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Post by account_disabled on Jan 29, 2024 9:44:56 GMT
为了创建有意义的数据可视化表示以及分析所述数据的免费工具,拥有一个精心设计的数据管理框架非常重要。这需要正确的后端存储、数据访问范例以及用于演示和分析的引人入胜的前端。您可以使用多种工具在 Web 应用程序中构建数据访问堆栈,我们将在此处进行探讨。 如果您正在收集的数据与您的访问者相关,他们将需要某种方式来使用它。我们的责任是为访问者提供透明度,为他们提供最佳的体验,并构建直观且高性能的工具,使他们能够获得这些见解。该数据的视觉表示只是其中的一部分。我们用来存储、转换和传输数据的机制在提供这些丰富的体验中发挥着重要作用。 数据存储选项 近年来,数据存储已成为一个巨大的市场。决定您的应用程序要使用哪种技术可能是一项艰巨的任务。有几件事需要考虑:性能、可扩展性、实施的难易程度,以及您和您的团队的特定技能。最后一点极其重要,但常常被忽视。 如果您的团队中有一个 SQL 开发人员团队,那么迁移到MongoDB实现的好处必须是压倒性的,才能说服您走这条路。 除了“坚持你所知道的”之外,没有你应该使用的快速而简单的答案。平面数据集相对容易使用。它们的结构为单个表(例如 CSV 文件),并且相对容易理解。这些源的局限性很快就会显现出来,因为它们随着增长而表现不佳并且难以维护。如果您有一个平面数据集,您很可能希望将其分解为其他存储选项之一。 Learn to Code with JavaScript 关系数据库(MySQL、SQL Server)非常适合将数据存储在可以使用唯一键连接的单独表中。它们的优点是可以减小数据 WhatsApp 号码数据 集的大小、性能更好,并且可以使用完善的查询语言 (SQL) 进行访问。该解决方案还需要大量的规划、创建用于建立关系的唯一密钥以及性能调整。 面向文档的数据库(例如MongoDB )越来越受欢迎,它允许您将数据存储在 JSON 对象中。 这也比平面文件更有效,因为数据被结构化以减少冗余。以 JavaScript 原生的格式存储数据还有一个额外的优点,但如果您尝试加入多个数据集或汇总/创建聚合,它可能会变得越来越复杂。 非结构化数据库(例如 Hadoop)适用于非常大的数据集,但超出了本讨论的范围。如果您正在使用这种大小的数据集,您可能需要在将数据引入应用程序之前使用ETL过程来规范化数据。 在客户端存储数据的选项也很有吸引力,但它也有其缺点。在某些用例中,客户端计算机上的文件存储和缓存数据具有一些优势,但它需要您和用户之间具有一定程度的信任。如果这是一项值得信赖的服务,或者用户知道他们将处理大量数据,那么期望他们允许访问文件存储是合理的。然而,默认情况下,除了最苛刻的用例之外,我不建议将此作为期望。 创建访问层 有几种方法可以在数据中创建访问层。视图长期以来一直是关系数据库中执行此操作的标准方法。
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