Study - ArangoDB学习与安装-1

ArangoDB是一种高性能的原生多模型数据库,支持文档、图和键值对存储,使用类SQL的AQL查询语言,可通过JavaScript扩展,适用于构建复杂应用。ArangoDB采用Apache2许可证协议,提供Foxx框架用于构建API,且易于安装和管理。

What ArangoDB ❓

一种类似于编码的声明式查询语言

在这里插入图片描述

  • ArangoDB支持灵活的数据模型,比如文档Document、图Graph以及键值对Key-Value存储
  • ArangoDB同时也是一个高性能的数据库,它使用类SQL查询或JavaScript扩展来构建高性能应用

Why ArangoDB ❓

  • 原生多模型数据库
    • ArangoDB 从第一行代码开始就是按照原生多模型数据库来设计编写
    • 可以灵活地为您的数据建立模型,并广泛应用在不同项目中
  • 通过Foxx framework进行扩展
    • 可以依据项目需求来对ArangoDB数据库进行扩展
    • 也可以将你的逻辑功能加入到基于Google V8的 JavaScript framework Foxx™,并可以完全访问 ArangoDB 在 C++级别的所有功能

ArangoDB的特性

特性解释
多模型数据库可以灵活的使用键值对、文档、图及其组合构建你的数据模型
查询便利ArangoDB有类SQL的AQL查询语言,还可以通过REST方式进行查询
可通过JavaScript进行扩展无语言范围的限制,可以从前端到后端都使用同一种语言
高性能ArangoDB速度极快
Foxx - 构建自己的API用JavaScript和ArangoDB构建应用,Foxx运行在DB内部,可快速访问数据
空间利用率高跟其它文档型数据库相比,ArangoDB占用的存储空间更少,因为ArangoDB是模式自由的元数据模式
简单易用ArangoDB可以在几秒内启动运行,同时可使用图形界面来管理你的ArangoDB
多OS支持ArangoDB支持Windows、Linux和OSX等操作系统,还支持树莓派
开源且免费ArangoDB开源免费,它采用了Apache 2许可证协议
复制ArangoDB支持主从集群

AQL vs SQL

AQLSQL
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

ArangoDB 之 安装

这里以Mac上的安装为例

  • 使用homebrew安装
    $ brew install arangodb
    在这里插入图片描述
  • 启动Arangodb的服务器
    $ /usr/local/Cellar/arangodb/3.4.7/sbin/arangod
    这里的安装版本是3.4.7,版本在更新,所以会有不同属于正常现象噢~
    在这里插入图片描述
  • 启动ArangoDB shell
    $ /usr/local/Cellar/arangodb/3.4.7/bin/arangosh
    在这里插入图片描述
  • 界面 & 登录
    • 在浏览器中输入127.0.0.1:8529出现图形化界面
    • 用户是root,登录密码就是启动时指定的密码(我这里启动时没有写密码,直接按的enter键,所以登录时只需要写用户名登录就好)
      在这里插入图片描述
  • 选择数据库
    选择数据库为_system(此时也只有这一个数据库可供选择)后进入主页
    在这里插入图片描述
  • 主页长这样⬇️
    在这里插入图片描述
## 软件功能详细介绍 1. **文本片段管理**:可以添加、编辑、删除常用文本片段,方便快速调用 2. **分组管理**:支持创建多个分组,不同类型的文本片段可以分类存储 3. **热键绑定**:为每个文本片段绑定自定义热键,实现一键粘贴 4. **窗口置顶**:支持窗口置顶功能,方便在其他应用程序上直接使用 5. **自动隐藏**:可以设置自动隐藏,减少桌面占用空间 6. **数据持久化**:所有配置和文本片段会自动保存,下次启动时自动加载 ## 软件使用技巧说明 1. **快速添加文本**:在文本输入框中输入内容后,点击"添加内容"按钮即可快速添加 2. **批量管理**:可以同时编辑多个文本片段,提高管理效率 3. **热键冲突处理**:如果设置的热键系统或其他软件冲突,会自动提示 4. **分组切换**:使用分组按钮可以快速切换不同类别的文本片段 5. **文本格式化**:支持在文本片段中使用换行符和制表符等格式 ## 软件操作方法指南 1. **启动软件**:双击"大飞哥软件自习室——快捷粘贴工具.exe"文件即可启动 2. **添加文本片段**: - 在主界面的文本输入框中输入要保存的内容 - 点击"添加内容"按钮 - 在弹出的对话框中设置热键和分组 - 点击"确定"保存 3. **使用热键粘贴**: - 确保软件处于运行状态 - 在需要粘贴的位置按下设置的热键 - 文本片段会自动粘贴到当前位置 4. **编辑文本片段**: - 选中要编辑的文本片段 - 点击"编辑"按钮 - 修改内容或热键设置 - 点击"确定"保存修改 5. **删除文本片段**: - 选中要删除的文本片段 - 点击"删除"按钮 - 在确认对话框中点击"确定"即可删除
在全球电动汽车产业快速扩张的背景下,充电基础设施的规划运营效率成为影响交通能源转型的关键环节。充电站作为电动汽车能源补给的核心节点,其电力负荷的波动特性直接关系到电网稳定用户服务体验。因此,构建精确的负荷预测模型已成为提升充电网络智能化管理水平的重要基础。 为支持相关研究应用开发,专门针对充电站电力消耗预测所构建的数据集合,系统整合了多维度变量,旨在揭示负荷变化的潜在规律。这类数据通常涵盖以下结构化信息:时序用电记录,以固定间隔(如每小时或每日)记载充电站总能耗;充电过程明细,包括各充电单元的功率曲线、充电持续时间及结束时刻;用户行为特征,例如用户群体分类、充电周期规律时段偏好;外部环境参数,如气象指标(气温、降水、风力)及法定假期安排,这些因素共同作用于出行需求充电决策;站点属性数据,涉及地理位置、充电设备型号规模、服务容量上限等,用于评估站点运行效能。 数据质量覆盖范围显著影响预测算法的可靠性。完备且精准的数据有助于识别负荷波动的驱动要素,进而支持电网侧运营侧的协同优化。例如,基于负荷预测结果,运营商可实施动态定价机制,引导用户在低谷时段充电,以平抑电网峰值压力;电力部门则可依据预测趋势提前规划配电网络扩容,保障供电安全。 当前,随着机器学习人工智能方法的不断成熟,将其引入充电负荷预测领域,不仅能够提升模型预测精度,还可推动充电站运营向自动化、自适应方向演进,从而促进电动汽车生态体系的长期可持续发展。总体而言,充电站负荷预测数据集为学术研究工程实践提供了关键的数据基础,助力实现负荷精准预估、资源优化配置能源高效利用,进一步加速电动汽车的规模化应用。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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