接口封装

对象池优化：引入高效的对象池算法，时间复杂度为 O(1)。 Redis 子模块抽象：运用命令模式，提供方便高效的接口。 MongoDB 查询条件装饰器：结合组合模式和装饰模式，实现查询条件与数据模型解耦。 MongoDB 结果集抽象：通过模板和特化技术，实现不同索引类型的结果集接口。 抽象 MongoDB 模块：处理通用数据库操作，不同表对应专属子类。 自动代码生成器：利用 Perl 开发生成器，减轻新增表的编程工作量。 分层数据模型：结合 Redis 和 MongoDB，构建缓存层+持久层的后台架构。 数据更新功能：结合缓存更新规则和数据订阅系统，实现数据更新功能。 效率提升：分层数据架构比原有接口提升 5-400 倍效率，大多数情况下提升约 100 倍。

为了减少重复工作量，我找到了一个优秀的封装示例，直接使用OCI的API函数来编写代码。

AdoDatabase提供了Oracle、SqlServer、mysql的统一操作接口，并且提供了连接实例的具体说明。

通过该接口，用户可以直接调用各种 SQL 语句，提升操作 MySQL 数据库的效率与便捷性。

这是一个使用C++封装的OCI操作接口示例，利用数据库连接池实现了数据的多线程并发操作。

这是一个简单的工具箱，用于在EyeLink 1000眼动仪和Psychtoolbox之间建立接口连接。rd_eyeLink.m包含了多个EyeLink PTB命令，可用于在线或离线眼动追踪实验。通过这个函数，眼动追踪器的代码得以封装，使得实验代码更加清晰易读，避免了直接使用EyeLink命令可能带来的混乱。rd_eyeTrackTester.m展示了如何利用rd_eyeLink.m与EyeLink进行通信并进行在线眼动追踪测试。该工具箱由雷切尔·丹尼森（Rachel Denison）于2014年4月开发。

项目由离线分析和实时分析两部分组成。离线分析从Hive获取模拟业务数据，处理后存储于MySQL。实时分析从Kafka获取模拟业务数据，经Spark Streaming处理后存储于MySQL。

理解数据封装的概念对于理解Hadoop至关重要。数据封装是一种将数据与操作数据的方法分离的技术。在Hadoop中，数据存储在HDFS（分布式文件系统）中，而计算框架（如MapReduce）用于处理数据。这种分离允许用户专注于数据逻辑，而无需担心底层存储和处理细节。

一个便捷高效的ADO封装类

这是一个 Node-Mongo 服务的独立封装版本，可以通过 GET/POST 请求直接操作数据库。 文件说明： consts.js: 全局参数配置 log.js: 本地日志记录功能，用于记录数据库异常或逻辑错误 servicemongo.js: 主服务程序，可通过 node servicemongo.js 启动服务 routemongo.js: 请求路由 mongo.js: 封装了 Node 对 MongoDB 的基本操作 使用方法： 直接运行 node servicemongo.js 启动服务，也可以在其他项目中调用 servicemongo 的 start 方法。 依赖安装： 如果出现 Node 包错误，请查看错误日志，并使用 npm i 安装所需的包。