Telegram: セキュリティと速度に重点を置いたクラウドベースのメッセージング アプリ

Telegram は、セキュリティと速度に重点を置いたクラウドベースのメッセージング アプリです。 他のメッセージング アプリに対する Telegram の主な利点は、エンド ツー エンドの暗号化と自己破壊メッセージを含むセキュリティ機能です。 テレグラムは、秘密のチャットやボットなど、プラットフォームに固有のさまざまな機能も提供します. Telegram のデータベースは、暗号化されたファイル システムを使用する NoSQL データベースです。 Telegram の開発者は、このアーキテクチャによりアプリの安全性とスケーラビリティが向上すると主張しています。 NoSQL データベースは SQL データベースほど一般的ではありませんが、その柔軟性とスケーラビリティにより人気が高まっています。

JavaScript プログラミング言語に基づく Telegram は、メッセージング アプリケーションの速度とセキュリティを重視しています。 MongoDB オープン ソース NoSQL データベースは、堅牢でスケーラブルで応答性の高いデータベースです。 Telegram は無制限のクラウド ストレージを提供するため、データのバックアップについて心配する必要はありません。 その人気にもかかわらず、Telegram は WhatsApp の強力な競合相手であり、代替手段を探しているユーザーは、Telegram を使用することをお勧めしません。 MongoDB は、ドキュメント指向のデータベース モデルを採用するオープン ソースの NoSQLデータベース管理システム(DBS) です。 MongoDB Atlas に加えて、データベースは属性のリストに新しい属性を追加しました。 MongoDB に移行する準備ができていない場合は、別のオプションがあります - Percona Server for MongoDB です。

Telegram はデータベースをどのように使用しますか? Telegram はTelegram Database Libraryに基づいて構築されています。 TDLib を使用すると、ネットワーク実装の詳細、暗号化、およびローカル データ ストレージが開発者に委任され、開発者は設計、応答性の高いインターフェイス、および美しいアニメーションの作成により多くの時間を費やすことができます。

Nosql を使用するデータベースはどれですか?

ドキュメント データベースは、リレーショナル データベースとは対照的に、データを格納します。 その結果、それらをいくつかの柔軟なデータ モデルに組み合わせることで、それらを簡素化します。 NoSQL データベースは、純粋なドキュメント データベース、キー値ストア、ワイドカラム データベースの 3 つのタイプに分類できます。

一般に、NoSQL データベースは、高性能データベースに必要なすべての機能を備えていると見なされています。 ペースの速い今日のデータ駆動型の世界では、リアルタイムの Web アプリケーションやビッグデータで使用されています。 NoSQL の目標は、新しい種類のデータベース管理システム (DBMS) を作成することです。 従来の RDBMS では、SQL (構造化照会言語) 構文を使用して、構造化された形式でデータを格納および取得します。 現在、多くの業界が NoSQL データベースを使用して、一部のビジネス アプリケーションの柔軟性とスケーラビリティを向上させています。 NoSQL データベースの柔軟性とオープン性により、マルチメディア コンテンツを格納するための優れたオプションとなります。 今日のビジネスの世界では、データの管理は最も重要な責任の 1 つです。

一方、リレーショナル データベースは、大量のデータを処理するために必要なパフォーマンスと可用性について、Bigtable などの NoSQL サービスと競合することはできません。 Bigtable を使用すると、99.999% の可用性を実現し、数十億行を処理できます。 NoSQL データベース サービスである Cloud Bigtable は、完全に管理されており、最大 99.999% の時間で実行されます。 Cloud Bigtable を使用すると、新しい言語を学習したり、別のツールセットを適用したりする必要なく、より多くのユーザーとデータをより効果的に処理できます。

Nosql データベースを使用する理由

一方、SQL データベースは、単純で単純な形式でデータを格納する NoSQL データベースよりも理解するのがはるかに複雑です。 さらに、NoSQL データベースを使用すると、開発者はデータ構造を直接変更できます。

Nosql の長所と短所

NoSQL の長所と短所は何ですか?
長所: 「br」 *br = スキーマ要件。 データ型を制限する必要があります。 データを柔軟に処理できるため、データの処理が容易になります。 その利点の 1 つは、br の価格が br の価格に反比例することです。 *br>クエリ。 データが常に信頼できるという保証はありません。

Nosql を使用するアプリケーションはどれですか?

LinkedIn は、NoSQLグラフ データベースを使用してシステム内の関係を強化する最も人気のあるアプリケーションの 1 つです。 一方、NoSQL は、大規模なネットワーク プラットフォーム内でのデータの移動を管理し、データの使用方法や変更方法に関係なく、ユーザーがデータを利用できるようにします。

Postgresql は Nosql ですか?

PostgreSQL は NoSQL データベースではありません。 これはリレーショナル データベースです。つまり、テーブルと行を使用してデータを格納します。 ただし、JSON データ型やインデックス作成などの一部のNoSQL 機能はサポートしています。

NoSQL データベースは、データをキー値ストアとカラム型データベースに格納できます。 プログラムでできるのと同じ方法で、データベース内のオブジェクトを操作できるという考えを楽しんでいます。 プログラムを作成するとき、オブジェクトをオブジェクト リレーショナル マッパー (ORM) として使用して、プログラミングをより効率的にすることができます。 JSON を理解し、取得および検索できる NoSQL 型で結果セットを格納する機能を持つことは、RESTful Web API がより洗練されている時代に価値のある機能です。 Key-Value ストアを Postgres に組み込むことで、開発者は多くの新しいオプションを利用できます。 すべてのアプリケーションがこれらの機能を必要とするわけではありませんが、非常に便利で改善される可能性があることを理解することが重要です。 HStore は、INTEGER、TEXT、および XML と同じように、オブジェクト指向のデータ型です。

キーを使用して、HStore から値を取得できます。 people テーブルの各行には、任意のキーまたは値を持つハッシュ テーブルが含まれています。 HStore 列の各キーと値は、テキスト文字列内に含まれています。 HStore オペレーターは、改善されたインデックスを利用できるため、より簡単かつ迅速に使用できます。 GiN および GIST インデックスが HStore 列をサポートするようになったことは、非常に効率的で迅速であるため、重要な進展です。 データをバイナリ形式で保存する方がコンパクトで効率的であるだけでなく、理解しやすくなります。 HStore データと JSONB データで適切に機能するようになった同じ GIN および GIST インデックスを使用することが可能です。

Postgres の HStore のテキスト セクションが最も魅力的であるため、簡単に言うのは難しいです。 二重矢印演算子 (-) を使用して、キーを含む JSON オブジェクトの値を取得しました。 単一の矢印 (-) を使用すると、ほぼ確実にオブジェクトが返されますが、これはおそらく望んでいないものです。

Postgresql対Mongodb

PostgreSQL と MongoDB は、2 種類のデータベース管理システム (RDBMS) です。 PostgreSQL はモノリシック アーキテクチャであるのに対し、MongoDB は分散アーキテクチャです。 SQL は PostgreSQL で使用されますが、BSON は MongoDB で使用されます。

Mongodb と Nosql は同じですか?

このモデルによると、MongoDB データベースには、他のドキュメントにリンクされた情報は含まれません。 結果として、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server などの従来のリレーショナル データベースとは大きく異なります (NoSQL = Not-only-SQL)。

この用語は、SQL だけでなく SQL も指します。 NoSQL データベースには、ドキュメント データベース、キー値データベース、グラフ データベースなど、さまざまなものがあります。 関係性を必要とせずに、データを NoSQL データベースに格納および取得できます。 MongoDB は、ドキュメント指向で NoSQL であるデータベースの一種です。 MongoDB は、オープンソースの NoSQL データベースです。 このシステムは、高いレベルのスケーラビリティとパフォーマンスで実行できます。 MongoDB には、文字列、数値、日付、配列、ブール値など、さまざまなデータ型を格納できます。 ビデオ、画像、およびオーディオはすべて、バッファ データ型に格納できます。

Mongodb: 大規模な分散データ セット用の Nosql データベース

近年、リレーショナル データベースに代わるものとして、NoSQL データベースの採用が拡大しています。 ドキュメント指向の情報は、MongoDB のドキュメント指向のデータ管理機能、ストレージ、および検索によって管理できます。 これは NoSQL データベースであるため、事前定義された任意のデータ構造を受信データに適用できます。 実際、必要に応じて、ドキュメントのコレクションに異なる構造を持たせることができます。 MongoDB は、水平方向にスケーリングできるため、大規模な分散データ セットに適しています。

電報ボット データベース

Telegram ボットデータベースは、Telegram ボット データ用のクラウドベースのストレージ システムです。 これにより、開発者はボット データを中央の場所に保存および管理できるため、アクセスと更新が容易になります。 データベースは、ボット ユーザー データ、ボット コマンド、およびボット設定を格納するために使用できます。

テレグラム チャット ボットを使用して、いくつかの簡単な手順でテレグラムを Bitrix24 オープン チャネルに接続できます。 Telegram ボットをオープン チャネルに接続する場合は、アクセス トークンが必要です。 これは、新しいボットを作成するか、既存のボットに対してリクエストする場合に利用できます。 すでに Telegram ボットを持っているが、アクセス トークンに慣れていない場合は、リクエストできます。

Tdlib は、モバイルおよびデスクトップ プラットフォームをサポートする唯一のデータベースです。

TDLib には他にも多くの機能があり、データベースのサポートはその 1 つにすぎません。 使用料は無料で、オープンソースであるため、モバイルおよびデスクトップ アプリケーションを作成できます。

Mongodb 電報ボット

Mongodb Telegram Bot は、 MongoDB データベースの管理を支援するボットです。 データベースを追加および削除する簡単な方法を提供し、データベース内のデータを表示および編集することもできます。

テレグラムのボットに注意

10 億人以上のユーザーを持つメッセージング アプリである Telegram は、最も人気のあるアプリの 1 つです。 新しい調査によると、Telegram でボットが使用されて資格情報が盗まれていることが明らかになりました。 ハッカーはボットを使用して、Discord や Telegram などの人気のあるメッセージング アプリでユーザー資格情報にアクセスしています。 ユーザーは、ボットにアクセスするためにユーザー名とパスワードを提供するよう求められます。
Telegram は、2 要素認証などの新機能を導入することで、ボットを阻止しようとしています。 一方、ボットは依然としてデータを盗むために使用されています。