇယားများသည် သမားရိုးကျဒေတာဘေ့စ်များ (သို့မဟုတ် ပို၍ပင်လျှင်မြန်သည်) တွင် အလုပ်လုပ်မည်ဖြစ်သည်။TSTART နှင့် TOCOMMIT ညွှန်ကြားချက်များ (ငွေပေးငွေယူများ) ကိုအသုံးပြုခြင်းအပါအဝင် ကော်လံနှစ်ခုပါဇယားတစ်ခုသို့ INSERT နှင့် SELECT တို့တွင် စမ်းသပ်မှုများဖြင့် ဤထုတ်ပြန်ချက်ကို စစ်ဆေးခဲ့သည်။

တစ်ပြိုင်နက်ဝင်ရောက်ခွင့်နှင့် အပြိုင် ငွေပေးငွေယူများဖြင့် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အခြေအနေများကို ကျွန်ုပ် မစမ်းသပ်ရသေးပါ။

အရောင်းအဝယ်များကို အသုံးမပြုဘဲ၊ ထည့်သွင်းမှုနှုန်းသည် တန်ဖိုးတစ်သန်းလျှင် 778 ထည့်သွင်းမှု/စက္ကန့်ဖြစ်သည်။
တန်ဖိုး သန်း 300 ဖြင့် - 422 ထည့်သွင်း/စက္ကန့်။

ငွေပေးငွေယူများကို အသုံးပြုသည့်အခါ - 572M ထည့်သွင်းမှုအတွက် 082 ကြိမ်/စက္ကန့်။ လုပ်ဆောင်မှုအားလုံးကို စုစည်းထားသော M ကုဒ်မှ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။
Hard Drive များသည် SSD မဟုတ်ဘဲ ပုံမှန်ဖြစ်သည်။ Write-back ဖြင့် RAID5။ Phenom II 1100T ပရိုဆက်ဆာ။

အလားတူနည်းဖြင့် SQL ဒေတာဘေ့စ်ကို စမ်းသပ်ရန်၊ ကွင်းဆက်တစ်ခုတွင် ထည့်သွင်းမှုများကို လုပ်ဆောင်မည့် သိမ်းဆည်းထားသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းကို သင်ရေးသားရန် လိုအပ်သည်။ MySQL 5.5 (InnoDB သိုလှောင်မှု) ကို စမ်းသပ်သောအခါ၊ ဤနည်းလမ်းကို အသုံးပြု၍ တစ်စက္ကန့်လျှင် 11K ထက်မပိုသော နံပါတ်များကို လက်ခံရရှိခဲ့ပါသည်။
ဟုတ်ပါသည်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဇယားများကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းသည် ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များထက် ပိုမိုရှုပ်ထွေးပုံပေါ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဂလိုဘယ်ရှိစက်မှုဒေတာဘေ့စ်များသည် tabular data နှင့်အလုပ်လုပ်ရလွယ်ကူစေရန် SQL access ရှိသည်။

ယေဘူယျအားဖြင့်၊ data schema သည် မကြာခဏပြောင်းလဲခြင်းမရှိပါက၊ ထည့်သွင်းမှုအမြန်နှုန်းသည် မစိုးရိမ်ရပြီး ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုလုံးကို ပုံမှန်ဇယားပုံစံဖြင့် အလွယ်တကူ ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်၊ ထို့ကြောင့် ၎င်းသည် ပိုမိုမြင့်မားသော abstraction အဆင့်ကို ပံ့ပိုးပေးသောကြောင့် SQL နှင့် အလုပ်လုပ်ရန် ပိုမိုလွယ်ကူပါသည်။ .

ဤကိစ္စတွင် ကျွန်ုပ်သည် ဤအချက်ကို ပြလိုပါသည်။ globals သည် အခြားသော database များကို ဖန်တီးရန်အတွက် constructor အဖြစ် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။. အခြားဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားနိုင်သော စုဝေးသူကဲ့သို့ပင်။ ဤသည်မှာ ဂလိုဘယ်များပေါ်တွင် analogues များကို သင်ဖန်တီးနိုင်ပုံ ဥပမာများဖြစ်သည်။ သော့တန်ဖိုး၊ စာရင်းများ၊ အစုံများ၊ ဇယားကွက်များ၊ စာရွက်စာတမ်းများကို ဦးတည်သည့် ဒေတာဘေ့စ်များ။

ကြိုးစားအားထုတ်မှု အနည်းဆုံးဖြင့် စံမဟုတ်သော ဒေတာဘေ့စ် တစ်မျိုးမျိုးကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်ပါက၊ သင်သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကို ကြည့်ပါ။

3.3 အထူးကိစ္စ 3. အဆင့်နှစ်သစ်ပင်၊ ဒုတိယအဆင့်၏ node တစ်ခုစီတွင် အကိုင်းအခက်အရေအတွက် ပုံသေရှိသည်

သင်ခန့်မှန်းနိုင်သည်- ဤသည်မှာ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဇယားများ၏ အစားထိုးအကောင်အထည်ဖော်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤအကောင်အထည်ဖော်မှုကို ယခင်တစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ကြပါစို့။

နှစ်အဆင့်သစ်ပင်နှင့် စားပွဲများ တစ်ခုတည်းအဆင့်သစ်ပင်ပေါ်တွင်။

Минусы
Плюсы

1. ကော်လံအရေအတွက်နှင့်ညီသော node အရေအတွက်ကို သတ်မှတ်ရန်လိုအပ်သောကြောင့် ထည့်သွင်းမှုအတွက် နှေးကွေးပါသည်။
2. ဒစ်ခ်နေရာ သုံးစွဲမှု ပိုများသည်။ ကော်လံအမည်များဖြင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အညွှန်းကိန်းများ (အခင်းအကျင်းအညွှန်းများအဖြစ် နားလည်သည်) သည် ဒစ်ခ်နေရာယူကာ အတန်းတစ်ခုစီအတွက် ပွားနေသောကြောင့်ဖြစ်သည်။

1. စာကြောင်းကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်မလိုအပ်သောကြောင့်ကော်လံတစ်ခုချင်းစီ၏တန်ဖိုးများကိုပိုမိုမြန်ဆန်စွာဝင်ရောက်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်၏စမ်းသပ်မှုများအရ၊ ၎င်းသည် ကော်လံ 11,5 ခုတွင် 2% ပိုမြန်ပြီး နောက်ထပ် ကော်လံအများအပြားတွင် ပိုမြန်ပါသည်။
2. ဒေတာအစီအစဉ်ကို ပြောင်းရန် ပိုလွယ်သည်။
3. ပိုရှင်းအောင်ကုဒ်

နိဂုံးချုပ်: လူတိုင်းအတွက်မဟုတ်ပါ။ မြန်နှုန်းသည် ဂလိုဘယ်လောက၏ အဓိကအကျဆုံး အကျိုးကျေးဇူးများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သောကြောင့်၊ ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်များရှိ ဇယားများထက် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ လုပ်ဆောင်နိုင်ဖွယ်မရှိသောကြောင့် ဤအကောင်အထည်ဖော်မှုကို အသုံးပြုရာတွင် အချက်အနည်းငယ်မျှသာရှိသည်။

3.4 အထွေထွေကိစ္စ။ သစ်ပင်တွေ ခိုင်းပြီး သစ်ပင်တွေ

သစ်ပင်တစ်ပင်အဖြစ် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည့် မည်သည့်ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံသည် ဂလိုဘယ်နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိသည်။

3.4.1 အရာဝတ္ထုများနှင့် အရာဝတ္ထုများ

ဤသည်မှာ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ရိုးရာအသုံးပြုမှုနယ်ပယ်ဖြစ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာနယ်ပယ်တွင် ရောဂါများ၊ ဆေးဝါးများ၊ ရောဂါလက္ခဏာများနှင့် ကုသမှုနည်းလမ်းများ အများအပြားရှိသည်။ လူနာတစ်ဦးစီအတွက် ကွက်လပ်ပေါင်း တစ်သန်းပါသော ဇယားတစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းသည် အသုံးမကျပါ။ ထို့အပြင်၊ ကွက်လပ်များ၏ 99% သည် ဗလာဖြစ်နေလိမ့်မည်။

ဇယားများ၏ SQL ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ- "လူနာ" ~ 100 အကွက်များ၊ "ဆေး" - 000 အကွက်များ၊ "ကုထုံး" - ကွက်လပ် 100၊ "ရှုပ်ထွေးမှုများ" - နယ်ပယ် 000 စသည်ဖြင့်။ နောက် ... ပြီးတော့။ သို့မဟုတ် လူနာအမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် ဇယားထောင်ပေါင်းများစွာ၏ ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုကို သင်ဖန်တီးနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် ထပ်နေနိုင်သည်)၊ ကုသမှုများ၊ ဆေးဝါးများနှင့် ဤဇယားများကြားချိတ်ဆက်မှုအတွက် ထောင်ပေါင်းများစွာသော ဇယားများကို သင်ဖန်တီးနိုင်သည်။

Globals သည် ဆေးပညာအတွက် စံနမူနာပြဖြစ်သောကြောင့် လူနာတစ်ဦးစီအတွက် ၎င်း၏ဆေးဘက်ဆိုင်ရာသမိုင်း၊ ကုထုံးအမျိုးမျိုးနှင့် ဆေးဝါးများ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သစ်ပင်ပုံစံဖြင့် တိကျသောဖော်ပြချက်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်စေသောကြောင့် ကော်လံအလွတ်များတွင် disk space အပိုမဖြုန်းတီးဘဲ၊ ဆက်စပ်ကိစ္စရပ်တွင် ဖြစ်ပါစေ။

Globals ကို အသုံးပြု၍ လူများအကြောင်း ဒေတာများပါသော ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုကို ဖန်တီးရန် အဆင်ပြေသည်။Client နှင့် ပတ်သက်သော အမျိုးမျိုးသော အချက်အလက်များကို အများဆုံးစုဆောင်းပြီး စနစ်တကျလုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးသောအခါ၊ ၎င်းသည် ဆေးပညာ၊ ဘဏ်လုပ်ငန်း၊ စျေးကွက်ရှာဖွေရေး၊ သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် အခြားနယ်ပယ်များတွင် လိုအပ်ချက်ဖြစ်သည်။

.
ဟုတ်ပါတယ်၊ SQL မှာ ဇယားအနည်းငယ်နဲ့ သစ်ပင်ကို အတုယူနိုင်ပါတယ်။EAV, 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10) သို့သော် ၎င်းသည် သိသိသာသာ ပိုမိုရှုပ်ထွေးပြီး နှေးကွေးမည်ဖြစ်သည်။ အခြေခံအားဖြင့်၊ သင်သည် ဇယားများပေါ်တွင် အလုပ်လုပ်သော ဂလိုဘယ်တစ်ခုကို ရေးပြီး abstraction အလွှာအောက်တွင် ဇယားများဖြင့် အလုပ်အားလုံးကို ဝှက်ထားရမည်ဖြစ်သည်။ မြင့်မားသောအဆင့်နည်းပညာ (SQL) ကို အသုံးပြု၍ အောက်ခြေနည်းပညာ (ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ) ကိုအတုယူခြင်းသည် မှားပါသည်။ မသင့်လျော်သော။

ဧရာမဇယားများ (ALTER TABLE) ပေါ်ရှိ data schema ကိုပြောင်းလဲခြင်းသည် အချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ကြာနိုင်သည်ဆိုသော လျှို့ဝှက်ချက်မဟုတ်ပါ။ ဥပမာ MySQL သည် ဇယားဟောင်းမှ အချက်အလက်များကို ဇယားအသစ်သို့ လုံးလုံးကူးယူခြင်းဖြင့် ALTER TABLE ADD|DROP COLUMN သည် (စမ်းသပ်ထားသော MyISAM၊ InnoDB အင်ဂျင်များ)။ ရက်သတ္တပတ်များမဟုတ်ပါက ရက်သတ္တပတ်ပေါင်းများစွာ မှတ်တမ်းပေါင်း ဘီလီယံနှင့်ချီ၍ အလုပ်လုပ်နိုင်သော ဒေတာဘေ့စ်ကို ချိတ်ထားနိုင်သည်။

ဂလိုဘယ်လ်များကို အသုံးပြုပါက ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံကို ပြောင်းလဲခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အကျိုးမရှိပါ။ မည်သည့်အချိန်တွင်မဆို ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်အရာဝတ္တုတွင်မဆို၊ အထက်အောက်အဆင့်တွင် လိုအပ်သည့် ဂုဏ်သတ္တိအသစ်များကို အချိန်မရွေးထည့်နိုင်သည်။ အကိုင်းအခက်အမည်ပြောင်းခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သောပြောင်းလဲမှုများကို လည်ပတ်နေသောဒေတာဘေ့စ်ပေါ်တွင် နောက်ခံတွင်လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။


ထို့ကြောင့်၊ ရွေးချယ်နိုင်သော ဂုဏ်သတ္တိများစွာဖြင့် အရာဝတ္ထုများကို သိမ်းဆည်းခြင်းနှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ၊ ဂလိုဘယ်လ်များသည် အလွန်ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

ထို့အပြင်၊ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာလမ်းများအားလုံးသည် B-trees ဖြစ်သောကြောင့် မည်သည့်အရာများကိုမဆို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရန် ချက်ချင်းဖြစ်ကြောင်း သင့်အား သတိပေးပါရစေ။

ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဒေတာဘေ့စ်များသည် ယေဘူယျအားဖြင့်၊ အထက်အောက်အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းနိုင်စွမ်းရှိသည့် စာရွက်စာတမ်းကို ဦးတည်သည့် ဒေတာဘေ့စ်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ စာရွက်စာတမ်းများကိုဦးတည်သည့် ဒေတာဘေ့စ်များသည် ဆေးမှတ်တမ်းများသိမ်းဆည်းခြင်းနယ်ပယ်တွင် တစ်ကမ္ဘာလုံးနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်။ ဒါပေမယ့် သိပ်မတူသေးဘူး။MongoDB ကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရအောင်။ ဤဒိုမိန်းတွင် အောက်ဖော်ပြပါ အကြောင်းရင်းများကြောင့် ကမ္ဘာ့နိုင်ငံများကို ဆုံးရှုံးရခြင်း။

1. စာရွက်စာတမ်းအရွယ်အစား။ သိုလှောင်မှုယူနစ်သည် အမြင့်ဆုံးအသံအတိုးအကျယ် 16MB ခန့်ရှိသော JSON ဖော်မတ် (ပို၍တိကျစွာ BSON) ဖြင့် စာသားဖြစ်သည်။ ကြီးမားသော JSON စာရွက်စာတမ်းကို ၎င်းတွင်သိမ်းဆည်းပြီး အကွက်များဖြင့် ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါက JSON ဒေတာဘေ့စကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရာတွင် နှေးကွေးသွားစေရန် ကန့်သတ်ချက်ကို အထူးပြုလုပ်ထားသည်။ ဤစာရွက်စာတမ်းတွင် လူနာနှင့်ပတ်သက်သည့် အချက်အလက်အားလုံး ပါဝင်သင့်သည်။ လူနာမှတ်တမ်း ဘယ်လောက်ထူနိုင်တယ်ဆိုတာ အားလုံးသိပါတယ်။ အမြင့်ဆုံးကတ်အရွယ်အစား 16MB သည် ရောဂါကတ်တွင် MRI ဖိုင်များ၊ ဓာတ်မှန်စကင်န်များနှင့် အခြားလေ့လာမှုများပါရှိသော လူနာများကို ချက်ချင်းအဆုံးသတ်စေသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဌာနခွဲတစ်ခုတွင် သင့်တွင် အချက်အလက်ဂစ်ဂါဘိုက်နှင့် တာရာဘိုက်များ ရှိနိုင်သည်။ မူအရတော့ ဒါကို အဆုံးသတ်နိုင်ပေမယ့် ကျွန်တော် ဆက်သွားမယ်။
2. လူနာ၏ဇယားရှိ ဂုဏ်သတ္တိအသစ်များ၏ အသိစိတ်/ပြောင်းလဲခြင်း/ဖျက်ခြင်းအချိန်။ ထိုသို့သော ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုသည် မြေပုံတစ်ခုလုံးကို မန်မိုရီအဖြစ် ဖတ်ရပါမည် (ဒါက ပမာဏအများကြီးပါ။) BSON ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး အသစ်တစ်ခုကို ပေါင်းထည့်/ပြောင်း/ဖျက်ပါ၊ အညွှန်းကိန်းများကို အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ၊ ၎င်းကို BSON တွင် ထုပ်ပိုးပြီး ဒစ်ခ်တွင် သိမ်းဆည်းပါ။ ဂလိုဘယ်တစ်ခုသည် တိကျသောပိုင်ဆိုင်မှုတစ်ခုကို ရယူပြီး ၎င်းကို ကိုင်တွယ်ရန်သာ လိုအပ်သည်။
3. တစ်သီးပုဂ္ဂလဂုဏ်သတ္တိများထံ အမြန်ဝင်ရောက်ပါ။ စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုရှိ ဂုဏ်သတ္တိများစွာနှင့် ၎င်း၏အဆင့်များစွာဖွဲ့စည်းပုံနှင့်အတူ၊ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လမ်းကြောင်းတစ်ခုစီသည် B-tree ဖြစ်သောကြောင့် တစ်ဦးချင်းစီ၏ ဂုဏ်သတ္တိများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုမှု ပိုမိုမြန်ဆန်လာမည်ဖြစ်သည်။ BSON တွင်၊ သင်အလိုရှိသောပိုင်ဆိုင်မှုကိုရှာဖွေရန် စာရွက်စာတမ်းအား မျဉ်းကြောင်းအတိုင်း ပိုင်းခြားရန် လိုအပ်သည်။

3.3.2 Associative arrays

Associative arrays ( nested arrays နှင့်ပင် ) globals နှင့် ကိုက်ညီပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ PHP မှ array တစ်ခုကို ပထမပုံ 3.3.1 တွင် ပြသပါမည်။

$a = array(
  "name" => "Vince Medvedev",
  "city" => "Moscow",
  "threatments" => array(
    "surgeries" => array("apedicectomy", "biopsy"),
    "radiation" => array("gamma", "x-rays"),
    "physiotherapy" => array("knee", "shoulder")
  )
);

3.3.3 အထက်အောက် စာရွက်စာတမ်းများ- XML၊ JSON

ကမ္ဘာအနှံ့တွင်လည်း အလွယ်တကူ သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ သိုလှောင်မှုအတွက် အမျိုးမျိုးသော နည်းလမ်းများဖြင့် ချထားနိုင်ပါသည်။

XML ကို
XML ကို ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာအဖြစ်သို့ ပြိုကွဲစေရန် အလွယ်ကူဆုံးနည်းလမ်းမှာ node များတွင် tag attribute များကို သိမ်းဆည်းရန်ဖြစ်သည်။ တဂ် attribute များကို အမြန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်ပါက၊ ၎င်းတို့ကို သီးခြားအကိုင်းအခက်များအဖြစ် ရွှေ့နိုင်ပါသည်။

<note id=5>
<to>Вася</to>
<from>Света</from>
<heading>Напоминание</heading>
<body>Позвони мне завтра!</body>
</note>

COS တွင် ၎င်းသည် ကုဒ်နှင့် ကိုက်ညီလိမ့်မည်-

Set ^xml("note")="id=5"
Set ^xml("note","to")="Саша"
Set ^xml("note","from")="Света"
Set ^xml("note","heading")="Напоминание"
Set ^xml("note","body")="Позвони мне завтра!"

မှတ်ချက် XML၊ JSON၊ associative arrays များအတွက်၊ သင်သည် ကမ္ဘာအနှံ့တွင် ပြသရန် ကွဲပြားသော နည်းလမ်းများစွာဖြင့် သင်ပေါ်လာနိုင်သည်။ ဤကိစ္စတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မှတ်စုတဂ်ရှိ စာတန်းခွဲများ၏ အစီအစဥ်ကို မဖော်ပြပါ။ တစ်ကမ္ဘာလုံး ^xml subtag များကို အက္ခရာစဉ်အလိုက် ပြသပါမည်။ အမိန့်ကို တင်းကြပ်စွာထင်ဟပ်ရန်၊ ဥပမာ၊ အောက်ပါပြသမှုကို သင်သုံးနိုင်သည်။

JSON
အပိုင်း 3.3.1 မှ ပထမပုံသည် ဤ JSON စာရွက်စာတမ်း၏ ရောင်ပြန်ဟပ်မှုကို ပြသသည်-

var document = {
  "name": "Vince Medvedev",
  "city": "Moscow",
  "threatments": {
    "surgeries": ["apedicectomy", "biopsy"],
    "radiation": ["gamma", "x-rays"],
    "physiotherapy": ["knee", "shoulder"]
  },
};

3.3.4 အထက်အောက် ဆက်စပ်မှုများဖြင့် ချိတ်ဆက်ထားသော ထပ်တူထပ်မျှသော အဆောက်အဦများ

ဥပမာများ- အရောင်းရုံးများ၏ဖွဲ့စည်းပုံ၊ MLM ဖွဲ့စည်းပုံရှိလူများ၏တည်နေရာ၊ စစ်တုရင်တွင်ဖွင့်လှစ်ထားသောဒေတာဘေ့စ်။

ဒေတာဘေ့စ်ကို ပွဲထုတ်သည်။ global node ၏ အညွှန်းတန်ဖိုးအဖြစ် stroke force ခန့်မှန်းချက်ကို သင်သုံးနိုင်သည်။ ထို့နောက် အပြင်းထန်ဆုံး ရွေ့လျားမှုကို ရွေးချယ်ရန်အတွက် အလေးချိန် အကြီးဆုံးသော အကိုင်းအခက်ကို ရွေးချယ်ရန် လုံလောက်မည်ဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာတွင်၊ အဆင့်တစ်ခုစီရှိ အကိုင်းအခက်အားလုံးကို ရွေ့လျားနိုင်စွမ်းအားဖြင့် စီထားသည်။

အရောင်းရုံးများ၏ဖွဲ့စည်းပုံ၊ MLM တွင်လူများ၏ဖွဲ့စည်းပုံ။ Node များသည် သစ်ပင်ခွဲတစ်ခုလုံး၏ ဝိသေသလက္ခဏာများကို ထင်ဟပ်သည့် အချို့သော ကက်ရှ်တန်ဖိုးများကို သိမ်းဆည်းနိုင်သည်။ ဥပမာ၊ ပေးထားသော သစ်ပင်ခွဲတစ်ခု၏ အရောင်းပမာဏ။ မည်သည့်အချိန်တွင်မဆို ဌာနခွဲတစ်ခု၏ အောင်မြင်မှုများကို ထင်ဟပ်သည့် ကိန်းဂဏန်းတစ်ခုကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိနိုင်ပါသည်။

4. ဂလိုဘယ်များကို အသုံးပြုခြင်းသည် မည်သည့်ကိစ္စများတွင် အကျိုးအရှိဆုံးဖြစ်သနည်း။

ပထမကော်လံတွင် ဂလိုဘယ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် သိသာထင်ရှားသော အမြန်နှုန်းရရှိမည့် ကိစ္စရပ်များကို တင်ဆက်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး ဒုတိယကော်လံတွင် ဒီဇိုင်း သို့မဟုတ် ဒေတာမော်ဒယ်ကို ရိုးရှင်းသွားသည့်အခါတွင် ဖော်ပြထားသည်။

အရှိန်
ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း/တင်ပြခြင်း လွယ်ကူခြင်း။

1. ထည့်သွင်းခြင်း [အဆင့်တစ်ခုစီတွင် အလိုအလျောက်စီခြင်းဖြင့်]၊ [မာစတာကီးဖြင့် အညွှန်းရေးခြင်း]
2. သစ်ပင်ခွဲများကို ဖယ်ရှားခြင်း။
3. တစ်ဦးချင်းဝင်ရောက်ခွင့်လိုအပ်သော nested သတ္တိများစွာပါရှိသော အရာများ
4. မည်သည့်အကိုင်းအခက်မှ ကလေးအကိုင်းအခက်များကို ဖြတ်ကျော်နိုင်စွမ်းရှိသော အထက်အောက်ဖွဲ့စည်းပုံ၊
5. သစ်ပင်သစ်ပင်များ၏ အနက်ကို ပထမဆုံးဖြတ်ကျော်ခြင်း။

1. ရွေးချယ်နိုင်သော [နှင့်/သို့မဟုတ် nested] ဂုဏ်သတ္တိများ/entities များစွာရှိသော အရာ/အရာများ
2. Schema-နည်းသောဒေတာ။ ဂုဏ်သတ္တိအသစ်တွေ ပေါ်လာပြီး အဟောင်းတွေ ပျောက်သွားတတ်ပါတယ်။
3. စိတ်ကြိုက်ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုဖန်တီးရန်လိုအပ်သည်။
4. လမ်းကြောင်းအခြေခံများနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များ။ လမ်းများကို သစ်ပင်အဖြစ် ကိုယ်စားပြုရန် အဆင်ပြေသောအခါ။
5. ထပ်ခါတလဲလဲ မသုံးဘဲ အထက်အောက် ပုံသဏ္ဍာန်များကို ဖယ်ရှားခြင်း။

extension ကို “ကမ္ဘာ့နိုင်ငံများသည် ဒေတာသိမ်းဆည်းရန်အတွက် ရတနာဓားများဖြစ်သည်။ ကျဲခင်းများ။ အပိုင်း ၃".

ခွင: ဤဆောင်းပါးနှင့် ကျွန်ုပ်၏မှတ်ချက်များသည် ကျွန်ုပ်၏ထင်မြင်ယူဆချက်ဖြစ်ပြီး InterSystems Corporation ၏တရားဝင်ရပ်တည်ချက်နှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိပါ။

source: www.habr.com