В настоящее время я работаю над проектом, основанным на Android.Не вдаваясь в подробности, программное обеспечение будет работать на специально созданном устройстве.Аппаратное обеспечение никогда не изменится и всегда будет таким же.Это несомненный плюс:)
С учетом вышесказанного, этот проект требует от нас сохранения нагрузок и загрузок данных на устройстве - до 3-х строк в некоторых таблицах.SQLite прекрасно справляется со сканированием такого количества строк, и проблема возникает, когда мы начинаем делать сложные объединения, чтобы вернуть все необходимые данные.Мы думали о денормализации базы данных, но боимся, что это вытолкнет базу данных за пределы области использования.
Мы рассматриваем использование объектно-ориентированной базы данных, что-то вроде db4o или NeoDatis.Мы надеемся, что, сохраняя объекты, мы можем избавиться от наших отношений на уровне строк и сохранить их на объекте (как ООП).Проблема в том, что мы не смогли найти какие-либо связанные с производительностью тесты (по крайней мере, последние) этих ODB, работающих и используемых на Android.хранить и получать доступ к этому большому количеству данных?Если так, то любой совет, который вы могли бы дать, был бы очень признателен.
- Правка
Вот пример проблемы, с которой мы сталкиваемся.Это не связано с нашим приложением (мой NDA говорит, что я не могу публиковать что-то конкретное), но этот пример хорошо представляет проблему.
Представьте, что мы создаем приложение для мониторинга каждого транспортного средства, которое едет на магистрали Нью-Джерси.в любой момент времени.Для каждого конкретного автомобиля нам нужно отслеживать марку и модель автомобиля, сколько человек в машине и какова демография людей в машине.Таким образом, в итоге вы получите данные, которые выглядят примерно так:
car
id |цвет |make_id |in_toll_lane |model_id
make
id |имя
модель
id |имя |make_id
car_person
id |возраст |секс |is_driver |car_id
toll_lanes
id |cars_in_line |ideal_cars_in_line |ideal_occupants
Эти данные будут часто меняться.Это также собирается стать довольно огромным, поскольку нет никаких сомнений, что МНОГИЕ люди ездят вниз по NJ Pike в любой момент времени.
С этими данными мы должны иметь возможность мгновенно снимать любого, кто ездит на щуке.Мы также должны быть в состоянии сделать снимок всех мужчин, которые едут, или всех женщин в магистрали.Мы также должны иметь возможность выполнять поиск по возрасту, полу, марке, модели и т. Д.
Теперь представьте, что нам нужно выяснить, на какую полосу платных дорог должна проехать каждая машина, исходя из количества людей в машине,идеальное количество пассажиров, количество автомобилей в очереди и идеальное количество автомобилей, которые должны быть в очереди.
Это очень простой пример, хотя и довольно представительный для нашей проблемы.
- Конец редактирования
Заранее спасибо!