По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Давайте для начала разберемся, что же такое контроль версий? Системой контроля версий является программный продукт, который запоминает все ваши модификации данных и, при необходимости, позволяет выполнить откат. А также дополнительной функцией является возможность определить, кто внес различные изменения в документ.
Конечно, все знакомы с этой проблемой при работе с проектом, когда возникает возможность добавить изменения, но для этого необходимо создать огромное количество папок с разными метками. Через некоторое время количество папок становится большим, особенно плохо следить за документами, если над ними трудится целая команда.
Для того, чтобы устранить таковые трудности, большинство программистов стали использовать систему контроля версий, с помощью нее удобно следить за проектом как командно, так и индивидуально. С представленной системой программист способен отслеживать различные модификации документов, добавлять и объединять ветви проектов, а также выполнять сброс документа до определенных моментов. Репозиторий считается главным определением VCS - это специальное выделенное хранилище, на котором хранится информация о файлах, также с помощью хранилища возможно наблюдать за модификацией данных.
Основные группы
На сегодняшний день существует две группы VCS: распределенные и централизованные. Давайте перейдем к более подробному описанию каждой группы ниже.
Централизованные
Представленные системы являются клиент-серверным программным обеспечением, что означает, что данные проекта находятся в единственном образце на сервере. Пользователи имеют доступ к файлам через специальный программный продукт, например, вы можете выбрать CVS, Subversion.
CVS (система одновременных версий) - одна из первых систем, которая приобрела большую популярность среди многих разработчиков. Сегодня представленный программный продукт более не развивается, поскольку имеет несколько важных недостатков: невозможно изменить имя файла, плохое хранение данных, отсутствует контроль целостности.
Subversion (SVN) - эта система контроля версий заменила описанный выше CVS в 2004 году и по сегодняшний день активно используется разработчиками. Несмотря на большое количество преимуществ CVS, у SVN есть некоторые недостатки: невозможно удалить данные из репозитория, проблемы с изменением имени, трудности в слиянии ветвей.
Распределенные системы контроля версий
С помощью этих систем контроля версий каждый разработчик может сохранить копию проекта. У них также есть общее центральное хранилище, которое уже содержит изменения, отправленные из сохраненных копий разработчиков, и они уже синхронизируется. Когда пользователи работают с распределенными системами контроля версий, они обычно синхронизируют свою копию с центральным репозиторием и вносят любые изменения в свой локальный репозиторий.
Есть несколько преимуществ таких систем:
Автономность программиста при работе над проектами.
Повышенная надежность.
Гибкость всей системы.
Все эти преимущества получены благодаря локальной копии центрального хранилища. Мы можем выделить наиболее известные DVCS - это Git и Mercurial.
Mercurial >представляет собой свободную систему, в которой не существует центральное хранилище. Ради комфортного использованию существует специальное консольное программное обеспечение под названием Hg. Представленные VCS обладает всеми основными функциями: объединение, ветвление, синхронизация. Данная система выполнена на языке программирования питон, за счет чего имеет возможность использоваться на всех современных ОС.
Git - представляет собой распределенную систему контроля версий, предназначенная для использования на ОС Linux. Мы также можем выделить несколько популярных компаний, которые используют VCS Git - Qt, Линукс, Андроид. VCS по своему стандартному функционалу довольно похож на Mercurial, который описанный выше, но имеет ряд преимуществ (производительность) и довольно популярен среди разработчиков. Git является лидером системы контроля версий.
Йоу! Сегодня в статье мы рассмотрим настройку телефона Grandstream GXP1620 в связке с IP-АТС Asterisk. Сразу стоит уточнить что эта инструкция также подойдет для модели GXP1625 – она отличается только отсутствием PoE.
$dbName_ecom = "to-www_ecom";
$GoodID = "2537789144";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName_ecom) or die(mysql_error());
$query_ecom = "SELECT `model`, `itemimage1`, `price`, `discount`, `url`, `preview115`, `vendor`, `vendorCode` FROM `items` WHERE itemid = '$GoodID';";
$res_ecom=mysql_query($query_ecom) or die(mysql_error());
$row_ecom = mysql_fetch_array($res_ecom);
echo 'Кстати, купить '.$row_ecom['vendor'].' '.$row_ecom['vendorCode'].' можно в нашем магазине Merion Shop по ссылке ниже. С настройкой поможем 🔧
Купить '.$row_ecom['model'].''.number_format(intval($row_ecom['price']) * (1 - (intval($row_ecom['discount'])) / 100), 0, ',', ' ').' ₽';
$dbName = "to-www_02";
mysql_connect($hostname,$username,$password) OR DIE("Не могу создать соединение ");
mysql_select_db($dbName) or die(mysql_error());
Пошаговое видео
Настройка
После подключения телефона к сети нам нужно определить какой IP-адрес он получил, чтобы мы смогли зайти на web-интерфейс для его настройки. Сделать это можно либо через на вашем роутере, либо через программы, сканирующие сети, либо проще всего – на самом телефоне. Для этого на экране нужно нажать на кнопку NextScr и откроется страница, на которой будет написан IP-адрес телефона.
Теперь вводим этот адрес в адресной строке нашего браузера и попадаем в меню авторизации. Для телефонов Grandstream GXP1620 / GXP1625 стандартный логин – admin и стандартный пароль – admin.
После ввода мы оказываемся на странице состояния учетных записей и видим, что пока наш аккаунт не активен. Сразу же можно поменять язык интерфейса можно в выпадающем меню в правом верхнем углу.
Если нам нужно поменять основные сетевые настройки аппарата (например, задать статический IP адрес), то это сделать можно в разделе Сеть – Стандартный. После внесения настроек необходимо перезагрузить телефон, нажав на кнопку Перезагрузка в правом верхнем углу. Там же при необходимости можно сделать сброс к заводским настройкам, нажав кнопку Factory Reset.
Теперь для настройки аккаунта нам нужно перейти во вкладку Учетные записи – Аккаунт 1 – Общее (либо Accounts – Account 1 – General Settings, если стоит английский язык).
Здесь заполняем следующие поля:
Аккаунт активен (Account Active) – Ставим «Да»
Имя аккаунта (Account Name) – Имя для создаваемого аккаунта
SIP сервер (SIP Server) – IP адрес нашей IP-АТС
Второй SIP сервер (Secondary SIP Server) – указываем если имеется резервный
Прокси сервер (Outbound Proxy) - IP адрес нашей IP-АТС
Backup Outbound Proxy - указываем если имеется резервный
SIP User ID – Указываем внутренний номер
Аутентификационный ID (Authenticate ID) – Идентификационное имя, указываем внутренний номер
Пароль (Authenticate Password) – Пароль внутреннего номера для регистрации на АТС
Имя (Name) – Отображаемое имя
Применяем настройки и телефон должен зарегистрироваться на нашей АТС. Проверить это можно зайдя во все то же меню состояния учетной записи. Наш аккаунт загорится зеленым, как и иконка трубки слева – и это значит, что регистраций прошла успешно!
Графовые базы данных (Graph databases) – это нереляционные системы (NoSQL), которые определяют корреляции между сложно взаимосвязанными сущностями. Такая структура позволяет обойти ограничения реляционных БД и уделяет больше внимания отношениям между данными.
Графовая база данных позволяет аккуратно определять взаимосвязи и дает ответы на сложные вопросы о том, как точки данных соотносятся друг с другом.
В данной статье объясняется, что такое графовые базы данных, и как они работают. Но для начала можно быстро познакомиться с другими видами NoSQL.
Что такое графовая база данных?
Графовая база данных – это нереляционный тип баз данных, основанный на топографической структуре сети. Идея этой БД восходит к математической теории графов. Графы представляют наборы данных в виде узлов, ребер и свойств.
Узлы, или точки (nodes) – это экземпляры или сущности данных; ими является любой объект, который вы планируете отслеживать. Например, люди, заказчики, подразделения и т.д.
Ребра, или линии (edges) – это важнейшие концепции в графовых БД. Они отображают взаимосвязь между узлами. Эти связи имеют направление и могут быть одно- или двунаправленными.
Свойства (properties) содержат описательную информацию, связанную с узлами. В некоторых случаях свойства бывают и у ребер.
Узлы с пояснительными свойствами создают взаимосвязи, представленные через ребра.
Графовые БД предлагают концептуальное представление данных, тесно связанных с реальным миром. Моделировать сложные связи гораздо проще, поскольку отношениям между точками данных уделяется такое же внимание, как и самим данным.
Сравнение графовых и реляционных баз данных
Графовые БД не создавались для замены реляционных БД. Стандартом отрасли на текущий момент считаются реляционные БД. Но перед этим важно понять, что может предложить та или иная разновидность систем.
Реляционные базы данных обеспечивают структурированный подход к данным, а графовые БД считают более гибкими и ориентированы на быстрое понимание взаимосвязей между данными.
Графовые и реляционные БД имеют свою область применения. Сложные взаимосвязи лучше реализовать через графовые БД, поскольку их возможности превосходят традиционные реляционные СУБД. При создании моделей баз данных в реляционных системах MySQL или PostgreSQL требуется тщательное планирование, а в графовых используется более естественный и гибкий подход к данным.
В таблице ниже приведены ключевые отличия между графовыми и реляционными БД:
Тип
Графовые БД
Реляционные БД
Формат
Узлы и ребра со свойствами
Таблицы со строками и столбцами
Связи
Представлены в виде ребер между узлами
Создаются с помощью внешних ключей между таблицами
Гибкость
Гибкие
Жестко заданные
Сложные запросы
Быстрые и отзывчивые
Необходимы сложные соединения
Варианты использования
Системы с взаимосвязанными зависимостями
Системы с транзакциями и более простыми отношениями
Как работают графовые базы данных?
Графовые базы данных одинаково относятся к данным и взаимосвязям между ними. Связанные узлы физически связываются, и эта связь рассматривается как часть данных.
При таком моделировании данных вы можете запрашивать взаимосвязи также, как и сами данные. Вместо вычисления и запросов на подключение, графовые БД считывают взаимосвязи напрямую из хранилища.
По гибкости, производительности и адаптивности графовые БД близки к другим нереляционным моделям данных. В них, как и в других нереляционных БД, отсутствуют схемы, что делает данную модель гибкой и легко изменяемой.
Примеры использования графовых баз данных
Есть много примеров, когда графовые БД превосходят все прочие методы моделирования данных. Среди таких примеров можно выделить:
Рекомендательные сервисы в режиме реального времени. Динамичные рекомендации по продуктам и электронным товарам улучшают пользовательский опыт и максимизируют прибыль. Из известных компаний можно упомянуть Netflix, eBay и Walmart.
Управление основными данными. Привязка всех данных к одной общей точке обеспечивает постоянство и точность данных. Управление основными данными крайне важно для крупномасштабных компаний мирового уровня.
GDPR и соблюдение нормативных требований. С графами гораздо проще управлять безопасностью и отслеживать перемещение данных. Базы данных снижают вероятность утечки информации и обеспечивают большую согласованность при удалении данных, чем повышается общее доверие к конфиденциальной информации.
Управление цифровыми ресурсами. Объем цифрового контента просто огромен и постоянно растет. Графовые БД предлагают масштабируемую и простую модель данных, позволяющую отслеживать цифровые ресурсы: документы, расчеты, контракты и т.д.
Контекстно-зависимые сервисы. Графы помогают в предоставлении сервисов, приближенных к актуальным характеристиками мира. Будь то предупреждения о стихийных бедствиях, информация о пробках или рекомендации по товарам для конкретного местоположения, – графовые базы данных предлагают логическое решение для реальных обстоятельств.
Выявление мошенничества. Поиск подозрительных закономерностей и раскрытие мошеннических платежных схем выполняется в режиме реального времени. Выявление и изоляция частей графа позволяет быстрее обнаружить мошенническое поведение.
Семантический поиск. Обработка естественного языка бывает неоднозначной. Семантический поиск помогает определить значение ключевых слов и выдает более подходящие варианты, которые, в свою очередь проще отобразить с помощью графовых БД.
Сетевое управление. Сети – это не что иное, как связанные графы. Графовые БД снижают время, необходимое для оповещения сетевого администратора о проблемах в сети.
Маршрутизация. Информация передается по сети за счет поиска оптимальных маршрутов, и это делает графовые БД идеальным вариантом для маршрутизации.
Какие есть известные графовые базы данных?
С ростом больших данных и аналитики в соцсетях популярность графовых БД возрастает. Моделирование графов поддерживает множество многомодельных БД. Кроме того, доступно много нативных графовых БД.
JanusGraph
JanusGraph – это распределенная, масштабируемая система графовых БД с открытым кодом и широким набором возможностей по интеграции и аналитике больших данных. Ниже приведен перечень основных функций JanusGraph:
Поддержка ACID-транзакций с возможностью одновременного обслуживания тысяч пользователей
Несколько вариантов хранения графических данных, включая Cassandra и HBase
Встроенный сложный поиск, а также дополнительная (опциональная) поддержка Elasticsearch
Полная интеграция Apache Spark для расширенной аналитики данных
JanusGraph использует полный по Тьюрингу язык запросов для обхода графов
Neo4j
Neo4j (Network Exploration and Optimization 4 Java, что переводится как «исследование сети и оптимизация для Java») – это графовая база данных, написанная на Java с нативным хранением и обработкой графов. Основные возможности:
Масштабируемость БД за счет разделения данных на части – сегменты
Высокая доступность благодаря непрерывному резервному копированию и последовательным обновлениям
Высокий уровень безопасности: несколько экземпляров баз данных можно разделить, оставив их на одном выделенном сервере
Neo4j использует Cypher – язык запросов для графовых БД, который очень удобен для программирования
DGraph
DGraph (Distributed graph, что переводится как «распределенный граф») – это распределенная система графовых БД с открытым исходным кодом и хорошей масштабируемостью. Вот несколько интересных возможностей DGraph:
Горизонтальная масштабируемость для работы в реальной среде с ACID-транзакциями
DGraph – это свободно распространяемая система с поддержкой множества открытых стандартов
Язык запросов – GraphQL, который был разработан для API
DataStax Enterprise Graph
DataStax Enterprise Graph – это распределенная графовая БД на базе Cassandra. Она оптимизирована под предприятия. Несколько функций:
DataStax обеспечивает постоянную доступность для корпоративных нужд
База данных легко интегрируется с автономной платформой Apache Spark
Полная интеграция аналитики и поиска в реальном времени
Масштабируемость за счет наличия нескольких центров обработки данных
Поддержка Gremlin и CQL для запросов
Плюсы и минусы графовых баз данных
В каждом типе баз данных есть свои плюсы и минусы. Именно поэтому так важно понимать отличия между моделями и доступные возможности для решения конкретных проблем. Графовые БД – это развивающаяся технология с целями, отличными от других типов БД.
Плюсы
Вот несколько плюсов графовых баз данных:
Гибкая и адаптивная структура
Четкое представление взаимосвязей между сущностями
Запросы выводят результаты в реальном времени. Скорость зависит от количества связей
Минусы
Ниже перечислены основные минусы системы:
Отсутствует стандартизированный язык запросов. Язык зависит от используемой платформы
Графы не подходят для систем на основе транзакций
Небольшая база пользователей; при возникновении проблема сложно получить поддержку
Заключение
Графовые базы данных – это отличный подход для анализа сложных отношений между объектами данных. Быстрота запросов и результаты в режиме реального времени хорошо вписываются в требования современных и стремительно растущих исследований данных. Графы – это развивающаяся технология, которую ждет еще много улучшений.