Содержание
- + Методалогии разработки ПО
-
+
Проектирование систем
- + API
- + UML
- + Архитектор
- + Интеграции
- + Моделирование данных
- + Представление данных
- BPMN
- C4 model
- Domain Driven Design
- EPC
- IDEF0
- Архитектура
- Интерфейс
- Карта экосистемы
- Когда стоит выбирать микросервисы
- Контекстная диаграмма
- Ролевая модель
- Проектирование систем
- + Развёртывание
-
+
Разработка
- + Git
- + Linux OS
- + Mac OS
- + Подходы организации кода
- + Языки программирования
- Виды программирования
- Интерпритатор
- Компилятор
- Разработка
-
+
Сеть
- + OSI
- + Защита
- CDN
- ngrok
- Сеть
- + Системный анализ
- + Требования
-
–
Хранение данных
- – Базы данных
- + Отчётность и аналитика
- BigData
- OLAP
- Объектное хранилище
- Файловые системы
- Хранение данных
- + Языки разметки
Хранят данные в виде разреженной матрицы, где строки и столбцы выступают ключами. Подходят для больших данных с пониженными требованиями к согласованности.
Примеры
-
Apache HBase
-
Vertica
-
Tarantool Column
-
Google BigTable
Операции
-
Insert: Быстрый, благодаря колоночной структуре и распределенной архитектуре.
-
Select: Эффективен для запросов по ключам строк и столбцов, но сложные запросы могут быть медленнее из-за распределенности.
-
Update: Может быть медленным, так как требует переписывания данных в распределенной системе, особенно при изменении структуры. Иногда такой возможности нет
-
Delete: Обычно быстрый, но зависит от реализации и может требовать очистки метаданных.
Преимущества
-
Поддержка больших объемов данных.
-
Гибкость при добавлении новых столбцов.
-
Высокая производительность при аналитических запросах.
Недостатки
-
Сложность в настройке и управлении.
-
Ограниченная согласованность данных в некоторых случаях.