我正在寻找在后台更新相当大的基于核心数据的数据集的最佳方法，同时尽可能减少对应用程序UI(主线程)的影响。有一些关于此主题的好资料，包括:Session211fromWWDC2013(核心数据性能优化调试，25:30左右开始)ImportingLargeDataSetsfromobjc.ioCommonBackgroundPracticesfromobjc.io(后台核心数据)BackstagewithNestedManagedObjectContexts根据我的研究和个人经验，可用的最佳选择是有效地使用两个仅在数据库(SQLite)级别共享数据的独立核心数据堆栈。这意味着我们需要两个
我正在寻找在后台更新相当大的基于核心数据的数据集的最佳方法，同时尽可能减少对应用程序UI(主线程)的影响。有一些关于此主题的好资料，包括:Session211fromWWDC2013(核心数据性能优化调试，25:30左右开始)ImportingLargeDataSetsfromobjc.ioCommonBackgroundPracticesfromobjc.io(后台核心数据)BackstagewithNestedManagedObjectContexts根据我的研究和个人经验，可用的最佳选择是有效地使用两个仅在数据库(SQLite)级别共享数据的独立核心数据堆栈。这意味着我们需要两个
我在不使用Socket.io的情况下在nodeJS上创建一个长轮询聊天应用程序并使用集群对其进行扩展。我必须找到一种方法来存储所有长轮询HTTP请求和响应对象，以便它在所有Node集群中可用(这样当收到长轮询请求的消息时，我可以获取该请求并响应它)我曾尝试使用redis，但是，当我对http请求和响应对象进行字符串化时，出现“无法对循环结构进行字符串化”错误。也许我的处理方式不对。在那种情况下，我们通常如何实现跨不同集群的lon-polling？ 最佳答案 你问的好像有点乱。在长轮询情况下，客户端发出一个http请求，该请求被路由到
我在不使用Socket.io的情况下在nodeJS上创建一个长轮询聊天应用程序并使用集群对其进行扩展。我必须找到一种方法来存储所有长轮询HTTP请求和响应对象，以便它在所有Node集群中可用(这样当收到长轮询请求的消息时，我可以获取该请求并响应它)我曾尝试使用redis，但是，当我对http请求和响应对象进行字符串化时，出现“无法对循环结构进行字符串化”错误。也许我的处理方式不对。在那种情况下，我们通常如何实现跨不同集群的lon-polling？ 最佳答案 你问的好像有点乱。在长轮询情况下，客户端发出一个http请求，该请求被路由到
是否可以在Redis中持久化单个散列。类似于-redis.bgsave(obj,function(err,res){....});我的Redis里面有很多数据，都是不需要持久化的。我不想耗尽RAM和CPU来创建5GB数据的副本，而我只想保留几KB。谢谢。 最佳答案 不，那是不可能的-Redis的持久性在使用时适用于整个实例(即所有共享/编号的数据库及其中的所有键)。因为Redis的开销只有几兆字节，您应该做的是启动两个不同的Redis实例(可能在同一台服务器上)，每个实例都使用适合您要求的持久性策略。
是否可以在Redis中持久化单个散列。类似于-redis.bgsave(obj,function(err,res){....});我的Redis里面有很多数据，都是不需要持久化的。我不想耗尽RAM和CPU来创建5GB数据的副本，而我只想保留几KB。谢谢。 最佳答案 不，那是不可能的-Redis的持久性在使用时适用于整个实例(即所有共享/编号的数据库及其中的所有键)。因为Redis的开销只有几兆字节，您应该做的是启动两个不同的Redis实例(可能在同一台服务器上)，每个实例都使用适合您要求的持久性策略。
我正在寻找可以通过HTTP访问的持久key数据库。我需要用它来存储postman测试脚本数据。听说过rocksdb和leveldb，但不确定是否可以通过HTTP访问。 最佳答案 leveldb和rocksdb没有网络组件。我创建了一个小型Python项目，它确实公开了一个文档数据存储，例如可以使用REST查询的API。看看吧https://github.com/amirouche/deuspy.它依赖于leveldb来持久化。有一个pythonasyncio客户端。您可以自己创建一个客户端，非常简单。要开始，您只需执行以下操作:pi
我正在寻找可以通过HTTP访问的持久key数据库。我需要用它来存储postman测试脚本数据。听说过rocksdb和leveldb，但不确定是否可以通过HTTP访问。 最佳答案 leveldb和rocksdb没有网络组件。我创建了一个小型Python项目，它确实公开了一个文档数据存储，例如可以使用REST查询的API。看看吧https://github.com/amirouche/deuspy.它依赖于leveldb来持久化。有一个pythonasyncio客户端。您可以自己创建一个客户端，非常简单。要开始，您只需执行以下操作:pi
我有一个使用频繁更新列表的应用程序。因此，例如，每个单击按钮的人都会被添加到与该按钮关联的唯一列表中。然后，我们希望按按钮、按降序显示这些列表，并有限制。我们一直在使用MySQL和Memcache来完成这项工作。问题是这不能很好地工作。我打算做的是使用Redis列表。每个按钮将在redis中持有一个唯一的键，每个用户将使用LPUSH添加到该键如果我们想获得最新的10，我们可以使用LRANGE010现在，最终这些按钮将“过期”并且不再被主动添加或点击，但是，我们需要历史数据。我们的想法是，一旦这些过期，我们将从Redis获取数据并将其填充到MongoDB。对历史数据的任何查询，都将针对M
我有一个使用频繁更新列表的应用程序。因此，例如，每个单击按钮的人都会被添加到与该按钮关联的唯一列表中。然后，我们希望按按钮、按降序显示这些列表，并有限制。我们一直在使用MySQL和Memcache来完成这项工作。问题是这不能很好地工作。我打算做的是使用Redis列表。每个按钮将在redis中持有一个唯一的键，每个用户将使用LPUSH添加到该键如果我们想获得最新的10，我们可以使用LRANGE010现在，最终这些按钮将“过期”并且不再被主动添加或点击，但是，我们需要历史数据。我们的想法是，一旦这些过期，我们将从Redis获取数据并将其填充到MongoDB。对历史数据的任何查询，都将针对M
