9、Azure数据库选项与应用迁移全解析

Azure数据库选项与应用迁移全解析

1. Azure Cosmos DB 概述

在当今的数据库领域,NoSQL 数据库崭露头角,其中 MongoDB 广为人知。不过,微软推出了名为 Cosmos DB 的产品。最初,微软引入了名为 DocumentDB 的 NoSQL 数据库引擎,随着技术的成熟,它被重新命名为 Cosmos DB,尽管如此,现在仍偶尔会提及 DocumentDB。

Cosmos DB 是一个全球分布式数据库,具备按需水平扩展的能力,能在任何 Azure 区域设置读写副本。它具有低延迟和高 IOPS 的特点,作为 NoSQL 数据库,非常适合现代应用程序。使用 Cosmos DB 无需预先定义架构,可以根据需要灵活更改模型。而且,它是一个完全托管的云服务,与其他 Azure 服务(如 IoT Hub、AKS 和 Azure Functions)深度集成。

从程序员的角度来看,Cosmos DB 提供多 API,包括原生 NoSQL API、MongoDB、PostgreSQL、Apache Cassandra、Gremlin 和 Azure Table 等,方便习惯其他数据库类型的开发者快速上手或迁移现有应用。不过,API 只能在创建账户时选择,因为这会影响数据的存储方式。

与传统 SQL 数据库不同,Cosmos DB 的结构为:顶层是账户,接着是数据库,数据库内有容器,容器中存储项目。容器类似于表,项目等同于记录,但与 SQL 数据库表中必须存储相同记录不同,NoSQL 数据库的容器可以存储完全不同的记录。为了便于查询和排序数据,每个记录必须使用分区和 ID 键,ID 唯一标识每条记录,分区可用于定义记录类型,也可根据位置、年份等自然分组

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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