Bigtable Google по сравнению с реляционной базой данных [дубликат]
попробуйте
final ArrayList<student> stud = new ArrayList<>();
if (c.moveToFirst()) {
do {
student stu = new student();
stu.id = c.getString(id);
stu.name = c.getString(name);
stu.age = c.getString(age);
stud.add(stu);
} while (c.moveToNext());
//you need to add the Student object stu not the ArrayList Object stud
if(stud!=null&&stud.size()>0){
DummyAdapter mAdapter = new DummyAdapter(this,stud);
recyclerView.setAdapter(mAdapter);
}
создать новый класс адаптера, подобный этому
public class DummyAdapter extends RecyclerView.Adapter<DummyAdapter.MyViewHolder> {
private Context mContext;
ArrayList<student> studentArraylist;
public DummyAdapter(Context mContext,ArrayList<student> studentArraylist) {
this.mContext = mContext;
this.studentArraylist = studemtArraylist;
}
@NonNull
@Override
public MyViewHolder onCreateViewHolder(@NonNull ViewGroup parent, int viewType) {
//add your layout design file here
View view = LayoutInflater.from(mContext).inflate(R.layout.fragment_packing_dummy, parent, false);
return new MyViewHolder(view);
}
@Override
public void onBindViewHolder(@NonNull MyViewHolder holder, int position) {
Student stud = studentArraylist.get(position);
//perform your rest functionality
holder.txt.settext(stud.name)
}
@Override
public int getItemCount() {
return studentArraylist.size();
}
public class MyViewHolder extends RecyclerView.ViewHolder {
//access your layout ids here for example
TextView txt;
public MyViewHolder(View itemView) {
super(itemView);
txt = itemView.findViewById(R.id.txt);
}
}
}
2 ответа
Bigtable - это изобретение Google, позволяющее справляться с огромным количеством информации, с которой компания регулярно сотрудничает. Набор данных Bigtable может вырасти до огромных размеров (много петабайт), а хранилище распределено на большом количестве серверов. , Системы, использующие Bigtable, включают такие проекты, как веб-индекс Google и Google Earth.
Согласно техническому документу Google по теме:
Bigtable - это разреженная, распределенная, постоянная многомерная отсортированная карта. Карта индексируется ключом строки, ключом столбца и отметкой времени; каждое значение на карте представляет собой не интерпретируемый массив байтов.
Внутренняя механика Bigtable по сравнению с, скажем, MySQL настолько различна, что затрудняет сравнение, и намеченные цели также не сильно перекрываются. Но вы можете думать о Bigtable как о базе данных с одной таблицей. Представьте, например, трудности, с которыми вы столкнетесь, если попытаетесь внедрить всю систему веб-поиска Google с базой данных MySQL - Bigtable был построен для решения этих проблем.
Наборы данных Bigtable можно запрашивать в таких сервисах, как AppEngine, используя язык называется GQL ("gee-kwal"), который основан на подмножестве SQL. В GQL явно отсутствует какая-либо команда JOIN . Из-за распределенной природы базы данных Bigtable объединение двух таблиц будет крайне неэффективным. Вместо этого программист должен реализовать такую логику в своем приложении или спроектировать свое приложение так, чтобы оно ему не понадобилось.
Наборы данных Bigtable можно запрашивать у таких сервисов, как AppEngine, используя язык GQL («gee-kwal»), который основан на подмножестве SQL. В GQL явно отсутствует какая-либо команда JOIN . Из-за распределенной природы базы данных Bigtable объединение двух таблиц будет крайне неэффективным. Вместо этого программист должен реализовать такую логику в своем приложении или спроектировать свое приложение так, чтобы оно ему не понадобилось.
Наборы данных Bigtable можно запрашивать у таких сервисов, как AppEngine, используя язык GQL («gee-kwal»), который основан на подмножестве SQL. В GQL явно отсутствует какая-либо команда JOIN . Из-за распределенной природы базы данных Bigtable объединение двух таблиц будет крайне неэффективным. Вместо этого программист должен реализовать такую логику в своем приложении или спроектировать свое приложение так, чтобы оно ему не понадобилось.
Google BigTable и другие подобные проекты (например: CouchDB , HBase ) - это системы баз данных, которые ориентированы так, что данные в основном денормализованы (т.е. дублированные и сгруппированные).
Основные преимущества: - Операции соединения менее затратные из-за денормализации - Репликация / распространение данных обходится дешевле из-за независимости данных (т. Е. Если вы хотите распределить данные по двум узлам, у вас, вероятно, не будет проблемы с наличием объекта в одном узле и другого связанного объекта в другом узле, потому что аналогично данные группируются).
Этот тип систем предназначен для приложений, которым необходимо достичь оптимального масштаба (т. е. вы добавляете больше узлов в систему, и производительность увеличивается пропорционально). В таких СУБД, как MySQL или Oracle, когда вы начинаете добавлять больше узлов, если вы объединяете две таблицы, которые не находятся в одном и том же узле, стоимость соединения выше. Это становится важным, когда вы имеете дело с большими объемами.
RDBMS 'хороши из-за богатства модели хранения (таблиц, объединений, fks). Распределенные базы данных хороши из-за простоты масштабирования.