


Apabila mempelajari teknologi data besar, bagaimana untuk memilih MySQL atau Oracle sebagai enjin pangkalan data?
Sep 11, 2023 pm 05:37 PMApabila mempelajari teknologi data besar, bagaimana untuk memilih MySQL atau Oracle sebagai enjin pangkalan data?
Dengan kemunculan era data besar, data telah menjadi sumber penting untuk pembangunan perusahaan. Sebagai alat utama untuk menyimpan, mengurus dan memproses data, pangkalan data telah menjadi salah satu infrastruktur teras perusahaan. Di antara banyak pangkalan data, MySQL dan Oracle digunakan secara meluas, dan masing-masing mempunyai ciri unik dan senario yang boleh digunakan. Jadi, bagaimana untuk memilih MySQL atau Oracle sebagai enjin pangkalan data apabila mempelajari teknologi data besar? Berikut akan menganalisis dan membandingkan empat aspek ciri pangkalan data, senario yang berkenaan, ambang pembelajaran dan persekitaran ekologi untuk membantu pelajar membuat pilihan.
Pertama, mari kita lihat ciri pangkalan data. MySQL ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan sumber terbuka Disebabkan ciri sumber terbukanya, ia adalah stabil, boleh dipercayai dan cekap. Sebaliknya, Oracle ialah sistem pengurusan pangkalan data hubungan komersial dengan skalabiliti dan keselamatan yang tinggi. Ia menyokong jenis dan ciri data yang kompleks seperti jadual partition, sandaran lebihan data dan penalaan berprestasi tinggi. Oleh itu, jika kita mempunyai keperluan yang lebih tinggi untuk sumber terbuka, kestabilan dan kesederhanaan, maka memilih MySQL adalah pilihan yang baik. Dan jika kami mempunyai keperluan yang lebih tinggi untuk keselamatan data, kebolehskalaan dan kefungsian, maka Oracle mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.
Kedua, mari kita lihat senario yang berkenaan. MySQL sesuai untuk senario seperti aplikasi web, aplikasi mudah alih dan perniagaan kecil. Ia mempunyai keperluan dan kos perkakasan yang rendah, boleh digunakan dan dikembangkan dengan cepat, dan sesuai untuk aplikasi yang tidak memerlukan prestasi tinggi. Sebaliknya, Oracle sesuai untuk perusahaan besar dan senario aplikasi yang kompleks. Ia boleh mengendalikan data berskala besar dan akses yang sangat serentak, dengan kestabilan dan kebolehpercayaan yang lebih tinggi. Jika kita perlu memproses sejumlah besar data dan akses serentak yang tinggi, maka memilih Oracle adalah pilihan yang lebih bijak.
Sekali lagi, mari kita lihat pada ambang pembelajaran. MySQL lebih mudah dipelajari dan digunakan daripada Oracle. Ia mempunyai sintaks yang mudah dan antara muka operasi, menjadikannya mudah untuk digunakan. Oracle memerlukan lebih banyak masa dan tenaga untuk belajar dan menguasai. Ia mempunyai sintaks dan fungsi yang kompleks serta memerlukan pengetahuan dan pengalaman pangkalan data tertentu. Oleh itu, jika kita mempunyai pengetahuan pangkalan data yang terhad atau ingin cepat memulakan teknologi pangkalan data, maka MySQL adalah lebih sesuai.
Akhir sekali, mari kita lihat persekitaran ekologi. Sebagai pangkalan data sumber terbuka, MySQL mempunyai komuniti pembangun dan pengguna yang besar serta sumber dan sokongan pembelajaran yang kaya. Ia mempunyai banyak alatan dan rangka kerja sumber terbuka, seperti PHP, Python dan Java, yang boleh disepadukan dengan mudah dengan teknologi lain. Sebagai pangkalan data komersial, Oracle mempunyai pasukan teknikal dan sistem sokongan yang kukuh. Ia mempunyai rangkaian luas rakan kongsi dan ekosistem yang boleh menyediakan rangkaian penuh sokongan teknikal dan perkhidmatan. Oleh itu, apabila mempelajari teknologi data besar, memilih MySQL boleh disepadukan dengan lebih baik ke dalam komuniti sumber terbuka dan memperoleh sumber dan sokongan yang kaya.
Ringkasnya, sama ada untuk memilih MySQL atau Oracle sebagai enjin pangkalan data perlu ditimbang mengikut keperluan dan situasi sebenar anda. Jika kami mempunyai keperluan yang lebih tinggi untuk sumber terbuka, kesederhanaan dan kos, maka memilih MySQL ialah pilihan yang baik dan jika kami mempunyai keperluan yang lebih tinggi untuk keselamatan, kebolehskalaan dan kefungsian, maka Oracle mungkin merupakan pilihan yang lebih baik; Tidak kira mana yang anda pilih, mempelajari teknologi data besar memerlukan pembelajaran dan latihan yang berterusan untuk benar-benar menguasai intipati teknologi pangkalan data.
Atas ialah kandungan terperinci Apabila mempelajari teknologi data besar, bagaimana untuk memilih MySQL atau Oracle sebagai enjin pangkalan data?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

1. 2. Prestasi tinggi memerlukan pergantungan pada cache (redis), pengoptimuman pangkalan data, CDN dan giliran tak segerak; 3. Keselamatan mesti dilakukan dengan penapisan input, perlindungan CSRF, HTTPS, penyulitan kata laluan dan kawalan kebenaran; 4. Pengiklanan pilihan wang, langganan ahli, ganjaran, komisen, pembayaran pengetahuan dan model lain, terasnya adalah untuk memadankan nada komuniti dan keperluan pengguna.

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk mengumpul data tingkah laku pengguna, anda perlu merakam pelayaran, mencari, membeli dan maklumat lain ke dalam pangkalan data melalui PHP, dan membersihkan dan menganalisisnya untuk meneroka keutamaan minat; 2. Pemilihan algoritma cadangan harus ditentukan berdasarkan ciri -ciri data: berdasarkan kandungan, penapisan kolaboratif, peraturan atau cadangan campuran; 3. Penapisan kolaboratif boleh dilaksanakan di PHP untuk mengira kesamaan kosinus pengguna, pilih K jiran terdekat, skor ramalan berwajaran dan mengesyorkan produk pemarkahan tinggi; 4. Penilaian prestasi menggunakan ketepatan, ingat, nilai F1 dan CTR, kadar penukaran dan sahkan kesan melalui ujian A/B; 5. Masalah permulaan sejuk boleh dikurangkan melalui atribut produk, maklumat pendaftaran pengguna, cadangan popular dan penilaian pakar; 6. Kaedah Pengoptimuman Prestasi termasuk hasil cadangan cache, pemprosesan tak segerak, pengkomputeran yang diedarkan dan pengoptimuman pertanyaan SQL, dengan itu meningkatkan kecekapan cadangan dan pengalaman pengguna.

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

PHP memainkan peranan penyambung dan pusat otak dalam perkhidmatan pelanggan pintar, yang bertanggungjawab untuk menyambungkan input depan, penyimpanan pangkalan data dan perkhidmatan AI luaran; 2. Apabila melaksanakannya, adalah perlu untuk membina seni bina berbilang lapisan: front-end menerima mesej pengguna, preprocesses dan permintaan PHP back-end permintaan, pertama sepadan dengan asas pengetahuan tempatan, dan terlepas, panggil perkhidmatan AI luaran seperti OpenAI atau Dialogflow untuk mendapatkan balasan pintar; 3. Pengurusan Sesi ditulis kepada MySQL dan pangkalan data lain oleh PHP untuk memastikan kesinambungan konteks; 4. Perkhidmatan AI bersepadu perlu menggunakan Guzzle untuk menghantar permintaan HTTP, selamat menyimpan Apikeys, dan melakukan kerja yang baik untuk pemprosesan ralat dan analisis tindak balas; 5. Reka bentuk pangkalan data mesti termasuk sesi, mesej, pangkalan pengetahuan, dan jadual pengguna, dengan munasabah membina indeks, memastikan keselamatan dan prestasi, dan menyokong memori robot

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

Idea utama PHP menggabungkan AI untuk analisis kandungan video adalah untuk membiarkan PHP berfungsi sebagai backend "gam", pertama memuat naik video ke penyimpanan awan, dan kemudian hubungi perkhidmatan AI (seperti Google CloudVideoi, dll) untuk analisis asynchronous; 2. PHP mengasingkan keputusan JSON, mengekstrak orang, objek, adegan, suara dan maklumat lain untuk menghasilkan tag pintar dan menyimpannya dalam pangkalan data; 3. Kelebihannya adalah menggunakan ekosistem web matang PHP untuk mengintegrasikan keupayaan AI dengan cepat, yang sesuai untuk projek dengan sistem PHP yang sedia ada untuk melaksanakan dengan cekap; 4. Cabaran umum termasuk pemprosesan fail yang besar (dihantar secara langsung ke penyimpanan awan dengan URL yang telah ditandatangani), tugas tak segerak (memperkenalkan beratur mesej), kawalan kos (analisis atas permintaan, pemantauan belanjawan) dan pengoptimuman hasil (standardisasi label); 5. Tag pintar meningkatkan visual dengan ketara

Membina persekitaran kontena tugas PHP yang bebas boleh dilaksanakan melalui Docker. Langkah -langkah khusus adalah seperti berikut: 1. Pasang Docker dan DockerCompose sebagai asas; 2. Buat direktori bebas untuk menyimpan fail Dockerfile dan Crontab; 3. Tulis Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHPCLI dan memasang cron dan sambungan yang diperlukan; 4. Tulis fail crontab untuk menentukan tugas masa; 5. Tulis direktori script-compose.yml mount dan konfigurasikan pembolehubah persekitaran; 6. Mulakan bekas dan sahkan log. Berbanding dengan melaksanakan tugas masa dalam bekas web, bekas bebas mempunyai kelebihan pengasingan sumber, persekitaran murni, kestabilan yang kuat, dan pengembangan yang mudah. Untuk memastikan penangkapan dan penangkapan ralat
