"OceanBase设计规范与数据架构指南_V2版本详解与发展历程"

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OceanBase是一款设计规范与数据架构指南,其版本0.1的历史包含了初稿和修正细节的描写。自1970年E.F.Codd首次提出关系数据库模型以来,关系数据库一直是IT领域必需的基础设施,适用于各行各业,包括金融、电信、房地产、农林牧渔、制造业等。随着互联网行业和大数据的快速发展,关系数据库遇到了一系列挑战,如高昂的总体拥有成本、有限的扩展能力和低效的大数据处理性能。因此,NoSQL技术崛起,系统如Hbase、Cassandra等应运而生,这些系统采用分布式架构,易于扩展和容灾,结合大数据处理系统如Hadoop,能够轻松处理大规模数据。 OceanBase 1.0版本作为一款优秀的数据库产品,秉承了关系数据库的易用性与完善功能,同时采用了分布式架构,具备了NoSQL系统易于扩展和容灾的特点。这使得OceanBase在应对大数据和高并发访问的场景下表现出色。与传统关系数据库相比,OceanBase具有更低的总体拥有成本、更强的扩展能力和更高的大数据处理性能。 通过详细的设计规范和数据架构指南,OceanBase帮助开发人员了解如何有效地设计数据库结构、优化数据模型和提高系统性能。设计规范指南版本0.1包含了初稿和修正细节,作者对文档进行了修订。这些规范和指南为开发人员提供了实用的建议和最佳实践,帮助他们更好地利用OceanBase数据库。 总的来说,OceanBase是一款设计规范与数据架构指南,版本0.1中包含了初稿和修正细节。随着互联网行业和大数据的快速发展,关系数据库遇到了一系列挑战,NoSQL技术崛起,系统如Hbase、Cassandra等应运而生。OceanBase 1.0作为一款优秀的数据库产品,采用了分布式架构,具备了NoSQL系统易于扩展和容灾的特点,表现出色。设计规范和数据架构指南为开发人员提供了实用的建议和最佳实践,帮助他们更好地利用OceanBase数据库。

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

2023-05-22 上传