关于主流的NoSQL数据库

本文深入解析了BerkeleyDB、MongoDB、Redis与memcached四种主流NoSQL数据库的特点、应用场景及许可证信息,帮助读者了解NoSQL时代的选择与应用。

随着大数据,互联网云计算的时代来临,NoSQL类型的数据库逐渐流行起来,对于传统行业的软件开发人员,可能有些陌生,为了跟上时代的步伐,笔者开始对主流NoSQL类型数据库做一个了解。

主流NoSQL数据库有以下这些

     1). BerkeleyDB是一种极为流行的开源嵌入式数据库,在更多情况下可用于存储引擎,比如BerkeleyDB在被Oracle收购之前曾作为MySQL的存储引擎,由此可以预见,该产品拥有极好的并发伸缩性,支持事务及嵌套事务,海量数据存储等重要特征,在用于存储实时数据方面具有极高的可用价值。然而需要指出的是,该产品的Licence为GPL,这就意味着它并不是在所有情况下都是免费使用的。
      2). 对MongoDB的定义为Oriented-Document数据库服务器,和BerkeleyDB不同的是该数据库可以像其他关系型数据库服务器那样独立的运行并提供相关的数据服务。从该产品的官方文档中我们可以获悉,MongoDB主要适用于高并发的论坛或博客网站,这些网站具有的主要特征是并发访问量高、多读少写、数据量大、逻辑关系简单,以及文档数据作为主要数据源等。和BerkeleyDB一样,该产品的License同为GPL。
      3). Redis,典型的NoSQL数据库服务器,和BerkeleyDB相比,它可以作为服务程序独立运行于自己的服务器主机。在很多时候,人们只是将Redis视为Key/Value数据库服务器,然而事实并非如此,在目前的版本中,Redis除了Key/Value之外还支持List、Hash、Set和Ordered Set等数据结构,因此它的用途也更为宽泛。对于此种误解,Redis官网也进行了相应的澄清。和以上两种产品不同的是,Redis的License是Apache License,就目前而言,它是完全免费。
      4). memcached,数据缓存服务器。为什么在这里要给出该产品的解释呢?很简单,因为笔者认为它在使用方式上和Redis最为相似。毕竟这是一篇关于Redis的技术系列博客,有鉴于此,我们将简要的对比一下这两个产品。首先说一下它们之间的最大区别,memcached只是提供了数据缓存服务,一旦服务器宕机,之前在内存中缓存的数据也将全部消失,因此可以看出memcached没有提供任何形式的数据持久化功能,而Redis则提供了这样的功能。再有就是Redis提供了更为丰富的数据存储结构,如Hash和Set。至于它们的相同点,主要有两个,一是完全免费,再有就是它们的提供的命令形式极为接近。

之后我会逐步介绍Redis,MongoDB,memcached三个数据库。


下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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