Telegram: 보안과 속도에 중점을 둔 클라우드 기반 메시징 앱

Telegram은 보안과 속도에 중점을 둔 클라우드 기반 메시징 앱입니다. 다른 메시징 앱에 비해 Telegram의 주요 이점은 엔드 투 엔드 암호화 및 자체 파괴 메시지를 포함하는 보안 기능입니다. Telegram은 또한 비밀 채팅 및 봇과 같은 플랫폼 고유의 다양한 기능을 제공합니다. Telegram의 데이터베이스는 암호화된 파일 시스템을 사용하는 NoSQL 데이터베이스입니다. Telegram의 개발자는 이 아키텍처가 앱을 더 안전하고 확장 가능하게 만든다고 주장합니다. NoSQL 데이터베이스 는 SQL 데이터베이스보다 덜 일반적이지만 유연성과 확장성으로 인해 인기가 높아지고 있습니다.

JavaScript 프로그래밍 언어를 기반으로 하는 Telegram은 메시징 응용 프로그램에서 속도와 보안을 강조합니다. MongoDB 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스는 강력하고 확장 가능하며 응답성이 뛰어난 데이터베이스입니다. Telegram은 무제한 클라우드 스토리지를 제공하므로 데이터 백업에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 인기에도 불구하고 Telegram은 WhatsApp의 강력한 경쟁자이며 대안을 찾는 사용자는 Telegram을 사용하는 것이 더 나쁠 수 있습니다. MongoDB는 문서 지향 데이터베이스 모델을 사용하는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템 (DBS)입니다. MongoDB Atlas 외에도 데이터베이스는 속성 목록에 새 속성을 추가했습니다. MongoDB로 마이그레이션할 준비가 되지 않은 경우 Percona Server for MongoDB라는 또 다른 옵션이 있습니다.

Telegram은 데이터베이스를 어떻게 사용합니까? 텔레그램은 텔레그램 데이터베이스 라이브러리 를 기반으로 합니다. TDLib를 사용하면 네트워크 구현 세부 정보, 암호화 및 로컬 데이터 스토리지가 개발자에게 위임되어 개발자가 설계, 반응형 인터페이스 및 아름다운 애니메이션 제작에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

어떤 데이터베이스가 Nosql을 사용합니까?

문서 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터를 저장합니다. 결과적으로 여러 유연한 데이터 모델로 결합하여 단순화합니다. NoSQL 데이터베이스는 순수 문서 데이터베이스, 키-값 저장소 및 와이드 컬럼 데이터베이스의 세 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 일반적으로 고성능 데이터베이스에 필요한 모든 기능을 갖춘 것으로 간주됩니다. 오늘날의 빠르게 변화하는 데이터 중심 세계에서 실시간 웹 애플리케이션 및 빅 데이터에 사용됩니다. NoSQL의 목표는 새로운 유형의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 만드는 것입니다. SQL(구조적 쿼리 언어) 구문은 기존 RDBMS에서 구조화된 형식으로 데이터를 저장하고 검색하는 데 사용됩니다. 현재 많은 산업에서 일부 비즈니스 애플리케이션의 유연성과 확장성을 높이기 위해 NoSQL 데이터베이스를 사용하고 있습니다. NoSQL 데이터베이스의 유연성과 개방성은 멀티미디어 콘텐츠를 저장하기 위한 더 나은 옵션입니다. 오늘날의 비즈니스 세계에서 데이터 관리는 가장 중요한 책임 중 하나입니다.

반면에 관계형 데이터베이스는 대용량 데이터를 처리하는 데 필요한 성능 및 가용성 면에서 Bigtable과 같은 NoSQL 서비스와 경쟁할 수 없습니다. Bigtable을 사용하면 99.999%의 가용성을 달성하고 수십억 개의 행을 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스 서비스 인 Cloud Bigtable은 완전히 관리되며 최대 99.999%의 시간을 수행합니다. Cloud Bigtable을 사용하면 새로운 언어를 배우거나 다른 도구 모음을 적용할 필요 없이 더 많은 사용자와 데이터를 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스를 사용하는 이유는 무엇입니까?

반면에 SQL 데이터베이스는 데이터를 단순하고 직관적인 형태로 저장하는 NoSQL 데이터베이스보다 이해하기가 훨씬 더 복잡합니다. 또한 NoSQL 데이터베이스를 사용하면 개발자가 데이터 구조를 직접 변경할 수 있습니다.

Nosql의 장단점

NoSQL의 장단점은 무엇입니까?
장점: "br" *br = 스키마 요구 사항. 데이터 유형은 제한되어야 합니다. 데이터 처리의 유연성 덕분에 더 쉽게 처리할 수 있습니다. 그것의 한 가지 장점은 br의 가격이 br의 가격과 반비례한다는 것입니다. *br> 쿼리. 데이터가 항상 신뢰할 수 있다는 보장은 없습니다.

어떤 애플리케이션이 Nosql을 사용합니까?

LinkedIn은 NoSQL 그래프 데이터베이스 를 사용하여 시스템 내에서 관계를 강화하는 가장 인기 있는 애플리케이션 중 하나입니다. 반면에 NoSQL은 사용 또는 변경 방법에 관계없이 사용자가 사용할 수 있도록 대규모 네트워킹 플랫폼 내에서 데이터 이동을 관리합니다.

Postgresql은 Nosql입니까?

PostgreSQL은 NoSQL 데이터베이스가 아닙니다. 데이터를 저장하기 위해 테이블과 행을 사용하는 것을 의미하는 관계형 데이터베이스입니다. 그러나 JSON 데이터 유형 및 인덱싱과 같은 일부 NoSQL 기능 은 지원합니다.

NoSQL 데이터베이스는 열 형식 데이터베이스뿐만 아니라 키-값 저장소에 데이터를 저장할 수 있습니다. 나는 내 프로그램에서와 같은 방식으로 내 데이터베이스의 개체를 조작할 수 있다는 생각을 즐깁니다. 프로그램을 작성할 때 객체를 ORM(Object-Relational Mapper)으로 사용하여 프로그래밍을 보다 효율적으로 만들 수 있습니다. JSON을 이해하고 검색할 수 있는 NoSQL 유형으로 결과 집합을 저장하는 기능은 RESTful 웹 API가 더욱 정교해지는 시대에 중요한 기능입니다. 키-값 저장소를 Postgres에 통합함으로써 개발자는 수많은 새로운 옵션을 갖게 됩니다. 모든 애플리케이션에 이러한 기능이 필요한 것은 아니지만 매우 유용하고 개선될 수 있다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. HStore는 INTEGER, TEXT 및 XML과 같은 방식으로 객체 지향 데이터 유형입니다.

키를 사용하여 HStore에서 값을 가져올 수 있습니다. people 테이블의 각 행에는 키 또는 값이 있는 해시 테이블이 포함되어 있습니다. HStore 열의 각 키와 값은 텍스트 문자열 내에 포함됩니다. HStore 연산자는 향상된 인덱스를 활용하여 더 간단하고 빠르게 사용할 수 있습니다. GiN 및 GIST 인덱스가 이제 HStore 열을 지원한다는 사실은 매우 효율적이고 빠르기 때문에 중요한 발전입니다. 데이터를 바이너리 형식으로 저장하는 것이 더 간결하고 효율적일 뿐만 아니라 이해하기도 더 쉽습니다. 이제 HStore 데이터 및 JSONB 데이터와 잘 작동하는 동일한 GIN 및 GIST 인덱스를 사용할 수 있습니다.

Postgres의 HStore의 텍스트 섹션이 가장 매력적이라고 ​​생각하기 때문에 간단히 설명하기는 어렵습니다. 이중 화살표 연산자(-)를 사용하여 키가 포함된 JSON 개체의 값을 검색했습니다. 하나의 화살표(-)를 사용하면 거의 확실하게 원하는 개체가 아닌 개체를 반환하게 됩니다.

PostgreSQL 대 MongoDB

PostgreSQL과 MongoDB는 두 가지 유형의 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. PostgreSQL에는 모놀리식 아키텍처가 있는 반면 MongoDB에는 분산 아키텍처가 있습니다. SQL은 PostgreSQL에서 사용되는 반면 BSON은 MongoDB에서 사용됩니다.

Mongodb와 Nosql은 같은가요?

이 모델에 따르면 MongoDB 데이터베이스는 다른 문서에 연결된 정보를 포함하지 않습니다. 이는 결과적으로 Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server(NoSQL = Not-only-SQL)와 같은 기존 관계형 데이터베이스 와 크게 다르다는 것을 의미합니다.

이 용어는 또한 SQL뿐만 아니라 SQL을 의미합니다. NoSQL 데이터베이스는 문서, 키-값 및 그래프 데이터베이스 를 포함하여 여러 가지가 될 수 있습니다. 관계 없이 NoSQL 데이터베이스에 데이터를 저장하고 검색할 수 있습니다. MongoDB는 문서 지향 및 NoSQL인 데이터베이스 유형입니다. MongoDB는 오픈 소스인 NoSQL 데이터베이스입니다. 이 시스템은 높은 수준의 확장성과 성능을 발휘할 수 있습니다. 문자열, 숫자, 날짜, 배열 및 부울과 같은 다양한 데이터 유형을 MongoDB에 저장할 수 있습니다. 비디오, 이미지 및 오디오는 모두 버퍼 데이터 유형에 저장할 수 있습니다.

Mongodb: 대규모 분산 데이터 세트를 위한 Nosql 데이터베이스

NoSQL 데이터베이스의 채택은 최근 몇 년 동안 관계형 데이터베이스의 대안으로 성장했습니다. 문서 중심 정보는 문서 중심 데이터 관리 기능, 저장 및 검색을 통해 MongoDB에서 관리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스이기 때문에 미리 정의된 모든 데이터 구조를 수신 데이터에 적용할 수 있습니다. 실제로 필요한 경우 문서 모음은 고유한 구조를 가질 수 있습니다. MongoDB는 수평 확장이 가능하기 때문에 대규모 분산 데이터 집합에 적합합니다.

텔레그램 봇 데이터베이스

Telegram 봇 데이터베이스는 Telegram 봇 데이터를 위한 클라우드 기반 스토리지 시스템입니다. 이를 통해 개발자는 중앙 위치에서 봇 데이터를 저장하고 관리할 수 있으므로 쉽게 액세스하고 업데이트할 수 있습니다. 데이터베이스는 봇 사용자 데이터, 봇 명령 및 봇 설정을 저장하는 데 사용할 수 있습니다.

Telegram 채팅 봇 을 사용하여 몇 가지 간단한 단계를 거쳐 Telegram을 Bitrix24 공개 채널에 연결할 수 있습니다. Telegram 봇을 공개 채널과 연결하려면 액세스 토큰이 필요합니다. 새 봇을 만들거나 기존 봇에 요청하는 경우 사용할 수 있습니다. 이미 Telegram 봇이 있지만 액세스 토큰에 익숙하지 않은 경우 요청할 수 있습니다.

Tdlib는 모바일 및 데스크톱 플랫폼을 지원하는 유일한 데이터베이스입니다.

TDLib는 다른 많은 기능과 함께 제공되며 데이터베이스 지원 은 그 중 하나일 뿐입니다. 무료로 사용할 수 있으며 오픈 소스이므로 모바일 및 데스크톱 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

몽고디비 텔레그램 봇

Mongodb Telegram Bot은 MongoDB 데이터베이스 관리를 도와주는 봇입니다. 데이터베이스를 쉽게 추가하고 제거할 수 있는 방법을 제공하며 데이터베이스의 데이터를 보고 편집할 수도 있습니다.

텔레그램의 봇을 조심하세요

10억 명 이상의 사용자를 보유한 메시징 앱인 Telegram은 가장 인기 있는 앱 중 하나입니다. 새로운 연구에 따르면 자격 증명을 훔치기 위해 Telegram에서 봇이 사용되었습니다. 해커는 봇을 사용하여 Discord 및 Telegram과 같은 인기 메시징 앱에서 사용자 자격 증명에 액세스하고 있습니다. 사용자는 봇에 액세스하기 위해 사용자 이름과 암호를 제공해야 합니다.
Telegram은 이중 인증과 같은 새로운 기능을 도입하여 봇을 막으려 고합니다. 반면에 봇은 여전히 ​​데이터를 훔치는 데 사용되고 있습니다.