fbpx

hōkeoʻikepili

He aha ka waihona

Un hōkeoʻikepili he ohi o dati hoʻonohonoho ʻia ma kahi ala ʻōnaehana e hoʻomaʻamaʻa i ke komo, hoʻokele a me ka nānā ʻana. E noʻonoʻo ʻoe he waihona nui o ka ʻike, kahi e mālama ʻia ai kēlā me kēia mea me ka maʻalahi a loaʻa.

E noʻonoʻo e loaʻa kahi puke kelepona me nā helu kelepona o kāu mau hoaaloha. He mea maʻalahi ka rubric hōkeoʻikepili: aia dati (nā inoa a me nā helu kelepona) i hoʻonohonoho ʻia ma ke ʻano i hoʻonohonoho ʻia (ma ke ʻano pīʻāpā, no ka laʻana).

I hōkeoʻikepili hoʻohana ʻia lākou ma nā ʻano ʻano like ʻole, mai ka hui ʻana a i ka ʻepekema, e mālama a mālama i ka ʻike o nā ʻano like ʻole:

  • ʻIkepili pilikino o nā mea kūʻai mai: inoa, inoa inoa, helu wahi, kelepona, leka uila.
  • Nā hana kālā: ka lā, ka nui, ke ʻano kālepa, ka mea i loaʻa.
  • Nā huahana i loko o kahi waihona: code huahana, wehewehe, kumukūʻai, ka nui i loaʻa.
  • Nā ʻatikala blog: inoa, mea kākau, lā hoʻopuka, kikokikona.
  • Posts about nohona Media,: kikokikona, kiʻi, wikiō, lā hoʻopuka, mea kākau.

Aia nā ʻano like ʻole o hōkeoʻikepili, kēlā me kēia me nā ʻano kikoʻī a me nā pono:

  • hōkeoʻikepili pili: hoomanao lakou i dati ma nā papa me nā pilina i wehewehe ʻia ma waena o lākou. ʻO lākou nā ʻano ākea ākea a hāʻawi i ka maʻalahi a me ka scalability kiʻekiʻe. Nā laʻana: MySQL, PostgreSQL, Oracle.
  • NoSQL: i hoʻolālā ʻia e lawelawe dati ʻaʻole i hoʻonohonoho ʻia a i ʻole semi-structured. Ua kūpono lākou no nā polokalamu pūnaewele a me nā polokalamu kelepona. Nā laʻana: MongoDB, Cassandra, Redis.
  • hōkeoʻikepili i loko o ka hoʻomanaʻo: hoomanao lakou i dati i ka hoʻomanaʻo paʻakikī no ke komo wikiwiki ʻana o ka uila. Hoʻohana ʻia lākou no nā noi e koi ana i nā manawa pane pōkole. Nā laʻana: Redis, Memcached.

I hōkeoʻikepili hiki iā lākou ke hoʻokomo a mālama ʻia ma kā lākou kikowaena a i ʻole hiki ke hoʻohana ʻia ma ke ʻano he lawelawe ma ao. Na lawelawe o hōkeoʻikepili in ao Hāʻawi lākou i kekahi mau pono, e like me ka scalability, ka maʻalahi a me ka palekana.

No ke aha e hoʻohana ai i a hōkeoʻikepili?

I hōkeoʻikepili hāʻawi i kekahi mau pono:

  • Hui: i dati mālama ʻia lākou ma kahi ʻano kūpono a hoʻonohonoho ʻia, e hoʻomaʻamaʻa i ka noiʻi a me ka loaʻa ʻana o ka ʻike.
  • Pono: i hōkeoʻikepili hiki iā ʻoe ke hoʻokele i nā puke nui o dati ma kahi ala kūpono.
  • Nānā: i dati hiki ke kālailai ʻia no ka loaʻa ʻana o ka ʻike pono no ka ʻoihana.
  • e malu ai: i hōkeoʻikepili hāʻawi i kekahi mau hiʻohiʻona e pale i kāu dati mai ka ʻae ʻole ʻia.

I ka hopena:

I hōkeoʻikepili he mea paahana koʻikoʻi lākou no ka mālama ʻana a me ka nānā ʻana dati. ʻO ke koho o ke ʻano hōkeoʻikepili a ʻo ka lawelawe hoʻokipa kūpono e pili ana i kekahi mau kumu, e like me ke ʻano o dati e waihona, ka nui o dati, ka hana e pono ai a me ke koina.

Moʻolelo o nā waihona
ʻO ka mōʻaukala o nā waihona: kahi huakaʻi i ka manawa

Ke kumu o hōkeoʻikepili ka lā hoʻi i ka wanaʻao o ka helu helu, i ka wā i dati Ua mālama ʻia lākou ma nā kāleka kuʻi a me nā lipine magnetic. ʻO ka mālama ʻana i kēia ʻike he hana paʻakikī a koi ʻia nā mākau kikoʻī.

60's:

  • Ua hānau ʻia ka huaʻōlelohōkeoʻikepili” e hōʻike i kahi hōʻiliʻili o dati kaʻana like ʻia e nā mea hoʻohana lehulehu.
  • Kūkulu ʻia nā ʻōnaehana hoʻokele mua hōkeoʻikepili (DBMS), e like me IMS a me IDMS.
  • Lilo ke kumu hierarchical i ka paradigm nui no ka hui o dati.

70's:

  • Edgar F. Codd hoʻolauna i ka relational kükohu, i revolutionizes ke ala o ka hapai ana i ka hōkeoʻikepili.
  • Hana ʻia ʻo SQL (Structured Query Language) e nīnau i ka hōkeoʻikepili pili pili.
  • Hānau ʻia nā mea mua hōkeoʻikepili nā mea pili pāʻoihana, e like me Oracle a me DB2.

80's:

  • ʻO ka hoʻolaha ʻana o nā kamepiula pilikino ke alakaʻi i ka hānau ʻana o hōkeoʻikepili no ka pākaukau, e like me Access a me FoxPro.
  • Ua kaulana ke kumu hoʻohālike o ka mea kūʻai aku no ka mālama ʻana hōkeoʻikepili puunaueia.

90's:

2000s:

  • Hānau ʻia lākou hōkeoʻikepili NoSQL e hoʻokele dati i kūkulu ʻole ʻia, e like me XML a me JSON.
  • Il ao lilo ka helu helu i mea maoli ei hōkeoʻikepili in ao hāʻawi i nā hiʻohiʻona lawelawe hou.

I kēia lā:

ʻO kekahi mau hiʻohiʻona:

  • 1964: Hoʻopuka ʻo Edgar F. Codd i kāna pepa seminal ma ke ʻano hoʻohālike pili.
  • 1970: Ua haku ʻia ka ʻōlelo SQL.
  • 1983: Hoʻokuʻu ʻo Oracle i kāna mea mua hōkeoʻikepili pili pāʻoihana.
  • 1995: Ua hānau ʻia ka World Wide Web.
  • 2000: Hānau ʻia ka mea mua hōkeoʻikepili NoSQL, MongoDB.
  • 2006: Amazon Hoʻomaka nā lawelawe pūnaewele i kāna hōkeoʻikepili in ao, RDS.

ʻO ka wā e hiki mai ana o hōkeoʻikepili:

I ka hopena:

Ka moolelo o hōkeoʻikepili he huakaʻi hoihoi i ʻike i ka ulu ʻana o kēia ʻenehana kumu no ka hoʻokele ʻike. ʻO ka wā e hiki mai ana o hōkeoʻikepili piha i nā pilikia a me nā manawa kūpono, me kaʻike kūlohelohe a me IoT i hoʻohiki e hoʻololi i ke ʻano o kā mākou mālama ʻana, mālama a hoʻopaʻa i ka ʻikepili. dati.

No ke aha i hoʻohana ʻia ai nā waihona

I hōkeoʻikepili Hoʻohana ʻia lākou no kekahi mau kumu:

Hui: I hōkeoʻikepili hiki iā ʻoe ke hoʻopaʻa i nā puke nui o dati ma ke ʻano hoʻonohonoho a hoʻonohonoho ʻia, hoʻomaʻamaʻa i ka noiʻi a loaʻa i ka ʻike.

Pono: I hōkeoʻikepili hāʻawi i nā mea hana e mālama ai i ka dati maikaʻi, me ka hoʻokomo wikiwiki a paʻa, hoʻololi a me nā hana holoi.

Nānā: I dati mālama ʻia i loko hōkeoʻikepili hiki ke kālailai ʻia no ka loaʻa ʻana o ka ʻike kūpono no ka ʻoihana, ʻike i nā ʻano a me ka hoʻoholo ʻana.

e malu ai: I hōkeoʻikepili hāʻawi i kekahi mau hiʻohiʻona e pale i kāu dati mai ka ʻae ʻole ʻia, ke komo ʻana a me ka nalo pōʻino.

Kaʻana like: I hōkeoʻikepili ʻae iā ʻoe e kaʻana like dati me nā mea hoʻohana he nui i kahi ala palekana a hoʻomalu ʻia, hoʻomaʻamaʻa i ka hui pū ʻana a me ka hui pū.

Scalability: I hōkeoʻikepili hiki ke hoʻonui ʻia no ka hoʻokō ʻana i ka mālama ʻana a me nā pono hana dati.

Pono: I hōkeoʻikepili e hōʻoiaʻiʻo i ka pono a me ka paʻa o dati, ʻoiai inā he hewa a i ʻole nā ​​lako lako.

Loaʻa: I hōkeoʻikepili hiki ke hoʻonohonoho ʻia e hiki ke loaʻa iā 24/24 mai kekahi mea hana.

Nā laʻana o ka hoʻohana:

  • ʻIkepili pilikino o nā mea kūʻai mai: hoomanao i dati dei nā mea kūʻai mai no na hana ke kūʻai akuʻana, lawelawe mea kūʻai aku a me ka ʻikepili.
  • Nā hana kālā: hoʻopaʻa i nā hana kālā no ka nānā ʻana i ke kūlana waiwai a no nā kumu ʻauhau.
  • Nā huahana i loko o kahi waihona: mālama i nā huahana ma ka waihona a nānā i nā kūʻai.
  • Nā ʻatikala blog: waihona moʻomanaʻo moʻomanaʻo a hoʻolilo iā lākou i hiki i ka poʻe heluhelu.
  • Posts about nohona Media,: hoʻopaʻanaʻau i nā pou ma nohona Media, a kālailai i kā lākou pilina.

I ka hōʻuluʻulu ʻana:

I hōkeoʻikepili he mea paahana ia no kekahi hui a hui paha e pono ai ke waihona, hooponopono a hoopili i na buke nui dati. Hāʻawi lākou i nā pono he nui e pili ana i ka hoʻonohonoho, pono, palekana, kaʻana like, scalability, hilinaʻi a me ka loaʻa.

Pages

He loea pūnaewele pūnaewele ma Digital Marketing a me SEO | ʻOihana Pūnaewele Pūnaewele

Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele hana ma hōkeoʻikepili, ʻaʻole wale ka poʻe kokoke iā mākou e koho iā mākou.

    0/5 (0 Manaʻo)
    0/5 (0 Manaʻo)
    0/5 (0 Manaʻo)
              

    E ʻike hou aʻe mai ka Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele

    E kau inoa no ka loaʻa ʻana o nā ʻatikala hou loa ma ka leka uila.

    mea kākau avatar
    Keʻena Luna CEO
    👍Keʻena Pūnaewele Pūnaewele | He loea pūnaewele pūnaewele ma Digital Marketing a me SEO. ʻO ka Pūnaewele Pūnaewele he Pūnaewele Pūnaewele. No ka Agenzia Web Online ka holomua ma ka hoʻololi kikohoʻe ma luna o nā kumu o ka Iron SEO version 3. Specialties: System Integration, Enterprise Application Integration, Service Oriented Architecture, Cloud Computing, Data warehouse, business intelligence, Big Data, portals, intranets, Web Application Ka hoʻolālā a me ka hoʻokele ʻana i nā ʻikepili pili a me nā multidimensional Ka hoʻolālā ʻana i nā loulou no ka media kikohoʻe: hoʻohana a me nā Kiʻi. Hāʻawi ka Pūnaewele Pūnaewele Pūnaewele i nā hui i kēia mau lawelawe: -SEO ma Google, Amazon, Bing, Yandex; -Web Analytics: Google Analytics, Google Tag Manager, Yandex Metrica; -Ka hoʻololi ʻana o nā mea hoʻohana: Google Analytics, Microsoft Clarity, Yandex Metrica; -SEM ma Google, Bing, Amazon Ads; - Ke kūʻai aku ʻana i ka Social Media (Facebook, Linkin, Youtube, Instagram).
    E ʻike i ka Bio piha
    Digital ke kūʻai akuʻana hōkeoʻikepili DBMS Hale kūʻai ʻikepili Kaʻikepiliʻikepili Hoʻolaha Pūnaewele Information Technology Pūnaewele Pūnaewele Keena Hoolaha ke kūʻai akuʻana
    ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka ikona pūnaewele pilikanaka
    ʻO kaʻu pilikino Agile
    ✕
    Ke hoʻohana nei kēia pūnaewele i nā kuki ʻenehana a me ka hoʻolaha ʻana. Ma ke kaomi ʻana i ka ʻae e ʻae ʻoe i nā kuki profiling āpau. Ma ke kaomi ʻana i ka hōʻole a i ʻole ka X, hōʻole ʻia nā kuki hoʻolaha a pau. Ma ke kaomi ʻana iā customize hiki ke koho i nā kuki profiling e hoʻā.
    Hoʻopili kēia pūnaewele i ka Data Protection Act (LPD), Swiss Federal Law of 25 September 2020, a me ka GDPR, EU Regulation 2016/679, e pili ana i ka pale ʻana i ka ʻikepili pilikino a me ka neʻe manuahi o ia ʻikepili.
    ʻaeE hōʻoleHoʻopilikino