pb 和 c 数据类型对照表

本文提供了PB_C数据类型的详细转换表,涵盖了从16位到32位环境下各种数据类型如Bool、Byte、Char等的具体转换方式。对于从事PB_C应用开发的技术人员来说,这份表格是非常实用的参考资料。

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8、PB_C数据类型转换表

PB_C数据类型转换表
MICROSOFT    PB(16Bit)    PB(32Bit)
Bool    Boolean    Boolean
Byte, Char    Char    Char
Char*    Ref string    Ref String
Colorref    Uint    Ulong
Double    Double    Double
Dword    Uint    Ulong
Float    N/A    N/A
Handle    Uint    Ulong
Hdc    Uint    Ulong
Hfile    Uint    Ulong
Hinstance    Uint    Ulong
Hwnd    Uint    Ulong
Int    Int    Int
Long    Long    Long
Lparam    Uint    Ulong
Lpbyte    Ref Int    Ref Long
Lpcwstr    Ref Blob    Ref Blob (Unicode use ToUnicode())
Lpcvoid    Ref String    Ref String
Lpdword    Ref Uint    Ref Ulong
Lpfiletime    Ref Time    Ref Time
Lpint    Ref Int    Ref Long
Lpstr,Lpcstr    Ref String    Ref String
Lpvoid    Ref Structstruct_inst    Ref Struct struct_inst
Lpword    Ref Int    Ref Ulong
Mcierror    Long    Long
Pbyte    Ref Int[#]    Ref Long[#]
Short    Int    Int
Structure    Ref Struct struct_inst    Ref Struct Struct_inst
Uint    Uint    Uint
Void**    SUBROUTINE    SUBROUTINE
Word    Int    Long
Wparam    Uint    Ulong
<think>嗯,用户之前问过关于聊天记录存储数据库选择的问题,现在他们想了解ClickHouseCassandra是什么。我需要先回顾之前的对话,确保回答的一致性连贯性。之前我提到过在混合存储方案中使用ClickHouse进行分析,而Cassandra作为时序型数据库适用于海量数据。现在用户可能想更深入了解这两个数据库的特点区别。 首先,用户可能是开发者或系统架构师,负责设计或优化系统架构。他们可能正在评估不同的数据库技术,用于处理大量数据,尤其是时间序列或分析型数据。用户的需求不仅仅是了解基本概念,而是需要知道两者的核心区别、适用场景以及如何选择。 接下来,我需要明确ClickHouseCassandra各自的定位。ClickHouse是OLAP数据库,擅长高速分析查询,适合处理大规模数据的聚合报表生成。而Cassandra是宽列存储,强调高可用性可扩展性,适合写密集型场景,比如实时数据写入全局分布的数据存储。 用户可能想知道两者的架构差异、数据模型、性能特点以及适用场景。需要举例说明,比如在聊天记录存储中,Cassandra适合实时写入消息,而ClickHouse适合分析历史消息数据。同时,用户可能关心两者在分布式部署、一致性、事务支持等方面的区别。 还要注意用户可能存在的误区,比如将两者直接比较,而实际上它们的应用场景不同。需要强调选择时应根据具体需求,如数据写入量、查询模式、延迟要求等因素。 最后,确保回答结构清晰,分点说明,使用对比表格示例帮助用户理解。结合之前的回答,提到混合存储方案中的ClickHouseCassandra的应用场景,加强用户的整体理解。</think>以下是ClickHouseCassandra的对比解析,结合具体技术特征使用场景进行说明: --- ### 一、核心定位差异 ```mermaid graph LR A[数据处理类型] --> B[ClickHouse: OLAP分析] A --> C[Cassandra: OLTP+时序] D[设计目标] --> E["ClickHouse: 单表千亿级数据分析"] D --> F["Cassandra: 全球多数据中心写入"] ``` 1. **ClickHouse** - **核心价值**:在单台服务器上实现每秒GB级数据扫描 - **典型场景**:网站流量分析、广告投放效果统计、物联网设备历史数据分析 - **独特能力**:`GROUP BY`十亿级数据响应时间<1秒 2. **Cassandra** - **核心价值**:跨地域多活写入,无单点故障 - **典型场景**:物联网传感器数据采集、实时消息日志、用户行为轨迹记录 - **独特能力**:单个集群可支撑百万TPS写入 --- ### 二、架构设计对比 #### 数据分布模型 ```sql -- ClickHouse分片示例 CREATE TABLE logs ON CLUSTER 'analytics_cluster' ( timestamp DateTime, device_id UInt32, metric Float32 ) ENGINE = ReplicatedMergeTree() ORDER BY (toStartOfHour(timestamp), device_id) PARTITION BY toYYYYMMDD(timestamp); ``` ```cql -- Cassandra键空间定义 CREATE KEYSPACE sensor_data WITH replication = {'class': 'NetworkTopologyStrategy', 'DC1':3, 'DC2':2}; CREATE TABLE readings ( sensor_id uuid, bucket int, -- 按时间分桶 event_time timestamp, value decimal, PRIMARY KEY ((sensor_id, bucket), event_time) ) WITH CLUSTERING ORDER BY (event_time DESC); ``` **关键区别**: - ClickHouse:采用主从复制,适合星型拓扑 - Cassandra:无中心节点的P2P架构,所有节点平等 --- ### 三、性能特征对比 #### 基准测试数据(单集群) | 指标 | ClickHouse | Cassandra | |---------------------|---------------------|--------------------| | 写入速度 | 50-200 MB/s | 50K-500K ops/s | | 压缩率 | 5-10x (列式存储) | 1.5-3x (行式存储) | | 典型查询延迟 | 100ms-2s | 1-5ms (点查) | | 全表扫描速度 | 2-5 GB/s/节点 | 不推荐全表扫描 | | 最大单表记录数 | PB级 | TB级 | --- ### 四、使用场景对照 #### 1. 应选ClickHouse的场景 ```python # 电商用户行为分析查询 SELECT toStartOfDay(event_time) AS day, countDistinct(user_id) AS UV, sum(if(action_type='purchase',1,0)) AS orders FROM user_events WHERE event_date BETWEEN '2023-08-01' AND '2023-08-07' GROUP BY day HAVING UV > 1000 LIMIT 100 SETTINGS max_memory_usage=10000000000; -- 允许使用10GB内存 ``` **优势**:复杂聚合计算效率高,内存利用率优化好 #### 2. 应选Cassandra的场景 ```java // 物联网设备高频写入示例 public void writeSensorData(SensorRecord record) { PreparedStatement ps = session.prepare( "INSERT INTO sensor_readings (device_id, bucket, ts, value) VALUES (?, ?, ?, ?)"); BatchStatement batch = new BatchStatement(); for (DataPoint point : record.points) { int bucket = computeTimeBucket(point.timestamp); // 按小时分桶 batch.add(ps.bind(record.deviceId, bucket, point.timestamp, point.value)); } session.execute(batch); // 批量写入500个数据点 } ``` **优势**:高并发写入不丢数据,自动处理节点故障 --- ### 五、混合架构实践案例 **智能家居数据分析平台架构**: ```mermaid graph TD Devices[智能设备] -->|MQTT| Kafka Kafka --> Flink{实时处理} Flink -->|实时告警| Cassandra[(Cassandra 实时状态)] Flink -->|批量存储| ClickHouse[(ClickHouse 历史分析)] BI[报表系统] --> ClickHouse App[控制APP] --> Cassandra ``` **数据流向说明**: 1. 设备实时状态(如温度值)存入Cassandra,支持毫秒级查询 2. 历史运行数据每小时批量导入ClickHouse,生成能效报告 3. 业务系统从Cassandra获取最新状态,从ClickHouse获取趋势分析 --- ### 六、核心功能差异点 | 功能项 | ClickHouse | Cassandra | |---------------------|---------------------|--------------------| | 索引支持 | 跳数索引 | 二级索引(有限) | | 数据更新 | 异步批量更新 | 实时UPSERT | | 事务支持 | 不支持 | 轻量级事务 | | 地理分布 | 需外部分片方案 | 原生多数据中心 | | 机器学习集成 | SQL驱动ML | 需外接Spark | --- ### 七、运维关键指标对比 **ClickHouse集群扩容**: 1. 增加分片时需数据重分布 2. 典型扩容周期:存储使用达70%时 3. 备份方案:`clickhouse-backup`工具 **Cassandra集群扩容**: 1. 支持动态添加节点,数据自动均衡 2. 扩容触发点:单个节点磁盘>1TB时 3. 备份方案:`nodetool snapshot` --- **选择建议**: - 当需要分析100亿条记录生成聚合报表时,优先选择ClickHouse - 当需要全球20个数据中心同时写入时,必须使用Cassandra - 在实时监控场景中,可组合使用:Cassandra处理实时写入,ClickHouse进行T+1分析
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