>> [מוזיק פּלייינג]
ריק האָוליהאַן: אַלע רעכט.
הי, יעדער יינער.
מיין נאמען איז ריק האָוליהאַן.
איך בין אַ עלטער הויפּט סאַלושאַנז אַרכיטעקט ביי אַווס.
איך פאָקוס אויף נאָסקל און דינאַמאָדב טעקנאַלאַדזשיז.
איך בין דאָ הייַנט צו רעדן צו איר אַ קליין ביסל וועגן די.
>> מיין הינטערגרונט איז בפֿרט אין דאַטן שיכטע.
איך אויסגעגעבן העלפט מיין אַנטוויקלונג קאַריערע שרייבן דייטאַבייס,
דאַטע צוטריט, סאַלושאַנז פֿאַר פאַרשידן אַפּלאַקיישאַנז.
איך ווע שוין אין קלאָוד ווירטואַליזאַטיאָן פֿאַר וועגן 20 יאר.
אַזוי איידער דער וואָלקן איז די וואָלקן, מיר געוויינט צו רופן עס נוצן קאַמפּיוטינג.
און דער געדאַנק איז, עס ס ווי פּג & E, איר באַצאָלן פֿאַר וואָס איר נוצן.
הייַנט מיר רופן עס די וואָלקן.
>> אבער איבער די יאָרן, איך'ווע געארבעט פֿאַר אַ פּאָר פון קאָמפּאַניעס
איר ווע מיסטאָמע קיינמאָל געהערט פון.
אָבער איך'ווע קאָמפּילעד אַ רשימה פון טעכניש אַקאַמפּלישמאַנץ, איך טרעפן איר'ד זאָגן.
איך האָבן אַכט פּאַטענץ אין קלאָוד סיסטעמס ווירטואַליזאַטיאָן, מייקראָופּראַסעסער פּלאַן,
קאָמפּלעקס געשעעניש פּראַסעסינג, און אנדערע געביטן ווי געזונט.
>> אַזוי די טעג, איך פאָקוס מערסטנס אויף נאָסקל טעקנאַלאַדזשיז און די ווייַטער דור
דייטאַבייס.
און אַז ס בכלל וואָס איך בין געגאנגען דא צו זיין גערעדט צו איר הייַנט וועגן.
אַזוי וואָס איר קענען דערוואַרטן פון דעם סעסיע,
מיר וועט גיין דורך אַ קורץ געשיכטע פון ​​דאַטן פּראַסעסינג.
עס ס שטענדיק נוציק צו פֿאַרשטיין ווו מיר געקומען פון
און וואָס מיר ניטאָ ווו מיר זענען.
און מיר וועט רעדן אַ ביסל ביסל וועגן נאָסקל טעכנאָלאָגיע
פון אַ פונדאַמענטאַל סטאַנדפּוינט.
>> מיר וועלן באַקומען אין עטלעכע פון די דינאַמאָדב ינטערנאַלס.
דינאַמאָדב איז אַווס ס קיין טאַם.
עס ס אַ גאָר געראטן און כאָוסטיד נאָסקל לייזונג.
און מיר וועט רעדן אַ קליין ביסל וועגן טיש סטרוקטור, אַפּיס, דאַטע טייפּס, ינדעקסיז,
און עטלעכע פון ​​די ינטערנאַלס פון אַז דינאַמאָדב טעכנאָלאָגיע.
מיר וועט באַקומען אין עטלעכע פון ​​די פּלאַן פּאַטערנז און בעסטער פּראַקטאַסאַז.
מיר וועט רעדן וועגן ווי איר נוצן דעם טעכנאָלאָגיע פֿאַר עטלעכע
פון הייַנט ס אַפּלאַקיישאַנז.
און דעמאָלט מיר וועט רעדן אַ ביסל וועגן די עוואָלוציע אָדער די ימערדזשאַנס
פון אַ נייַ פּעראַדיים אין פּראָגראַממינג גערופֿן געשעעניש-געטריבן אַפּלאַקיישאַנז
און ווי דינאַמאָדב plays אין אַז ווי געזונט.
און מיר וועט לאָזן איר אַ קליין ביסל פון אַ דערמאָנען אַרקאַטעקטשער דיסקוסיע
אַזוי מיר קענען רעדן וועגן עטלעכע פון די וועגן איר קענען נוצן דינאַמאָדב.
>> אַזוי ערשטער אָפפ-- דעם איז אַ קשיא איך הערן אַ פּלאַץ איז, וואָס ס אַ דייטאַבייס.
א פּלאַץ פון מענטשן טראַכטן זיי וויסן וואָס אַ דאַטאַבאַסע איז.
אויב איר גוגל, איר וועט זען דעם.
עס ס אַ אַ סטראַקטשערד שטעלן פון דאַטן געהאלטן אין אַ קאָמפּיוטער, ספּעציעל איינער וואָס
איז צוטריטלעך אין פאַרשידן וועגן.
איך רעכן אַז ס אַ גוט דעפֿיניציע פון ​​אַ מאָדערן דייטאַבייס.
אבער איך טאָן ניט ווי עס, ווייַל עס ימפּלייז אַ פּאָר פון זאכן.
עס ימפּלייז ביניען.
און עס ימפּלייז אַז עס ס אויף אַ קאָמפּיוטער.
און דאַטאַבייסיז האט נישט שטענדיק עקסיסטירן אויף קאָמפּיוטערס.
דייטאַבייסיז אַקטשאַוואַלי געווען אין פילע וועגן.
>> אַזוי אַ בעסער דעפֿיניציע פון ​​אַ דאַטאַבאַסע איז עפּעס ווי דעם.
א דאַטאַבאַסע איז אַ אָרגאַניזירט מעקאַניזאַם פֿאַר סטאָרינג, אָנפירונג,
און ריטריווינג אינפֿאָרמאַציע.
דאס איז פון About.com.
אזוי איך ווי דעם ווייַל עס טאַקע רעדט וועגן אַ דייטאַבייס ווייל אַ ריפּאַזאַטאָרי,
אַ ריפּאַזאַטאָרי פון אינפֿאָרמאַציע, ניט דאַווקע
עפּעס וואס זיצט אויף אַ קאָמפּיוטער.
און איבער געשיכטע, מיר האָבן ניט שטענדיק האט קאָמפּיוטערס.
>> איצט, אויב איך פרעגן די דורכשניטלעך דעוועלאָפּער הייַנט וואָס ס
אַ דייטאַבייס, אַז ס די ענטפער איך באַקומען.
ערגעץ איך קענען שטעקן שטאָפּן.
רעכט?
און עס ס אמת.
אבער עס ס נעבעך.
ווייַל די דייטאַבייס איז טאַקע דער יסוד פון די מאָדערן אַפּ.
עס ס דער יסוד פון יעדער אַפּלאַקיישאַן.
און ווי איר בויען אַז דייטאַבייס, ווי איר ביניען
אַז דאַטן איז געגאנגען צו דיקטירן ווי אַז אַפּלאַקיישאַן פּערפאָרמס ווי איר וואָג.
>> אַזוי אַ פּלאַץ פון מיין אַרבעט הייַנט איז דילינג מיט וואָס
כאַפּאַנז ווען דעוועלאָפּערס נעמען דעם צוגאַנג
און דילינג מיט די Aftermath פון אַ אַפּלאַקיישאַן אַז
איז איצט סקיילינג ווייַטער פון דער אָריגינעל קאַוואָנע און צאָרעס פון שלעכט פּלאַן.
אזוי אַלעווייַ ווען איר גיין אַוועק הייַנט, איר וועט
האָבן אַ פּאָר פון מכשירים אין דיין גאַרטל וואָס וועט האַלטן איר
פון מאכן די זעלבע מיסטייקס.
אַלע רעכט.
אַזוי לאָזן ס רעדן וועגן אַ ביסל פון די טיימליין פון דייטאַבייס טעכנאָלאָגיע.
איך טראַכטן איך לייענען אַ אַרטיקל ניט אַז לאַנג צוריק
און עס האט עפּעס אויף די לינעס-- עס ס אַ זייער פּאָעטיש דערקלערונג.
עס האט די געשיכטע פון דאַטן פּראַסעסינג איז
פול פון הויך וואָטערמאַרקס פון דאַטן זעט.
קעשורע.
איצט, איך טרעפן אַז ס מין פון אמת.
אבער איך אַקטשאַוואַלי קוקן אין איז ווי די געשיכטע איז אַקטשאַוואַלי אָנגעפילט
מיט הויך וואָטערמאַרק פון דאַטן דרוק.
ווייַל די דאַטן קורס פון ינדזשעסטשאַן קיינמאָל גייט אַראָפּ.
עס נאָר גייט אַרויף.
>> און כידעש אַקערז ווען מיר זען דאַטן דרוק, וואָס
איז די סומע פון ​​דאַטן וואס איז איצט אין קומענדיק אין די סיסטעם.
און עס קענען ניט זיין פּראַסעסט עפפיסיענטלי אָדער אין צייַט אָדער אין קאָסטן.
און אַז ס ווען מיר אָנהייבן צו קוקן אין דאַטן דרוק.
>> אזוי ווען מיר קוקן אין די ערשטער דייטאַבייס, דעם
איז דער איינער וואָס איז געווען צווישן אונדזער אויערן.
מיר 'רע אַלע געבוירן מיט אים.
עס ס אַ פייַן דייטאַבייס.
עס האט אַ הויך אַוויילאַבילאַטי.
עס ס שטענדיק אויף.
איר קענען שטענדיק באַקומען עס.
>> אבער עס ס איין באַניצער.
איך קענען נישט טיילן מיין געדאנקען מיט איר.
איר קענען נישט באַקומען מיין געדאנקען ווען איר ווילן זיי.
און זייער אַביליטיי איז נישט אַזוי גוט.
מיר פאַרגעסן זאכן.
יעדער איצט און דעמאָלט, איינער פון אונדז בלעטער און באוועגט אויף צו אן אנדער עקזיסטענץ
און מיר פאַרלירן אַלץ וואָס איז געווען אין אַז דייטאַבייס.
אַזוי אַז ס ניט אַלע אַז גוט.
>> און דעם געארבעט געזונט איבער צייַט ווען מיר זענען צוריק אין דעם טאָג
ווען אַלע מיר טאַקע דארף צו וויסן איז ווו זענען מיר געגאנגען צו גיין אויף מאָרגן
אָדער ווו מיר קלייַבן דער בעסטער עסנוואַרג.
אבער ווי מיר סטאַרטעד צו וואַקסן ווי אַ ציוויליזאַציע און רעגירונג סטאַרטעד
צו קומען אין ווייל, און ביזנעסער אנגעהויבן צו יוואַלוו,
מיר אנגעהויבן צו פאַרשטיין מיר דאַרפֿן אַ ביסל מער ווי וואָס
מיר קען שטעלן אין אונדזער קאָפּ.
אַלע רעכט?
>> מיר דארף סיסטעמס פון רעקאָרד.
מיר דארף ערטער צו קענען קראָם דאַטן.
אזוי מיר סטאַרטעד שרייבט דאקומענטן, קריייטינג לייברעריז און אַרקייווז.
מיר אנגעהויבן דעוועלאָפּינג אַ סיסטעם אַ לעדזשער אַקאַונטינג.
און אַז סיסטעם פון לעדזשער קאַונטינג געלאָפֿן די וועלט פֿאַר פילע סענטשעריז,
און אפֿשר אַפֿילו מאַלעניאַ ווי מיר מין פון געוואקסן צו די פונט
ווו אַז דאַטן מאַסע סערפּאַסט די פיייקייַט פון די סיסטעמס
צו קענען צו אַנטהאַלטן עס.
>> און דעם אַקטשאַוואַלי געשען אין די 1880ס.
רעכט?
אין די 1880 יו סענסוס.
דאס איז טאַקע ווו די אויסגעדרייט פונט מאָדערן דאַטן פּראַסעסינג.
דאס איז די פונט אין וואָס די סומע פון ​​דאַטן
וואָס איז געווען ווייל געזאמלט דורך די רעגירונג גאַט צו די פונט
ווו עס האט אַכט יאר צו פּראָצעס.
>> איצט, אַכט יעאַרס-- ווי איר וויסן, די צענזוס
ראַנז יעדער 10 יעאַרס-- אַזוי עס ס שיין קלאָר ווי דער טאָג אַז דורך צייַט מיר
גאַט די 1890 צענזוס, די סומע פון ​​דאַטן וואס
איז געגאנגען צו זיין פּראַסעסט דורך רעגירונג איז געווען
געגאנגען צו יקסיד די 10 יאר אַז עס וואָלט נעמען צו לאָנטשט די נייַ צענזוס.
דעם איז אַ פּראָבלעם.
>> אזוי אַ באָכער געהייסן הערמאַן האָללעריטה געקומען צוזאמען
און ער ינווענטאַד אַפּאַראַט רעקאָרד זעץ קאַרדס, פּאַנטש קאָרט לייענער, פּאַנטש קאָרט
טאַבולאַטאָר, און די קאָללאַטיאָן פון די מעקאַניזאַמז פֿאַר דעם טעכנאָלאָגיע.
און אַז פירמע אַז ער געגרינדעט אין די צייַט, צוזאמען מיט אַ פּאָר פון אנדערע,
טאקע געווארן איינער פון די פּילערז פון אַ קליין פירמע מיר וויסן הייַנט גערופֿן יבם.
>> אַזוי יבם ערידזשנאַלי איז געווען אין די דייטאַבייס געשעפט.
און אַז ס טאַקע וואָס זיי האבן.
זיי האבן דאַטן פּראַסעסינג.
>> ווי אַזוי דער פּראָליפעראַטיאָן פון זעץ קאַרדס, אַ ינדזשיניאַס מעקאַניזאַמז
פון ווייל קענען צו לעווראַדזש אַז טעכנאָלאָגיע צו באַקומען סאָרטירט רעזולטאַט שטעלט.
איר קענען זען אין דעם בילד עס מיר האָבן אַ ליטטלע--
עס ס אַ ביסל סמאַלל-- אָבער איר קענען זען אַ זייער ינדזשיניאַס מעטשאַניקאַל מעקאַניזאַם
ווו מיר האָבן אַ זעץ קאָרט דעק.
און עמעצער ס גענומען אַ ביסל ציער
און סטיקינג דורך די סלאָץ און ליפטינג עס אַרויף
צו באַקומען אַז גלייַכן, אַז אויסגעשטעלט רעזולטאטן שטעלן.
>> דאס איז אַ אַגגרעגאַטיאָן.
מיר טאָן דעם אַלע די צייַט הייַנט אין די קאָמפּיוטער,
ווו איר טאָן עס אין די דייטאַבייס.
מיר געניצט צו טאָן עס מאַניואַלי, רעכט?
מענטשן שטעלן די זאכן צוזאַמען.
און עס איז געווען די פּראָליפעראַטיאָן פון די זעץ קאַרדס
אין וואָס מיר גערופֿן דאַטע דראַמז און דאַטע רילז, פּאַפּיר טופּען.
>> די דאַטע פּראַסעסינג אינדוסטריע האט אַ לעקציע פון ​​די שפּילער פּיאַנאָוז.
שפּילער פּיאַנאָוז צוריק אין די דרייַ פון דעם יאָרהונדערט
געניצט צו נוצן פּאַפּיר רילז מיט סלאָץ אויף צו זאָגן עס וואָס קיז צו שפּילן.
אַזוי אַז טעכנאָלאָגיע איז אַדאַפּטעד יווענטשאַוואַלי צו קראָם דיגיטאַל דאַטן,
ווייַל זיי קען שטעלן אַז דאַטע אַנטו די פּאַפּיר טופּען רילז.
>> איצט, ווי אַ רעזולטאַט, דאַטע איז אַקטואַללי-- ווי
איר צוטריט דעם דאַטן איז גלייַך אָפענגיק אויף ווי איר סטאָרד עס.
אַזוי אויב איך שטעלן די דאַטע אויף אַ טאַשמע, איך האט צוטריט די דאַטע לינעאַרלי.
איך האט צו זעמל די גאנצע טאַשמע צו צוטריט אַלע די דאַטע.
אויב איך שטעלן די דאַטע אין זעץ קאַרדס, איך קען צוטריט עס
אין אַ ביסל מער ראַנדאָם שניט, אפֿשר נישט ווי געשווינד.
>> אבער עס זענען לימיטיישאַנז אין ווי מיר צוטריט צו דאַטן באזירט אויף ווי איז סטאָרד.
און אַזוי דעם איז געווען אַ פּראָבלעם געגאנגען אין די '50s.
ווידער, מיר קענען אָנהייבן צו זען אַז ווי מיר אַנטוויקלען נייע טעקנאַלאַדזשיז צו פּראָצעס
די דאַטע, רעכט, עס אָפּענס אַרויף די טיר פֿאַר נייַ סאַלושאַנז,
פֿאַר נייַ מגילה, נייַ פּראָגראַמען פֿאַר אַז דאַטע.
און טאַקע, גאַווערנאַנס זאל האָבן געווען די סיבה
וואָס מיר דעוועלאָפּעד עטלעכע פון ​​די סיסטעמס.
אבער געשעפט ראַפּאַדלי געווארן די שאָפער הינטער די עוואָלוציע
פון די מאָדערן דייטאַבייס און די מאָדערן טעקע סיסטעם.
>> אזוי די ווייַטער זאַך אַז געקומען אַרויף איז געווען אין די '50
איז די טעקע סיסטעם און די אַנטוויקלונג פון ראַנדאָם צוטריט סטאָרידזש.
דאס איז שיין.
איצט, אַלע פון ​​פּלוצעמדיק, מיר קענען שטעלן אונדזער טעקעס ערגעץ אויף די שווער דרייווז
און מיר קענען צוטריט דעם דאַטן ראַנדאַמלי.
מיר קענען פּאַרס אַז אינפֿאָרמאַציע אויס פון טעקעס.
און מיר סאַלווד אַלע די וועלט 'ס פּראָבלעמס מיט דאַטן פּראַסעסינג.
>> און אַז לאַסטיד וועגן 20 אָדער 30 יאר ביז די עוואָלוציע
פון די ריליישאַנאַל דייטאַבייס, וואָס איז ווען די וועלט באַשלאָסן מיר איצט
דאַרפֿן צו האָבן אַ ריפּאַזאַטאָרי אַז דעפעאַץ די ספּראָל פון דאַטן אַריבער די טעקע
סיסטעמס אַז מיר ווע געבויט. רעכט?
צו פיל דאַטן צעשיקט אין אויך פילע ערטער, די דע-דיופּלאַקיישאַן פון דאַטן,
און די קאָסטן פון סטאָרידזש איז ריזיק.
>> אין די '70 ס, די רובֿ טייַער מיטל אַז אַ קאָמפּיוטער האט איז געווען די סטאָרידזש.
די פּראַסעסער איז וויעוועד ווי אַ פאַרפעסטיקט פּרייַז.
ווען איך קויפן די קעסטל, די קפּו טוט עטלעכע ווערק.
עס ס געגאנגען צו זייַן ספּיננינג צי עס ס אַקטשאַוואַלי אַרבעט אָדער נישט.
אַז ס 'טאַקע אַ סאַנגק קאָסטן.
>> אבער וואָס קאָסטן מיר ווי אַ געשעפט איז סטאָרידזש.
אויב איך האָבן צו קויפן מער דיסקס ווייַטער חודש, אַז ס אַ פאַקטיש פּרייַז אַז איך באַצאָלן.
און אַז סטאָרידזש איז טייַער.
>> איצט מיר שנעל פאָרויס 40 יאָרן און מיר האָבן אַ אַנדערש פּראָבלעם.
די צונויפרעכענען איז איצט די רובֿ טייַער מיטל.
די סטאָרידזש איז ביליק.
איך מיינען, מיר קענען גיין ערגעץ אויף די וואָלקן און מיר קענען געפֿינען ביליק סטאָרידזש.
אבער וואָס איך קען ניט געפֿינען איז ביליק צונויפרעכענען.
>> אזוי די עוואָלוציע פון ​​הייַנט ס טעכנאָלאָגיע, פון דייטאַבייס טעכנאָלאָגיע,
איז טאַקע פאָקוסעד אַרום פֿאַרשפּרייטן דאַטאַבייסיז
אַז טאָן ניט לייַדן פון דער זעלביקער טיפּ פון וואָג
לימיטיישאַנז פון ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז.
מיר וועט רעדן אַ קליין ביסל וועגן וואָס אַז אַקטשאַוואַלי מיטל.
>> אבער איין פון די סיבות און די שאָפער הינטער טהיס-- מיר
גערעדט וועגן די דאַטן דרוק.
דאַטאַ דרוק איז עפּעס אַז דרייווז כידעש.
און אויב איר קוק אין איבער די לעצטע פינף יאר,
דאָס איז אַ טשאַרט פון וואָס די דאַטן מאַסע אַריבער די גענעראַל פאַרנעמונג
קוקט ווי אין די לעצטע פינף יאר.
>> און דער גענעראַל הערשן פון גראָבער פינגער די דייַס-- אויב איר גיין גאָאָגלע--
איז 90% פון די דאַטן וואָס מיר קראָם הייַנט, און עס איז
דזשענערייטאַד אין די לעצטע צוויי יאר.
קעשורע.
איצט, דעם איז ניט אַ גאַנג וואָס הערט זיך.
דאס איז אַ גאַנג וואָס ס שוין געגאנגען אויס פֿאַר 100 יאר.
אלץ זינט הערמאַן האָללעריטה דעוועלאָפּעד די זעץ קאָרט,
מיר ווע שוין בנין דאַטע ריפּאַזאַטאָריז און צונויפקום דאַטן אין phenomenal רייץ.
>> אַזוי איבער די לעצטע 100 יאר, מיר ווע געזען דעם גאַנג.
אַז ס ניט געגאנגען צו טוישן.
גיי פאָרויס, מיר רע געגאנגען צו זען דעם, אויב נישט אַ אַקסעלערייטיד גאַנג.
און איר קענען זען וואָס אַז קוקט ווי.
>> אויב אַ געשעפט אין 2010 האט מען טעראַביטע פון ​​דאַטן אונטער אַדמיניסטראַציע,
הייַנט אַז מיטל זיי ניטאָ אָנפירונג 6.5 פּעטאַביטעס פון דאַטן.
אַז ס 6,500 מאל מער דאַטן.
און איך וויסן דעם.
איך אַרבעט מיט די ביזנעסער יעדער טאָג.
פינף יאר צוריק, איך וואָלט רעדן צו קאָמפּאַניעס
וואס וואָלט רעדן צו מיר וועגן וואָס אַ ווייטיק עס איז צו פירן טעראַביטעס פון דאַטן.
און זיי וואָלט רעדן צו מיר וועגן ווי מיר זען
אַז דאָס איז מיסטאָמע געגאנגען צו זיין אַ פּעטאַביטע אָדער צוויי
ין אַ פּאָר פון יאָרן.
>> די זעלבע קאָמפּאַניעס הייַנט איך בין באַגעגעניש מיט,
און זיי ניטאָ גערעדט צו מיר וועגן די פּראָבלעם זענען דאָרט ווייל אָנפירונג
טענס, 20 פּעטאַביטעס פון דאַטן.
אזוי די יקספּלאָוזשאַן פון די דאַטן אין די אינדוסטריע
איז דרייווינג דעם ריזיק דאַרפֿן פֿאַר בעסער סאַלושאַנז.
און די ריליישאַנאַל דייטאַבייס איז נאָר ניט לעבעדיק אַרויף צו די מאָנען.
>> און אַזוי עס ס אַ לינעאַר קאָראַליישאַן צווישן דאַטע דרוק
און טעכניש כידעש.
געשיכטע האט געוויזן אונדז דעם, אַז איבער צייַט,
ווען דער באַנד פון דאַטן וואָס דאַרף צו זיין פּראַסעסט
יקסידז די קאַפּאַציטעט פון די סיסטעם צו פּראָצעס עס אין אַ גלייַך צייַט
אָדער אין אַ גלייַך פּרייַז, דעמאָלט נייַ טעקנאַלאַדזשיז
זענען ינווענטאַד צו סאָלווע די פּראָבלעמס.
יענע נייַ טעקנאַלאַדזשיז, אין דרייען, עפענען די טיר
צו אן אנדער סכום פון פּראָבלעמס, וואָס איז צונויפקום אַפֿילו מער דאַטע.
>> איצט, מיר ניטאָ ניט געגאנגען צו האַלטן דעם.
רעכט?
מיר ניטאָ ניט געגאנגען צו האַלטן דעם.
וואָס?
ווייַל איר קענען ניט וויסן אַלץ עס איז צו וויסן אין די אַלוועלט.
און ווי לאַנג ווי מיר ווע שוין לעבעדיק, איבער די געשיכטע פון ​​מענטש,
מיר האָבן שטענדיק געטריבן צו וויסן מער.
>> אַזוי עס מיינט ווי יעדער אינטש מיר מאַך אַראָפּ די דרך פון SCIENTIFIC דיסקאָווערי,
מיר זענען מאַלטאַפּלייינג די סומע פון ​​דאַטן וואָס מיר דאַרפֿן צו פּראָצעס עקספּאָונענשאַלי
ווי מיר ופדעקן מער און מער און מער וועגן די ינער ווערקינגז פון לעבן,
וועגן ווי די אַלוועלט אַרבעט, וועגן דרייווינג די SCIENTIFIC דיסקאָווערי,
און די דערפינדונג וואָס מיר ניטאָ טאן הייַנט.
דער באַנד פון דאַטן פּונקט תמיד ינקריסאַז.
אזוי ווייל קענען צו האַנדלען מיט דעם פּראָבלעם איז ריזיק.
>> אזוי איינער פון די זאכן מיר קוקן ווי וואָס נאָסקל?
ווי טוט נאָסקל סאָלווע דעם פּראָבלעם?
נו, ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז, סטרוקטורעד קווערי שפּראַך,
סקל-- אַז ס טאַקע אַ בויען פון די ריליישאַנאַל דאַטאַבאַסע-- די זאכן זענען
אָפּטימיזעד פֿאַר סטאָרידזש.
>> צוריק אין די '70 ס, ווידער, דיסק איז טייַער.
די פּראַוויזשאַנינג געניטונג פון סטאָרידזש אין די ענטערפּרייז איז קיינמאָל-סאָף.
איך וויסן.
איך געלעבט עס.
איך געשריבן סטאָרידזש דריווערס פֿאַר אַ ענטערפּריסעד סופּערסערווער פירמע
צוריק אין די '90 ס.
און די דנאָ שורה איז ראַקינג אנדערן סטאָרידזש מענגע איז נאָר עפּעס אַז
געשען יעדער טאָג אין די פאַרנעמונג.
און עס קיינמאָל סטאַפּט.
העכער געדיכטקייַט סטאָרידזש, פאָדערונג פֿאַר הויך געדיכטקייַט סטאָרידזש,
און פֿאַר מער עפעקטיוו סטאָרידזש דעוויסעס-- עס ס קיינמאָל סטאַפּט.
>> און נאָסקל איז אַ גרויס טעכנאָלאָגיע ווייַל עס נאָרמאַלייזיז די דאַטע.
עס דע-דופּליקאַטן די דאַטן.
עס שטעלט די דאַטע אין אַ ביניען אַז איז אַגנאַסטיק צו יעדער צוטריט מוסטער.
איין אַפּלאַקיישאַנז קענען שלאָגן אַז סקל דייטאַבייס, לויף אַד האָק קוויריז,
און באַקומען דאַטן אין די פאָרעם אַז זיי דאַרפֿן צו פּראָצעס פֿאַר זייער ווערקלאָודז.
אַז סאָונדס פאַנטאַסטיש.
אבער די דנאָ שורה איז מיט קיין סיסטעם, אויב עס ס אַגנאַסטיק צו אַלץ,
עס איז אָפּטימיזעד פֿאַר גאָרנישט.
גוט?
>> און אַז ס וואָס מיר באַקומען מיט די ריליישאַנאַל דייטאַבייס.
עס ס אָפּטימיזעד פֿאַר סטאָרידזש.
עס ס נאָרמאַלייזד.
עס ס ריליישאַנאַל.
עס שטיצט די אַד האָק קוויריז.
און עס און עס וואָג ווערטיקלי.
>> אויב איך דאַרפֿן צו באַקומען אַ ביגער סקל דייטאַבייס אָדער אַ מער שטאַרק סקל דייטאַבייס,
איך גיין קויפן אַ ביגער שטיק פון פּרעסן.
גוט?
איך'ווע געארבעט מיט אַ פּלאַץ פון קאַסטאַמערז וואָס האָבן שוין דורך הויפּט אַפּגריידז
אין זייער סקל Infrastructure בלויז צו געפֿינען אויס זעקס חדשים שפּעטער,
זיי ניטאָ היטטינג די וואַנט ווידער.
און די ענטפער פון אָראַקלע אָדער מססקל אָדער אַבי ווער אַנדערש איז באַקומען אַ ביגער קעסטל.
נו גיכער אָדער שפּעטער, איר קענען נישט קויפן אַ ביגער קעסטל, און אַז ס עמעס פּראָבלעם.
מיר דאַרפֿן צו אַקטשאַוואַלי טוישן זאכן.
אַזוי ווו טוט דעם אַרבעט?
עס אַרבעט געזונט פֿאַר offline אַנאַליטיקס, אָלאַפּ-טיפּ ווערקלאָודז.
און אַז ס טאַקע ווו סקל געהערט.
איצט, עס ס געניצט הייַנט אין פילע אָנליין טראַנסאַקטיאָנאַל פּראַסעסינג-טיפּ
אַפּלאַקיישאַנז.
און עס אַרבעט נאָר פייַן בייַ עטלעכע מדרגה פון יוטאַלאַזיישאַן,
אָבער עס נאָר טוט ניט וואָג די וועג וואָס נאָסקל טוט.
און מיר וועט רעדן אַ ביסל ביסל וועגן וואָס אַז איז.
>> איצט, נאָסקל, אויף די אנדערע האַנט, איז מער אָפּטימיזעד פֿאַר צונויפרעכענען.
גוט?
עס איז ניט אַגנאַסטיק צו דער צוטריט מוסטער.
איז וואָס מיר רופן דע-נאָרמאַלייזד ביניען אָדער אַ כייראַרקאַקאַל סטרוקטור.
די דאַטן אין אַ ריליישאַנאַל דייטאַבייס איז זיך איינגעשריבן צוזאַמען פון קייפל טישן
צו פּראָדוצירן די מיינונג אַז איר דאַרפֿן.
די דאַטן אין אַ נאָסקל דייטאַבייס איז סטאָרד אין אַ דאָקומענט אַז
כּולל די כייראַרקאַקאַל ביניען.
אַלע די דאַטע אַז וואָלט נאָרמאַלי זייַן זיך איינגעשריבן צוזאַמען צו פּראָדוצירן אַז מיינונג
איז סטאָרד אין אַ איין דאָקומענט.
און מיר וועט רעדן אַ קליין ביסל וועגן ווי וואָס אַרבעט אין אַ פּאָר פון טשאַרץ.
>> אָבער דער געדאַנק דאָ איז אַז איר קראָם דיין דאַטן ווי די ינסטאַנטיאַטעד קוקן.
גוט?
איר וואָג כאָריזאַנטאַלי.
רעכט?
אויב איך דאַרפֿן צו פאַרגרעסערן די גרייס פון מיין נאָסקל קנויל,
איך טאָן ניט דאַרפֿן צו באַקומען אַ ביגער קעסטל.
איך באַקומען אן אנדער קעסטל.
און איך קנויל יענע צוזאַמען, און איך קענען שאַרד אַז דאַטע.
מיר וועט רעדן אַ ביסל וועגן וואָס שאַרדינג איז, צו זיין
קענען צו וואָג אַז דייטאַבייס אַריבער קייפל גשמיות דעוויסעס
און אַראָפּנעמען די שלאַבאַן אַז ריקווייערז מיר צו וואָג ווערטיקלי.
>> אַזוי עס ס טאַקע געבויט פֿאַר אָנליין מאַסע פּראַסעסינג און וואָג.
עס ס אַ גרויס דיסטינגקשאַן דאָ צווישן ריפּאָרטינג, רעכט?
ריפּאָרטינג, איך טאָן ניט וויסן די שאלות איך בין געגאנגען צו פרעגן.
רעכט?
רעפּאָרטינג-- אויב עמעצער פֿון מיין פֿאַרקויף אָפּטיילונג
וויל צו דזשוסט-- ווי פילע פון ​​מיין קאַסטאַמערז האָבן דעם באַזונדער כאַראַקטעריסטיש וואס
באָוגהט אויף דעם דייַ-- איך טאָן ניט וויסן וואָס אָנפֿרעג זיי ניטאָ געגאנגען צו פרעגן.
אַזוי איך דאַרפֿן צו זיין אַגנאַסטיק.
>> איצט, אין אַ אָנליין טראַנסאַקטיאָנאַל אַפּלאַקיישאַן,
איך וויסן וואָס שאלות איך בין אַסקינג.
איך געבויט די אַפּלאַקיישאַן פֿאַר אַ זייער ספּעציפיש וואָרקפלאָוו.
גוט?
אַזוי אויב איך אַפּטאַמייז די דאַטע קראָם צו שטיצן אַז וואָרקפלאָוו,
עס ס געגאנגען צו זייַן שנעלער.
און אַז ס וואָס נאָסקל קענען טאַקע פאַרגיכערן די עקספּרעס
פון די טייפּס פון באַדינונגען.
אַלע רעכט.
>> אַזוי מיר רע געגאנגען צו באַקומען אין אַ קליין ביסל פון טעאָריע דאָ.
און עטלעכע פון ​​איר, דיין אויגן זאל זעמל צוריק אַ קליין ביסל.
אבער איך וועט פּרובירן צו האַלטן עס ווי הויך מדרגה ווי איך קענען.
אַזוי אויב איר ניטאָ אין פּרויעקט פאַרוואַלטונג, עס ס
אַ בויען גערופֿן דעם דרייַעק פון קאַנסטריינץ.
קעשורע.
די דרייַעק פון קאַנסטריינז דיקטייץ איר קענען ניט האָבן אַלץ אַלע די צייַט.
קענען ניט האָבן דיין פּיראָג און עסן עס אויך.
אַזוי אין פּרויעקט אַדמיניסטראַציע, אַז דרייַעק קאַנסטריינץ איז איר קענען האָבן עס ביליק,
איר קענען האָבן עס שנעל, אָדער איר קענען האָבן עס גוט.
קלייַבן צוויי.
ווייַל איר קענען ניט האָבן אַלע דרייַ.
רעכט?
קעשורע.
>> אַזוי איר הערן וועגן דעם אַ פּלאַץ.
עס ס אַ דרייַיק קאַנסטריינט, דרייַעק פון דרייַיק קאַנסטריינט,
אָדער די פּרעסן דרייַעק איז אָפטענטימעס-- ווען איר רעדן צו פּרויעקט מאַנאַדזשערז,
זיי וועט רעדן וועגן דעם.
איצט, דאַטאַבייסיז האָבן זייער אייגן פּרעסן דרייַעק.
און די פּרעסן דרייַעק פון דאַטן איז וואָס מיר רופן CAP טעאָרעם.
גוט?
>> CAP טעאָרעם דיקטייץ ווי דאַטאַבייסיז אַרבעטן
אונטער אַ זייער ספּעציפיש צושטאַנד.
און מיר וועט רעדן וועגן וואָס אַז צושטאַנד איז.
אבער די דרייַ פּוינץ פון די דרייַעק, אַזוי צו רעדן, זענען C, קאָנסיסטענסי.
גוט?
אַזוי אין היטל, קאָנסיסטענסי מיטל אַז אַלע קלייאַנץ וואס קענען צוטריט די דייטאַבייס
וועט שטענדיק האָבן אַ זייער קאָנסיסטענט מיינונג פון דאַטן.
קיינער ס גאַנאַ זען צוויי פאַרשידענע זאכן.
גוט?
אויב איך זען די דייטאַבייס, איך בין געזען די זעלבע מיינונג
ווי מיין שוטעף וואס זעט דער זעלביקער דייטאַבייס.
אַז ס קאָנסיסטענסי.
>> אַוואַילאַביליטי מיטל אַז אויב די דייטאַבייס אָנליין, אויב עס קענען זיין ריטשט,
אַז אַלע קלייאַנץ וועט שטענדיק קענען צו לייענען און שרייַבן.
גוט?
אזוי יעדער קליענט אַז קענען לייענען די דייטאַבייס
וועט שטענדיק קענען לייענען דאַטע און שרייַבן דאַטן.
און אויב אַז ס דער פאַל, עס ס אַ פאַראַנען סיסטעם.
>> און די דריט פונט איז וואָס מיר רופן צעטיילונג טאָלעראַנץ.
גוט?
צעטיילונג טאָלעראַנץ מיטל אַז דער סיסטעם אַרבעט געזונט
טראָץ גשמיות נעץ פּאַרטישאַנז צווישן די נאָודז.
גוט?
אַזוי נאָודז אין דעם קנויל קענען ניט רעדן צו יעדער אנדערע, וואָס כאַפּאַנז?
אַלע רעכט.
>> אַזוי ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז טשאָאָסע-- איר קענען קלייַבן צוויי פון די.
קעשורע.
אַזוי ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז קלייַבן צו זיין קאָנסיסטענט און בנימצא.
אויב די צעטיילונג כאַפּאַנז צווישן די דאַטאַנאָדעס אין די דאַטן קראָם,
די דייטאַבייס קראַשיז.
רעכט?
עס פּונקט גייט אַראָפּ.
קעשורע.
>> און דאָס איז וואָס זיי האָבן צו וואַקסן מיט ביגער באָקסעס.
רעכט?
ווייַל עס ס נאָ-- יוזשאַוואַלי, אַ קנויל דייטאַבייס, עס ס ניט זייער פילע פון ​​זיי
אַז אַרבעטן אַז וועג.
אבער רובֿ דאַטאַבייסיז וואָג ווערטיקלי ין אַ איין קעסטל.
ווייַל זיי דאַרפֿן צו זיין קאָנסיסטענט און בנימצא.
אויב אַ צווישנשייד זענען געווען צו ווערן ינדזשעקטיד, דעמאָלט איר וואָלט האָבן צו מאַכן אַ ברירה.
איר האָבן צו מאַכן אַ ברירה צווישן ווייל קאָנסיסטענט און בנימצא.
>> און אַז ס וואָס נאָסקל דאַטאַבייסיז טאָן.
אַלע רעכט.
אַזוי אַ נאָסקל דייטאַבייס, עס קומט אין צוויי פלאַוואָרס.
מיר האַווע-- געזונט, עס קומט אין פילע פלאַוואָרס,
אָבער עס קומט מיט צוויי יקערדיק טשאַראַקטעריסטיקס-- וואָס
מיר וואָלט רופן קפּ דייטאַבייס, אָדער אַ קאָנסיסטענט און צעטיילונג טאָלעראַנץ
סיסטעם.
די גויס מאַכן די ברירה אַז ווען די נאָודז פאַרלירן קאָנטאַקט מיט יעדער אנדערע,
מיר ניטאָ ניט געגאנגען צו לאָזן מענטשן צו שרייַבן קיין מער.
גוט?
>> ביז אַז צעטיילונג איז אַוועקגענומען, שרייַבן צוטריט איז בלאקירט.
אַז מיטל זיי ניטאָ ניט בנימצא.
זיי ניטאָ קאָנסיסטענט.
ווען מיר זען אַז צעטיילונג אַרייַנשפּריצן זיך,
מיר זענען איצט קאָנסיסטענט, ווייַל מיר ניטאָ ניט געגאנגען
צו לאָזן די דאַטע טוישן אויף צוויי זייטן פון דער צעטיילונג ינדיפּענדאַנטלי
פון יעדער אנדערער.
מיר וועלן האָבן צו רעעסטאַבליש קאָמוניקאַציע
איידער קיין דערהייַנטיקן צו די דאַטע איז ערלויבט.
גוט?
>> די ווייַטער טאַם וואָלט זיין אַ אַפּ סיסטעם, אָדער אַ פאַראַנען און פּאַרטישאַנד
טאָלעראַנץ סיסטעם.
די גייז טאָן ניט זאָרגן.
רעכט?
קיין נאָדע אַז געץ אַ שרייַבן, מיר וועט נעמען עס.
אזוי איך בין רעפּליקייטינג מיין דאַטן אַריבער קייפל נאָודז.
די נאָודז באַקומען אַ קליענט, קליענט קומט אין, זאגט, איך בין געגאנגען צו שרייַבן עטלעכע דאַטן.
נאָדע זאגט, קיין פּראָבלעם.
די נאָדע ווייַטער צו אים געץ אַ שרייַבן אויף דער זעלביקער רעקאָרד,
ער ס געגאנגען צו זאָגן קיין פּראָבלעם.
ערגעץ צוריק אויף די צוריק סוף, אַז דאַטע ס געגאנגען צו רעפּלאַקייט.
און דעמאָלט עמעצער ס געגאנגען צו פאַרשטיין, Uh-טאַקע, זיי סיסטעם וועט פאַרשטיין, Uh-טאַקע,
עס ס שוין אַ דערהייַנטיקן צו צוויי זייטן.
וואס טאָן מיר טאָן?
און וואָס זיי טאָן דעמאָלט איז זיי טאָן עפּעס וואָס
אַלאַוז זיי צו האַלטן אַז דאַטן שטאַט.
און מיר וועט רעדן וועגן אַז אין דער ווייַטער טשאַרט.
>> זאַך צו פונט אויס דאָ.
און איך בין נישט געגאנגען צו באַקומען צו פיל אין דעם, מחמת דעם
געץ אין טיף דאַטע טעאָריע.
אבער עס ס אַ טראַנסאַקטיאָנאַל ראַם אַז
ראַנז אין אַ ריליישאַנאַל סיסטעם אַז אַלאַוז מיר צו בעשאָלעם מאַכן ופּדאַטעס
צו קייפל ענטיטיז אין די דייטאַבייס.
און די אַפּדייץ וועט פּאַסירן אַלע אין אַמאָל אָדער ניט בייַ אַלע.
און דאָס איז גערופֿן זויער טראַנזאַקשאַנז.
גוט?
>> זויער גיט אונדז אַטאָמיסיטי, קאָנסיסטענסי, יסאָלאַטיאָן, און געווער.
גוט?
אַז מיטל אַטאָמישע, טראַנזאַקשאַנז, אַלע מיין ופּדאַטעס אָדער פּאַסירן אָדער זיי טאָן ניט.
קאָנסיסטענסי מיטל אַז די דייטאַבייס וועט שטענדיק
זייַן געבראכט אין אַ קאָנסיסטענט שטאַט נאָך אַ דערהייַנטיקן.
איך וועט קיינמאָל לאָזן די דייטאַבייס אין אַ שלעכט שטאַט נאָך אַפּלייינג אַ דערהייַנטיקן.
גוט?
>> אַזוי עס ס אַ ביסל אַנדערש ווי CAP קאָנסיסטענסי.
CAP קאָנסיסטענסי מיטל אַלע מיין קלייאַנץ קענען שטענדיק זען די דאַטע.
זויער קאָנסיסטענסי מיטל אַז ווען אַ מאַסע ס געטאן, דאַטע ס גוט.
מיין באציונגען זענען אַלע גוט.
איך בין נישט געגאנגען צו אויסמעקן אַ פאָטער רודערן און לאָזן אַ בינטל פון יתום קינדער
אין עטלעכע אנדערע טיש.
עס קענען נישט פּאַסירן אויב איך בין קאָנסיסטענט אין אַ זויער מאַסע.
>> יסאָלאַטיאָן מיטל אַז טראַנזאַקשאַנז וועט שטענדיק פאַלן איינער נאָך די אנדערע.
דער סוף רעזולטאַט פון די דאַטע וועט זיין דער זעלביקער שטאַט
ווי אויב די טראַנזאַקשאַנז וואָס זענען ארויס קאַנקעראַנטלי
זענען עקסאַקיוטאַד סעריאַללי.
אַזוי עס ס קאָנקוררענסי קאָנטראָל אין די דייטאַבייס.
אַזוי בייסיקלי, איך קענען ניט ינקראַמאַנט די זעלביקער ווערט צוויי מאָל מיט צוויי אַפּעריישאַנז.
>> אבער אויב איך זאָגן לייגן 1 צו דעם ווערט, און צוויי טראַנזאַקשאַנז קומען אין
און פּרובירן צו טאָן עס, איינער ס געגאנגען צו באַקומען דאָרט ערשטער
און די אנדערע איינער ס געגאנגען צו באַקומען דאָרט נאָך.
אזוי אין די סוף, איך צוגעגעבן צוויי.
איר זען וואָס איך מיינען?
קעשורע.
>> געווער איז שיין סטראַיגהטפאָרוואַרד.
ווען די מאַסע איז יקנאַלידזשד, עס ס
געגאנגען צו זיין דאָרט אַפֿילו אויב דער סיסטעם קראַשיז.
ווען אַז סיסטעם ריקאַווערז, אַז מאַסע אַז איז באגאנגען
איז טאקע געגאנגען צו זיין דאָרט.
אַזוי אַז ס די געראַנטיז זויער טראַנזאַקשאַנז.
יענע זענען שיין פייַן געראַנטיז צו האָבן אויף אַ דייטאַבייס,
אָבער זיי קומען אין אַז פּרייַז.
רעכט?
>> ווייַל די פּראָבלעם מיט דעם ראַם איז
אויב עס איז אַ צווישנשייד אין די דאַטן שטעלן, איך האָבן צו מאַכן אַ באַשלוס.
איך בין געגאנגען צו האָבן צו לאָזן ופּדאַטעס אויף איין זייַט אָדער די אנדערע.
און אויב אַז כאַפּאַנז, דעמאָלט איך בין ניט מער געגאנגען
צו קענען צו טייַנען די קעראַקטעריסטיקס.
זיי וועט ניט זיין קאָנסיסטענט.
זיי וועט ניט זיין ייסאַלייטאַד.
דעם איז ווו עס ברייקס אַראָפּ פֿאַר ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז.
דאס איז די סיבה ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז וואָג ווערטיקלי.
>> אויף די אנדערע האַנט, מיר האָבן וואָס ס גערופֿן באַזע טעכנאָלאָגיע.
און די זענען דיין נאָסקל דאַטאַבייסיז.
אַלע רעכט.
אַזוי מיר האָבן אונדזער קפּ, אַפּ דאַטאַבייסיז.
און די זענען וואָס איר רופן בייסיקלי בנימצא, ווייך שטאַט, יווענטשאַוואַלי
קאָנסיסטענט.
גוט?
>> באַסיקאַללי בנימצא, ווייַל זיי ניטאָ צעטיילונג טאָלעראַנט.
זיי וועט שטענדיק זיין דאָרט, אַפֿילו אויב עס ס
אַ נעץ צעטיילונג צווישן די נאָודז.
אויב איך קענען רעדן צו אַ נאָדע, איך בין געגאנגען צו קענען צו לייענען דאַטן.
גוט?
איך זאל ניט שטענדיק קענען צו שרייַבן דאַטע אויב איך בין אַ קאָנסיסטענט פּלאַטפאָרמע.
אבער איך וועט קענען צו לייענען דאַטן.
>> די ווייך שטאַט ינדיקייץ אַז ווען איך לייענען אַז דאַטע,
עס זאל נישט זיין די זעלבע ווי אנדערע נאָודז.
אויב אַ רעכט איז ארויס אויף אַ נאָדע ערגעץ אַנדערש אין דעם קנויל
און עס האט נישט רעפּליקייטיד אַריבער די קנויל נאָך ווען איך לייענען אַז דאַטע,
אַז שטאַט זאל ניט זיין קאָנסיסטענט.
אָבער, עס וועט זיין יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט,
טייַטש אַז ווען אַ שרייַבן איז געמאכט צו די סיסטעם,
עס וועט רעפּלאַקייט אַריבער די נאָודז.
און יווענטשאַוואַלי, וואָס שטאַט וועט ווערן געבראכט אין סדר,
און עס וועט זיין אַ קאָנסיסטענט שטאַט.
>> איצט, היטל טעאָרעם טאַקע plays בלויז אין איין צושטאַנד.
אַז צושטאַנד איז ווען דעם כאַפּאַנז.
ווייַל ווען עס ס אַפּערייטינג אין נאָרמאַל מאָדע, דאָרט ס קיין צעטיילונג,
אַלץ ס קאָנסיסטענט און בנימצא.
איר נאָר זאָרג וועגן CAP ווען מיר האָבן אַז צעטיילונג.
אַזוי יענע זענען זעלטן.
אבער ווי די סיסטעם ריאַקץ ווען די פאַלן דיקטירן וואָס טיפּ פון סיסטעם
מיר ניטאָ דילינג מיט.
>> אַזוי לאָזן ס נעמען אַ קוק אין וואָס אַז קוקט ווי פֿאַר אַפּ סיסטעמס.
גוט?
אַפּ סיסטעמס קומען אין צוויי פלאַוואָרס.
זיי קומען אין דער טאַם אַז איז אַ בעל בעל, 100%, שטענדיק בנימצא.
און זיי קומען אין די אנדערע טאַם, וואָס זאגט,
איר וויסן וואָס, איך בין געגאנגען צו זאָרג וועגן דעם פּאַרטישאַנינג זאַך
ווען אַ פאַקטיש צעטיילונג אַקערז.
אַנדערש, עס ס געגאנגען צו זיין ערשטיק נאָודז ווער ס געגאנגען צו נעמען די רעכט.
גוט?
>> אַזוי אויב מיר עפּעס ווי קאַססאַנדראַ.
קאַססאַנדראַ וואָלט זיין אַ בעל בעל, לאָזן ס מיר שרייַבן צו קיין נאָדע.
אַזוי וואָס כאַפּאַנז?
אזוי איך האָבן אַ כייפעץ אין די דאַטאַבאַסע אַז יגזיסץ אויף צוויי נאָודז.
זאל ס רוף אַז כייפעץ ש אַזוי מיר האָבן שטאַט פֿאַר ש
מיר האָבן עטלעכע אַפּעריישאַנז אויף ד וואָס זענען אָנגאָינג.
קאַססאַנדראַ אַלאַוז מיר צו שרייַבן צו קייפל נאָודז.
אַזוי לאָזן ס זאָגן איך באַקומען אַ שרייַבן פֿאַר s צו צוויי נאָודז.
נו, וואָס ענדס אַרויף געשעעניש איז מיר רופן אַז אַ פּאַרטישאַנינג געשעעניש.
עס קען ניט זיין אַ גשמיות נעץ צעטיילונג.
אבער ווייַל פון דעם פּלאַן פון די סיסטעם, עס ס
אַקטשאַוואַלי פּאַרטישאַנינג ווי באַלד ווי איך באַקומען אַ שרייַבן אויף צוויי נאָודז.
עס ס ניט פאָרסינג מיר צו שרייַבן אַלע דורך איינער נאָדע.
איך בין שרייבן אויף צוויי נאָודז.
גוט?
>> אַזוי איצט איך האָבן צוויי לענדער.
גוט?
וואָס ס געגאנגען צו פּאַסירן איז גיכער אָדער שפּעטער,
עס ס געגאנגען צו זיין אַ רעפּלאַקיישאַן געשעעניש.
עס ס געגאנגען צו זיין וואָס מיר גערופֿן אַ צווישנשייד אָפּזוך, וואָס
איז ווו די צוויי אמעריקע קומען צוריק צוזאַמען
און עס ס געגאנגען צו זיין אַ אַלגערידאַם אַז ראַנז ין דער דייטאַבייס,
דיסיידז וואָס צו טאָן.
גוט?
דורך ניט ויסצאָלן, לעצט דערהייַנטיקן ווינס אין רובֿ אַפּ סיסטעמס.
אַזוי עס ס יוזשאַוואַלי אַ Default אַלגערידאַם, וואָס
זיי רופן אַ קאַללבאַקק פונקציאָנירן, עפּעס אַז
וועט זיין גערופֿן ווען דעם צושטאַנד איז דיטעקטיד צו ויספירן עטלעכע לאָגיק
צו האַלטן אַז געראַנגל.
גוט?
די ניט ויסצאָלן קאַללבאַקק און ניט ויסצאָלן סאָלווע אין רובֿ אַפּ דאַטאַבייסיז
איז, טרעפן וואָס, טימעסטאַמפּ ווינס.
דאס איז געווען די לעצטע דערהייַנטיקן.
איך בין געגאנגען צו שטעלן אַז דערהייַנטיקן אין עס.
איך זאל דאַמפּ דעם רעקאָרד אַז איך דאַמפּט אַוועק אין אַ אָפּזוך קלאָץ
אַזוי אַז דער באַניצער קענען קומען צוריק שפּעטער און זאָגן, היי, דאָרט איז געווען אַ צונויפשטויס.
וואָס געשען?
און איר קענען אַקטשאַוואַלי דאַמפּ אַ רעקאָרד פון אַלע די קאַליזשאַנז און די ראָללבאַקקס
און זען וואָס כאַפּאַנז.
>> איצט, ווי אַ באַניצער, איר קענען אויך אַרייַננעמען לאָגיק אין אַז קאַללבאַקק.
אַזוי איר קענען ענדערן אַז קאַללבאַקק אָפּעראַציע.
איר קענען זאָגן, היי, איך ווילן צו רעמעדיאַטע דעם דאַטן.
און איך ווילן צו פּרובירן און צונויפגיסן די צוויי רעקאָרדס.
אבער אַז ס אַרויף צו איר.
די דייטאַבייס טוט ניט וויסן ווי צו טאָן אַז דורך ניט ויסצאָלן. רובֿ די צייַט,
דער בלויז זאַך די דייטאַבייס ווייסט ווי צו טאָן איז זאָגן,
דעם איינער איז געווען די לעצטע רעקאָרד.
אַז ס די איין אַז ס 'געגאנגען צו געווינען, און אַז ס די ווערט איך בין געגאנגען צו שטעלן.
אַמאָל אַז צעטיילונג אָפּזוך און רעפּלאַקיישאַן אַקערז,
מיר האָבן אונדזער שטאַט, וואָס איז איצט ד הויפּט, וואָס איז
די צונויפגיסן שטאַט פון אַלע יענע אַבדזשעקס.
אַזוי אַפּ סיסטעמס האָבן דעם.
קפּ סיסטעמס טאָן ניט דאַרפֿן צו זאָרג וועגן דעם.
ווייַל ווי באַלד ווי אַ צעטיילונג קומט אין שפּיל, זיי נאָר האַלטן גענומען
שרייבט.
גוט?
אַזוי אַז ס זייער גרינג צו האַנדלען מיט ווייל קאָנסיסטענט
ווען איר טאָן ניט אָננעמען קיין ופּדאַטעס.
אַז ס מיט קפּ סיסטעמען טאָן.
אַלע רעכט.
>> אַזוי לאָזן ס רעדן אַ ביסל ביסל וועגן צוטריט פּאַטערנז.
ווען מיר רעדן וועגן נאָסקל, עס ס אַלע וועגן די צוטריט מוסטער.
איצט, סקל איז אַד האָק, קוויריז.
עס ס ריליישאַנאַל קראָם.
מיר טאָן ניט האָבן צו זאָרג וועגן די צוטריט מוסטער.
איך שרייַבן אַ זייער קאָמפּליצירט אָנפֿרעג.
עס גייט און געץ די דאַטע.
אַז ס וואָס דעם קוקט ווי, נאָרמאַליזיישאַן.
>> אַזוי אין דעם באַזונדער סטרוקטור, מיר 'רע איר זוכט אין אַ פּראָדוקטן קאַטאַלאָג.
איך האָבן אַנדערש טייפּס פון פּראָדוקטן.
איך האָבן ביכער.
איך האָבן אַלבומס.
איך האָבן ווידיאס.
די שייכות צווישן פּראָדוקטן און קיין איינער פון די ביכער, אַלבומס,
און ווידיאס טישן איז 1: 1.
אַלע רעכט?
איך ווע גאַט אַ פּראָדוקט שייַן, און אַז שייַן קאָראַספּאַנדז
צו אַ בוך, אַ אלבאם, אָדער אַ ווידעא.
גוט?
אַז ס אַ 1: 1 שייכות אַריבער די טישן.
>> איצט, באָאָקס-- אַלע זיי האָבן איז שורש פּראָפּערטיעס.
קיין פּראָבלעם.
אַז ס גרויס.
איינער-צו-איינער שייכות, איך באַקומען אַלע די דאַטן איך דאַרפֿן צו באַשרייַבן וואָס בוך.
אַלבומס-- אַלבומס האָבן טראַקס.
דעם איז וואָס מיר רופן איינער צו פילע.
יעדער אלבאם קען האָבן פילע טראַקס.
אַזוי פֿאַר יעדער שפּור אויף דעם אלבאם, איך קען האָבן
אנדערן רעקאָרדירן אין דעם קינד טיש.
אַזוי איך מאַכן איינער רעקאָרד אין מיין אַלבומס טיש.
איך שאַפֿן קייפל רעקאָרדס אין די טראַקס טיש.
איינער-צו-פילע שייכות.
>> דעם שייכות איז וואָס מיר רופן פילע-צו-פילע.
גוט?
איר זען אַז אַקטערז קען זיין אין פילע קינאָ, פילע ווידיאס.
אַזוי וואָס מיר טאָן איז מיר שטעלן דעם מאַפּינג טיש צווישן די, וואָס עס נאָר
מאַפּס די אַקטיאָר שייַן צו די ווידעא שייַן.
איצט איך קענען מאַכן אַ אָנפֿרעג די דזשאָינס ווידיאס דורך אַקטיאָר וידאו צו אַקטערז,
און עס גיט מיר אַ פייַן רשימה פון אַלע די קינאָ און אַלע די אַקטערז
וואס זענען געווען אין אַז פֿילם.
>> קעשורע.
אזוי דאָ מיר גיין.
איינער-צו-איינער איז דער שפּיץ-מדרגה שייכות; איינער-צו-פילע,
אַלבומס צו טראַקס; פילע-צו-פילע.
יענע זענען די דרייַ שפּיץ-מדרגה באציונגען אין קיין דייטאַבייס.
אויב איר וויסן ווי די באציונגען אַרבעטן צוזאַמען,
דעמאָלט איר וויסן אַ פּלאַץ וועגן דייטאַבייס שוין.
אַזוי נאָסקל אַרבעט אַ ביסל אנדערש.
זאל ס טראַכטן וועגן פֿאַר אַ רגע וואָס עס קוקט ווי צו גיין באַקומען אַלע מיין פּראָדוקטן.
>> אין אַ ריליישאַנאַל קראָם, איך ווילן צו באַקומען אַלע מיין פּראָדוקטן
אויף אַ רשימה פון אַלע מיין פּראָדוקטן.
אַז ס אַ פּלאַץ פון קוויריז.
איך גאַט אַ אָנפֿרעג פֿאַר אַלע מיין ביכער.
איך גאַט אַ אָנפֿרעג פון מיין אַלבומס.
און איך גאַט אַ אָנפֿרעג פֿאַר אַלע מיין ווידיאס.
און איך גאַט צו לייגן עס אַלע צוזאַמען אין אַ רשימה
און דינען עס צוריק אַרויף צו די אַפּלאַקיישאַן אַז ס ריקוועסטינג עס.
>> צו באַקומען מיין ביכער, איך פאַרבינדן פּראָדוקטן און ביכער.
צו באַקומען מיין אַלבומס, איך גאַט צו באַהעפטן פּראָדוקטן, אַלבומס, און טראַקס.
און צו באַקומען מיין ווידיאס, איך האב צו באַהעפטן פּראָדוקטן צו ווידיאס,
באַהעפטן דורך אַקטיאָר ווידיאס, און ברענגען אין די אַקטערז.
אַזוי אַז ס דרייַ קוויריז.
זייער קאָמפּליצירט קוויריז צו אַסעמבאַל איינער רעזולטאַט שטעלן.
>> אַז ס ווייניקער ווי אָפּטימאַל.
דאס איז וואָס ווען מיר רעדן וועגן אַ דאַטן סטרוקטור אַז ס
געבויט צו זייַן אַגנאַסטיק צו דער צוטריט פּאַטטערנ-- גוט אַז ס גרויס.
און איר קענען זען דאָס איז טאַקע פייַן ווי מיר'ווע אָרגאַניזירט די דאַטן.
און איר וויסן וואָס?
איך נאָר האָבן איין רעקאָרד פֿאַר אַן אַקטיאָר.
>> אַז ס קיל.
איך'ווע דעדופּליקאַטעד אַלע מיין אַקטערז, און איך מיינטיינד מיין אַסאָוסייישאַנז
אין דעם מאַפּינג טיש.
אָבער, געטינג די דאַטע אויס ווערט טייַער.
איך בין שיקט די קפּו אַלע איבער די סיסטעם דזשוינינג די דאַטע סטראַקטשערז צוזאַמען
צו קענען צו ציען אַז דאַטן צוריק.
>> אַזוי ווי טאָן איך באַקומען אַרום אַז?
אין נאָסקל עס ס וועגן אַגגרעגאַטיאָן, ניט נאָרמאַליזיישאַן.
אַזוי מיר ווילן צו זאָגן מיר ווילן צו שטיצן דעם צוטריט מוסטער.
אויב דער צוטריט מוסטער צו די פּראָגראַמען,
איך דאַרפֿן צו באַקומען אַלע מיין פּראָדוקטן.
זאל ס שטעלן אַלע די פּראָדוקטן אין איין טיש.
אויב איך שטעלן אַלע די פּראָדוקטן אין איין טיש, איך קען נאָר סעלעקטירן אַלע די פּראָדוקטן
פון וואָס טיש און איך באַקומען עס אַלע.
נו ווי טאָן איך טאָן אַז?
געזונט אין נאָסקל עס ס ניט סטרוקטור צו די טיש.
מיר וועט רעדן אַ קליין ביסל וועגן ווי דעם אַרבעט אין דינאַמאָ דב.
אבער איר טאָן ניט האָבן די זעלבע אַטראַביוץ און די זעלבע פּראָפּערטיעס
אין יעדער איין רודערן, אין יעדער איין פּונקט ווי איר טאָן אין אַ סקל טיש.
און וואָס דעם אַלאַוז מיר צו טאָן איז אַ פּלאַץ פון זאכן
און געבן מיר אַ פּלאַץ פון בייגיקייַט.
אין דעם באַזונדער פאַל, איך האָבן מיין פּראָדוקט דאקומענטן.
און אין דעם באַזונדער לעמאָשל, אַלץ
איז אַ דאָקומענט אין די פּראָדוקטן טיש.
און די פּראָדוקט פֿאַר אַ בוך זאל האָבן אַ טיפּ שייַן אַז ספּעסיפיעס אַ בוך.
און די אַפּלאַקיישאַן וואָלט באַשטימען אויף וואָס שייַן.
>> אין די אַפּלאַקיישאַן ריי, איך בין געגאנגען צו זאָגן טאַקע, וואָס רעקאָרד טיפּ איז דאָס?
טאַקע, עס ס אַ בוך רעקאָרד.
בוך רעקאָרדס האָבן די פּראָפּערטיעס.
זאל מיר מאַכן אַ בוך כייפעץ.
אַזוי איך בין געגאנגען צו פּלאָמבירן די בוך כייפעץ מיט דעם נומער.
ווייַטער נומער קומט און זאגט, וואָס ס דעם נומער?
גוט דעם פּאָזיציע איז אַן אלבאם.
אָה, איך גאַט אַ גאַנץ אַנדערש פּראַסעסינג רוטין פֿאַר וואָס,
ווייַל עס ס אַ אלבאם.
איר זען וואָס איך מיינען?
>> אַזוי די אַפּלאַקיישאַן טיער-- איך נאָר סעלעקטירן אַלע די רעקאָרדס.
זיי אַלע אָנהייבן קומען אין.
זיי קען זיין אַלע אַנדערש טייפּס.
און עס ס די אַפּלאַקיישאַן ס לאָגיק אַז סוויטשיז אַריבער די טייפּס
און דיסיידז ווי צו פּראָצעס זיי.
>> ווידער, אַזוי מיר ניטאָ אָפּטימיזינג די סטשעמאַ פֿאַר דעם צוטריט מוסטער.
מיר 'רע טאן עס דורך קאַלאַפּסינג די טישן.
מיר 'רע בייסיקלי גענומען די נאָרמאַלייזד סטראַקטשערז,
און מיר ניטאָ בנין כייראַרקאַקאַל סטראַקטשערז.
ין יעדער איינער פון די רעקאָרדס איך בין געגאנגען צו זען מענגע פּראָפּערטיעס.
>> ין דעם דאָקומענט פֿאַר אַלבומס, איך בין געזען ערייז פון טראַקס.
יענע טראַקס איצט בעקאָמע-- עס ס בייסיקלי דעם קינד טיש אַז
יגזיסץ רעכט דאָ אין דעם סטרוקטור.
אַזוי איר קענען טאָן דעם אין דינאַמאָדב.
איר קענען טאָן דעם אין מאָנגאָדב.
איר קענען טאָן דעם אין קיין נאָסקל דייטאַבייס.
שאַפֿן די טייפּס פון כייראַרקאַקאַל דאַטע סטראַקטשערז
אַז לאָזן איר צוריקקריגן דאַטע זייער געשווינד ווייַל איצט איך
טאָן ניט האָבן צו קאָנפאָרם.
ווען איך אַרייַנלייגן אַ רודערן אין די טראַקס טיש, אָדער אַ רודערן אין די אַלבומס טיש,
איך האָבן צו קאָנפאָרם צו אַז סטשעמאַ.
איך האָבן צו האָבן די אַטריביוט אָדער די פאַרמאָג אַז איז Defined אויף אַז טיש.
יעדער איינער פון זיי, ווען איך אַרייַנלייגן אַז רודערן.
אַז ס ניט די פאַל אין נאָסקל.
>> איך קענען האָבן טאָוטאַלי אַנדערש פּראָפּערטיעס אין יעדער דאָקומענט
אַז איך טאָן אין דער זאַמלונג.
אַזוי זייער שטאַרק מעקאַניזאַם.
און עס ס טאַקע ווי איר אַפּטאַמייז די סיסטעם.
ווייַל איצט אַז אָנפֿרעג, אָנשטאָט פון דזשוינינג אַלע די טישן
און עקסאַקיוטינג אַ האַלב אַ טוץ קוויריז צו ציען צוריק די דאַטע איך דאַרפֿן,
איך בין עקסאַקיוטינג איין אָנפֿרעג.
און איך בין יטעראַטינג אַריבער די רעזולטאטן שטעלן.
עס גיט איר אַ געדאַנק פון די מאַכט פון נאָסקל.
איך בין געגאנגען צו סאָרט פון גיין סיידווייז דאָ און רעדן אַ ביסל וועגן דעם.
דאס איז מער מין פון די אָפּזעצערייַ אָדער טעטשנאָלאָגי--
דעם פֿאַרקויף פון טעכנאָלאָגיע טיפּ פון דיסקוסיע.
אבער עס ס וויכטיק צו פֿאַרשטיין ווייַל אויב מיר קוקן אין די שפּיץ
דאָ אין דעם טשאַרט, וואָס מיר רע איר זוכט אין
איז וואָס מיר רופן די טעכנאָלאָגיע כייפּ ויסבייג.
און וואָס דעם מיטל איז נייַ שטאָפּן קומט אין שפּיל.
מענטשן טראַכטן עס ס גרויס.
איך ווע סאַלווד אַלע מיין פּראָבלעמס.
>> דעם קען זיין דער סוף אַלע, זייַן אַלע צו אַלץ.
און זיי אָנהייבן ניצן עס.
און זיי זאָגן, דעם שטאָפּן טוט ניט אַרבעט.
דאס איז ניט רעכט.
די אַלט שטאָפּן איז בעסער.
און זיי גיין צוריק צו טאן דאס די וועג זיי זענען.
און דעמאָלט יווענטשאַוואַלי זיי גיין, איר וויסן וואָס?
דעם שטאָפּן איז נישט אַזוי שלעכט.
טאַקע, אַז ס ווי עס אַרבעט.
און אַמאָל זיי רעכענען אויס ווי עס מעשים, זיי אָנהייבן געטינג בעסער.
>> און די מאָדנע זאַך וועגן עס איז, עס מין פון שורות אַרויף צו וואָס
מיר רופן די טעכנאָלאָגיע אַדאָפּטיאָן ויסבייג.
אזוי וואָס כאַפּאַנז איז מיר האָבן עטלעכע סאָרט טעכנאָלאָגיע צינגל.
אין די פאַל פון דאַטאַבייסיז, עס ס דאַטן דרוק.
מיר גערעדט וועגן די הויך וואַסער פּוינץ פון דאַטן דרוק איבער צייַט.
ווען אַז דאַטע דרוק היץ אַ זיכער פונט, אַז ס אַ טעכנאָלאָגיע צינגל.
>> עס ס געטינג צו טייַער.
עס נעמט אויך לאַנג צו פּראָצעס די דאַטן.
מיר דאַרפֿן עפּעס בעסער.
איר באַקומען די ינאָוווייטערז אויס דאָרט פליסנדיק אַרום,
טריינג צו געפֿינען אויס וואָס ס די לייזונג.
וואָס ס די נייַ געדאַנק?
>> וואָס ס די ווייַטער בעסטער וועג צו טאָן דעם זאַך?
און זיי קומען אַרויף מיט עפּעס.
און דאָס פֿאָלק מיט דער עמעס ווייטיק, די גייז בייַ די בלידינג ברעג,
זיי וועט שפּרינגען אַלע איבער אים, ווייַל זיי דאַרפֿן אַ ענטפֿערן.
איצט וואָס ינעוואַטאַבלי האַפּפּענס-- און עס ס געשעעניש רעכט איצט אין נאָסקל.
איך זען עס אַלע די צייַט.
>> וואָס ינעוואַטאַבלי כאַפּאַנז איז מענטשן אָנהייבן ניצן די נייַ געצייַג
דער זעלביקער וועג זיי געניצט די אַלט געצייַג.
און זיי געפֿינען אויס עס טוט נישט אַרבעטן אַזוי געזונט.
איך קענען ניט געדענקען וואס איך איז געווען גערעדט צו פריער הייַנט.
אבער עס ס ווי, ווען די דזשאַקכאַממער איז געווען ינווענטאַד,
מען האט נישט מאַך עס איבער זייער קאָפּ צו צעברעכן די קאָנקרעט.
>> אבער אַז איז וואָס ס געשעעניש מיט נאָסקל הייַנט.
אויב איר גיין אין צו רובֿ שאַפּס, זיי זענען טריינג צו זייַן נאָסקל שאַפּס.
וואָס זיי ניטאָ טאן איז זיי ניטאָ ניצן נאָסקל,
און זיי ניטאָ לאָודינג עס פול פון ריליישאַנאַל סטשעמאַ.
ווייַל אַז ס ווי זיי פּלאַן דאַטאַבייסיז.
און זיי ניטאָ וואַנדערינג, וואָס איז עס ניט Performing זייער געזונט?
בוי, דעם זאַך סטינגקס.
איך האט צו טייַנען אַלע מיין דזשאָינס ינ-- עס ס ווי, ניט, ניט.
טייַנען דזשאָינס?
וואָס זענען איר דזשוינינג דאַטן?
איר טאָן ניט באַהעפטן דאַטע אין נאָסקל.
איר געמיינזאַם עס.
>> אזוי אויב איר ווילן צו ויסמייַדן דעם, לערנען ווי די געצייַג אַרבעט איידער איר אַקטשאַוואַלי
אָנהייבן ניצן עס.
דו זאלסט נישט פּרובירן און נוצן די נייַ מכשירים די זעלביקער וועג איר געניצט די אַלט מכשירים.
איר רע געגאנגען צו האָבן אַ שלעכט דערפאַרונג.
און יעדער איין צייַט אַז ס וואָס דאָס איז וועגן.
ווען מיר אָנהייבן קומען אַרויף דאָ, עס ס ווייַל מענטשן פיגורעד אויס
ווי צו נוצן די מכשירים.
>> זיי האבן די זעלבע זאַך ווען ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז זענען ינווענטיד,
און זיי זענען ריפּלייסינג טעקע סיסטעמס.
זיי פּרובירן צו בויען טעקע סיסטעמס מיט ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז
ווייַל אַז ס וואָס מענטשן פֿאַרשטאַנען.
עס האט נישט אַרבעטן.
אַזוי שכל די בעסטער פּראַקטאַסאַז פון די טעכנאָלאָגיע איר ניטאָ ארבעטן מיט
איז ריזיק.
זייער וויכטיק.
>> אַזוי מיר רע געגאנגען צו באַקומען אין דינאַמאָדב.
דינאַמאָדב איז אַווס ס גאָר-געראטן נאָסקל פּלאַטפאָרמע.
וואָס טוט גאָר-געראטן מיינען?
עס מיטל איר טאָן ניט דאַרפֿן צו טאַקע זאָרג וועגן עפּעס.
>> איר קומען אין, איר זאָגן אונדז, איך דאַרפֿן אַ טיש.
עס דאַרף דעם פיל קאַפּאַציטעט.
איר שלאָגן דעם קנעפּל, און מיר טנייַ אַלע די Infrastructure הינטער די סצענע.
איצט אַז איז ריזיק.
>> ווייַל ווען איר רעדן וועגן סקיילינג אַ דייטאַבייס,
נאָסקל דאַטע קלאַסטערז ביי וואָג, פליסנדיק פּעטאַביטעס,
פליסנדיק מיליאַנז פון טראַנזאַקשאַנז פּער רגע,
די זאכן זענען נישט קליין קלאַסטערז.
מיר ניטאָ גערעדט טויזנטער פון ינסטאַנסיז.
מאַנאַגינג טויזנטער פון ינסטאַנסיז, אַפֿילו ווירטואַל ינסטאַנסיז,
איז אַ פאַקטיש ווייטיק אין די באַט.
איך מיינען, טראַכטן וועגן יעדער צייַט אַ אַפּערייטינג סיסטעם לאַטע קומט אויס
אָדער אַ נייע ווערסיע פון ​​די דייטאַבייס.
וואָס טוט אַז מיינען צו איר אָפּעראַטיאָנאַללי?
אַז מיטל איר גאַט 1200 סערווערס וואס דאַרפֿן צו זיין ופּדאַטעד.
איצט אַפֿילו מיט אָטאַמיישאַן, וואָס קענען נעמען אַ לאַנג צייַט.
וואָס קענען גרונט אַ פּלאַץ פון אַפּעריישאַנאַל כעדייקס,
ווייַל איך זאל האָבן באַדינונגען אַראָפּ.
>> ווי איך דערהייַנטיקן די דאַטאַבייסיז, איך זאל טאָן בלוי גרין דיפּלוימאַנץ
ווו איך צעוויקלען און אַפּגרייד העלפט מיין נאָודז, און דעמאָלט אַפּגרייד די אנדערע האַלב.
נעמען די אַראָפּ.
אַזוי אָנפירונג די Infrastructure וואָג איז ינאָרמאַסלי ווייטיקדיק.
און אַווס נעמען אַז ווייטיק אויס פון עס.
און נאָסקל דאַטאַבייסיז קענען זייַן יקסטראָרדאַנעראַלי ווייטיקדיק
ווייַל פון די וועג זיי וואָג.
>> וואָג כאָריזאַנטאַלי.
אויב איר ווילן צו באַקומען אַ ביגער נאָסקל דייטאַבייס, איר קויפן מער נאָודז.
יעדער נאָדע איר קויפן איז אן אנדער אַפּעריישאַנאַל קאָפּווייטיק.
אַזוי לאָזן עמעצער אַנדערש טאָן אַז פֿאַר איר.
אַווס קענען טאָן אַז.
>> מיר שטיצן דאָקומענט שליסל וואַלועס.
איצט מיר האט ניט גיין צו פיל זיך אויף די אנדערע טשאַרט.
עס ס אַ פּלאַץ פון פאַרשידענע פלאַוואָרס פון נאָסקל.
זיי ניטאָ אַלע מין פון געטינג מונגעד צוזאַמען אין דעם פונט.
איר קענען קוקן אין דינאַמאָדב און זאָגן יאָ, מיר ניטאָ ביידע אַ דאָקומענט און אַ שליסל ווערט
קראָם דעם פונט.
און איר קענען טייַנען די פֿעיִקייטן פון איינער איבער די אנדערע.
צו מיר, אַ פּלאַץ פון דעם איז טאַקע זעקס פון איין האַלב אַ טוץ פון די אנדערע.
יעדער איינער פון די טעקנאַלאַדזשיז איז אַ פייַן טעכנאָלאָגיע און אַ שטראַף לייזונג.
איך וואָלט נישט זאָגן מאָנגאָדב איז בעסער אָדער ערגער ווי קאָוטש, דעמאָלט קאַססאַנדראַ,
דעמאָלט דינאַמאָ, אָדער וויצע ווערסאַ.
איך מיינען, די ביסט נאָר אָפּציעס.
>> עס ס שנעל און עס ס קאָנסיסטענט אין קיין וואָג.
אזוי דעם איז איינער פון די ביגאַסט באָנוסעס איר באַקומען מיט אַווס.
מיט דינאַמאָדב איז די פיייקייַט צו באַקומען אַ נידעריק איין ציפֿער
מיליסעקאַנד לייטאַנסי אין קיין וואָג.
וואָס איז געווען אַ פּלאַן ציל פון די סיסטעם.
און מיר האָבן קאַסטאַמערז אַז זענען טאן מיליאַנז פון טראַנזאַקשאַנז פּער רגע.
>> איצט איך וועט גיין דורך עטלעכע פון ​​די נוצן קאַסעס אין אַ ביסל מינוט דאָ.
ינטעגראַטעד צוטריט קאָנטראָל-- מיר האָבן וואָס מיר רופן
אידענטיטעט אַקסעס מאַנאַגעמענט, אָדער IAM.
עס פּערמיייץ יעדער סיסטעם, יעדער דינען אַז אַווס Offers.
דינאַמאָדב איז קיין אויסנאַם.
איר קענען קאָנטראָלירן צוטריט צו די דינאַמאָדב טישן.
אַריבער אַלע אייער אַווס אַקאַונץ דורך דעפינינג צוטריט ראָלעס און פּערמישאַנז
אין די IAM Infrastructure.
>> און עס ס אַ שליסל און ינטאַגראַל קאָמפּאָנענט אין וואָס מיר רופן געשעעניש געטריבן פּראָגראַממינג.
איצט דעם איז אַ נייַ פּעראַדיים.
>> וילעם: ווי ס דיין קורס פון אמת פּאַזאַטיווז קעגן פאַלש נעגאַטיוועס
אויף דיין צוטריט קאָנטראָל סיסטעם?
ריק האָוליהאַן: אמת פּאַזאַטיווז קעגן פאַלש נעגאַטיוועס?
וילעם: רעטורנינג וואָס איר זאָל זיין אומגעקערט?
ווי קעגן צו אַמאָל אין אַ בשעת עס טוט ניט צוריקקומען ווען עס זאָל וואַלאַדייט?
>> ריק האָוליהאַן: איך קען נישט זאָגן איר אַז.
אויב עס ס קיין פאַילורעס וואַצאָועווער אויף אַז,
איך בין נישט דער מענטש צו פרעגן אַז באַזונדער קשיא.
אבער אַז ס אַ גוט קשיא.
איך וואָלט זיין טשיקאַווע צו וויסן וואָס זיך, אַקטשאַוואַלי.
>> און אַזוי דעמאָלט ווידער, נייַ פּעראַדיים איז געשעעניש געטריבן פּראָגראַממינג.
דאס איז דער געדאַנק אַז איר קענען צעוויקלען קאָמפּלעקס אַפּלאַקיישאַנז אַז
קענען אַרבעטן אַ זייער, זייער הויך וואָג אָן קיין Infrastructure כוואַצאָועווער.
אָן קיין פאַרפעסטיקט Infrastructure כוואַצאָועווער.
און מיר וועט רעדן אַ ביסל וועגן וואָס אַז מיטל ווי מיר
באַקומען אויף צו די ווייַטער פּאָר פון טשאַרץ.
>> דער ערשטער זאַך מיר וועט טאָן איז מיר וועט רעדן וועגן טישן.
אַפּי דאַטע טייפּס פֿאַר דינאַמאָ.
און דער ערשטער זאַך איר וועט באַמערקן ווען איר קוק אין דעם,
אויב איר ניטאָ באַקאַנט מיט קיין דייטאַבייס, דאַטאַבייסיז האָבן טאַקע צוויי מין פון אַפּיס
איך'ד רופן עס.
אָדער צוויי שטעלט פון אַפּי.
איינער פון די וואָלט זיין אַדמיניסטראַטיווע אַפּי.
>> די זאכן זיי נעמען זאָרג פון די פֿעיִקייטן פון די דייטאַבייס.
קאָנפיגורינג די סטאָרידזש מאָטאָר, באַשטעטיקן אַרויף און אַדינג טישן.
קריייטינג דייטאַבייס קאַטאַלאָגז און ינסטאַנסיז.
די טהינגס-- אין דינאַמאָדב, איר האָבן זייער קורץ, קורץ רשימות.
>> אַזוי אין אנדערע דאַטאַבייסיז, איר זאל זען דאַזאַנז
פון קאַמאַנדז, פון אַדמיניסטראַטיווע קאַמאַנדז, פֿאַר קאָנפיגורינג
די נאָך אָפּציעס.
אין דינאַמאָדב איר טאָן ניט דאַרפֿן די ווייַל איר טאָן ניט configure די סיסטעם, מיר טאָן.
אַזוי דער בלויז זאַך איר דאַרפֿן צו טאָן איז זאָגן מיר וואָס גרייס טיש טאָן איך דאַרפֿן.
אַזוי איר באַקומען אַ זייער באגרענעצט שטעלן פון קאַמאַנדז.
>> איר באַקומען אַ שאַפֿן טיש אַפּדייט, טיש, דיליט טיש, און דעסקריבע טיש.
יענע זענען די נאָר דאס איר דאַרפֿן פֿאַר דינאַמאָדב.
איר טאָן ניט דאַרפֿן אַ סטאָרידזש מאָטאָר קאָנפיגוראַטיאָן.
איך טאָן ניט דאַרפֿן צו זאָרג וועגן רעפּלאַקיישאַן.
איך טאָן ניט דאַרפֿן צו זאָרג וועגן שאַרדינג.
>> איך טאָן ניט דאַרפֿן צו זאָרג וועגן קיין פון דעם שטאָפּן.
מיר טאָן עס אַלע פֿאַר איר.
אַזוי אַז ס אַ ריזיק סומע פון ​​אָוווערכעד אַז ס נאָר האָט אַוועק דיין טעלער.
דעמאָלט מיר האָבן די קרוד אָפּערייטערז.
קרוד איז עפּעס וואָס מיר רופן אין דייטאַבייס אַז ס
שאַפֿן, אַפּדייט, דיליט אָפּערייטערז.
דאס זענען אייער פּראָסט דאַטאַבאַסע אַפּעריישאַנז.
זאכן ווי שטעלן נומער, באַקומען פּונקט, דערהייַנטיקן זאכן, ויסמעקן זאכן, פּעקל אָנפֿרעג, יבערקוקן.
אויב איר ווילן צו יבערקוקן די גאנצע טיש.
ציען אַלץ אַוועק די טיש.
איינער פון די פייַן זאכן וועגן דינאַמאָדב איז עס אַלאַוז פּאַראַלעל סקאַנינג.
אַזוי איר קענען אַקטשאַוואַלי לאָזן מיר וויסן ווי פילע פֿעדעם איר ווילן צו לויפן אויף אַז יבערקוקן.
און מיר קענען לויפן די פֿעדעם.
מיר קענען ומדריי אַז יבערקוקן אַרויף אַריבער קייפל פֿעדעם
אַזוי איר קענען יבערקוקן די גאנצע טיש פּלאַץ זייער, זייער געשווינד אין דינאַמאָדב.
>> די אנדערע אַפּי מיר האָבן איז וואָס מיר רופן אונדזער סטרעאַמס אַפּי.
מיר ניטאָ ניט געגאנגען צו רעדן צו פיל וועגן דעם רעכט איצט.
איך ווע גאַט עטלעכע צופרידן שפּעטער אויף אין די דעק וועגן דעם.
אבער סטרעאַמס איז טאַקע אַ רוננינג-- טראַכטן פון עס ווי די צייַט אָרדערד
און צעטיילונג טוישן קלאָץ.
אַלץ אַז ס געשעעניש אויף די טיש ווייזט אַרויף אויף די טייַך.
>> יעדער שרייַבן צו די טיש ווייזט אַרויף אויף די טייַך.
איר קענען לייענען אַז טייַך, און איר קענען טאָן זאכן מיט אים.
מיר וועט רעדן וועגן וואָס טייפּס פון דאס איר
טאָן מיט די זאכן ווי רעפּלאַקיישאַן, קריייטינג צווייטיק ינדעקסיז.
אַלע קינדס פון טאַקע קיל זאכן איר קענען טאָן מיט וואָס.
>> דאַטאַ טייפּס.
אין דינאַמאָדב, מיר שטיצן ביידע שליסל ווערט און דאָקומענט דאַטע טייפּס.
אויף דער לינקער זייַט פון דעם עקראַן דאָ, מיר ווע גאַט אונדזער יקערדיק טייפּס.
שליסל ווערט טייפּס.
די ביסט סטרינגס, נומערן, און בינאַריעס.
>> אַזוי נאָר דרייַ גרונט טייפּס.
און דעמאָלט איר קענען האָבן שטעלט פון יענע.
איינער פון די פייַן זאכן וועגן נאָסקל איז איר קענען אַנטהאַלטן ערייז ווי פּראָפּערטיעס.
און מיט דינאַמאָדב איר קענען אַנטהאַלטן ערייז פון גרונט טייפּס ווי אַ וואָרצל פאַרמאָג.
>> און דעמאָלט דאָרט ס די דאָקומענט טייפּס.
ווי פילע מענטשן זענען באַקאַנט מיט דזשסאָן?
איר גויס באַקאַנט מיט דזשסאָן אַזוי פיל?
עס ס בייסיקלי דזשאַוואַסקריפּט, אָבדזשעקט, נאָוטיישאַן.
עס אַלאַוז איר צו בייסיקלי דעפינירן אַ כייראַרקאַקאַל סטרוקטור.
>> איר קענען קראָם אַ דזשסאָן דאָקומענט אויף דינאַמאָדב ניצן פּראָסט קאַמפּאָונאַנץ
אָדער בנין בלאַקס אַז זענען בנימצא אין רובֿ פּראָגראַממינג שפּראַכן.
אַזוי אויב איר האָבן ז'אבא, איר ניטאָ איר זוכט אין מאַפּס און רשימות.
איך קענען מאַכן אַבדזשעקס אַז געגנט מאַפּע.
אַ מאַפּע ווי שליסל וואַלועס סטאָרד ווי פּראָפּערטיעס.
און עס זאל האָבן רשימות פון וואַלועס ין די פּראַפּערטיז.
איר קענען קראָם דעם קאָמפּלעקס כייראַרקאַקאַל סטרוקטור
ווי אַ איין אַטריביוט פון אַ דינאַמאָדב נומער.
>> אַזוי טישן אין דינאַמאָדב, ווי רובֿ נאָסקל דאַטאַבייסיז, טישן האָבן זאכן.
אין מאָנגאָדב איר וואָלט רוף די דאקומענטן.
און עס וואָלט זיין דער קאַנאַפּע באַזע.
אויך אַ דאָקומענט דייטאַבייס.
איר רופן די דאקומענטן.
דאקומענטן אָדער זאכן האָבן אַטראַביוץ.
אַטטריבוטעס קענען עקסיסטירן אָדער נישט עקסיסטירן אויף די נומער.
אין דינאַמאָדב, עס ס איין מאַנדאַטאָרי אַטריביוט.
פּונקט ווי אין אַ ריליישאַנאַל דייטאַבייס, איר האָבן אַ ערשטיק שליסל אויף די טיש.
>> דינאַמאָדב האט וואָס מיר רופן אַ האַש שליסל.
האַש שליסל מוזן זיין יינציק.
אַזוי ווען איך דעפינירן אַ האַש טיש, בייסיקלי וואָס איך בין געזאגט
איז יעדער נומער וועט האָבן אַ האַש שליסל.
און יעדער האַש שליסל מוזן זיין יינציק.
>> יעדער נומער איז Defined דורך אַז יינציק האַש שליסל.
און עס קענען נאָר זיין איין.
דאס איז גוט, אָבער אָפטענטימעס וואָס מענטשן דאַרפֿן
איז זיי ווילן איז דעם האַש שליסל צו טאָן אַ קליין ביסל מער
ווי נאָר זייַן אַ יינציק identifier.
אָפטענטימעס מיר ווילן צו נוצן אַז האַש שליסל ווי דער שפּיץ מדרגה אַגגרעגאַטיאָן עמער.
און די וועג מיר טאָן וואָס איז דורך אַדינג וואָס מיר רופן אַ קייט שליסל.
>> אַזוי אויב עס ס אַ האַש בלויז טיש, דעם מוזן זיין יינציק.
אויב עס ס אַ האַש און קייט טיש, די קאָמבינאַציע פון ​​די האַש און די קייט
מוזן זיין יינציק.
אַזוי טראַכטן וועגן אים דעם וועג.
אויב איך האָבן אַ פאָרום.
און די פאָרעם האט סוגיות, עס האט הודעות, און עס האט רעספּאָנסעס.
>> אזוי איך זאל האָבן אַ האַש שליסל, וואָס איז די טעמע שייַן.
און איך זאל האָבן אַ קייט שליסל, וואָס איז די ענטפער שייַן.
אַז וועג אויב איך ווילן צו באַקומען אַלע די רעספּאָנסעס פֿאַר באַזונדער טעמע,
איך קען נאָר אָנפֿרעג די האַש.
איך קענען נאָר זאָגן געבן מיר אַלע די זאכן וואָס האָבן דעם האַש.
און איך בין געגאנגען צו באַקומען יעדער קשיא אָדער פּאָסטן פֿאַר אַז באַזונדער טעמע.
די שפּיץ מדרגה אַגגרעגאַטיאָנס זענען זייער וויכטיק.
זיי שטיצן די ערשטיק צוטריט מוסטער פון די אַפּלאַקיישאַן.
בכלל גערעדט, דעם איז וואָס מיר ווילן צו טאָן.
מיר ווילן אַז טאַבלע-- ווי איר מאַסע די טיש,
מיר ווילן צו סטרוקטור די דאַטע ין די טיש אין אַזאַ אַ וועג
אַז די אַפּלאַקיישאַן קענען זייער געשווינד צוריקקריגן די רעזולטאטן.
און אָפטענטימעס די וועג צו טאָן אַז איז צו טייַנען די אַגגרעגאַטיאָנס ווי מיר
אַרייַנלייגן די דאַטע.
באַסיקאַללי, מיר ניטאָ ספּרעאַדינג די דאַטע אין די העל עמער ווי עס קומט אין.
>> ראַנגע שליסלען לאָזן מע-- האַש שליסלען האָבן צו זיין יקוואַלאַטי.
ווען איך אָנפֿרעג אַ האַש, איך האָבן צו זאָגן געבן מיר אַ האַש אַז יקוואַלז דעם.
ווען איך אָנפֿרעג אַ קייט, איך קענען זאָגן געבן מיר אַ קייט
אַז איז ניצן קיין סאָרט פון רייַך אָפּעראַטאָר אַז מיר שטיצן.
געבן מיר אַלע די זאכן פֿאַר אַ האַש.
איז עס גלייַך, גרעסער ווי, ווייניקער ווי, טוט עס נעמען מיט,
טוט עס עקסיסטירן צווישן די צוויי וואַלועס?
אזוי די טייפּס פון קייט קוויריז אַז מיר ניטאָ שטענדיק אינטערעסירט אין.
איצט איינער זאַך וועגן דאַטן, ווען איר קוק אין אַקסעסינג דאַטן, ווען
איר צוטריט די דאַטן, עס ס שטענדיק וועגן אַ אַגגרעגאַטיאָן.
עס ס שטענדיק וועגן די רעקאָרדס וואָס זענען שייך צו דעם.
געבן מיר אַלץ דאָ טהאַט'ס-- אַלע די טראַנזאַקשאַנז אויף דעם קרעדיט קאַרטל
פֿאַר די לעצטע חודש.
אַז ס אַ אַגגרעגאַטיאָן.
>> כּמעט אַלץ איר טאָן אין די דאַטאַבאַסע איז עטלעכע מין פון אַגגרעגאַטיאָן.
אזוי ווייל קענען צו קענען צו דעפינירן די באַקאַץ און געבן איר די קייט
אַטראַביוץ צו קענען צו אָנפֿרעג אויף, די רייַך קוויריז שטיצן פילע,
פילע, פילע אַפּלאַקיישאַן צוטריט פּאַטערנז.
>> אַזוי די אנדערע זאַך די האַש שליסל טוט איז עס גיט אונדז אַ מעקאַניזאַם
צו קענען צו פאַרשפּרייטן די דאַטן אַרום.
נאָסקל דאַטאַבייסיז אַרבעט בעסטער ווען די דאַטן איז יוואַנלי
פֿאַרשפּרייטן אַריבער די קנויל.
ווי פילע מענטשן זענען באַקאַנט מיט כאַשינג אַלגערידאַמז?
ווען איך זאָגן האַש און אַ האַשינג-- ווייַל אַ כאַשינג אַלגערידאַם
איז אַ וועג פון ווייל קענען צו דזשענערייט אַ ראַנדאָם ווערט פון קיין געגעבן ווערט.
אַזוי אין דעם באַזונדער פאַל, די האַש אַלגערידאַם מיר לויפן איז נד 5 באזירט.
>> און אויב איך האָבן אַ שייַן, און דעם איז מיין האַש שליסל, איך האב 1, 2, 3.
ווען איך לויפן די האַש אַלגערידאַם, עס ס געגאנגען צו קומען צוריק און זאָגן,
געזונט 1 יקוואַלז 7 ב, 2 יקוואַלז 48, 3 יקוואַלז קאָמפּאַקטדיסק.
זיי ניטאָ פאַרשפּרייטן אַלע איבער די שליסל פּלאַץ.
און וואָס טוט איר טאָן דעם?
ווייַל אַז מאכט זיכער אַז איך קענען שטעלן די רעקאָרדס אַריבער קייפל נאָודז.
>> אויב איך בין טאן דעם ינקרעמענטאַללי, 1, 2, 3.
און איך האָבן אַ האַש קייט אַז ראַנז אין דעם באַזונדער פאַל,
אַ קליין האַש פּלאַץ, עס ראַנז פון 00 צו FF,
דעמאָלט די רעקאָרדס זענען געגאנגען צו קומען אין און זיי ניטאָ געגאנגען צו גיין 1, 2, 3, 4, 5,
6, 7, 8, 9, 10, 11, 12.
וואָס כאַפּאַנז?
יעדער אַרייַנלייגן איז געגאנגען צו דער זעלביקער נאָדע.
איר זען וואָס איך מיינען?
>> ווייַל ווען איך שפּאַלטן די פּלאַץ, און איך האָב אויסגעשפּרייט די רעקאָרדס אַריבער,
און איך צעטיילונג, איך בין געגאנגען צו זאָגן צעטיילונג 1 האט שליסל פּלאַץ 0-54.
צעטיילונג 2 איז 55-89.
צעטיילונג 3 איז אַאַ צו FF.
אַזוי אויב איך בין ניצן לינעאַרלי ינקרעמענטינג ידס, איר קענען זען וואָס ס געשעעניש.
1, 2, 3, 4, 5, 6, אַלע וועג אַרויף צו 54.
אזוי ווי איך בין כאַמערינג דעם רעקאָרדס אין די סיסטעם,
אַלץ ענדס אַרויף געגאנגען צו איינער נאָדע.
>> אַז ס ניט גוט.
אַז ס אַ אַנטיפּאַטטערן.
אין מאָנגאָדב זיי האָבן דעם פּראָבלעם אויב איר טאָן ניט נוצן אַ האַש שליסל.
מאָנגאָדב גיט איר די אָפּציע פון כאַשינג דער שליסל ווערט.
איר זאָל שטענדיק טאָן אַז, אויב איר 'רע ניצן אַ ינקרעמענטינג האַש
שליסל אין מאָנגאָדב, אָדער איר וועט זייַן ניילינג יעדער שרייַבן צו איינער נאָדע,
און איר וועט ווערן לימאַטינג דיין שרייַבן טרופּוט באַדלי.
>> וילעם: איז אַז אַ 9 169 אין דעצימאַל?
>> ריק האָוליהאַן: יאָ, עס ס ערגעץ אַרום עס.
אַ 9, איך טאָן ניט וויסן.
איר'ד האָבן צו באַקומען מיין ביינערי צו דעצימאַל קאַלקולאַטאָר.
מיין מאַרך טוט ניט אַרבעט ווי אַז.
וילעם: נאָר אַ שנעל איין פון דיין Mongo באַמערקונגען.
אַזוי איז די כייפעץ שייַן אַז קומט נאַטיוועלי מיט Mongo טאָן אַז?
ריק האָוליהאַן: טוט עס טאָן אַז?
אויב איר ספּעציפיצירן עס.
מיט מאָנגאָדב, איר האָבן די אָפּציע.
איר קענען ספּעסיפי-- יעדער דאָקומענט אין מאָנגאָדב האט צו האָבן אַ אַנדערסקאָר שייַן.
אַז ס די יינציק ווערט.
>> אין מאָנגאָדב איר קענען ספּעציפיצירן צי צו האַש עס אָדער נישט.
זיי נאָר געבן איר די אָפּציע.
אויב איר וויסן אַז עס ס ראַנדאָם, קיין פּראָבלעם.
איר טאָן ניט דאַרפֿן צו טאָן אַז.
אויב איר וויסן אַז עס ס ניט ראַנדאָם, אַז עס ס ינקרעמענטינג, דעמאָלט טאָן די האַש.
>> איצט די זאַך וועגן כאַשינג, אַמאָל איר האַש
אַ וואַלוע-- און דאָס איז וואָס האַש שליסלען זענען שטענדיק
יינציק קוויריז, ווייַל איך ווע געביטן די ווערט, איצט איך קענען נישט טאָן אַ קייט אָנפֿרעג.
איך קענען נישט זאָגן איז דאָס צווישן דעם אָדער וואָס,
ווייַל די האַש ווערט איז ניט געגאנגען צו זיין עקוויוואַלענט צו דעם פאַקטיש ווערט.
אזוי ווען איר האַש אַז שליסל, עס ס יקוואַלאַטי בלויז.
דאס איז וואָס אין דינאַמאָדב האַש שליסל קוויריז זענען שטענדיק יקוואַלאַטי בלויז.
>> אַזוי איצט אין אַ קייט קיי-- ווען איך לייגן אַז קייט שליסל,
די קייט שליסל רעקאָרדס אַלע קומען אין און זיי באַקומען סטאָרד אויף דער זעלביקער צעטיילונג.
אַזוי זיי זענען זייער געשווינד, לייכט ריטריווד ווייַל דאָס איז די האַש,
דעם איז די קייט.
און איר זען אַלץ מיט דער זעלביקער האַש
געץ סטאָרד אויף דער זעלביקער צעטיילונג פּלאַץ.
איר קענען נוצן אַז קייט שליסל צו העלפן געפינען דיין דאַטן נאָענט צו זייַן פאָטער.
אזוי וואָס בין איך טאַקע טאן דאָ?
דאס איז אַ איין צו פילע שייכות.
די שייכות צווישן אַ האַש שליסל און די קייט שליסל איז איינער צו פילע.
איך קענען האָבן קייפל האַש שליסלען.
איך קענען נאָר האָבן קייפל קייט שליסלען ין יעדער האַש שליסל.
>> די האַש דעפינעס די פאָטער, די קייט דעפינעס די קינדער.
אַזוי איר קענען זען עס ס אַנאַלאָג דאָ צווישן די ריליישאַנאַל בויען
און די זעלבע טייפּס פון קאַנסטראַקץ אין נאָסקל.
מען רעדן וועגן נאָסקל ווי נאָנרעלאַטיאָנאַל.
עס ס ניט נאָנרעלאַטיאָנאַל.
דאַטאַ שטענדיק האט באציונגען.
יענע באציונגען נאָר זענען מאַדאַלד אנדערש.
זאל ס רעדן אַ ביסל ביסל וועגן געווער.
ווען איר שרייַבן צו דינאַמאָדב, שרייבט זענען שטענדיק דרייַ-וועג רעפּליקייטיד.
טייַטש אַז מיר האָבן דרייַ אַז ס.
אַז ס זענען אַוואַילאַביליטי זאָנעס.
איר קענען טראַכטן פון אַ אַוואַילאַביליטי זאָנע ווי אַ דאַטע צענטער
אָדער אַ זאַמלונג פון דאַטן סענטערס.
די זאכן זענען געאָגראַפיקאַללי ייסאַלייטאַד פון יעדער אנדערער
אַריבער פאַרשידענע שולד זאָנעס, אַריבער אַנדערש מאַכט גרידס און פלאָאָדפּלאַינס.
א דורכפאַל אין איינער אַז איז ניט געגאנגען צו נעמען אַראָפּ אנדערן.
זיי זענען אויך לינגקט צוזאַמען מיט פינצטער פיברע.
עס שטיצט איין סאַב 1 מיליסעקאַנד לייטאַנסי צווישן אַזס.
אַזוי פאַקטיש צייַט דאַטע רעפּליקאַטיאָנס טויגעוודיק אין מולטי אַזס.
>> און אָפטענטימעס מאַלטי אַז דיפּלוימאַנץ טרעפן די הויך אַוויילאַבילאַטי רעקווירעמענץ
פון רובֿ פאַרנעמונג אָרגאַנאַזיישאַנז.
אַזוי דינאַמאָדב איז פאַרשפּרייטן אַריבער דרייַ אַזס דורך ניט ויסצאָלן.
מיר 'רע נאָר געגאנגען צו וויסן די שרייַבן ווען צוויי פון די דרייַ נאָודז קומען צוריק
און זאָגן, יאָ, איך גאַט עס.
וואָס איז וואָס?
ווייַל אויף די לייענען זייַט מיר ניטאָ בלויז געגאנגען צו געבן איר די דאַטע צוריק ווען
מיר באַקומען עס פון צוויי נאָודז.
>> אויב איך בין רעפּליקייטינג אַריבער דרייַ, און איך בין לייענען פון צוויי,
איך בין שטענדיק געראַנטיד צו האָבן לפּחות איין
פון די לייענט צו זיין די מערסט קראַנט קאָפּיע פון ​​דאַטע.
אַז ס וואָס מאכט דינאַמאָדב קאָנסיסטענט.
איצט איר קענען קלייַבן צו ווענדן די קאָנסיסטענט לייענט אַוועק.
אין וואָס פאַל איך בין געגאנגען צו זאָגן, איך וועט נאָר לייענען פון איין נאָדע.
און איך קענען נישט גאַראַנטירן עס ס געגאנגען צו זיין די מערסט קראַנט דאַטע.
>> אַזוי אויב אַ שרייַבן איז קומענדיק אין, עס האט נישט רעפּליקייטיד נאָך,
איר 'רע געגאנגען צו באַקומען אַז קאָפּיע.
אַז ס אַ יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט לייענען.
און וואָס אַז איז איז האַלב די פּרייַז.
אזוי דעם איז עפּעס צו טראַכטן וועגן.
ווען איר ניטאָ לייענען אויס דינאַמאָדב, און איר ניטאָ באַשטעטיקן אַרויף דיין לייענען קאַפּאַציטעט
וניץ, אויב איר קלייַבן יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט לייענט, עס ס אַ פּלאַץ טשיפּער,
עס ס וועגן האַלב די פּרייַז.
>> און אַזוי עס סאַוועס איר געלט.
אבער אַז ס דיין ברירה.
אויב איר ווילן אַ קאָנסיסטענט לייענען אָדער אַ יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט לייענען.
אַז ס עפּעס אַז איר קענען קלייַבן.
>> זאל ס רעדן וועגן ינדעקסיז.
אַזוי מיר דערמאנט אַז שפּיץ מדרגה אַגגרעגאַטיאָן.
מיר 'ווע גאַט האַש שליסלען, און מיר 'ווע גאַט קייט שליסלען.
אַז ס פייַן.
און אַז ס אויף די ערשטיק טיש, איך גאַט איינער האַש שליסל, איך גאַט איינער קייט שליסל.
>> וואָס טוט אַז מיינען?
איך ווע גאַט איין אַטריביוט אַז איך קענען לויפן רייַך קוויריז קעגן.
עס ס די קייט שליסל.
די אנדערע אַטראַביוץ אויף אַז יטעמ-- איך קענען פילטער אויף די אַטראַביוץ.
אבער איך קען נישט טאָן זאכן ווי, עס הייבט מיט, אָדער איז גרעסער ווי.
>> ווי טאָן איך טאָן אַז?
איך מאַכן אַ אינדעקס.
עס ס צוויי טייפּס פון ינדעקסיז אין דינאַמאָדב.
אַ אינדעקס איז טאַקע אן אנדער מיינונג פון די טיש.
און די היגע צווייטיק אינדעקס.
>> דער ערשטער איינער מיר וועט רעדן וועגן.
אַזוי היגע סעקאָנדאַריעס זענען קאָעקסיסטעד אויף דער זעלביקער צעטיילונג ווי די דאַטן.
און ווי אַזאַ, זיי זענען אויף דער זעלביקער גשמיות נאָדע.
זיי זענען וואָס מיר רופן קאָנסיסטענט.
טייַטש, זיי וועלן באַשטעטיקן די שרייַבן צוזאמען מיט די טיש.
ווען דער שרייַבן קומט אין, מיר וועט שרייַבן דורך די אינדעקס.
מיר וועט שרייַבן אַרויף צו די טיש, און דעמאָלט מיר וועלן באַשטעטיקן.
אַזוי אַז ס קאָנסיסטענט.
אַמאָל די שרייַבן האט שוין יקנאַלידזשד פון די טיש,
עס ס געראַנטיד אַז די היגע צווייטיק אינדעקס
וועט האָבן די זעלבע זעאונג פון דאַטן.
אבער וואָס זיי לאָזן איר טאָן איז דעפינירן בייַטנ לויט דער ריי קייט שליסלען.
>> האָבן צו נוצן די זעלבע האַש שליסל ווי די ערשטיק טיש,
מחמת זיי זענען גלויבנס-ליגן אויף די זעלביקער צעטיילונג, און זיי ניטאָ קאָנסיסטענט.
אבער איך קענען מאַכן אַ אינדעקס מיט פאַרשידענע קייט שליסלען.
אַזוי פֿאַר בייַשפּיל, אויב איך געהאט אַ פאַבריקאַנט וואָס האט אַ רוי טיילן טיש קומען אין.
און רוי טיילן קומען אין, און זיי ניטאָ אַגראַגייטאַד דורך פֿאַרזאַמלונג.
און אפֿשר עס ס אַ צוריקרופן.
>> קיין טייל וואָס איז געווען געמאכט דורך דעם פאַבריקאַנט נאָך דעם דאַטע,
איך דאַרפֿן צו ציען פון מיין ליניע.
איך קענען ומדריי אַן אינדעקס אַז וואָלט זיין קוקן,
אַגגרעגאַטינג אויף די דאַטע פון פּראָדוצירן פון אַז באַזונדער טייל.
אַזוי אויב מיין שפּיץ מדרגה טיש איז געווען שוין האַשעד דורך פאַבריקאַנט,
אפֿשר עס איז געווען עריינדזשד אויף טייל שייַן, איך קענען מאַכן אַ אינדעקס אַוועק אַז טיש
ווי האַשעד דורך פאַבריקאַנט און ריינדזשד אויף דאַטע פון ​​פּראָדוצירן.
און אַז וועג איך קען זאָגן, עפּעס אַז איז Manufactured צווישן די דאַטעס,
איך דאַרפֿן צו ציען פון די שורה.
אַזוי אַז ס אַ היגע צווייטיק אינדעקס.
>> דאס האָבן די ווירקונג פון לימאַטינג דיין האַש שליסל פּלאַץ.
מחמת זיי גלויבנס-עקסיסטירט אויף דער זעלביקער סטאָרידזש נאָדע,
זיי באַגרענעצן די האַש שליסל אָרט צו 10 גיגאבייט.
דינאַמאָדב, אונטער דער טישן, וועט צעטיילונג
דיין טיש יעדער 10 גיגאבייט.
ווען איר שטעלן 10 גיגס פון דאַטע אין, מיר גיין [פה], און מיר לייגן אנדערן נאָדע.
>> מיר וועלן נישט שפּאַלטן די LSI אַריבער קייפל פּאַרטישאַנז.
מיר וועט שפּאַלטן די טיש.
אבער מיר וועלן נישט שפּאַלטן די LSI.
אַזוי אַז ס 'עפּעס וויכטיק צו פֿאַרשטיין
איז אויב איר ניטאָ טאן זייער, זייער, זייער גרויס אַגגרעגאַטיאָנס,
דעמאָלט איר ניטאָ געגאנגען צו זיין באגרענעצט צו 10 גיגאבייט אויף דיין לסיס.
>> אויב אַז ס דער פאַל, מיר קענען נוצן גלאבאלע סעקאָנדאַריעס.
גלאבאלע סעקאָנדאַריעס זענען טאַקע אנדערן טיש.
זיי עקסיסטירן גאָר אַוועק צו די זייַט פון דיין ערשטיק טיש.
און זיי לאָזן מיר צו געפֿינען אַ גאָר אַנדערש ביניען.
אַזוי טראַכטן פון עס ווי דאַטע איז ווייל ינסערטאַד אין צוויי פאַרשידענע טישן, סטראַקטשערד
אין צוויי פאַרשידענע וועגן.
>> איך קענען דעפינירן אַ טאָוטאַלי פאַרשידענע האַש שליסל.
איך קענען דעפינירן אַ טאָוטאַלי פאַרשידענע קייט שליסל.
און איך קענען לויפן דעם גאָר ינדיפּענדאַנטלי.
ווי אַ ענין פון פאַקט, איך ווע פּראָוויסיאָנעד מיין לייענען קאַפּאַציטעט
און שרייַבן קאַפּאַציטעט פֿאַר מיין גלאבאלע צווייטיק ינדעקסיז
גאָר ינדיפּענדאַנטלי פון מיין ערשטיק טיש.
אויב איך דעפינירן וואָס אינדעקס, איך זאָגן עס ווי פיל לייענען און שרייַבן
קאַפּאַציטעט עס ס געגאנגען צו זייַן ניצן.
>> און וואָס איז באַזונדער פון מיין ערשטיק טיש.
איצט ביידע פון ​​די ינדעקסיז לאָזן אונדז צו ניט בלויז דעפינירן האַש און קייט שליסלען,
אָבער זיי לאָזן אונדז צו פּרויעקט נאָך וואַלועס.
אַזוי אויב איך ווילן צו לייענען אַוועק די אינדעקס, און איך ווילן צו באַקומען עטלעכע שטעלן פון דאַטן,
איך טאָן ניט דאַרפֿן צו גיין צוריק צו דער הויפּט טיש צו באַקומען די נאָך אַטראַביוץ.
איך קענען פּרויעקט די נאָך אַטריביוץ אין די טיש
צו שטיצן די צוטריט מוסטער.
איך וויסן מיר ניטאָ מיסטאָמע געטינג אין עטלעכע טאַקע, רעאַללי-- געטינג אין די ווידז
דאָ אויף עטלעכע פון ​​דעם שטאָפּן.
איצט איך גאַט צו DRIFT אויס פון דעם.
>> וילעם: [ינאָדאַבאַל] --טאַבלע שליסל מענט איז געווען אַ האַש?
דער אָריגינעל האַש?
מולטי-סלאַץ?
>> ריק האָוליהאַן: יא.
יא.
דער טיש שליסל בייסיקלי פּוינץ צוריק צו דער פּאָזיציע.
אַזוי אַ אינדעקס איז אַ טייַטל צוריק צו דער אָריגינעל זאכן אויף די טיש.
איצט איר קענען קלייַבן צו בויען אַ אינדעקס אַז בלויז האט די טיש שליסל,
און קיין אנדערע פּראָפּערטיעס.
און וואָס זאל איך טאָן אַז?
נו, אפֿשר איך האב זייער גרויס זאכן.
>> איך טאַקע נאָר דאַרפֿן צו וויסן ווהיטש-- מיין צוטריט מוסטער זאל זאָגן,
וואָס זאכן אַנטהאַלטן דעם פאַרמאָג?
דו זאלסט נישט דאַרפֿן צו צוריקקומען דעם נומער.
איך נאָר דאַרפֿן צו וויסן וואָס זאכן אַנטהאַלטן עס.
אזוי איר קענען בויען ינדעקסיז אַז נאָר האָבן די טיש שליסל.
>> אבער אַז ס בפֿרט וואָס אַן אינדעקס אין דייטאַבייס איז פֿאַר.
עס ס פֿאַר ווייל קענען צו געשווינד ידענטיפיצירן וואָס רעקאָרדס,
וואָס ראָוז, וואָס זאכן אין די טיש האָבן
די פּראָפּערטיעס אַז איך בין שאַרף פֿאַר.
>> גסיס, אַזוי ווי טאָן זיי אַרבעטן?
גסיס בייסיקלי זענען ייסינגקראַנאַס.
די דערהייַנטיקן קומט אין די טיש, טיש איז דעמאָלט אַסינטשראָנאָוסלי ופּדאַטעד
אַלע פון ​​דיין גסיס.
דאס איז וואָס גסיס זענען יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט.
>> עס איז וויכטיק צו טאָן אַז ווען איר ניטאָ בנין גסיס,
און איר פֿאַרשטיין איר ניטאָ קריייטינג אן אנדער ויסמעסטונג פון אַגגרעגאַטיאָנ--
איצט לאָזן ס זאָגן אַ גוט בייַשפּיל דאָ איז אַ פאַבריקאַנט.
איך טראַכטן איך זאל האָבן גערעדט וועגן אַ מעדיציניש מיטל פאַבריקאַנט.
מעדיקאַל דיווייס מאַנופאַקטורערס אָפטענטימעס האָבן סיריאַלייזד טיילן.
די פּאַרץ אַז גיין אין אַ לענד פאַרבייַט אַלע
האָבן אַ ביסל סיריאַל נומער אויף זיי.
און זיי קען האָבן מיליאַנז און מיליאַנז און ביליאַנז פון פּאַרץ
אין אַלע די דיווייסאַז אַז זיי שיף.
נו, זיי דאַרפֿן צו געמיינזאַם אונטער פאַרשידענע דימענשאַנז, אַלע די טיילן
אין אַ פֿאַרזאַמלונג, אַלע די טיילן וואָס זענען געמאכט
אויף אַ זיכער שורה, אַלע די טיילן וואָס זענען געקומען
אין פון אַ זיכער פאַבריקאַנט אויף אַ זיכער טאָג.
און די אַגגרעגאַטיאָנס מאל באַקומען אַרויף אין די ביליאַנז.
>> אַזוי איך אַרבעט מיט עטלעכע פון די גייז וואס זענען צאָרעס
ווייַל זיי ניטאָ קריייטינג די גינאָרמאָוס אַגגרעגאַטיאָנס
אין זייער צווייטיק ינדעקסיז.
זיי זאלן האָבן אַ רוי פּאַרץ טיש, וואס קומט ווי האַש בלויז.
יעדער טייל האט אַ יינציק סיריאַל נומער.
איך נוצן די סיריאַל נומער ווי די האַש.
עס ס שיין.
מיין רוי דאַטן טיש איז פאַרשפּרייטן אַלע אַריבער די שליסל פּלאַץ.
מיין [? שרייַבן?] [? ינדזשעסטשאַן?] איז אָסאַם.
איך נעמען אַ פּלאַץ פון דאַטן.
און וואָס זיי טאָן איז זיי מאַכן אַ גסי.
און איך זאָגן, איר וויסן וואָס, איך דאַרפֿן צו זען אַלע די טיילן פֿאַר דעם פאַבריקאַנט.
נו, אַלע פון ​​אַ פּלוצעמדיק איך בין גענומען אַ ביליאָן ראָוז,
און שטאָפּן זיי אַנטו איין נאָדע, ווייַל ווען
איך געמיינזאַם ווי די פאַבריקאַנט שייַן ווי די האַש,
און טייל נומער ווי די קייט, דעריבער אַלע פון ​​די פּלוצעמדיק איך בין
פּאַטינג אַ ביליאָן טיילן אין וואָס דעם פאַבריקאַנט האט איבערגעגעבן מיר.
>> וואָס קענען גרונט אַ פּלאַץ פון דרוק אויף די גסי,
ווידער, ווייַל איך בין כאַמערינג איין נאָדע.
איך בין פּאַטינג אַלע די ינסערץ אין איין נאָדע.
און אַז ס אַ פאַקטיש פּראָבלעמאַטיק נוצן פאַל.
איצט, איך גאַט אַ גוט פּלאַן מוסטער פֿאַר ווי איר ויסמייַדן אַז.
און אַז ס איינער פון די פּראָבלעמס אַז איך שטענדיק אַרבעטן מיט.
אבער וואָס כאַפּאַנז, איז די גסי זאל ניט האָבן גענוג שרייַבן קאַפּאַציטעט
צו קענען צו שטופּן אַלע די ראָוז אין אַ איין נאָדע.
און וואָס כאַפּאַנז דעמאָלט איז די ערשטיק, דער קליענט טיש,
די ערשטיק טיש וועט זיין throttled ווייַל די גסי קענען נישט האַלטן אַרויף.
אַזוי מיין אַרייַנלייגן קורס וועט פאַלן אויף די ערשטיק טיש
ווי מיין גסי טרייז צו האַלטן אַרויף.
>> אַלע רעכט, אַזוי גסי ס, LSI ס, וואָס איינער זאָל איך נוצן?
LSI ס זענען קאָנסיסטענט.
גסי ס זענען יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט.
אויב אַז ס גוט, איך רעקאָמענדירן ניצן אַ גסי, זיי ניטאָ פיל מער Flexible.
LSI ס קענען זיין מאַדאַלד ווי אַ גסי.
און אויב די דאַטן גרייס פּער האַש שליסלען אין אייער זאַמלונג יקסידז 10 גיגאבייט,
דעמאָלט איר ניטאָ געגאנגען צו ווילן צו נוצן אַז גסי ווייַל עס ס נאָר אַ שווער שיעור.
>> אַלע רעכט, אַזוי סקיילינג.
טרופּוט אין דינאַמאָ דב, איר קענען טנייַ [ינאָדאַבאַל]
טרופּוט צו אַ טיש.
מיר האָבן קאַסטאַמערז אַז האָבן פּראָוויסיאָנעד 60 בילליאָנ--
זענען טאן 60000000000 ריקוועס, קעסיידער פליסנדיק בייַ איבער אַ מיליאָן ריקוועס
פּער רגע אויף אונדזער טישן.
עס ס טאַקע קיין טעאָרעטיש שיעור צו ווי פיל
און ווי שנעל די טיש קענען לויפן אין דינאַמאָ דב.
עס זענען עטלעכע ווייך לימאַץ אויף דיין חשבון
אַז מיר שטעלן אין עס אַזוי אַז איר טאָן ניט גיין משוגע.
אויב איר ווילן מער ווי אַז, ניט אַ פּראָבלעם.
איר קומען זאָגן אונדז.
מיר וועט קער זיך די רעדל.
>> יעדער חשבון איז באגרענעצט צו עטלעכע מדרגה אין יעדער דינסט, נאָר אַוועק די פלעדערמויז
אַזוי די מענטשן טאָן ניט גיין משוגע באַקומען זיך אין קאָנפליקט.
קיין שיעור אין גרייס.
איר קענען לייגן קיין נומער פון זאכן אויף אַ טיש.
די גרייס פון אַ נומער איז באגרענעצט צו 400 קילאבייט יעדער,
אַז וואָלט זיין פּונקט נישט די אַטראַביוץ.
אזוי די סאַכאַקל פון אַלע אַטראַביוץ איז באגרענעצט צו 400 קילאבייט.
און דעמאָלט ווידער, מיר האָבן אַז ביסל LSI אַרויסגעבן
מיט די 10 גיגאבייט שיעור פּער האַש.
וילעם: קליין נומער, איך בין פעלנדיק וואָס איר ניטאָ טעלינג מיר, אַז יס--
וילעם: אָה, 400 קילאבייט איז די מאַקסימום נומער פּער נומער.
אזוי אַ נומער האט אַלע די אַטריביוץ.
אַזוי 400 ק איז די גאַנץ נומער פון אַז נומער, 400 קילאבייט.
אַזוי פון אַלע די אַטראַביוץ קאַמביינד, אַלע די דאַטן
אַז ס אין אַלע יענע אַטריביוץ, ראָולד אַרויף אין אַ גאַנץ גרייס,
איצט הייַנט די נומער שיעור איז 400 ק.
אַזוי סקיילינג ווידער, אַטשיווד דורך פּאַרטישאַנינג.
טרופּוט איז פּראָוויסיאָנעד אין די טיש מדרגה.
און עס ס טאַקע צוויי נאַבז.
מיר האָבן לייענען קאַפּאַציטעט און שרייַבן קאַפּאַציטעט.
>> אַזוי די ביסט אַדזשאַסטיד ינדיפּענדאַנטלי פון יעדער אנדערער.
רקו ס מעסטן שטרענג קאָנסיסטענט לייענט.
גוט, אַזוי אויב איר ניטאָ געזאגט איך ווילן 1,000 רקו ס די זענען שטרענג קאָנסיסטענט,
יענע זענען קאָנסיסטענט לייענט.
אויב איר זאָגן איך ווילן עווענטואַל קאָנסיסטענט לייענט,
איר קענען טנייַ 1,000 רקו ס, איר ניטאָ געגאנגען
צו באַקומען 2,000 יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט לייענט.
און האַלב די פּרייַז פֿאַר די יווענטשאַוואַלי צונויפשטעלנ זיך אין לייענט.
>> ווידער, אַדזשאַסטיד ינדיפּענדאַנטלי פון יעדער אנדערער.
און זיי האָבן די טהראָוגהפּוט-- אויב איר פאַרנוצן 100% פון דיין רקו,
איר ניטאָ ניט געגאנגען צו פּראַל די אַוויילאַביליטי פון אייער רעכט.
אזוי זיי זענען גאָר זעלבשטענדיק פון יעדער אנדערער.
אַלע רעכט, אַזוי איינער פון די זאכן וואָס איך דערמאנט בעקיצער איז טהראָטטלינג.
טהראָטטלינג איז שלעכט.
טהראָטטלינג ינדיקייץ שלעכט קיין סקל.
עס זענען זאכן מיר קענען טאָן צו העלפן איר גרינגער מאַכן די טהראָטטלינג אַז איר
זענען יקספּיריאַנסינג.
אבער דער בעסטער לייזונג צו דעם איז לאָזן ס נעמען
אַ קוק אין וואָס איר ניטאָ טאן, ווייַל עס ס אַן אַנטי-מוסטער אין שפּילן דאָ.
>> די דאזיקע זאכן, זאכן ווי ניט-מונדיר ווערקלאָודז, וואַרעם שליסלען, הייס פּאַרטישאַנז.
איך בין היטטינג אַ באַזונדער שליסל פּלאַץ זייער שווער פֿאַר עטלעכע באַזונדער סיבה.
וואָס בין איך טאן דעם?
זאל ס רעכענען אַז אויס.
איך בין מיקסינג מיין הייס דאַטע מיט קאַלט דאַטע.
איך בין לעטינג מיין טישן באַקומען ריזיק, אָבער עס ס טאַקע
בלויז עטלעכע סאַבסעט פון די דאַטע אַז ס טאַקע טשיקאַווע צו מיר.
אַזוי פֿאַר קלאָץ דאַטע, למשל, אַ פּלאַץ פון קאַסטאַמערז, זיי באַקומען קלאָץ דאַטע יעדער טאָג.
זיי גאַט אַ ריזיק סומע פון ​​קלאָץ דאַטע.
>> אויב איר ניטאָ נאָר דאַמפּינג אַלע אַז קלאָץ דאַטע אין איין גרויס טיש, איבער צייַט
אַז טיש ס 'געגאנגען צו באַקומען מאַסיוו.
אבער איך בין טאַקע נאָר אינטערעסירט אין לעצטע 24 שעה, די לעצטע זיבן טעג,
די לעצטע 30 טעג.
וועלכער די פֿענצטער פון צייַט אַז איך בין אינטערעסירט אין קוקן
פֿאַר די געשעעניש אַז באַדערז מיר, אָדער דער געשעעניש אַז ס טשיקאַווע צו מיר,
אַז ס די בלויז פֿענצטער מאָל אַז איך דאַרפֿן.
אזוי וואָס בין איך פּאַטינג 10 יאר ווערט פון קלאָץ דאַטע אין דעם טיש?
וואָס אַז ז איז די טיש די פראַגמענט.
>> עס געץ ריזיק.
עס סטאַרץ ספּרעאַדינג אויס אַריבער טויזנטער פון נאָודז.
און זינט אייער קאַפּאַציטעט איז אַזוי נידעריק, איר ניטאָ
אַקטשאַוואַלי קורס לימאַטינג אויף יעדער איינער פון יענע יחיד נאָודז.
אַזוי לאָזן ס אָנהייבן קוקן אין ווי טאָן מיר זעמל אַז טיש איבער.
ווי טאָן מיר פירן אַז דאַטן אַ ביסל בעסער צו ויסמייַדן די פּראָבלעמס.
און וואָס טוט אַז קוק ווי?
דאס איז וואָס אַז קוקט ווי.
דאס איז וואָס שלעכט נאָסקל קוקט ווי.
>> איך גאַט אַ הייס שליסל דאָ.
אויב איר קוק אויף די זייַט דאָ, די ביסט אַלע מיין פּאַרטישאַנז.
איך גאַט 16 פּאַרטישאַנז אַרויף דאָ אויף דעם באַזונדער דייטאַבייס.
מיר טאָן דעם אַלע די צייַט.
איך לויף דעם פֿאַר קאַסטאַמערז אַלע מאָל.
עס ס גערופֿן די היץ מאַפּע.
היץ מאַפּע דערציילט מיר ווי איר ניטאָ אַקסעסינג דיין שליסל פּלאַץ.
און וואָס דאָס איז טעלינג מיר איז אַז עס ס איינער באַזונדער האַש
אַז דעם באָכער לייקס אַ שרעקלעך פּלאַץ, ווייַל ער ס
היטטינג עס טאַקע, טאַקע שווער.
>> אַזוי די בלוי איז פייַן.
מיר ווי בלוי.
מיר טאָן ניט ווי רויט.
רויט ס ווו די דרוק געץ אַרויף צו 100%.
100%, איצט איר ניטאָ געגאנגען צו זיין throttled.
אַזוי ווען איר זען קיין רויט שורות ווי טהיס-- און עס ס ניט נאָר דינאַמאָ דב--
יעדער נאָסקל דייטאַבייס האט דעם פּראָבלעם.
עס זענען אַנטי-פּאַטערנז אַז קענען פאָר די טייפּס פון טנאָים.
וואָס איך טאָן איז איך אַרבעט מיט קאַסטאַמערז צו גרינגער מאַכן די באדינגונגען.
>> און וואָס טוט אַז קוק ווי?
און דעם איז געטינג די מערסט אויס פון דינאַמאָ דב טרופּוט,
אָבער עס ס טאַקע געטינג די מערסט אויס פון נאָסקל.
דאס איז ניט ריסטריקטיד צו דינאַמאָ.
דאס איז דעפיניטעלי-- איך געניצט צו אַרבעטן אין Mongo.
איך בין באַקאַנט מיט פילע נאָסקל Platforms.
יעדער איינער האט די טייפּס פון הייס שליסל פּראָבלעמס.
צו באַקומען דעם רובֿ אויס פון קיין נאָסקל דייטאַבייס, ספּעסיפיקאַללי דינאַמאָ דב,
איר ווילן צו מאַכן די טישן ווו די האַש שליסל עלעמענט האט
אַ גרויס נומער פון בוילעט וואַלועס, אַ הויך שטאַפּל פון קאַרדינאַליטי.
ווייַל אַז מיטל איך בין שרייבן צו גורל פון פאַרשידענע באַקאַץ.
>> די מער באַקאַץ איך בין שרייבט צו, די מער מסתּמא
איך בין צו פאַרשפּרייטן אַז שרייַבן מאַסע אָדער לייענען מאַסע אויס אַריבער קייפל נאָודז,
די מער מסתּמא איך בין צו האָבן אַ הויך טרופּוט אויף די טיש.
און דעמאָלט איך ווילן די וואַלועס צו זיין געבעטן פאַירלי יוואַנלי איבער צייַט
און יוואַנלי ווי ראַנדאַמלי ווי מעגלעך.
נו, אַז ס מין פון טשיקאַווע, ווייַל איך קענען ניט טאַקע
קאָנטראָל ווען די ניצערס קומען.
אַזוי קלעקן צו זאָגן, אויב מיר פאַרשפּרייטן דאס אויס אַריבער די שליסל פּלאַץ,
מיר וועט מיסטאָמע זיין אין בעסער פאָרעם.
>> עס ס אַ זיכער סומע פון ​​צייַט עקספּרעס
אַז איר ניטאָ ניט געגאנגען צו קענען קאָנטראָל.
אבער די ביסט טאַקע די צוויי דימענשאַנז אַז מיר האָבן,
פּלאַץ, צוטריט יוואַנלי פאַרשפּרייטן, צייַט, ריקוועס
ערייווינג יוואַנלי ספּייסט אין צייַט.
און אויב די צוויי באדינגונגען זענען ווייל באגעגנט,
דעמאָלט אַז ס וואָס עס ס געגאנגען צו קוקן ווי.
דאס איז פיל ניסער.
מיר 'רע טאַקע גליקלעך דאָ.
מיר 'ווע גאַט אַ זייער אַפֿילו צוטריט מוסטער.
יאָ, אפֿשר איר ניטאָ געטינג אַ קליין דרוק יעדער איצט און דעריבער,
אָבער גאָרנישט טאַקע אויך ברייט.
אַזוי עס ס אַמייזינג ווי פילע מאל, ווען איך אַרבעטן מיט קאַסטאַמערז,
אַז ערשטער גראַפיק מיט די גרויס רויט באַר און אַלע אַז מיעס געל עס ס
אַלע איבער דעם אָרט, מיר באַקומען געטאן מיט די געניטונג
נאָך אַ פּאָר פון חדשים פון שייַעך-אַרקאַטעקטשער,
זיי ניטאָ פליסנדיק די פּינטלעך זעלביקער ווערקלאָוד ביי די פּינטלעך זעלביקער מאַסע.
און דאָס איז וואָס עס ס קוקן ווי איצט.
אַזוי וואָס איר באַקומען מיט נאָסקל איז אַ דאַטע סטשעמאַ אַז איז לעגאַמרע
טייד צו דער צוטריט מוסטער.
>> און איר קענען אַפּטאַמייז אַז דאַטע סטשעמאַ צו שטיצן אַז צוטריט מוסטער.
אויב איר טאָן נישט, דעמאָלט איר ניטאָ געגאנגען צו זען די טייפּס פון פּראָבלעמס
מיט די הייס שליסלען.
>> וילעם: נו, ינעוואַטאַבלי עטלעכע ערטער זענען געגאנגען צו זיין האָטטער ווי אנדערע.
>> ריק האָוליהאַן: שטענדיק.
שטענדיק.
יאָ, איך מיינען דאָרט ס שטענדיק אַ-- און ווידער, עס ס
עטלעכע פּלאַן פּאַטערנז מיר וועט באַקומען דורך וואָס וועט רעדן וועגן ווי איר האַנדלען
מיט די סופּער גרויס אַגגרעגאַטיאָנס.
איך מיינען, איך גאַט צו האָבן זיי, ווי טאָן מיר האַנדלען מיט זיי?
איך גאַט אַ שיין גוט נוצן פאַל וואָס מיר וועט רעדן וועגן פֿאַר וואָס.
>> אַלע רעכט, אַזוי לאָזן ס רעדן וועגן עטלעכע קאַסטאַמערז איצט.
די גויס זענען אַדראָלל.
איך טאָן ניט וויסן אויב איר ניטאָ באַקאַנט מיט אַדראָלל.
איר מיסטאָמע זען זיי אַ פּלאַץ אויף דעם בלעטערער.
זיי ניטאָ צו שייַעך-טאַרגאַטינג, זיי ניטאָ דעם גרעסטן אַד שייַעך-טאַרגאַטינג געשעפט
אויס דאָרט.
זיי נאָרמאַלי קעסיידער לויפן איבער 60000000000 טראַנזאַקשאַנז פּער טאָג.
זיי ניטאָ טאן איבער אַ מיליאָן טראַנזאַקשאַנז פּער רגע.
זיי ווע גאַט אַ שיין פּשוט טיש סטרוקטור, די ביזיאַסט טיש.
עס ס בייסיקלי נאָר אַ האַש שליסל איז די קיכל,
די קייט איז די דעמאָגראַפיק קאַטעגאָריע, און דעמאָלט
די דריט אַטריביוט איז די כעזשבן.
>> אַזוי מיר אַלע האָבן קיכלעך אין אונדזער בלעטערער פון די גייז.
און ווען איר גיין צו אַ פּאַרטיסאַפּייטינג סוחר,
זיי בייסיקלי כעזשבן איר אַריבער פאַרשידן דעמאָגראַפיק קאַטעגאָריעס.
ווען איר גיין צו אַ וועבזייַטל און איר זאָגן איך ווילן צו זען דעם אַד--
אָדער בייסיקלי איר טאָן ניט זאָגן טהאַט-- אָבער ווען איר גיין צו די וועבזייַטל
זיי זאָגן איר ווילן צו זען דעם אַד.
און זיי גיין באַקומען אַז אַד פֿון אַדראָלל.
אַדראָלל קוקט איר אַרויף אויף זייער טיש.
זיי געפֿינען דיין קיכל.
די אַדווערטייזערז טעלינג זיי, איך ווילן עמעצער
ווער ס מיטן-אַלט, 40-יאָר-אַלט מענטש, אין ספּאָרט.
און זיי כעזשבן איר אין די דעמאָגראַפיקס און זיי באַשליסן צי אָדער ניט
אַז ס אַ גוט אַד פֿאַר איר.
>> איצט זיי האָבן אַ סלאַ מיט זייער גאַנצע פּראַוויידערז
צו צושטעלן סאַב-10 מיליסעקאַנד ענטפער אויף יעדער איין בעטן.
אַזוי זיי ניטאָ ניצן דינאַמאָ דב פֿאַר דעם.
זיי ניטאָ היטטינג אונדז אַ מיליאָן ריקוועס פּער סעקונדע.
זיי ניטאָ קענען צו טאָן אַלע זייער לאָאָקופּס, טריאַגע אַלע אַז דאַטע,
און באַקומען אַז לייגן לינק צוריק צו אַז אַדווערטייזער אין אונטער 10 מיליסעקאַנדז.
עס ס טאַקע שיין phenomenal ימפּלאַמענטיישאַן אַז זיי האָבן.
>> די גייז אַקטואַללי-- זענען די די גייז.
איך בין נישט זיכער אויב עס ס די גייז.
זאל זיין די גייז.
באַסיקאַללי דערציילט וס-- ניט, איך טאָן ניט טראַכטן עס איז געווען זיי.
איך טראַכטן עס איז געווען עמעצער אַנדערש.
איך איז געווען ארבעטן מיט אַ קונה אַז דערציילט מיר
אַז איצט אַז זיי ווע ניטאָ צו דינאַמאָ דב, זיי ניטאָ
ספּענדינג מער געלט אויף סנאַקס פֿאַר זייער אַנטוויקלונג קאָלעקטיוו יעדער חודש
ווי זיי פאַרברענגען אויף זייער דייטאַבייס.
אַזוי עס וועט געבן איר אַ געדאַנק פון די פּרייַז סייווינגז
אַז איר קענען באַקומען אין דינאַמאָ דב איז ריזיק.
אַלע רעכט, דראָפּקאַם ס אנדערן פירמע.
די באָכער ס מין אָפ-- אויב איר טראַכטן פון אינטערנעט פון זאכן, דראָפּקאַם
איז בייסיקלי אינטערנעט זיכערהייַט ווידעא.
איר שטעלן אייער אַפּאַראַט אויס דאָרט.
אַפּאַראַט האט אַ באַוועגונג דיטעקטער.
עמעצער קומט צוזאמען, טריגערז אַ קיו פונט.
קאַמעראַ סטאַרץ ריקאָרדינג פֿאַר אַ בשעת ביז עס טוט נישט דיטעקט קיין באַוועגונג ענימאָר.
לייגט אַז ווידעא אַרויף אויף די אינטערנעט.
>> דראָפּקאַם איז געווען אַ פירמע וואָס איז בייסיקלי סוויטשט צו דינאַמאָ דב
ווייַל זיי זענען יקספּיריאַנסינג ריזיק גראָוינג פּיינז.
און וואָס זיי דערציילט אונדז, פּלוצלינג פּעטאַביטעס פון דאַטן.
זיי האט ניט געדאַנק זייער דינסט וואָלט זיין אַזוי מצליח.
מער ינבאַונד וידאו ווי יאָוטובע איז וואָס די גייז זענען געטינג.
זיי נוצן דינאַמאָדב צו שפּור אַלע די מעטאַדאַטאַ אויף אַלע זייער ווידעא שליסל ווייזט.
>> אַזוי זיי האָבן ס 3 באַקאַץ זיי שטופּן אַלע די ביינערי אַרטיפאַקץ אין.
און דעריבער זיי האָבן דינאַמאָ דב רעקאָרדס אַז
פונט מענטשן צו די ס 3 דרייַ אַבדזשעקס.
ווען זיי דאַרפֿן צו קוקן אין אַ ווידעא, זיי קוקן זיך די רעקאָרד אין דינאַמאָ דב.
זיי גיט די לינק.
זיי שלעפּן אַראָפּ די ווידעא פון ס 3.
אַזוי אַז ס מין פון וואָס דעם קוקט ווי.
און דעם איז גלייַך פון זייער קאָלעקטיוו.
>> דינאַמאָ דב ראַדוסאַז זייער עקספּרעס צייַט פֿאַר וידאו געשעענישן
פון פינף צו 10 סעקונדעס.
אין זייער אַלט ריליישאַנאַל קראָם, זיי געניצט צו האָבן צו גיין און ויספירן
קייפל קאָמפּלעקס קוויריז צו רעכענען אויס וואָס ווידיאס צו שלעפּן אַראָפּ,
צו ווייניקער ווי 50 מיליסעקאַנדז.
אַזוי עס ס אַמייזינג, אַמייזינג ווי פיל פאָרשטעלונג
איר קענען באַקומען ווען איר אַפּטאַמייז און איר ניגן די אַנדערלייינג דאַטאַבאַסע
צו שטיצן די צוטריט מוסטער.
האַלפבריקק, די גייז, וואָס איז עס, פרוכט נינדזשאַ איך טרעפן איז זייער זאַך.
אַז אַלע ראַנז אויף דינאַמאָ דב.
און די גויס, זיי זענען אַ גרויס אַנטוויקלונג קאָלעקטיוו, גרויס אַנטוויקלונג
קראָם.
>> ניט אַ גוט אָפּס קאָלעקטיוו.
זיי האבן ניט האָבן אַ פּלאַץ פון אָפּעראַציע רעסורסן.
זיי זענען סטראַגאַלינג טריינג צו האַלטן זייער אַפּלאַקיישאַן Infrastructure זיך
און פליסנדיק.
זיי געקומען צו אונדז.
זיי געקוקט בייַ אַז דינאַמאָ דב.
זיי געזאגט, אַז ס פֿאַר אונדז.
זיי געבויט זייער גאנצער אַפּלאַקיישאַן ראַם אויף עס.
עטלעכע טאַקע פייַן באַמערקונגען דאָ פון די מאַנשאַפֿט אויף זייער פיייקייַט
צו איצט פאָקוס אויף בנין די שפּיל און נישט
ווייל צו טייַנען די Infrastructure, וואָס
איז געווען שיין אַ ריזיק סומע פון אָוווערכעד פֿאַר זייער קאָלעקטיוו.
אזוי דעם איז עפּעס טהאַט-- די נוץ אַז איר באַקומען פון דינאַמאָ דב.
>> אַלע רעכט, געטינג אין דאַטע מאָדעלינג דאָ.
און מיר גערעדט אַ ביסל וועגן דעם 00:59, איינער צו פילע,
און פילע צו פילע טיפּ באציונגען.
און ווי טאָן איר טייַנען די אין דינאַמאָ.
אין דינאַמאָ דב מיר נוצן ינדעקסיז, בכלל גערעדט,
צו דרייען די דאַטע פון איין טאַם צו די אנדערע.
האַש שליסלען, קייט שליסלען, און ינדעקסיז.
>> אין דעם באַזונדער לעמאָשל, ווי רובֿ לענדער
האָבן אַ לייסאַנסינג פאָדערונג אַז בלויז איין פירליצענס פּער מענטש.
איר קענען ניט גיין צו באַקומען צוויי דרייווערס לייסאַנסיז אין דער שטאַט פון באָסטאָן.
איך קענען נישט טאָן עס אין טעקסאַס.
אַז ס מין פון די וועג עס איז.
און אַזוי אין די דמוו, מיר האָבן לאָאָקופּס, מיר ווילן צו קוקן אַרויף די פירליצענס
דורך די סאציאל סעקוריטי נומער.
איך ווילן צו קוקן אַרויף די וסערס דעטאַילס דורך די פירליצענס נומער.
>> אַזוי מיר זאל האָבן אַ באַניצער ס טיש וואָס האט אַ האַש שליסל אויף די סיריאַל נומער,
אָדער די געזעלשאַפטלעך זיכערהייַט נומער, און פאַרשידן אַטראַביוץ Defined אויף די נומער.
איצט אויף אַז טיש איך קען דעפֿינירן אַ גסי אַז
פליפּס אַז אַרום אַז זאגט איך ווילן אַ האַש שליסל אויף די דערלויבעניש און דעמאָלט
אַלע די אנדערע זאכן.
איצט אויב איך ווילן צו אָנפֿרעג און געפֿינען די דערלויבעניש נומער פֿאַר קיין געגעבן סאציאל
סעקיוריטי נומער, איך קענען אָנפֿרעג די הויפּט טיש.
>> אויב איך ווילן צו אָנפֿרעג און איך ווילן צו באַקומען די סאציאל סעקוריטי
נומער אָדער אנדערע אַטראַביוץ דורך אַ דערלויבעניש נומער, איך קענען אָנפֿרעג די גסי.
אַז מאָדעל איז אַז איינער צו איין שייכות.
נאָר אַ זייער פּשוט גסי, Flip די זאכן אַרום.
איצט, רעדן וועגן איינער צו פילע.
איין צו פילע איז בייסיקלי דיין האַש קייט שליסל.
ווו מיר באַקומען אַ פּלאַץ מיט דעם נוצן פאַל איז מאָניטאָר דאַטע.
מאָניטאָר דאַטע קומט אין רעגולער מעהאַלעך, ווי אינטערנעט פון זאכן.
מיר שטענדיק באַקומען אַלע די רעקאָרדס קומען אין אַלע די צייַט.
>> און איך ווילן צו געפֿינען אַלע די רידינגז צווישן אַ באַזונדער צייַט צייַט.
עס ס אַ זייער פּראָסט אָנפֿרעג אין מאָניטאָרינג Infrastructure.
דער וועג גיין וועגן וואָס איז צו געפֿינען אַ פּשוט טיש ביניען, איין טיש.
איך ווע גאַט אַ מיטל מעזשערמאַנץ טיש מיט אַ האַש שליסל אויף די מיטל שייַן.
און איך האָבן אַ קייט שליסל אויף די טימעסטאַמפּ, אָדער אין דעם פאַל, די עפּאָס.
און אַז אַלאַוז מיר ויספירן קאָמפּלעקס קוויריז קעגן אַז קייט שליסל
און צוריקקומען די רעקאָרדס אַז זענען קאָרעוו צו די רעזולטאַט
שטעלן אַז איך בין קוקן פֿאַר.
און עס טוט בויען אַז איינער צו פילע שייכות
אין די ערשטיק טיש ניצן די האַש שליסל, קייט שליסל ביניען.
>> אַזוי אַז ס מין פון געבויט אין די טיש אין דינאַמאָ דב.
ווען איך דעפינירן אַ האַש און קייט ה טיש, איך בין
דעפינינג אַ איין צו פילע שייכות.
עס ס אַ פאָטער-קינד שייכות.
>> זאל ס רעדן וועגן פילע צו פילע באציונגען.
און פֿאַר דעם באַזונדער בייַשפּיל, ווידער, מיר רע געגאנגען צו נוצן גסי ס.
און לאָזן ס רעדן וועגן גיימינג סצענאַר ווו איך האב אַ געגעבן באַניצער.
איך ווילן צו געפינען אויס אַלע די גאַמעס אַז ער ס רעגיסטרירט פֿאַר אָדער פּלייינג אין.
און פֿאַר אַ געגעבן שפּיל, איך ווילן צו געפֿינען אַלע די ניצערס.
אַזוי ווי טאָן איך טאָן אַז?
מיין באַניצער גאַמעס טיש, איך בין געגאנגען צו האָבן אַ האַש שליסל וסערס שייַן
און אַ קייט שליסל פון די שפּיל.
>> אזוי אַ באַניצער קענען האָבן קייפל גאַמעס.
עס ס אַ איין צו פילע שייכות צווישן דער באַניצער און די גאַמעס ער plays.
און דעמאָלט אויף די גסי, איך וועט Flip אַז אַרום.
איך וועט האַש אויף די שפּיל און איך וועט קייט אויף די באַניצער.
אַזוי אויב איך ווילן צו באַקומען אַלע די שפּיל דער באַניצער ס פּלייינג אין,
איך וועט אָנפֿרעג די הויפּט טיש.
אויב איך ווילן צו באַקומען אַלע די ניצערס וואָס זענען פּלייינג אַ באַזונדער שפּיל,
איך אָנפֿרעג די גסי.
אזוי איר זען ווי מיר טאָן דעם?
איר בויען די גסי ס צו שטיצן די נוצן פאַל, די אַפּלאַקיישאַן, דער צוטריט
מוסטער, די אַפּלאַקיישאַן.
>> אויב איך דאַרפֿן צו אָנפֿרעג אויף דעם ויסמעסטונג, לאָזן
מיר מאַכן אַן אינדעקס אויף וואָס ויסמעסטונג.
אויב איך טאָן ניט, איך טאָן ניט זאָרגן.
און דיפּענדינג אויף די נוצן פאַל, איך זאל דאַרפֿן די אינדעקס אָדער איך זאל ניט.
אויב עס ס אַ פּשוט איינער צו פילע, די ערשטיק טיש איז פייַן.
אויב איך דאַרפֿן צו טאָן די פילע צו פילע ס, אָדער איך דאַרפֿן צו טאָן איינער צו אָנעס,
דעריבער אפֿשר איך טאָן דאַרפֿן צו רגע דער אינדעקס.
אַזוי עס אַלע דעפּענדס אויף וואָס איך בין טריינג צו טאָן
און וואָס איך בין טריינג צו באַקומען ממלא.
>> מיסטאָמע איך בין נישט געגאנגען צו פאַרברענגען צו פיל מאָל גערעדט וועגן דאקומענטן.
דעם געץ אַ קליין ביסל, מיסטאָמע, דיפּער ווי מיר דאַרפֿן צו גיין אין.
זאל ס רעדן אַ קליין ביסל וועגן רייַך אָנפֿרעג אויסדרוק.
אַזוי אין דינאַמאָ דב מיר האָבן די פיייקייַט צו שאַפֿן
וואָס מיר רופן פּרויעקציע אויסדרוקן.
פּרויעקציע אויסדרוקן זענען נאָר פּיקינג די פֿעלדער אָדער די וואַלועס
וואָס איר ווילן צו אַרויסווייַזן.
גוט, אַזוי איך מאַכן אַ סעלעקציע.
איך מאַכן אַ אָנפֿרעג קעגן דינאַמאָ דב.
און איך זאָגן, איר וויסן וואָס, ווייַזן מיר בלויז די פינף שטערן באריכטן
פֿאַר דעם באַזונדער פּראָדוקט.
אַזוי אַז ס אַלע איך ווילן צו זען.
איך טאָן ניט ווילן צו זען אַלע די אנדערע אַטראַביוץ פון די רודערן,
איך פּונקט ווילן צו זען דעם.
עס ס פּונקט ווי אין סקל ווען איר זאָגן סעלעקטירן שטערן אָדער פון טיש,
איר באַקומען אַלץ.
ווען איך זאָגן סעלעקטירן נאָמען פֿון טיש, איך נאָר באַקומען איין אַטריביוט.
עס ס די זעלבע סאָרט פון זאַך אין דינאַמאָ דב אָדער אנדערן נאָסקל דאַטאַבייסיז.
פֿילטריר אויסדרוקן לאָזן מיר צו בייסיקלי שנייַדן די רעזולטאַט שטעלן אַראָפּ.
אַזוי איך מאַכן אַ אָנפֿרעג.
קווערי זאל קומען צוריק מיט 500 זאכן.
אבער איך נאָר ווילן די זאכן וואָס האָבן אַ אַטראַביוט אַז זאגט דעם.
גוט, אַזוי לאָזן ס פילטער אויס די זאכן אַז טאָן ניט צופּאַסן אַז באַזונדער אָנפֿרעג.
אַזוי מיר האָבן פילטער אויסדרוקן.
>> פֿילטריר אויסדרוקן קענען זיין לויפן אויף קיין אַטראַביוט.
זיי ניטאָ ניט ווי קייט קוויריז.
כאַפּן קוויריז זענען מער סעלעקטיוו.
פֿילטריר קוויריז דאַרפן מיר צו גיין באַקומען די גאנצע רעזולטאטן שטעלן און דעמאָלט
שנייַדן אויס די דאַטן איך טאָן ניט ווילן.
וואָס איז אַז וויכטיק?
ווייַל איך לייענען עס אַלע.
אין אַ אָנפֿרעג, איך בין געגאנגען צו לייענען און עס ס געגאנגען צו זייַן אַ ריז וועגן דאַטן.
און דעמאָלט איך בין געגאנגען צו שנייַדן אויס וואָס איך דאַרפֿן.
און אויב איך בין בלויז קאַרווינג אויס אַ פּאָר פון ראָוז, דעמאָלט אַז ס גוט.
עס ס ניט אַזוי באַטלאָניש.
>> אבער אויב איך בין לייענען אַ גאַנץ הויפן פון דאַטע, נאָר צו שנייַדן אויס איין פּונקט,
דעמאָלט איך בין געגאנגען צו זיין בעסער אַוועק ניצן אַ קייט אָנפֿרעג,
ווייַל עס ס פיל מער סעלעקטיוו.
עס ס געגאנגען צו ראַטעווען מיר אַ פּלאַץ פון געלט, ווייַל איך באַצאָלן פֿאַר אַז לייענען.
ווו די רעזולטאטן וואס קומט צוריק קרייַז אַז דראָט זאל זיין קלענערער,
אָבער איך בין פּייינג פֿאַר די לייענען.
אַזוי פֿאַרשטיין ווי איר ניטאָ געטינג די דאַטן.
אַז ס זייער וויכטיק אין דינאַמאָ דב.
>> קאָנדיטיאָנאַל אויסדרוקן, דאָס איז וואָס איר זאל רופן אָפּטימיסטיש לאַקינג.
אַפּדייט אויב יגזיסץ, אָדער אויב דעם ווערט איז עקוויוואַלענט צו וואָס איך ספּעציפיצירן.
און אויב איך האָבן אַ מאָל שטעמפּל אויף אַ רעקאָרד, איך זאל לייענען די דאַטע.
איך זאל טוישן וואָס דאַטע.
איך זאל גיין שרייַבן אַז דאַטע צוריק צו די דייטאַבייס.
אויב עמעצער האט געביטן די רעקאָרד, די טימעסטאַמפּ זאל האָבן געביטן.
און אַז וועג מיין קאַנדישאַנאַל דערהייַנטיקן קען זאָגן דערהייַנטיקן
אויב די טימעסטאַמפּ יקוואַלז דעם.
אָדער די דערהייַנטיקן וועט פאַרלאָזן ווייַל עמעצער ופּדאַטעד די רעקאָרד אין די דערווייל.
>> אַז ס וואָס מיר רופן אָפּטימיסטיש לאַקינג.
עס מיטל אַז עמעצער קענען קומען אין און טוישן עס,
און איך בין געגאנגען צו דיטעקט עס ווען איך גיין צוריק צו שרייַבן.
און דעמאָלט איך קענען אַקטשאַוואַלי לייענען אַז דאַטע און זאָגן, טאַקע, ער געביטן דעם.
איך דאַרפֿן צו חשבון פֿאַר וואָס.
און איך קענען טוישן די דאַטן אין מיין רעקאָרד און צולייגן אנדערן דערהייַנטיקן.
אַזוי איר קענען כאַפּן די ינקראַמענטאַל ופּדאַטעס וואָס פּאַסירן צווישן די צייַט
אַז איר לייענען די דאַטן און די צייַט איר זאל שרייַבן די דאַטע.
>> וילעם: און די פילטער אויסדרוק אַקטשאַוואַלי מיטל נישט
אין די נומער אָדער נאָט--
>> [ינטערפּאָסינג קולות]
ריק האָוליהאַן: איך וועל נישט באַקומען אויך פיל אין דעם.
דאס איז אַ רעסערוועד קיווערד.
די פונט View איז אַ רעסערוועד קיווערד אין דינאַמאָ דב.
יעדער דייטאַבייס האט זייַן אייגן רעסערוועד נעמען פֿאַר זאמלונגען איר קענען ניט נוצן.
דינאַמאָ דב, אויב איר ספּעציפיצירן אַ פונט אין פראָנט פון דעם,
איר קענען דעפינירן די נעמען אַרויף העכער.
דאס איז אַ רעפערענסעד ווערט.
עס ס מיסטאָמע נישט דער בעסטער סינטאַקס צו האָבן זיך דאָרט פֿאַר דעם דיסקוסיע,
ווייַל עס געץ אין עטלעכע רעאַל-- איך וואָלט האָבן שוין גערעדט מער
וועגן אַז אין אַ דיפּער מדרגה.
>> אבער קלעקן צו זאָגן, דעם קען זייַן אָנפֿרעג יבערקוקן ווו זיי וויעווס--
אדער פונט קוקן איז גרעסער ווי 10.
עס איז אַ נומעריקאַל ווערט, יאָ.
אויב איר ווילן, מיר קענען רעדן וועגן אַז נאָך דעם דיסקוסיע.
אַלע רעכט, אַזוי מיר ניטאָ געטינג אין עטלעכע סינעריאָוז אין בעסטער פּראַקטאַסאַז
ווו מיר רע געגאנגען צו רעדן וועגן עטלעכע אַפּפּס דאָ.
וואָס זענען די נוצן קאַסעס פֿאַר דינאַמאָ דב.
וואָס זענען די פּלאַן פּאַטערנז אין דינאַמאָ דב.
>> און דער ערשטער איינער מיר רע געגאנגען צו רעדן וועגן איז די אינטערנעט פון זאכן.
אַזוי מיר באַקומען אַ פּלאַץ אָפ-- איך טרעפן, וואָס איז יט-- מער ווי 50%
פון פאַרקער אויף די אינטערנעט די טעג איז אַקטשאַוואַלי דזשענערייטאַד דורך מאשינען,
אָטאַמייטיד פּראַסעסאַז, ניט דורך יומאַנז.
איך מיינען דעם זאַך דעם זאַך אַז איר טראָגן אַרום אין אייער קעשענע,
ווי פיל דאַטן וואָס אַז זאַך איז טאקע שיקן אַרום אָן איר
ווייסט עס איז לעגאַמרע אַמייזינג.
דיין אָרט, אינפֿאָרמאַציע וועגן ווי שנעל איר ניטאָ געגאנגען.
ווי טאָן איר טראַכטן Google מאַפּס אַרבעט ווען זיי זאָגן איר וואָס די פאַרקער איז.
עס ס ווייַל עס זענען מיליאַנז און מיליאנען מענטשן דרייווינג אַרום
מיט טעלעפֿאָנען וואָס זענען שיקן דאַטע אַלע איבער שטעלן אַלע די צייַט.
אזוי איינער פון די זאכן וועגן דעם טיפּ פון דאַטן
וואָס קומט אין, מאָניטאָר דאַטע, קלאָץ דאַטע, צייַט סעריע דאַטע, איז עס ס
יוזשאַוואַלי בלויז טשיקאַווע פֿאַר אַ קליין ביסל פון צייַט.
נאָך אַז צייַט, עס ס נישט אַזוי טשיקאַווע.
אַזוי מיר גערעדט וועגן, טאָן ניט לאָזן די טישן וואַקסן אָן גווול.
דער געדאַנק דאָ איז אַז אפֿשר איך ווע גאַט 24 שעה ווערט פון געשעענישן אין מיין הייס טיש.
און אַז הייס טיש איז געגאנגען צו זיין פּראָוויסיאָנעד אין אַ זייער הויך טעמפּאָ,
ווייַל עס ס גענומען אַ פּלאַץ פון דאַטן.
עס ס גענומען אַ פּלאַץ פון דאַטן אין און איך בין לייענען עס אַ פּלאַץ.
איך ווע גאַט אַ פּלאַץ פון אָפּעראַציע קוויריז פליסנדיק קעגן אַז דאַטע.
>> נאָך 24 שעה, היי, איר וויסן וואָס, איך טאָן ניט זאָרגן.
אַזוי אפֿשר יעדער האַלבנאַכט איך זעמל מיין טיש איבער צו אַ נייַ טיש
און איך דעפּראָוויסיאָן דעם טיש.
און איך וועט נעמען די רקו ס און ווקו ס אַראָפּ ווייַל 24 שעה שפּעטער
איך בין נישט פליסנדיק ווי פילע קוויריז קעגן אַז דאַטע.
אַזוי איך בין געגאנגען צו ראַטעווען געלט.
און אפֿשר 30 טעג שפּעטער איך טאָן ניט אַפֿילו דאַרפֿן צו זאָרגן וועגן אים אַלע.
איך קען נעמען די ווקו ס אַלע די וועג אַראָפּ צו איינער,
ווייַל איר וויסן וואָס, עס ס קיינמאָל געגאנגען צו באַקומען געשריבן צו.
די דאַטע איז 30 טעג אַלט.
עס קיינמאָל ענדערונגען.
>> און עס ס כּמעט קיינמאָל געגאנגען צו באַקומען לייענען, אַזוי לאָזן ס נאָר נעמען אַז רקו אַראָפּ צו 10.
און איך בין שפּאָרן אַ טאָן פון געלט אויף דעם דאַטע, און נאָר פּייינג פֿאַר מיין הייס דאַטע.
אַזוי אַז ס די וויכטיק זאַך צו קוקן ביי ווען איר קוק בייַ אַ מאָל סעריע
דאַטן קומען אין אין באַנד.
דאס זענען סטראַטעגיעס.
איצט, איך קען נאָר לאָזן עס אַלע גיין צו די זעלבע טיש
און נאָר לאָזן אַז טיש וואַקסן.
עווענטואַללי, איך בין געגאנגען צו זען פאָרשטעלונג ישוז.
איך בין געגאנגען צו האָבן צו אָנהייבן צו אַרקייוו עטלעכע פון ​​וואָס דאַטן אַוועק די טיש,
וואָס נישט.
>> זאל ס פיל בעסער פּלאַן אייער אַפּלאַקיישאַן
אַזוי אַז איר קענען אַרבעטן דעם וועג רעכט.
אַזוי עס ס נאָר אָטאַמאַטיק אין די אַפּלאַקיישאַן קאָד.
אין האַלבנאַכט יעדער נאַכט עס ראָללס די טיש.
אפֿשר וואָס איך דאַרפֿן איז אַ סליידינג פֿענצטער פון 24 שעה פון דאַטן.
דעמאָלט אויף אַ רעגולער יקער איך בין פאַך דאַטן אַוועק די טיש.
איך בין טרימינג עס מיט אַ קראַן אַרבעט און איך בין פּאַטינג עס
אַנטו די אנדערע טישן, וועלכער איר דאַרפֿן.
אַזוי אויב אַ ראָולאָוווער אַרבעט, אַז ס גרויס.
אויב נישט, טרים עס.
אבער לאָזן ס האַלטן אַז הייס דאַטע אַוועק פון דיין קאַלט דאַטע.
עס וועט ראַטעווען איר אַ פּלאַץ פון געלט און מאַכן דיין טישן מער Performing.
אזוי די ווייַטער זאַך מיר וועט רעדן וועגן איז פּראָדוקט קאַטאַלאָג.
פּראָדוקט קאַטאַלאָג איז שיין פּראָסט נוצן פאַל.
דעם איז אַקטשאַוואַלי אַ זייער פּראָסט מוסטער אַז מיר וועט זען אין אַ פאַרשיידנקייַט פון זאכן.
איר וויסן, טוויטטער פֿאַר למשל, אַ הייס טוועעט.
אַלעמען ס קומען און גראַבינג אַז טוועעט.
פּראָדוקט קאַטאַלאָג, איך גאַט אַ פאַרקויף.
איך גאַט אַ הייס פאַרקויף.
איך גאַט 70,000 ריקוועס פּער רגע קומען פֿאַר אַ פּראָדוקט
באַשרייַבונג פון מיין פּראָדוקט קאַטאַלאָג.
מיר זען דעם אויף די לאַכאָדימ אָפּעראַציע גאַנץ אַ ביסל.
אזוי ווי טאָן מיר האַנדלען מיט וואָס?
עס ס קיין וועג צו האַנדלען מיט וואָס.
כל מיין ניצערס ווילן צו זען די זעלבע שטיק פון דאַטן.
זיי ניטאָ זענען קומענדיק אין, קאַנקעראַנטלי.
און זיי ניטאָ אַלע געמאכט ריקוועס פֿאַר דער זעלביקער שטיק פון דאַטן.
דעם גיט מיר אַז הייס שליסל, אַז גרויס רויט פּאַס אויף מיין טשאַרט אַז מיר טאָן ניט ווי.
און אַז ס וואָס וואָס קוקט ווי.
אַזוי אַריבער מיין שליסל פּלאַץ איך בין געטינג כאַמערד אין די פאַרקויף זאכן.
איך בין געטינג גאָרנישט ערגעץ אַנדערש.
>> ווי טאָן איך גרינגער דעם פּראָבלעם?
נו, מיר גרינגער דעם מיט קאַש.
קאַש, איר שטעלן בייסיקלי אַן אין-זיקאָרן צעטיילונג אין פראָנט פון די דייטאַבייס.
מיר האָבן געראטן [ינאָדאַבאַל] קאַש, ווי איר
קענען שטעלן אַרויף דיין אייגן קאַש, [ינאָדאַבאַל] קאַש [? ד,?] וועלכער איר ווילן.
שטעלן אַז אַרויף אין פראָנט פון די דייטאַבייס.
און אַז וועג איר קענען קראָם אַז דאַטן פון די הייס שליסלען אַרויף אין אַז קאַש
פּלאַץ און לייענען דורך דער קאַש.
>> און דעמאָלט רובֿ פון דיין לייענט אָנהייב קוקן ווי דעם.
איך גאַט אַלע די קאַש היץ אַרויף דאָ און איך גאַט גאָרנישט געגאנגען אויף אַראָפּ דאָ
ווייַל דייטאַבייס איז זיצן הינטער די קאַש און די לייענט קיינמאָל קומען דורך.
אויב איך טוישן די דאַטע אין דער דייטאַבייס, איך האָבן צו דערהייַנטיקן דער קאַש.
מיר קענען נוצן עפּעס ווי סטעאַמס צו טאָן אַז.
און איך וועט דערקלערן ווי אַז מעשים.
אַלע רעכט, מעסידזשינג.
בליצפּאָסט, מיר אַלע נוצן בליצפּאָסט.
>> דאס איז אַ שיין גוט בייַשפּיל.
מיר 'ווע גאַט עטלעכע סאָרט פון אַרטיקלען טיש.
און מיר גאַט ינבאָקס און אָוטבאָקס.
דאס איז וואָס די סקל וואָלט קוק ווי צו בויען אַז ינבאָקס.
מיר מין פון נוצן די זעלבע סאָרט פון סטראַטעגיע צו נוצן גסי ס, גסי ס
פֿאַר מיין ינבאָקס און מיין אָוטבאָקס.
אַזוי איך גאַט רוי אַרטיקלען קומענדיק אין מיין אַרטיקלען טיש.
און דער ערשטער צוגאַנג צו דעם זאל זיין, זאָגן, גוט, קיין פּראָבלעם.
איך ווע גאַט רוי אַרטיקלען.
אַרטיקלען קומענדיק [ינאָדאַבאַל], אָנזאָג שייַן, אַז ס גרויס.
אַז ס מיין יינציק האַש.
איך בין געגאנגען צו מאַכן צוויי גסי ס, איינער פֿאַר מיין ינבאָקס, איינער פֿאַר מיין אָוטבאָקס.
און דער ערשטער זאַך איך וועט טאָן איז איך וועט זאָגן מיין האַש שליסל איז
געגאנגען צו זיין די באַקומער און איך בין געגאנגען צו צולייגן אויף די דאַטע.
דאס איז פאַנטאַסטיש.
איך גאַט מיין פייַן קוק דאָ.
אבער עס ס אַ ביסל אַרויסגעבן דאָ.
און איר לויפן אין דעם אין ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז ווי געזונט.
זיי גערופֿן ווערטיקלי פּאַרטישאַנינג.
איר ווילן צו האַלטן דיין גרויס דאַטן אַוועק פון דיין ביסל דאַטן.
>> און די סיבה וואָס איז ווייַל איך גאַטאַ גיין לייענען די זאכן צו באַקומען די אַטראַביוץ.
און אויב מיין ללבער זענען אַלע אויף דאָ, דעמאָלט לייענען נאָר אַ ביסל זאכן
אויב מיין גוף לענג איז אַוורידזשינג 256 קילאבייט יעדער,
די מאַט געץ שיין מיעס.
אַזוי זאָגן איך ווילן צו לייענען דוד ס ינבאָקס.
דוד ס ינבאָקס האט 50 זאכן.
די דורכשניטלעך און גרייס איז 256 קילאבייט.
דאָ ס מיין קאַנווערזשאַן פאַרהעלטעניש פֿאַר רקו ס איז פיר קילאבייט.
>> גוט, לאָזן ס גיין מיט יווענטשאַוואַלי קאָנסיסטענט לייענט.
איך בין נאָך עסן 1600 רקו ס נאָר צו לייענען דוד ס ינבאָקס.
Ouch.
גוט, איצט לאָזן ס טראַכטן וועגן ווי די אַפּ אַרבעט.
אויב איך בין אין אַ Email אַפּ און איך בין קוקן אין מיין ינבאָקס,
און איך קוק אין די גוף פון יעדער אָנזאָג, ניט, איך בין קוקן אין די סאַמעריז.
איך בין קוקן בייַ נאָר די כעדערז.
אַזוי לאָזן ס בויען אַ טיש ביניען וואָס קוקט מער ווי אַז.
>> אַזוי דאָ ס דער אינפֿאָרמאַציע אַז מיין וואָרקפלאָוו דאַרף.
עס ס אין מיין ינבאָקס גסי.
עס ס די טאָג, די אָפּשיקער, די ונטערטעניק, און דעריבער
דער אָנזאָג שייַן, וואָס פּוינץ צוריק צו דער אַרטיקלען טיש
ווו איך קען באַקומען דעם גוף.
נו, די וואָלט זייַן רעקאָרד ידס.
זיי וואָלט פונט צוריק צו דער נומער ידס אויף די דינאַמאָ דב טיש.
יעדער אינדעקס שטענדיק קרעאַטעס-- שטענדיק האט די נומער
שייַן ווי טייל אָפ-- אַז קומט מיט די אינדעקס.
>> אַלע רעכט.
וילעם: עס דערציילט עס ווו עס ס סטאָרד?
ריק האָוליהאַן: יא, עס דערציילט עקסאַקטלי-- אַז ס פּונקט וואָס עס טוט.
עס זאגט דאָ ס מיין שייַעך רעקאָרד.
און עס וועט פונט עס צוריק צו מיין שייַעך רעקאָרד.
עקסאַקטלי.
גוט, אַזוי איצט מיין ינבאָקס איז טאקע פיל קלענערער.
און דעם אַקטשאַוואַלי שטיצט די וואָרקפלאָוו פון אַן email אַפּ.
אַזוי מיין ינבאָקס, איך גיט.
איך גיין צוזאמען און איך דרוק אויף דער אָנזאָג, אַז ס ווען איך דאַרפֿן צו גיין באַקומען דעם גוף,
ווייַל איך בין געגאנגען צו גיין צו אַ אַנדערש מיינונג.
אזוי אויב איר טראַכטן וועגן מווק טיפּ פון ראַם, מאָדעל מיינונג קאָנטראָללער.
>> די מאָדעל כּולל די דאַטע אַז די מיינונג דאַרף
און די קאָנטראָללער ינטעראַקץ מיט.
ווען איך טוישן די ראַם, ווען איך טוישן די פּערספּעקטיוו,
עס ס גוט צו גיין צוריק צו די סערווער און רעפּאָפּולאַטע די מאָדעל,
ווייַל אַז ס וואָס דער באַניצער יקספּעקץ.
ווען זיי טוישן קוקן, אַז ס ווען מיר קענען גיין צוריק צו די דייטאַבייס.
אַזוי בליצפּאָסט, גיט.
איך בין קוקן פֿאַר דעם גוף.
קייַלעכיק יאַזדע.
גיין באַקומען דעם גוף.
>> איך לייענען אַ פּלאַץ ווייניקער דאַטן.
איך בין בלויז לייענען די ללבער אַז דוד דאַרף ווען ער דאַרף זיי.
און איך בין ניט ברענען אין 1600 רקו ס נאָר צו ווייַזן זייַן ינבאָקס.
אַזוי איצט טהאַט-- דעם איז דער וועג אַז LSI אָדער גסי-- איך בין נעבעכדיק,
גסי, וואָלט אַרבעט אויס.
מיר 'ווע גאַט אונדזער האַש אויף די באַקומער.
מיר'ווע גאַט דער קייט שליסל אויף די טאָג.
און מיר ווע גאַט די פּראַדזשעקטאַד אַטריביוץ אַז מיר דאַרפֿן נאָר צו שטיצן די מיינונג.
>> מיר דרייען אַז פֿאַר די אָוטבאָקס.
האַש אויף אָפּשיקער.
און אין עסאַנס, מיר האָבן די זייער פייַן, ריין מיינונג.
און עס ס באַסיקאַללי-- מיר האָבן דעם פייַן אַרטיקלען
טיש אַז ס ווייל פאַרשפּרייטן נייסלי ווייַל עס ס האַש נאָר, האַשעד אָנזאָג שייַן.
און מיר האָבן צוויי ינדעקסיז אַז זענען ראָוטייטינג אַוועק פון אַז טיש.
אַלע רעכט, אַזוי געדאַנק דאָ איז טאָן ניט האַלטן די גרויס דאַטן און דעם קליין דאַטן
צוזאַמען.
צעטיילונג ווערטיקלי, צעטיילונג די טישן.
דו זאלסט נישט לייענען דאַטן איר טאָן ניט האָבן צו.
אַלע רעכט, גיימינג.
מיר אַלע ווי גאַמעס.
אין מינדסטער איך ווי גאַמעס דעמאָלט.
אַזוי עטלעכע פון ​​די זאכן אַז מיר האַנדלען מיט ווען
מיר ניטאָ טראכטן וועגן גיימינג, רעכט?
גאַמינג די טעג, ספּעציעל רירעוודיק גיימינג, איז אַלע וועגן טראכטן.
און איך בין געגאנגען צו דרייען דאָ אַ קליין ביסל אַוועק פון דינאַמאָדב.
איך בין געגאנגען צו ברענגען אין עטלעכע פון ​​די דיסקוסיע
אַרום עטלעכע פון ​​די אנדערע אַווס טעקנאַלאַדזשיז.
>> אָבער דער געדאַנק וועגן גיימינג איז צו טראַכטן וועגן אין טערמינען פון אַפּיס, אַפּיס וואָס זענען,
בכלל גערעדט, הטטפּ און דזשסאָן.
עס ס ווי רירעוודיק גאַמעס מין פון ינטעראַקט מיט זייער צוריק ענדס.
זיי טאָן דזשסאָן פּאָוסטינג.
זיי באַקומען דאַטע, און עס ס אַלע, בכלל גערעדט, אין פייַן דזשסאָן אַפּיס.
>> זאכן ווי באַקומען Friends, באַקומען די לעאַדערבאָאַרד, וועקסל דאַטן,
באַניצער דזשענערייטאַד צופרידן, שטופּן צוריק אַרויף צו די סיסטעם,
די ביסט טייפּס פון זאכן וואָס מיר רע געגאנגען צו טאָן.
ביינערי אַסעט דאַטע, דעם דאַטע זאל ניט זיצן אין די דייטאַבייס.
דאס זאל זיצן אין אַ כייפעץ קראָם, רעכט?
אבער די דאַטאַבאַסע איז געגאנגען צו סוף אַרויף טעלינג די סיסטעם,
טעלינג די אַפּלאַקיישאַן ווו צו גיין באַקומען עס.
און ינעוואַטאַבלי, מאַלטיפּלייער סערווערס, צוריק סוף Infrastructure,
און דיזיינד פֿאַר הויך אַוויילאַבילאַטי און סקאַלאַביליטי.
אַזוי די זענען זאכן וואס מיר אלע ווילן אין די גיימינג Infrastructure הייַנט.
>> אַזוי לאָזן ס נעמען אַ קוק אין וואָס אַז קוקט ווי.
גאָט אַ האַרץ צוריק סוף, זייער סטראַיגהטפאָרוואַרד.
מיר 'ווע גאַט אַ סיסטעם דאָ מיט קייפל אַוויילאַביליטי זאָנעס.
מיר גערעדט וועגן אַזס ווי בעינג-- טראַכטן פון זיי ווי באַזונדער דאַטן סענטערס.
מער ווי איין דאַטע צענטער פּער אַז, אָבער אַז ס גוט,
נאָר טראַכטן פון זיי ווי באַזונדער דאַטע סענטערס וואָס זענען געאָגראַפיקאַללי
און שולד ייסאַלייטאַד.
>> מיר ניטאָ געגאנגען צו האָבן אַ פּאָר עק2 ינסטאַנסיז.
מיר ניטאָ געגאנגען צו האָבן עטלעכע צוריק סוף סערווער.
אפֿשר אויב איר ניטאָ אַ לעגאַט אַרקאַטעקטשער, מיר ניטאָ
ניצן וואָס מיר רופן רדס, ריליישאַנאַל דייטאַבייס באַדינונגען.
קען זיין מססקל, מיסקל, אָדער עפּעס ווי אַז.
דעם איז וועג אַ פּלאַץ אַפּלאַקיישאַנז זענען דיזיינד הייַנט.
>> נו מיר זאל וועלן צו גיין מיט דעם איז ווען מיר וואָג אויס.
מיר וועט גיין פאָרויס און שטעלן די ס 3 עמער אַרויף דאָרט.
און אַז ס 3 עמער, אַנשטאָט פון געדינט אַרויף די אַבדזשעקס פון אונדזער סערווערס--
מיר קען טאָן אַז.
איר שטעלן אַלע אייער ביינערי אַבדזשעקס אויף דיין סערווערס
און איר קענען נוצן די סערווירער ינסטאַנסיז צו דינען אַז דאַטע אַרויף.
אבער אַז ס 'שיין טייַער.
>> בעסער וועג צו טאָן איז גיין פאָרויס און שטעלן די אַבדזשעקס אין אַ ס 3 עמער.
ס 3 איז אַ כייפעץ ריפּאַזאַטאָריז.
עס ס געבויט ספּעסיפיקאַללי פֿאַר געדינט אַרויף די טייפּס פון זאכן.
און לאָזן די קלייאַנץ בעטן גלייַך פון די כייפעץ באַקאַץ,
אָפפלאָאַד די סערווערס.
אזוי מיר ניטאָ סטאַרטינג צו וואָג אויס דאָ.
>> איצט מיר גאַט ניצערס אַלע איבער די וועלט.
איך גאַט ניצערס.
איך דאַרפֿן צו האָבן צופרידן לאָוקאַלי ליגן נאָענט צו די ניצערס, רעכט?
איך'ווע Created אַ ס 3 עמער ווי מיין מקור ריפּאַזאַטאָרי.
און איך וועט פראָנט אַז מיט די קלאָודפראָנט פאַרשפּרייטונג.
>> קלאָודפראָנט איז אַ קאָמפּאַקטדיסק און אַ צופרידן עקספּרעס נעץ.
באַסיקאַללי עס נעמט דאַטן אַז איר ספּעציפיצירן און קאַטשעס עס אַלע איבער די אינטערנעט
אַזוי ניצערס אומעטום קענען האָבן אַ זייער שנעל ענטפער ווען
זיי בעטן די אַבדזשעקס.
>> אַזוי איר באַקומען אַ געדאַנק.
איר 'רע מין פון לעווערידזשינג אַלע די אַספּעקץ פון אַווס דאָ צו באַקומען דעם געטאן.
און יווענטשאַוואַלי, מיר וואַרפן אין אַ אַוטאָ סקיילינג גרופּע.
אזוי אונדזער אַק2 ינסטאַנסיז פון אונדזער שפּיל סערווערס,
ווי זיי אָנהייבן צו באַקומען בוסיער און בוסיער און בוסיער,
זיי וועט נאָר ומדריי אנדערן בייַשפּיל, ומדריי אנדערן שטייגער,
ומדריי אנדערן בייַשפּיל.
אזוי די טעכנאָלאָגיע אַווס האט, אַלאַוז איר ספּעציפיצירן די פּאַראַמעטערס
אַרום וואָס דיין סערווערס וועט וואַקסן.
אַזוי איר קענען האָבן N נומער פון סערווערס אויס דאָרט אין קיין געגעבן צייַט.
און אויב דיין מאַסע גייט אַוועק, זיי וועט ייַנשרומפּן, דער נומער וועט ייַנשרומפּן.
און אויב די מאַסע קומט צוריק, עס וועט וואַקסן צוריק אויס, עלאַסטיקאַללי.
>> אַזוי דעם קוקט גרויס.
מיר 'ווע גאַט אַ פּלאַץ פון עק2 ינסטאַנסיז.
מיר קענען שטעלן קאַש אין פראָנט פון די דאַטאַבייסיז,
פּרובירן און פאַרגיכערן די דאַטאַבייסיז.
די ווייַטער דרוק פונט טיפּיקלי מען זען
איז זיי וואָג אַ שפּיל ניצן אַ ריליישאַנאַל דייטאַבייס סיסטעם.
דזשעעז, די דייטאַבייס פאָרשטעלונג איז שרעקלעך.
ווי טאָן מיר פֿאַרבעסערן אַז?
זאל ס פּרובירן פּאַטינג קאַש אין פראָנט פון אַז.
>> נו, קאַש טוט נישט אַרבעטן אַזוי גרויס אין גאַמעס, רעכט?
פֿאַר גאַמעס, שרייבן איז ווייטיקדיק.
גאַמעס זענען זייער שרייַבן שווער.
קאַטשע טוט ניט אַרבעט ווען איר ניטאָ שרייַבן שווער ווייַל איר ווע שטענדיק
גאַט צו דערהייַנטיקן דער קאַש.
איר דערהייַנטיקן די קאַש, עס ס ירעלאַוואַנט צו זיין קאַטשינג.
עס ס אַקטשאַוואַלי נאָר עקסטרע אַרבעט.
>> אזוי ווו מיר גיין דאָ?
איר ווע גאַט אַ גרויס באַטאַלנעק אַראָפּ דאָרט אין די דייטאַבייס.
און דער אָרט צו גיין דאָך איז פּאַרטישאַנינג.
פּאַרטיטיאָנינג איז נישט גרינג צו טאָן ווען איר ניטאָ
דילינג מיט ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז.
מיט ריליישאַנאַל דאַטאַבייסיז, איר ניטאָ פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר אָנפירונג, Effectively,
די שליסל פּלאַץ.
איר 'רע געזאגט ניצערס צווישן א און ב גיין דאָ, צווישן ען און ז גיין דאָרט.
און איר ניטאָ סוויטשינג אַריבער די אַפּלאַקיישאַן.
אזוי איר ניטאָ דילינג מיט דעם צעטיילונג דאַטע מקור.
איר האָבן טראַנסאַקטיאָנאַל קאַנסטריינץ אַז טאָן ניט שפּאַן פּאַרטישאַנז.
איר ווע גאַט אַלע מינים פון מעססינעסס אַז איר ניטאָ
דילינג מיט אַראָפּ דאָרט טריינג צו האַנדלען מיט סקיילינג אויס
און בנין אַ גרעסערע Infrastructure.
עס ס נאָר קיין שפּאַס.
>> וילעם: אזוי זענען איר געזאגט אַז ינקריסינג מקור פּוינץ ספּידז אַרויף
דער פּראָצעס?
ריק האָוליהאַן: ינקרעאַסינג?
וילעם: מקור ווייזט.
ריק האָוליהאַן: מקור פּוינץ?
וילעם: פֿון די אינפֿאָרמאַציע, ווו די אינפֿאָרמאַציע איז קומענדיק פון?
ריק האָוליהאַן: נומ
וואָס איך בין געזאגט איז ינקריסינג די נומער פון פּאַרטישאַנז אין די דאַטן קראָם
ימפּרוווז טרופּוט.
אַזוי וואָס ס געשעעניש דאָ איז ניצערס קומען אין דער עק2 בייַשפּיל אַרויף דאָ,
נו, אויב איך דאַרפֿן אַ באַניצער אַז ס אַ צו ב, איך וועט גיין דאָ.
פֿון ען צו פּ, איך וועט גיין דאָ.
פון פּ צו ז, איך וועט גיין דאָ.
>> וילעם: גוט, די אַזוי יענע זענען אַלע סטאָרד אין פאַרשידענע נאָודז?
>> ריק האָוליהאַן: יא.
טראַכטן פון די ווי פאַרשידענע סיילאָוז פון דאַטן.
אַזוי איר ניטאָ בעת צו טאָן דעם.
אויב איר 'רע טריינג צו טאָן דעם, אויב איר ניטאָ טריינג
צו וואָג אויף אַ ריליישאַנאַל פּלאַטפאָרמע, דעם איז וואָס איר ניטאָ טאן.
איר 'רע גענומען דאַטן און איר ניטאָ קאַטינג עס אַראָפּ.
און איר ניטאָ פּאַרטישאַנינג עס אַריבער קייפל ינסטאַנסיז פון די דייטאַבייס.
און איר ניטאָ אָנפירונג אַלע וואָס ביי די אַפּלאַקיישאַן ריי.
עס ס קיין שפּאַס.
אזוי וואָס טאָן מיר ווילן צו גיין?
מיר ווילן צו גיין דינאַמאָדב, גאָר געראטן, נאָסקל דאַטע קראָם, טנייַ טרופּוט.
מיר נוצן צווייטיק ינדעקסיז.
עס ס בייסיקלי הטטפּ אַפּי און כולל דאָקומענט שטיצן.
אַזוי איר טאָן ניט האָבן צו זאָרג וועגן קיין פון אַז פּאַרטישאַנינג.
מיר טאָן עס אַלע פֿאַר איר.
אַזוי איצט, אַנשטאָט, איר נאָר שרייַבן צו די טיש.
אויב די טיש דארף צו זיין פּאַרטישאַנד, וואָס כאַפּאַנז הינטער די סינז.
ניטאָ גאָר ינסאַלייטיד פון אַז ווי אַ דעוועלאָפּער.
אַזוי לאָזן ס רעדן וועגן עטלעכע פון ​​די נוצן קאַסעס
אַז מיר לויפן אין אין גיימינג, פּראָסט גיימינג סינעריאָוז, לעאַדערבאָאַרד.
אַזוי איר ווע גאַט ניצערס קומען אין, די באָאַרדנאַמעס אַז זיי ניטאָ
אויף, די סקאָרז פֿאַר דעם באַניצער.
מיר זאלן זיין כאַשינג אויף די וסעריד, און דעמאָלט מיר האָבן קייט אויף די שפּיל.
אַזוי יעדער באַניצער וויל צו זען אַלע די שפּיל ער ס פּלייַעד
און אַלע זיינע שפּיץ כעזשבן אַריבער אַלע די שפּיל.
אַזוי אַז ס זייַן פּערזענלעך לעאַדערבאָאַרד.
>> איצט איך ווילן צו גיין אין און איך ווילן צו געט-- אַזוי איך באַקומען די פּערזענלעך לעאַדערבאָאַרדס.
וואָס איך ווילן צו טאָן איז גיין באַקומען די שפּיץ כעזשבן אַריבער אַלע ניצערס.
אַזוי ווי טאָן איך טאָן אַז?
ווען מיין רעקאָרד איז האַשעד אויף די וסעריד, ריינדזשד אויף די שפּיל,
גוט איך בין געגאנגען צו גיין פאָרויס און ריסטראַקטשער, מאַכן אַ גסי,
און איך בין געגאנגען צו ריסטראַקטשער אַז דאַטע.
>> איצט איך בין געגאנגען צו האַש אויף די באָאַרדנאַמע, וואָס איז די שפּיל.
און איך בין געגאנגען צו ריי אויף די שפּיץ כעזשבן.
און איצט איך ווע Created פאַרשידענע באַקאַץ.
איך בין ניצן די זעלבע טיש, דער זעלביקער נומער דאַטע.
אבער איך בין קריייטינג אַ עמער אַז גיט מיר אַ אַגגרעגאַטיאָן פון שפּיץ כעזשבן דורך שפּיל.
>> און איך קענען אָנפֿרעג וואָס טיש צו באַקומען אַז אינפֿאָרמאַציע.
אַזוי איך ווע שטעלן אַז אָנפֿרעג מוסטער אַרויף צו ווערן געשטיצט דורך אַ צווייטיק אינדעקס.
איצט זיי קענען זיין אויסגעשטעלט דורך באָאַרדנאַמע און אויסגעשטעלט דורך טאָפּסקאָרע, דיפּענדינג אויף.
אַזוי איר קענען זען, די ביסט טייפּס פון נוצן קאַסעס איר באַקומען אין גיימינג.
אן אנדער גוט נוצן פאַל מיר באַקומען אין גיימינג איז אַוואַרדס און ווער ס וואַן די אַוואַרדס.
און דעם איז אַ גרויס נוצן פאַל ווו מיר רופן שיטער ינדעקסיז.
שיטער ינדעקסיז זענען די פיייקייַט צו דזשענערייט
אַן אינדעקס אַז טוט נישט דאַווקע אַנטהאַלטן יעדער איין נומער אויף די טיש.
און וואָס נישט?
מחמת די אַטריביוט אַז ס ווייל ינדעקסט טוט נישט עקסיסטירן אויף יעדער נומער.
>> אַזוי אין דעם באַזונדער נוצן פאַל, איך בין אַזוי צו זאָגן:
איר וויסן וואָס, איך בין געגאנגען צו שאַפֿן אַ אַטריביוט גערופֿן אַוואַרד.
און איך בין געגאנגען צו געבן יעדער באַניצער וואָס האט אַ אַוואָרד אַז אַטריביוט.
ניצערס אַז טאָן ניט האָבן אַוואַרדס זענען ניט געגאנגען צו האָבן אַז אַטריביוט.
אַזוי ווען איך מאַכן די אינדעקס, דער נאָר ניצערס
וואָס זענען געגאנגען צו ווייַזן אַרויף אין די אינדעקס זענען
די אָנעס אַז אַקטשאַוואַלי האָבן וואַן אַוואַרדס.
אַזוי אַז ס אַ גרויס וועג צו קענען צו שאַפֿן פילטערעד ינדעקסיז אַז
זענען זייער, זייער סעלעקטיוו אַז טאָן ניט האָבן צו אינדעקס די גאנצע טיש.
>> אַזוי מיר רע געטינג נידעריק אויף צייַט דאָ.
איך בין געגאנגען צו גיין פאָרויס און האָפּקען אויס און האָפּקען דעם סצענאַר.
רעדן אַ קליין ביסל אַבאָוט--
>> וילעם: קען איך פרעגן אַ שנעל קשיא?
איינער איז שרייַבן שווער?
ריק האָוליהאַן: וואָס איז?
וילעם: שרייב שווער.
ריק האָוליהאַן: שרייב שווער.
זאל מיר זען.
>> וילעם: אָדער איז אַז ניט עפּעס איר קענען נאָר
קול צו אין אַ ענין פון סעקונדעס?
ריק האָוליהאַן: מיר גיין דורך די אָפּשטימונג סצענאַר.
עס ס נישט אַז שלעכט.
צי איר גייז האָבן אַ ביסל מינוט?
קעשורע.
>> אַזוי מיר וועט רעדן וועגן אָפּשטימונג.
אַזוי פאַקטיש צייַט אָפּשטימונג, מיר האָבן רעקווירעמענץ פֿאַר אָפּשטימונג.
רעקווירעמענץ זענען אַז מיר לאָזן יעדער מענטש צו שטימען נאָר אַמאָל.
מיר ווילן קיינער צו קענען צו טוישן זייער שטימען.
מיר ווילן רעאַל-צייט אַגגרעגאַטיאָן און אַנאַליטיקס פֿאַר דעמאָגראַפיקס
וואָס מיר רע געגאנגען צו זייַן ווייַזונג צו ניצערס אויף די פּלאַץ.
>> טראַכטן פון דעם סצענאַר.
מיר אַרבעטן אַ פּלאַץ פון פאַקט טעלעוויזיע ווייזט ווו זיי ניטאָ
טאן די פּינטלעך טיפּ פון זאכן.
אַזוי איר קענען טראַכטן פון דעם סצענאַר, מיר האָבן מיליאַנז און מיליאַנז
פון טיניידזש גערלז עס מיט זייער צעל טעלעפֿאָנען
און אָפּשטימונג, און אָפּשטימונג, און אָפּשטימונג פֿאַר ווער זיי זענען
געפינען צו ווערן די מערסט פאָלקס.
אזוי די ביסט עטלעכע פון ​​די רעקווירעמענץ מיר לויפן אויס.
>> און אַזוי די ערשטער נעמען אין סאַלווינג דעם פּראָבלעם
וואָלט זיין צו בויען אַ זייער פּשוט אַפּלאַקיישאַן.
אַזוי איך ווע גאַט דעם אַפּ.
איך האָבן עטלעכע וואָטערס אויס דאָרט.
זיי קומען אין, זיי שלאָגן די אָפּשטימונג אַפּ.
איך ווע גאַט עטלעכע רוי וואָוץ טיש איך וועט נאָר דאַמפּ די וואָוץ אין.
איך וועט האָבן עטלעכע געמיינזאַם וואָוץ טיש אַז
וועל טאָן מיין אַנאַליטיקס און דעמאָגראַפיקס, און מיר וועט שטעלן אַלע דעם אין עס.
>> און דעם איז גרויס.
לעבן איז גוט.
לעבן ס ​​גוט ביז מיר געפינען אויס אַז דאָרט ס שטענדיק נאָר איינער אָדער צוויי
מענטשן וואָס זענען פאָלקס אין אַ וואַלן.
עס ס נאָר איינער אָדער צוויי זאכן אַז מען טאַקע זאָרגן וועגן.
און אויב איר ניטאָ אָפּשטימונג ביי וואָג, אַלע פון ​​אַ פּלוצעמדיק איך בין
געגאנגען צו זיין כאַמערינג די גענעם אויס פון צוויי קאַנדאַדייץ, איינער אָדער צוויי קאַנדאַדייץ.
אַ זייער באגרענעצט נומער פון זאכן מענטשן געפינען צו זיין פאָלקס.
>> דאס איז ניט אַ גוט פּלאַן מוסטער.
דעם איז אַקטשאַוואַלי אַ זייער שלעכט פּלאַן מוסטער
ווייַל עס קריייץ פּונקט וואָס מיר גערעדט וועגן וואָס איז געווען שאַרף שליסלען.
הייס שליסלען זענען עפּעס מיר טאָן ניט ווי.
>> אזוי ווי טאָן מיר פאַרריכטן וואָס?
און טאַקע, די וועג צו פאַרריכטן דעם איז דורך גענומען די קאַנדידאַט באַקאַץ
און פֿאַר יעדער קאַנדידאַט מיר האָבן, מיר רע געגאנגען צו צוגעבן אַ ראַנדאָם ווערט,
עפּעס אַז מיר וויסן, ראַנדאָם ווערט צווישן איין און 100,
צווישן 100 און 1,000, אָדער צווישן איין און 1.000,
אָבער פילע ראַנדאָם וואַלועס איר ווילן צו צוגעבן אַנטו די סוף פון אַז קאַנדידאַט.
>> און וואָס האָב איך טאַקע געטאן דעמאָלט?
אויב איך בין ניצן דעם קאַנדידאַט שייַן ווי די עמער צו געמיינזאַם וואָוץ,
אויב איך ווע צוגעלייגט אַ ראַנדאָם נומער צו די סוף פון אַז,
איך'ווע Created איצט 10 באַקאַץ, אַ הונדערט באַקאַץ, אַ טויזנט באַקאַץ
אַז איך בין אַגגרעגאַטינג וואָוץ אַריבער.
>> אזוי איך האָבן מיליאַנז, און מיליאַנז, און מיליאַנז פון רעקאָרדס קומען אין
פֿאַר די קאַנדאַדייץ, איך בין איצט ספּרעאַדינג די וואָוץ אַריבער קאַנדידאַט אַ_1
דורך קאַנדידאַט אַ_100, ווייַל יעדער מאָל אַ שטימען קומט אין,
איך בין דזשענערייטינג אַ ראַנדאָם ווערט צווישן איין און 100.
איך בין טאַקקינג עס אָנטו די סוף פון די קאַנדידאַט אַז מענטש ס אָפּשטימונג פֿאַר.
איך בין דאַמפּינג עס אין אַז עמער.
>> איצט אויף די באַקסייד, איך וויסן אַז איך גאַט אַ הונדערט באַקאַץ.
אַזוי ווען איך ווילן צו גיין פאָרויס און געמיינזאַם די וואָוץ,
איך לייענען פון אַלע יענע באַקאַץ.
אזוי איך גיין פאָרויס און לייגן.
און דעמאָלט איך טאָן די צעוואַרפן קלייַבן ווו איך גיין אויס און זאָגן היי,
איר וויסן וואָס, דעם קאַנדידאַט ס שליסל ספּייסיז איז איבער אַ הונדערט באַקאַץ.
איך בין געגאנגען צו זאַמלען אַלע די וואָוץ פון די הונדערט באַקאַץ.
איך בין געגאנגען צו געמיינזאַם זיי און איך בין געגאנגען צו זאָגן,
קאַנדידאַט א איצט האט גאַנץ שטימען ציילן פון רענטגענ.
>> איצט ביידע די שרייַבן אָנפֿרעג און די לייענען אָנפֿרעג
זענען נייסלי פֿאַרשפּרייטן ווייַל איך בין שרייבן אַריבער
און איך בין לייענען אַריבער הונדערטער פון שליסלען.
איך בין נישט שרייבן און לייענען אַריבער איינער שליסל איצט.
אזוי אַז ס אַ גרויס מוסטער.
>> דעם איז אַקטשאַוואַלי מיסטאָמע איינער פון די מערסט וויכטיק פּלאַן
פּאַטערנז פֿאַר וואָג אין נאָסקל.
איר וועט זען דעם טיפּ פון פּלאַן מוסטער אין יעדער טאַם.
מאָנגאָדב, דינאַמאָדב, עס טוט נישט ענין, מיר אַלע האָבן צו טאָן דעם.
ווייַל ווען איר ניטאָ דילינג מיט די ריזיק אַגגרעגאַטיאָנס,
איר האָבן צו רעכענען אויס אַ וועג צו פאַרשפּרייטן זיי אויס אַריבער באַקאַץ.
אזוי דעם איז די וועג איר טאָן אַז.
אַלע רעכט, אַזוי וואָס איר ניטאָ טאן רעכט איצט
איז איר ניטאָ טריידינג אַוועק לייענען פּרייַז פֿאַר שרייַבן סקאַלאַביליטי.
די פּרייַז פון מיין לייענען איז אַ ביסל מער קאָמפּליצירט
און איך האָבן צו גיין לייענען פון אַ הונדערט באַקאַץ אָנשטאָט איינער.
אבער איך בין קענען צו שרייַבן.
און מיין טרופּוט, מיין שרייַבן טרופּוט איז גלייבן.
אַזוי עס ס יוזשאַוואַלי אַ ווערטפול טעכניק פֿאַר סקיילינג דינאַמאָדב,
אָדער קיין נאָסקל דייטאַבייס פֿאַר אַז ענין.
אַזוי מיר פיגורעד אויס ווי צו וואָג עס.
און מיר פיגורעד ווי צו עלימינירן אונדזער הייס שליסלען.
און דעם איז פאַנטאַסטיש.
און מיר גאַט דעם פייַן סיסטעם.
און עס ס געגעבן אונדז זייער ריכטיק אָפּשטימונג ווייַל מיר האָבן רעקאָרד שטימען דע-יאָלד.
עס ס געבויט אין דינאַמאָדב.
מיר גערעדט וועגן קאַנדישאַנאַל רעכט.
>> ווען אַ וויילער קומט אין, שטעלט אַ אַרייַנלייגן אויף די טיש,
זיי אַרייַנלייגן מיט זייער וויילער שייַן, אויב זיי פּרובירן צו אַרייַנלייגן אנדערן שטימען,
איך טאָן אַ קאַנדישאַנאַל שרייַבן.
זאָגן נאָר שרייַבן דעם אויב דאָס טוט נישט עקסיסטירן.
אזוי ווי באַלד ווי איך זען אַז אַז שטימען ס שלאָגן די טיש,
קיינער אַנדערש ס געגאנגען צו זיין קענען צו שטעלן זייער שטימען אין.
און אַז ס פאַנטאַסטיש.
און מיר רע ינקרעמענטינג אונדזער קאַנדידאַט קאָונטערס.
און מיר ניטאָ טאן אונדזער דעמאָגראַפיקס און אַלע וואָס.
אבער וואָס כאַפּאַנז אויב מיין אַפּלאַקיישאַן Falls איבער?
איצט אַלע פון ​​אַ פּלוצעמדיק וואָוץ זענען קומענדיק אין, און איך
דו זאלסט נישט וויסן אויב זיי ניטאָ געטינג פּראַסעסט אין מיין אַנאַליטיקס און דעמאָגראַפיקס
ענימאָר.
און ווען די אַפּלאַקיישאַן קומט צוריק אַרויף, ווי
די גענעם טאָן איך וויסן וואָס וואָוץ האָבן שוין פּראַסעסט און ווו טאָן איך אָנהייבן?
>> אַזוי דעם איז אַ עמעס פּראָבלעם ווען איר אָנהייבן צו קוקן אין דעם טיפּ פון סצענאַר.
און ווי טאָן מיר סאָלווע אַז?
מיר סאָלווע עס מיט וואָס מיר רוף דינאַמאָדב סטרימז.
סטרעאַמס איז אַ צייַט אָרדערד און פּאַרטישאַנד טוישן קלאָץ פון יעדער צוטריט
צו די טיש, יעדער שרייַבן צוטריט צו די טיש.
קיין דאַטן אַז ס געשריבן צו דער טיש ווייזט אַרויף אויף די טייַך.
>> עס ס בייסיקלי אַ 24 שעה ריי.
זאכן שלאָגן די טייַך, זיי לעבן פֿאַר 24 שעה.
זיי קענען זיין לייענען קייפל מאל.
גואַראַנטעעד צו ווערן איבערגעגעבן נאָר אַמאָל צו די טייַך,
קען זיין לייענען N נומער פון מאל.
אַזוי אָבער פילע פּראַסעסאַז איר ווילן צו פאַרנוצן אַז דאַטע, איר קענען פאַרנוצן עס.
עס וועט דערשייַנען יעדער דערהייַנטיקן.
יעדער שרייַבן וועט נאָר דערשייַנען אַמאָל אויף די טייַך.
אַזוי איר טאָן ניט האָבן צו זאָרג וועגן פּראַסעסינג עס צוויי מאָל
פון דער זעלביקער פּראָצעס.
>> עס ס שטרענג אָרדערד פּער נומער.
ווען מיר זאָגן צייַט אָרדערד און פּאַרטישאַנד,
איר וועט זען פּער צעטיילונג אויף די טייַך.
איר וועט זען זאכן, ופּדאַטעס אין סדר.
מיר זענען נישט געראַנטיינג אויף די טייַך אַז איר ניטאָ
געגאנגען צו באַקומען יעדער מאַסע אין דעם סדר אַריבער זאכן.
>> אַזוי סטרימז זענען ידעמפּאָטענט.
צי מיר אַלע וויסן וואָס ידעמפּאָטענט מיטל?
ידעמפּאָטענט מיטל איר קענען טאָן עס איבער, און איבער, און איבער ווידער.
דער רעזולטאַט איז געגאנגען צו זייַן די זעלבע.
>> סטרעאַמס זענען ידעמפּאָטענט, אָבער זיי האָבן צו זייַן
פּלייַעד פון די סטאַרטינג פונט, ווו נאָר איר קלייַבן, צו די סוף,
אָדער זיי וועט ניט רעזולטאַט אין דער זעלביקער וואַלועס.
>> זעלביקער זאַך מיט מאָנגאָדב.
מאָנגאָדב האט אַ בויען זיי רופן די אָפּלאָג.
עס איז די פּינטלעך זעלביקער בויען.
פילע נאָסקל דאַטאַבייסיז האָבן דעם בויען.
זיי נוצן עס צו טאָן זאכן ווי רעפּלאַקיישאַן, וואָס
איז פּונקט וואָס מיר טאָן מיט סטרימז.
וילעם: אפֿשר אַ הערעטיקאַל קשיא, אָבער איר
רעדן וועגן אַפּס טאן אַראָפּ אַן אַזוי אַרויס.
ביסט סטרימז געראַנטיד צו קיינמאָל עפשער גיין אַראָפּ?
ריק האָוליהאַן: יאָ, סטרימז זענען געראַנטיד צו קיינמאָל גיין אַראָפּ.
מיר פירן די Infrastructure הינטער. סטרימז אויטאָמאַטיש
צעוויקלען אין זייער אַוטאָ סקיילינג גרופּע.
מיר וועט גיין דורך אַ ביסל ביסל וועגן וואָס כאַפּאַנז.
>> איך זאָל ניט זאָגן זיי ניטאָ ניט געראַנטיד צו קיינמאָל גיין אַראָפּ.
די יסודות זענען געראַנטיד צו דערשייַנען אין די טייַך.
און די טייַך וועט זיין צוטריטלעך.
אַזוי וואָס גייט אַראָפּ אָדער קומט צוריק אַרויף, וואָס כאַפּאַנז ונטער.
עס קאָווערס-- עס ס גוט.
אַלע רעכט, אַזוי איר באַקומען אַנדערש קוק טייפּס אַוועק דעם עקראַן.
די מיינונג טייפּס אַז זענען וויכטיק צו אַ פּראָגראַמיסט טיפּיקלי זענען, וואָס איז עס?
איך באַקומען די אַלט מיינונג.
ווען אַ דערהייַנטיקן היץ די טיש, עס וועט שטופּן די אַלט קוק צו די טייַך
אַזוי דאַטן קענען אַרקייוו, אָדער טוישן קאָנטראָל, טוישן לעגיטימאַציע, טוישן
אַדמיניסטראַציע.
>> די נייע בילד, וואָס עס איז איצט נאָך די דערהייַנטיקן, אַז ס אן אנדער טיפּ פון מיינונג
איר קענען באַקומען.
איר קענען באַקומען ביידע די ישן און New בילדער.
אפֿשר איך ווילן זיי ביידע.
איך ווילן צו זען וואָס עס איז געווען.
איך ווילן צו זען וואָס עס געביטן צו.
>> איך האָבן אַ העסקעם טיפּ פון פּראָצעס אַז ראַנז.
עס דאַרף צו באַשטעטיקן אַז ווען דאס טוישן,
אַז זיי ניטאָ ין זיכער לימאַץ אָדער אין זיכער פּאַראַמעטערס.
>> און דעריבער אפֿשר איך בלויז דאַרפֿן צו וויסן וואָס געביטן.
איך טאָן ניט זאָרגן וואָס פּונקט געביטן.
איך טאָן ניט דאַרפֿן צו דאַרפֿן צו וויסן וואָס אַטריביוץ געביטן.
איך נאָר דאַרפֿן צו וויסן אַז די זאכן זענען ווייל גערירט.
אַזוי די ביסט די טייפּס פון קוקן אַז איר באַקומען אַוועק די טייַך
און איר קענען ינטעראַקט מיט.
>> די אַפּלאַקיישאַן אַז קאַנסומז די טייַך,
דעם איז מין פון די וועג דעם אַרבעט.
דינאַמאָדב קליענט פרעגן צו שטופּן דאַטן צו די טישן.
סטרעאַמס צעוויקלען אויף וואָס מיר רופן שאַרדז.
שאַרדז זענען סקיילד ינדיפּענדאַנטלי פון די טיש.
זיי טאָן ניט שורה אַרויף גאָר צו די פּאַרטישאַנז פון דיין טיש.
און די סיבה וואָס איז ווייַל זיי שורה אַרויף
צו די קאַפּאַציטעט, די קראַנט קאַפּאַציטעט פון די טיש.
>> זיי צעוויקלען אין זייער אייגן אַוטאָ סקיילינג גרופּע,
און זיי אָנהייבן צו ומדריי אויס דיפּענדינג אויף ווי פילע שרייבט זענען קומענדיק אין,
ווי פילע רעאַדס-- טאַקע עס ס שרייבט.
עס ס קיין רעאַדס-- אָבער ווי פילע שרייבט זענען קומענדיק אין.
>> און דעמאָלט אויף די צוריק סוף, מיר האָבן וואָס מיר
רופן אַ קקל, אָדער קינעסיס קליענט ביבליאָטעק.
קינעסיס איז אַ טייַך דאַטע פּראַסעסינג טעכנאָלאָגיע פון ​​אַמאַזאָן.
און סטרימז איז געבויט אויף אַז.
>> אַזוי איר נוצן אַ קקל ענייבאַלד אַפּלאַקיישאַן צו לייענען די טייַך.
די קינעסיס קליענט ביבליאָטעק אַקטשאַוואַלי מאַנידזשיז די טוערס פֿאַר איר.
און עס אויך טוט עטלעכע טשיקאַווע זאכן.
עס וועט מאַכן עטלעכע טישן זיך אין דיין דינאַמאָדב טאַבלעספּאַסע
צו שפּור וואָס זאכן האָבן שוין פּראַסעסט.
אזוי דעם וועג אויב עס Falls צוריק, אויב עס Falls איבער און קומט און געץ
געשטאנען צוריק אַרויף, עס קענען באַשליסן ווו איז עס אין פּראַסעסינג די טייַך.
>> אַז ס זייער וויכטיק ווען איר ניטאָ גערעדט וועגן רעפּלאַקיישאַן.
איך דאַרפֿן צו וויסן וואָס דאַטע איז שוין פּראַסעסט
און וואָס דאַטע האט נאָך צו זיין פּראַסעסט.
אזוי די קקל ביבליאָטעק פֿאַר סטרימז וועט געבן איר אַ פּלאַץ פון וואָס פונקטיאָנאַליטי.
עס נעמט זאָרג פון אַלע די כאַוסקיפּינג.
עס שטייט אַרויף אַ אַרבעטער פֿאַר יעדער שאַרד.
עס קריייץ אַ אַדמיניסטראַטיווע טיש פֿאַר יעדער שאַרד, פֿאַר יעדער אַרבעטער.
און ווי די טוערס פייַער, זיי טייַנען די טישן
אַזוי איר וויסן דעם רעקאָרד איז לייענען און פּראַסעסט.
און דעמאָלט אַז וועג אויב דער פּראָצעס דייז און קומט צוריק אָנליין,
עס קענען נעמענ זיכ ווידער רעכט ווו עס גענומען אַוועק.
>> אַזוי מיר נוצן דעם פֿאַר קרייַז-געגנט רעפּלאַקיישאַן.
א פּלאַץ פון קאַסטאַמערז האָבן די נויט צו באַוועגן דאַטן אָדער פּאַרץ פון זייער דאַטן טישן
אַרום צו פאַרשידענע מקומות.
עס זענען נייַן געגנטן אַלע אַרום די וועלט.
אַזוי עס זאל זיין אַ נעעד-- איך זאל האָבן ניצערס אין אזיע, ניצערס
אין די מזרח ברעג פון די פאַרייניקטע שטאַטן.
זיי האָבן פאַרשידענע דאַטע אַז דארף צו זיין לאָוקאַלי צעשיקט.
און אפֿשר אַ באַניצער פליעס פון אזיע איבער צו די פאַרייניקטע שטאַטן,
און איך ווילן צו רעפּלאַקייט זיין דאַטע מיט אים.
אַזוי ווען ער געץ אַוועק די פלאַך, ער האט אַ גוט דערפאַרונג ניצן זיין רירעוודיק אַפּ.
>> איר קענען נוצן די קרייַז-געגנט רעפּלאַקיישאַן ביבליאָטעק צו טאָן דעם.
באַסיקאַללי מיר האָבן ביטנייַ צוויי טעקנאַלאַדזשיז.
איינער ס אַ קאַנסאָול אַפּלאַקיישאַן איר קענען שטיין אַרויף אויף דיין אייגן עק2 בייַשפּיל.
עס ראַנז ריין רעפּלאַקיישאַן.
און דעמאָלט מיר האט איר די ביבליאָטעק.
די ביבליאָטעק איר קענען נוצן צו בויען דיין אייגן אַפּלאַקיישאַן אויב איר
ווילן צו טאָן משוגע זאכן מיט וואָס דאַטאַ-- פילטער, רעפּלאַקייט בלויז טייל פון עס,
דרייען די דאַטע, מאַך עס אין אַ פאַרשידענע טיש, אַזוי אויף און אַזוי אַרויס.
אַזוי אַז ס מין פון וואָס אַז קוקט ווי.
>> דינאַמאָדב סטרעאַמס קענען זיין פּראַסעסט דורך וואָס מיר רופן לאַמבדאַ.
מיר דערמאנט אַ קליין ביסל וועגן געשעעניש געטריבן אַפּלאַקיישאַן אַרקאַטעקטשערז.
לאַמבדאַ איז אַ שליסל קאָמפּאָנענט פון וואָס.
לאַמבדאַ איז קאָד אַז Fires אויף מאָנען אין ענטפער צו אַ באַזונדער געשעעניש.
איינער פון יענע געשעענישן קען זיין אַ רעקאָרד זיך אויף די טייַך.
אויב אַ רעקאָרד אויס אויף דער טייַך, מיר וועט רופן דעם ז'אבא פֿונקציע.
נו, דאָס איז דזשאַוואַסקריפּט, און לאַמבדאַ שטיצט נאָדע.דזשס, ז'אבא, פּיטהאָן,
און וועט באַלד שטיצן אנדערע שפּראַכן ווי גוט.
און קלעקן צו זאָגן, עס ס ריין קאָד.
שרייַבן אין ז'אבא, איר דעפֿינירן אַ קלאַס.
איר שטופּן די סלוי אַרויף אין לאַמבדאַ.
און דעמאָלט איר ספּעציפיצירן וואָס סאָרט צו רופן אין ענטפער צו וואָס געשעעניש.
און דעריבער דער לאַמבדאַ Infrastructure הינטער וואָס וועט לויפן אַז קאָד.
>> אַז קאָד קענען פּראָצעס רעקאָרדס אַוועק די טייַך.
עס קענען טאָן עפּעס עס וויל מיט אים.
אין דעם באַזונדער בייַשפּיל, אַלע מיר ניטאָ טאַקע טאן איז לאָגינג די אַטראַביוץ.
אבער דעם איז נאָר קאָד.
קאָוד קענען טאָן עפּעס, רעכט?
>> אַזוי איר קענען דרייען אַז דאַטע.
איר קענען מאַכן אַ דעריוואַט מיינונג.
אויב עס ס אַ דאָקומענט סטרוקטור, איר קענען פלאַטטען די ביניען.
איר קענען מאַכן בייַטנ לויט דער ריי ינדעקסיז.
אַלע קינדס פון זאכן איר קענען טאָן מיט די דינאַמאָדב סטרימז.
>> און טאַקע, אַז ס וואָס וואָס קוקט ווי.
אַזוי איר באַקומען די אַפּדייץ קומענדיק אין.
זיי ניטאָ קומענדיק אַוועק די שטריקל.
זיי ניטאָ לייענען דורך די לאַמבדאַ פֿונקציע.
זיי ניטאָ ראָוטייטינג די דאַטע און פּושינג עס אַרויף אין דעריוואַט טישן,
נאָטיפיינג פונדרויסנדיק סיסטעמען פון טוישן, און פּושינג דאַטע אין עלאַסטיקאַטשע.
>> מיר גערעדט וועגן ווי צו לייגן די קאַש אין פראָנט פון די דייטאַבייס פֿאַר אַז סאַלעס
סצענאַר.
נו וואָס כאַפּאַנז אויב איך דערהייַנטיקן די נומער באַשרייַבונג?
נו, אויב איך געהאט אַ לאַמבדאַ פֿונקציע פליסנדיק אויף אַז טיש,
אויב איך דערהייַנטיקן די נומער באַשרייַבונג, עס וועט קלייַבן אַרויף די רעקאָרד אַוועק די טייַך,
און עס וועט דערהייַנטיקן די עלאַסטיקאַטשע בייַשפּיל מיט די נייַ דאַטע.
אַזוי אַז ס אַ פּלאַץ פון וואָס מיר טאָן מיט לאַמבדאַ.
עס ס קליי קאָד, קאַנעקטערז.
און עס אַקשלי גיט די פיייקייַט צו קאַטער
און צו לויפן זייער קאָמפּליצירט אַפּלאַקיישאַנז אָן אַ דעדאַקייטאַד סערווירער
Infrastructure, וואָס איז טאַקע קיל.
>> אַזוי לאָזן ס גיין צוריק צו אונדזער פאַקטיש-צייַט אָפּשטימונג אַרקאַטעקטשער.
דאס איז נייַ און ימפּרוווד מיט אונדזער סטרימז און קקל ענייבאַלד אַפּלאַקיישאַן.
זעלביקער ווי איידער, מיר קענען שעפּן קיין וואָג פון וואַלן.
מיר ווי דעם.
מיר 'רע טאן אויס צעוואַרפן זאמלט אַריבער קייפל באַקאַץ.
מיר 'ווע גאַט אָפּטימיסטיש לאַקינג געגאנגען אויף.
מיר קענען האַלטן אונדזער וואָטערס פון טשאַנגינג זייער וואָוץ.
זיי קענען נאָר שטימען נאָר אַמאָל.
דאס איז פאַנטאַסטיש.
רעאַל-צייַט שולד טאָלעראַנץ, סקאַלאַבלע אַגגרעגאַטיאָן איצט.
אויב די זאַך Falls איבער, עס ווייסט ווו צו ריסטאַרט זיך
ווען עס קומט צוריק אַרויף ווייַל מיר ניטאָ ניצן די קקל אַפּ.
און דעמאָלט מיר קענען אויך נוצן אַז קקל אַפּלאַקיישאַן צו שטופּן דאַטן אויס
צו רעדשיפט פֿאַר אנדערע אַפּ אַנאַליטיקס, אָדער נוצן
די גומע מאַפּרעדוסע צו לויפן פאַקטיש-צייַט סטרימינג אַגגרעגאַטיאָנס אַוועק
פון וואָס דאַטן.
>> אַזוי די זענען דאס מיר האָבן ניט גערעדט וועגן פיל.
אָבער זיי ניטאָ נאָך טעקנאַלאַדזשיז אַז קומען
צו טראָגן ווען איר ניטאָ קוקן ביי די טייפּס פון סינעריאָוז.
>> אַלע רעכט, אַזוי אַז ס וועגן אַנאַליטיקס מיט דינאַמאָדב סטרימז.
איר קענען קלייַבן דע-יאָלד דאַטע, טאָן אַלע מינים
פון פייַן שטאָפּן, געמיינזאַם דאַטע אין זיקאָרן, מאַכן די דעריוואַט טישן.
אַז ס אַ ריזיק נוצן פאַל אַז אַ פּלאַץ פון קאַסטאַמערז
זענען ינוואַלווד מיט, גענומען די נעסטעד פּראָפּערטיעס פון די דזשסאָן דאקומענטן
און קריייטינג נאָך ינדעקסיז.
>> מיר ניטאָ אין די סוף.
דאנק איר פֿאַר שייַכעס מיט מיר.
אַזוי לאָזן ס רעדן וועגן דערמאָנען אַרקאַטעקטשער.
דינאַמאָדב זיצט אין די מיטן פון אַזוי פיל פון די אַווס Infrastructure.
באַסיקאַללי איר קענען קרוק עס אַרויף צו עפּעס איר ווילן.
אַפּפּליקאַטיאָנס געבויט ניצן דינאַמאָ אַרייַננעמען לאַמבדאַ, עלאַסטיקאַטשע, קלאָודסעאַרטש,
שטופּן די דאַטע אויס אין גומע מאַפּרעדוסע, אַרייַנפיר אַרויספירן פון דינאַמאָדב
אין ס 3, אַלע מינים פון וואָרקפלאָווס.
אבער מיסטאָמע דער בעסטער זאַך צו רעדן וועגן,
און דאָס איז וואָס ס 'טאַקע טשיקאַווע איז ווען מיר
רעדן וועגן געשעעניש געטריבן אַפּלאַקיישאַנז.
>> דאס איז אַ בייַשפּיל פון אַ ינערלעך פּרויעקט
אַז מיר האָבן ווו מיר ניטאָ אַקטשאַוואַלי ארויסגעבן צו זאַמלען יבערבליק רעזולטאטן.
אַזוי אין אַן email לינק וואס מיר שיקן אויס, עס וועט
זיין אַ ביסל לינק געזאגט גיט דאָ צו רעספּאָנד צו די יבערבליק.
און ווען אַ מענטש קליקס אַז רונג, וואָס כאַפּאַנז
איז זיי ציען אַראָפּ אַ זיכער HTML יבערבליק פאָרעם פון ס 3.
עס ס קיין סערווער.
דאס איז נאָר אַ ס 3 כייפעץ.
>> אַז פֿאָרמירן קומט אַרויף, לאָודז זיך אין דעם בלעטערער.
עס ס גאַט באַקקבאָנע.
עס ס גאַט קאָמפּלעקס דזשאַוואַסקריפּט אַז עס ס פליסנדיק.
אַזוי עס ס זייער רייַך אַפּלאַקיישאַן פליסנדיק אין דער קליענט ס בלעטערער.
זיי טאָן ניט וויסן אַז זיי ניטאָ ניט ינטעראַקטינג מיט אַ צוריק סוף סערווער.
אין דעם פונט, עס ס אַלע בלעטערער.
>> זיי אַרויסגעבן די רעזולטאטן צו וואָס מיר רופן די אַמאַזאָן אַפּי Gateway.
אַפּי Gateway איז נאָר אַ וועב אַפּי אַז איר קענען דעפינירן און קרוק אַרויף
צו וועלכער איר ווילן.
אין דעם באַזונדער פאַל, מיר רע כוקט אַרויף צו אַ לאַמבדאַ פֿונקציע.
>> אַזוי מיין פּאָסטן אָפּעראַציע איז געשעעניש מיט קיין סערווירער.
באַסיקאַללי אַז אַפּי Gateway זיצט דאָרט.
עס קאָס מיר גאָרנישט ביז מען אָנהייבן פּאָסטינג צו עס, רעכט?
די לאַמבדאַ פונקציאָנירן נאָר זיצט דאָרט.
און עס קאָס מיר גאָרנישט ביז מען אָנהייבן היטטינג עס.
אזוי איר קענען זען, ווי דער באַנד ינקריסאַז, אַז ס ווען די טשאַרדזשיז קומען.
איך בין נישט פליסנדיק אַ סערווער 24/7.
>> אַזוי איך ציען די פאָרעם אַראָפּ פון די עמער,
און איך פּאָסטן דורך די אַפּי גייטוויי אין די לאַמבדאַ פֿונקציע.
און דעריבער דער לאַמבדאַ פֿונקציע זאגט, איר וויסן
וואָס, איך ווע גאַט עטלעכע פּייס, עטלעכע פּערסנאַלי ידענטיפיאַבלע אינפֿאָרמאַציע
אין די רעספּאָנסעס.
איך גאַט באַמערקונגען קומענדיק פון ניצערס.
איך ווע גאַט email ווענדט.
איך ווע גאַט וסערנאַמעס.
>> זאל מיר שפּאַלטן דעם אַוועק.
איך בין געגאנגען צו דזשענערייט עטלעכע מעטאַדאַטאַ אַוועק דעם רעקאָרד.
און איך בין געגאנגען צו שטופּן די מעטאַדאַטאַ אין דינאַמאָדב.
און איך קען ינקריפּט אַלע די דאַטע און שטופּן עס אין דינאַמאָדב אויב איך ווילן.
אבער עס ס גרינגער פֿאַר מיר אין דעם נוצן פאַל, צו גיין פאָרויס אַ זאָגן,
איך בין געגאנגען צו שטופּן די רוי דאַטן אין אַ ינקריפּטיד ס 3 עמער.
אַזוי איך נוצן געבויט אין ס 3 סערווירער זייַט ענקריפּשאַן און אַמאַזאָן ס שליסל מאַנאַגעמענט
דינסט אַזוי אַז איך האָבן אַ שליסל אַז קענען דרייען אויף אַ רעגולער מעהאַלעך,
און איך קענען באַשיצן אַז פּיי דאַטע ווי טייל פון דעם גאַנץ וואָרקפלאָוו.
>> אזוי וואָס האָבן איך געטאן?
איך ווע נאָר דיפּלויד אַ גאַנץ אַפּלאַקיישאַן, און איך האָבן קיין סערווער.
אַזוי איז וואָס געשעעניש געטריבן אַפּלאַקיישאַן אַרקאַטעקטשער טוט פֿאַר איר.
>> איצט אויב איר טראַכטן וועגן די נוצן קאַסטן פֿאַר טהיס--
מיר האָבן אנדערע קאַסטאַמערז איך בין גערעדט צו וועגן דעם פּינטלעך אַרקאַטעקטשער וואס
לויפן פענאָמענאַללי גרויס קאַמפּיינז, וואס זענט איר זוכט אין דעם און געגאנגען, טאַקע מיין.
ווייַל איצט, זיי קענען בייסיקלי שטופּן עס אויס דאָרט,
לאָזן אַז קאַמפּיין נאָר זיצן עס ביז עס לאָנטשיז, און ניט
האָבן צו זאָרג אַ פייַג וועגן וואָס מין פון Infrastructure
איז געגאנגען צו זיין עס צו שטיצן עס.
און דעמאָלט ווי באַלד ווי אַז קאַמפּיין איז געשען,
עס ס ווי די Infrastructure נאָר מיד גייט אַוועק
ווייַל עס טאַקע איז ניט Infrastructure.
עס ס נאָר קאָד וואָס זיצט אויף לאַמבדאַ.
עס ס נאָר דאַטן וואס זיצט אין דינאַמאָדב.
עס איז אַ אַמייזינג וועג צו בויען אַפּלאַקיישאַנז.
>> וילעם: אזוי איז עס מער עפעמעראַל ווי עס וואָלט זיין
אויב עס איז סטאָרד אויף אַ פאַקטיש סערווירער?
>> ריק האָוליהאַן: לעגאַמרע.
ווייַל אַז סערווירער בייַשפּיל וואָלט האָבן צו זיין אַ 24/7.
עס האט צו זיין בנימצא פֿאַר עמעצער צו רעספּאָנד צו.
נו טרעפן וואָס?
ס 3 איז בנימצא 24/7.
ס 3 שטענדיק ריספּאַנדז.
און ס 3 איז זייער, זייער גוט ביי געדינט אַרויף אַבדזשעקס.
יענע אַבדזשעקס קענען זיין HTML טעקעס, אָדער דזשאַוואַסקריפּט טעקעס, אָדער וועלכער איר ווילן.
איר קענען לויפן זייער רייַך וועב אַפּלאַקיישאַנז אויס פון ס 3 באַקאַץ, און מען טאָן.
>> און אַזוי אַז ס די געדאַנק דאָ איז צו באַקומען אַוועק פון די וועג
מיר געוויינט צו טראַכטן וועגן אים.
מיר אַלע געניצט צו טראַכטן אין טערמינען פון סערווערס און מחנות.
עס ס ניט וועגן אַז ענימאָר.
עס ס וועגן Infrastructure ווי קאָד.
צעוויקלען די קאָד צו דער וואָלקן און לאָזן דעם וואָלקן לויפן עס פֿאַר איר.
און אַז ס וואָס אַווס איז טריינג צו טאָן.
>> וילעם: אזוי דיין גאָלד קעסטל אין די מיטן פון די אַפּי Gateway איז ניט סערווירער-ווי,
אָבער אַנשטאָט איז דזשוסט--
>> ריק האָוליהאַן: איר קענען טראַכטן פון עס ווי סערווירער פאַקאַדע.
אַלע עס איז איז עס וועט נעמען אַ הטטפּ בעטן און מאַפּע עס צו אנדערן פּראָצעס.
אַז ס אַלע עס טוט.
און אין דעם פאַל, מיר רע מאַפּינג עס צו אַ לאַמבדאַ פֿונקציע.
אַלע רעכט, אַזוי אַז ס אַלע איך גאַט.
דאנק איר זייער פיל.
איך אָפּשאַצן עס.
איך וויסן מיר ווילן אַ קליין ביסל איבער צייַט.
און אַלעווייַ איר גייז גאַט אַ קליין ביסל פון אינפֿאָרמאַציע
אַז איר קענען נעמען אַוועק הייַנט.
און איך אַנטשולדיקן אויב איך געגאנגען איבער עטלעכע פון ​​דיין קאָפּ,
אָבער עס ס אַ גוט פּלאַץ פון פונדאַמענטאַל פאָונדאַטיאָנאַל וויסן
וואָס איך טראַכטן איז זייער ווערטפול פֿאַר איר.
אזוי דאַנקען איר פֿאַר בעת מיר.
[אַפּלאָדיסמענטן]
וילעם: [ינאָדאַבאַל] איז ווען איר זענען געזאגט
איר האט צו גיין דורך די זאַך פון די אָנהייב צו די סוף
צו באַקומען די רעכט וואַלועס אָדער דער זעלביקער וואַלועס,
ווי וואָלט די וואַלועס טוישן אויב [ינאָדאַבאַל].
>> ריק האָוליהאַן: אָה, ידעמפּאָטענט?
ווי וואָלט די וואַלועס טוישן?
נו, ווייַל אויב איך האט ניט לויפן עס אַלע די וועג צו די סוף,
דעמאָלט איך טאָן ניט וויסן וואָס ענדערונגען האבן געמאכט אין די לעצטע מייל.
עס ס ניט געגאנגען צו זיין די זעלביקער דאַטע ווי וואָס איך געזען.
וילעם: אָה, אַזוי איר נאָר האָבן ניט גאַטאַן די גאנצע ינפּוט.
ריק האָוליהאַן: רעכט.
איר האָבן צו גיין פון אָנהייב צו סוף, און דעמאָלט עס ס
געגאנגען צו זיין אַ קאָנסיסטענט שטאַט.
קיל.
>> וילעם: אזוי איר געוויזן אונדז דינאַמאָדב קענען טאָן דאָקומענט אָדער דער שליסל ווערט.
און מיר איבערגעלעבט אַ פּלאַץ פון צייַט אויף די שליסל ווערט מיט אַ האַש און די וועגן
צו Flip עס אַרום.
ווען איר געקוקט אין די טישן, איז אַז געלאזן הינטער די דאָקומענט צוגאַנג?
>> ריק האָוליהאַן: איך וואָלט ניט זאָגן געלאזן עס הינטער.
>> וילעם: זיי זענען צעשיידט פֿון טהע--
>> ריק האָוליהאַן: מיט דעם דאָקומענט צוגאַנג, די דאָקומענט דרוקן אין דינאַמאָדב
איז נאָר טראַכטן פון ווי אן אנדער אַטראַביוט.
עס ס אַ אַטריביוט אַז כּולל אַ כייראַרקאַקאַל דאַטע ביניען.
און דעמאָלט אין די קוויריז, איר קענען נוצן די פּראָפּערטיעס
פון די אַבדזשעקס ניצן אָבדזשעקט נאָוטיישאַן.
אַזוי איך קענען פילטער אויף אַ נעסטעד פאַרמאָג פון די דזשסאָן דאָקומענט.
וילעם: אַזוי קיין מאָל איך טאָן אַ דאָקומענט צוגאַנג,
איך קענען סאָרט פון אָנקומען אין די טאַבולאַר--
וילעם: לעגאַמרע.
וילעם: --ינדעקסעס און זאכן איר נאָר גערעדט וועגן.
ריק האָוליהאַן: יאָ, די ינדעקסיז און אַלע וואָס,
ווען איר ווילן צו אינדעקס די פּראָפּערטיעס פון די דזשסאָן,
די וועג אַז מיר 'ד האָבן צו טאָן וואָס איז אויב איר אַרייַנלייגן אַ דזשסאָן כייפעץ אָדער אַ דאָקומענט
אין דינאַמאָ, איר וואָלט נוצן סטרימז.
סטרעאַמס וואָלט לייענען די ינפּוט.
איר'ד באַקומען אַז דזשסאָן כייפעץ און איר 'ד זאָגן גוט,
וואָס ס די פאַרמאָג איך ווילן צו אינדעקס?
>> איר מאַכן אַ דעריוואַט טיש.
איצט אַז ס 'די וועג עס אַרבעט רעכט איצט.
מיר טאָן ניט לאָזן איר צו אינדעקס גלייַך די פּראַפּערטיז.
>> וילעם: טאַבולאַריזינג דיין דאָקומענטן.
>> ריק האָוליהאַן: עקסאַקטלי, פלאַטטענינג עס, טאַבולאַריזינג עס, פּונקט.
אַז ס וואָס איר טאָן מיט אים.
>> וילעם: דאנק איר.
>> ריק האָוליהאַן: יאָ, לעגאַמרע, דאַנקען איר.
וילעם: אזוי עס ס מין פון Mongo מיץ רעדיס קלאַססיפערס.
>> ריק האָוליהאַן: יאָ, עס ס אַ פּלאַץ ווי אַז.
אַז ס אַ גוט באַשרייַבונג פֿאַר עס.
קיל.