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数据库中的Schema是什么?

翻译自:http://database.guide/what-is-a-database-schema/ 在数据库中,schema(发音 “skee-muh” 或者“skee-mah”,中文模式)是数据库的组织和结构,schemasandschemata都可以作为复数形式。 模式中包含了schema对象,可以是表(table)、列(column)、数据类型(data type)、视图(view)、存储过程(stored procedures)、关系(relationships)、 主键(primary key)、外键(foreign key)等。数据库模式可以用一个可视化的图来表示,它显示了数据库对象及其相互之间的关系 以上是架构图的简单示例。它显示了三个表,以及它们的数据类型,表之间的关系,以及它们的主键和外键。 这是一个更复杂的数据库模式示例: 在这种情况下,模式图分为四个部分: (1)Customer Data(客户数据):与客户有关的数据,如姓名,地址等 (2)Business(业务):业务所需的数据,例如员工,商店位置,付款细节等 (3)Inventory(库存):所有...

360数据处理平台的架构演进及优化实践

本次要分享的是360大数据中心数据处理平台Titan的架构演进,以及一些具体的实践过程。 一、背景介绍 在当今的大数据时代,大数据计算引擎已经从原先最早的Hadoop生态系统演变到了第三代甚至是第四代计算引擎,比如Spark以及Flink等;存储引擎也是呈现多样化的发展,如支持MPP的关系型存储、分布式存储、时序数据库等。大数据生态的多样性给大数据开发的学习成本造成了很大程度的提高。 然而,当前我们的主流开发模式还是基于脚本开发,业务人员无法参与到我们的计算中来,这种开发模式在很大程度上依赖开发人员的效率,数据的时效性会难以保证。同时,数据开发过程中的数据流转全程黑盒,这给开发维护人员带来了很大的维护困难。最后,缺乏统一的资源调度导致资源长时间被占用不释放,从而引起资源浪费。以上是大数据开发人员所面临的问题和挑战。 从平台的角度来看,以360公司为例,公司产品形态多样化,包括了PC产品、WEB产品、移动端产品等等,多样化的产品意味着数据处理平台面临着繁杂的数据类型,同时也必然面临了多样化的存储引擎及存储格式。 此外,在大数据时代,数据处理的场景已经不再停留在简单的ETL过程,不仅仅包括...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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