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saulshao

V2EX 第 167989 号会员,加入于 2016-04-13 10:18:06 +08:00
saulshao 最近回复了
正常应该就是代码处理,SQL 处理这个非常费劲。并且思路和代码是一样的。
这个应该是个占位符,实际使用的时候需要将这个{0}替换成实际的值。
在关系数据库出现之前,我估计世界上所有的数据都是用固定格式的文本 /二进制文件存储的。
那时都是在代码里判断唯一性。直到关系数据库出现......
首先我建议遵循 ERP 的数据结构,产品基本上就是 BOM,BOM 其实不关心你生产的是汽车还是服装。需要细分属性的时候就建表扩展就行了。其实我之前实践过用 K/V 的结构存储不同的属性,但是这么做的问题是有一些需要经常查询的字段,可能必须拿出去单独建表,不然无法保证性能。
其实,首先需要评估的是你做这个东西干啥,然后再考虑 IT 实现。
需不需要分别建表完全取决于这个 Banner 要怎么用。
例如你分析的结论是同一个 banner,对于所有的对象都是一样的,当这个 banner 发生变更的时候,机构、课程的 banner 都要跟着变,那就应该建 banner 表,否则就需要分别建表。
Markdown 的渲染大部分都是不管顺序号本身,只比较大小。
理论上像 DBEAVER 之类的数据库管理工具可以允许你生成 E-R 图。前提是有建好的外键。
但是存储过程据我所知没什么好办法。
Django 完全可以满足要求,尤其是如果你懂业务的话,这东西可以解决很多问题。
基本思路是放弃基础数据维护,全都用 Django 自带的 admin。
而业务流程的处理则用前端的 vue 或者类似的框架。
这么说吧,从社会发展的角度来看,城市集中化是趋势。
所以,我认为在一二线城市买房,尤其是人口大省的一二线城市买房肯定是不会亏的。
你想想,一个买得起房的成功人士,在目前的城市建设水平和配套前提下,你是会在相对大的城市买,还是在小县城买?
我觉得某房地产老总说得很有道理,中国房价不能以平均收入来衡量。例如北上广深的房价,应该以全国收入最高的 1%的人群的收入水平来衡量。
中国的情况不能和美国,德国类比,人家的乡村建设水平跟我们完全不是一个档次的。
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