架构师学习--数据库分库

学习本文内容,需要先去自行阅读架构师学习–数据库框架的基本搭建(增删改查)这篇文章,因为代码都是基于之前的基础上进行开发的。开始之前,我提出几个问题:什么是分库?为什么要分库?如何分库?

一、什么是分库

所谓的分库就是创建多个db数据库,比如项目中可以有qb.db。当然也可以有1.db、2.db等,根据自己的需求而定,一般小中型的项目是很少用到分库的,比如像淘宝、QQ等这样的大型项目,不可避免的会使用到分库。

二、为什么要分库

举个简单的例子,比如滴滴,一般分为乘客和司机两种用户,两者都会有用户名、用户id等字段信息,但是司机端可能会有自己独有的属性,比如车牌号、驾驶证等信息,这样如果把这些信息都放在同一张数据库中会导致数据量的庞大,并且维护成本较高。如果将这些信息单独的放到另外一个数据库,不但能够解决数据量的问题,而且能够达到数据的隔离,将自己私有的信息和共有字段信息隔离。如果我们需要司机的车牌号,驾驶证信息,只需要查询对应的数据库即可。总结起来优点如下:
1、解决数据量庞大的问题
2、数据隔离

三、如何分库

1、创建分库数据库

这里根据不同的用户id,创建不同的数据库,比如s_1.db,s_2.db。
在这里插入图片描述
这里的StudentDao继承自BaseDao,之前有说过,BaseDao提供数据库的基础增删改查功能,扩展功能可以在子类中实现,代码如下:
在这里插入图片描述

2、创建分库数据库表

创建SqliteSubDaoFactory继承自SqliteDaoFactory。重写getSqliteDao()方法,主要代码如下:
在这里插入图片描述
执行BaseDao的init()方法就会创建一张数据库表。具体的实现在上一节内容有讲到。

3、创建司机的私有表类Driver

在这里插入图片描述
类中提供司机的两个私有信息字段。

4、使用

在activity中直接如下使用即可:
在这里插入图片描述
我在新的数据库中保存了一条新的数据。结果截图如下:
在这里插入图片描述
其中qb.db存放了用户的id和用户名等信息;s_2.db和s_4.db就是刚才我们生成的司机私有数据库。然后我们再看一下库里面保存的数据,截图如下:
在这里插入图片描述
以上就完成了数据库的分库框架设计。

完整代码:

代码传送门

所给引用内容中未包含软考系统架构师论文中关于人工智能方面的范文。不过可以为你生成一个大概的软考系统架构师人工智能方面论文的示例框架,论文的详细内容需要根据具体的主题进行深入阐述。 ### 《基于人工智能的智能客服系统架构设计》 **摘要**:随着人工智能技术的飞速发展,智能客服系统在企业客户服务中发挥着越来越重要的作用。本文详细阐述了基于人工智能的智能客服系统架构设计方案。通过自然语言处理、机器学习等人工智能技术,实现了智能客服系统的智能问答、自动分类等功能。实践证明,该架构有效提高了客户服务效率和质量,降低了企业成本。 **关键词**:人工智能;智能客服系统;架构设计 #### 一、引言 在当今数字化时代,客户服务对于企业的发展至关重要。传统的客服系统往往需要大量的人力投入,且响应速度和服务质量难以保证。人工智能技术的出现为智能客服系统的发展提供了新的机遇。通过引入自然语言处理、机器学习等人工智能技术,可以实现智能客服系统的自动化和智能化,提高客户服务效率和质量。 #### 二、人工智能技术在智能客服系统中的应用 1. 自然语言处理 自然语言处理技术可以实现对客户问题的理解和分析。通过分词、词性标注、句法分析等技术,将客户的自然语言问题转化为计算机可以理解的形式,从而实现智能问答功能。 2. 机器学习 机器学习技术可以用于智能客服系统的自动分类和预测。通过对大量的历史数据进行学习和分析,建立分类模型和预测模型,实现对客户问题的自动分类和预测,提高客服系统的响应速度和准确性。 #### 三、智能客服系统架构设计 1. 数据层 数据层主要负责存储和管理智能客服系统所需的数据,包括客户问题、答案、历史对话记录等。可以采用关系型数据库或非关系型数据库进行数据存储。 2. 模型层 模型层主要负责训练和部署人工智能模型,包括自然语言处理模型、机器学习模型等。可以采用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行模型训练。 3. 服务层 服务层主要负责提供智能客服系统的各种服务,包括智能问答服务、自动分类服务等。可以采用RESTful API等方式提供服务接口。 4. 应用层 应用层主要负责与客户进行交互,包括网页端、移动端等。可以采用前端框架如Vue.js、React等进行开发。 #### 四、实践案例 以某电商企业的智能客服系统为例,详细介绍了基于人工智能的智能客服系统的实现过程。通过引入自然语言处理和机器学习技术,实现了智能客服系统的智能问答、自动分类等功能。实践证明,该系统有效提高了客户服务效率和质量,降低了企业成本。 #### 五、结论 本文详细阐述了基于人工智能的智能客服系统架构设计方案。通过自然语言处理、机器学习等人工智能技术,实现了智能客服系统的智能问答、自动分类等功能。实践证明,该架构有效提高了客户服务效率和质量,降低了企业成本。未来,随着人工智能技术的不断发展,智能客服系统将在更多领域得到应用和推广。 ```python # 以下是一个简单的自然语言处理示例代码(使用Python和NLTK库) import nltk from nltk.tokenize import word_tokenize # 下载必要的数据 nltk.download('punkt') # 示例文本 text = "Hello, how are you today?" # 分词 tokens = word_tokenize(text) print(tokens) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值