大数据存储系统(3)--- Document Store

本文探讨大数据存储系统中的Document Store,重点分析Google Protocol Buffers,一种起源于网络协议表达的数据结构,并将其与JSON进行对比。同时,提到了MongoDB如何在SQL功能基础上提供简单易用的接口。

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Document Store
一、数据模型
1、 JSON:JavaScript Object Notation
JSON是一个低成本的数据交换格式;是JavaScript程序语言标准(1993年)的子集。JSON对应于程序语言中的结构与数组。
(1)JSON格式定义
Value:基础类型、Object、Array
Object:{“key1”:value1,……,”keyn”:valuen}
Array:[value1, ……, valuen]
JSON的数据类型定义是完全动态的,一个JSON记录本身自定义了自己的类型,不需要事先声明schema



2、Google Protocol Buffers

Google推出,最初用于实现网络协议,所以叫protocol buffers。可以用于表达程序设计语言中的结构和数组。要求先定义类型,然后才可以表达数据。


### 大数据存储与管理在前端的应用 #### 数据缓存机制 为了提升用户体验并减少服务器负载,在前端应用中通常会引入本地缓存策略来临时保存部分常用或重要的大数据集。这可以通过浏览器内置的LocalStorage、SessionStorage或是IndexedDB API完成[^1]。 ```javascript // 使用 IndexedDB 存储大量数据示例 let request = window.indexedDB.open("BigDataCache", 1); request.onupgradeneeded = function(event) { let db = event.target.result; let objectStore = db.createObjectStore("dataItems", { keyPath: "id" }); }; ``` #### 流式加载技术 当面对超大规模的数据集合时,一次性获取全部记录显然不现实。此时可借助分页查询或者无限滚动等流式加载手段逐步呈现内容给用户查看。这种方式不仅节省带宽资源而且提高了页面响应速度[^4]。 ```html <!-- 实现无限滚动效果 --> <div id="infinite-scroll-container"> <!-- 数据项列表 --> </div> <script type="text/javascript"> document.addEventListener(&#39;scroll&#39;, () => { const container = document.getElementById(&#39;infinite-scroll-container&#39;); if (container.scrollTop + container.clientHeight >= container.scrollHeight) { loadMoreData(); } }); function loadMoreData() { // 发送请求获取下一批次的数据... } </script> ``` #### 前端压缩算法 考虑到网络传输效率问题,在不影响原始质量的前提下适当对即将发送至客户端的大文件实施无损压缩操作也是十分必要的举措之一。Gzip便是这样一种广泛应用于HTTP协议中的通用型文本压缩工具。 ```bash # Nginx配置启用gzip压缩 http { gzip on; gzip_types text/plain application/json; } ```
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