行式数据库和列式数据库的优缺点是什么，行式数据库和列式数据库的执行效率比较一下

传统的行式数据库，是按照行存储的，维护大量的索引和物化视图无论是在时间(处理)还是空间(存储)方面成本都很高。而列式数据库恰恰相反，列式数据库的数据是按照列存储，每一列单独存放，数据即是索引。只访问查询涉及的列，大大降低了系统I/O，每一列由一个线来处理，而且由于数据类型一致，数据特征相似，极大方便压缩。行式数据库擅长随机读 *** 作，列式数据库则更擅长大批量数据量查询

如何看待国产数据库SequoiaDB开源

总的来说，我认为有几点吧

1）相比mongo还是有中文的齐全文档，作为中国的码农。。英文文档看得还是头疼啊。

2）应该说开源社区这边的支持还是比较快速的，在群里提问基本当天都会有人回答，然后在刚开始配置和对接程序的时候原厂的同学还在区里手把手教了我们的工程师。。还是很给力的

3）总体上说使用和迁移转换时候不会不上手，不过现在据说多了SQL的支持，还没有尝试过，听起来很厉害的样子，不过他们原生的 *** 作语句也还是很好理解的

如何看待yandex开源clickhouse这个列式文档数据库

Yandex在2016年6月15日开源了一个数据分析的数据库，名字叫做ClickHouse，这对保守俄罗斯人来说是个特大事。更让人惊讶的是，这个列式存储数据库的跑分要超过很多流行的商业MPP数据库软件，例如Vertica。如果你没有听过Vertica，那你一定听过 Michael Stonebraker，2014年图灵奖的获得者，PostgreSQL和Ingres发明者（Sybase和SQL Server都是继承 Ingres而来的）, Paradigm4和SciDB的创办者。Michael Stonebraker于2005年创办Vertica公司，后来该公司被HP收购，HP Vertica成为MPP列式存储商业数据库的高性能代表，Facebook就购买了Vertica数据用于用户行为分析。

简单的说，ClickHouse作为分析型数据库，有三大特点：一是跑分快， 二是功能多 ，三是文艺范

1 跑分快： ClickHouse跑分是Vertica的5倍快：

ClickHouse性能超过了市面上大部分的列式存储数据库，相比传统的数据ClickHouse要快100-1000X，ClickHouse还是有非常大的优势：

100Million 数据集:

ClickHouse比Vertica约快5倍，比Hive快279倍，比My SQL快801倍

1Billion 数据集:

ClickHouse比Vertica约快5倍，MySQL和Hive已经无法完成任务了

2 功能多：ClickHouse支持数据统计分析各种场景

- 支持类SQL查询，

- 支持繁多库函数（例如IP转化，URL分析等，预估计算/HyperLoglog等）

- 支持数组(Array)和嵌套数据结构(Nested Data Structure)

- 支持数据库异地复制部署

3文艺范：目前ClickHouse的限制很多，生来就是为小资服务的

- 目前只支持Ubuntu系统

- 不提供设计和架构文档，设计很神秘的样子，只有开源的C++源码

- 不理睬Hadoop生态，走自己的路

如何看待阿里巴巴宣布开放开源AliSQL数据库

其实有点类似，谷歌开放安卓系统给大家免费用，

某些技术别人要模仿不难，而且专利有效期也不长，

谷歌可能觉得还不如一下子公开了，大家一起弄，能迅速占领市场

如何看待黑客入侵数据库

内网。内鬼和外面的黑客一起合作搞的。内鬼的话就比较容易了。

如何看待美国研发的数据库TokuDB

测试过 TokuMX, 性能确实不错，但稳定性堪忧，mongodb 30 后引入了 wiredtiger engine，与 tokumx 差距缩小了

研究过 TokuMX 和 TokuDB 用的索引数据结构，很巧妙的设计，虽然树的深度加倍了，但插入时间确实大幅度降低了。

最后没有采用。

如何看待免费开源CRM

免费开源CRM基本上很难满足企业的实际业务需求，可以考虑一款支持用户个性化定制的CRM，百会的CRM就不错，它可以根据用户需求，在最短时间内定制出来并让用户看到效果。满意之后再付费，没有后顾之忧。定制工具简单，定制速度快。用户完全可以自己 *** 作去满足未来业务的变化。另外它基于SAAS模式的在线租用形势，可以为企业节省购买硬件、安装调试、后期升级的费用成本。定期的售后回访还可以解决不少使用中的问题。

如何看待Facebook已开源React Native

React Native项目成员Tom Ohino发表的React Native: Bringing modern web techniques to mobile（墙外地址）详细描述了React Native的设计理念。Ohino认为尽管Native开发成本更高，但现阶段Native仍然是必须的，因为Web的用户体验仍无法超越Native：

1 Native的原生控件有更好的体验；

2 Native有更好的手势识别；

3 Native有更合适的线程模型，尽管Web Worker可以解决一部分问题，但如图像解码、文本渲染仍无法多线程渲染，这影响了Web的流畅性。

Ohino没提到的还有Native能实现更丰富细腻的动画效果，归根结底是现阶段Native具有更好的人机交互体验。笔者认为这些例子是有说服力的，也是React Native出现的直接原因。

图3 - Ohino在F8分享了React Native（Keynote）

Learn once, write anywhere

“Learn once, write anywhere”同样出自Ohino的文章。因为不同Native平台上的用户体验是不同的，React Native不强求一份原生代码支持多个平台，所以不提“Write once, run anywhere”（Java），提出了“Learn once, write anywhere”。

图4 - “Learn once, write anywhere”

这张图是笔者根据理解画的一张示意图，自下而上依次是：

1 React：不同平台上编写基于React的代码，“Learn once, write anywhere”。

2 Virtual DOM：相对Browser环境下的DOM（文档对象模型）而言，Virtual DOM是DOM在内存中的一种轻量级表达方式（原话是ligheight representation of the document），可以通过不同的渲染引擎生成不同平台下的UI，JS和Native之间通过Bridge通信（React Native通信机制详解 « bang’s blog）。

3 Web/iOS/Android：已实现了Web和iOS平台，Android平台预计将于2015年10月实现（Blog | React）。

前文多处提到的React是Facebook 2013年开源的Web开发框架，笔者在翻阅其发布稿时，发现这么一段：

图5 - 摘自React发布稿（2013）

1 加亮文字显示2013年已经在开发React Native的原型，现在也算是厚积薄发了。

2 最近另一个比较火的项目是Flipboard/react-canvas · GitHub（详见 @rank），渲染层使用了Web Canvas来提升交互流畅性，这和上图第一个尝试类似。

React本身也是个庞大的话题不再展开，详见facebook/react Wiki · GitHub。

笔者认为“Write once, run anywhere”对提升效率仍然是必要的，并且和“Learn once, write anywhere”也没有冲突，我们内部正在改造已有的组件库和HybridAPI，让其适配（补齐）React Native的组件，从而写一份代码可以运行在iOS和Web上，待成熟后开源出来。

持续更新

二、规划

下图展示了业务和技术为React Native所做的改造：

图6 - 业务和技术改造图6 - 业务和技术改造

自下而上：

1 React Node：React支持服务端渲染，通常用于首屏服务端渲染；典型场景是多页列表，首屏服务端渲染翻页客户端渲染，避免首次请求页面时发起2次请求。

2 React Native基础环境：

21 Framework集成：尽管React Native放出了Integration with Existing App文档，集成到现有复杂App中仍然会遇到很多细节问题，比如集成到天猫iPad客户端就花了组里iOS同学2天的时间。

22 Neorking改造：主要是重新建立session，而session通常存放于 header cookie中，React Native提供的网络IO fetch和XML>

hbase概念:

非结构化的分布式的面向列存储非关系型的开源的数据库，根据谷歌的三大论文之一的bigtable

高宽厚表

作用:

为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战，尤其是大数据应用难题。

能干什么:

存储大量结果集数据，低延迟的随机查询。

sql:

结构化查询语言

nosql:

非关系型数据库，列存储和文档存储(查询低延迟),hbase是nosql的一个种类，其特点是列式存储。

非关系型数据库--列存储(hbase)

非关系型数据库--文档存储(MongoDB)

非关系型数据库--内存式存储(redis)

非关系型数据库--图形模型(graph)

hive和hbase区别

Hive的定位是数据仓库，虽然也有增删改查，但其删改查对应的是整张表而不是单行数据，查询的延迟较高。其本质是更加方便的使用mr的威力来进行离线分析的一个数据分析工具。

HBase的定位是hadoop的数据库，电脑培训发现是一个典型的Nosql，所以HBase是用来在大量数据中进行低延迟的随机查询的。

hbase运行方式:

standalonedistrubited

单节点和伪分布式

单节点:单独的进程运行在同一台机器上

hbase应用场景:

存储海量数据低延迟查询数据

hbase表由多行组成

hbase行一行在hbase中由行健和一个或多个列的值组成，按行健字母顺序排序的存储。

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