内存数据库应用之NBA篮球图文直播室存储设计

简介:

1.1 摘要 

  内存数据库适用于实时性访问要求很高的业务应用系统,尤其是实时数据直播报类系统,如篮球比赛图文直播室,足球比赛图文直播室等各类实时播放类的体育赛事。本文以NBA篮球比赛直播室后台内存数据的存储设计为业务切入点,以Memcached内存数据库为平台,详细介绍了内存数据库在实时业务应用的典型应用。

1.2 业务规则  

  NBA篮球比赛分为主客场两支球队,允许各队同时5名球员上场比赛,允许球员替换上场;分为上下半场,各两节,每节12分钟,全场48分钟;常规时间内比分相同则进入加时,加时赛每节5分钟,如加时后,比分仍相同则进入下一个加时,直至分出胜负。详细比赛规则请参见度娘。

1.3 功能需求

  NBA篮球图文直播室实现的功能主要包括实时数据、文字直播、技术统计、在线评球四大功能。实时数据包括实时比分、单节比分、当前场上队员、本节犯规次数、剩余暂停次数信息。文字直播是比赛实况和互动信息的实时播报。技术统计是两队参赛队员各项技术参数的统计和整个球队各项技术参数的汇总统计。如下图所示:

  详细功能如下表所示:

序号

模块

功能

说明

1

实时数据

实时比分

两队实时总比分

2

单节比分

两队当前节比分

3

场上队员

两队当前场上队员

4

本节犯规

本节犯规次数,满5次罚球,清0

5

剩余暂停

剩余长短暂停数

6

文字直播

文字直播

直播员实时更新的赛况信息和互动信息

7

技术统计

出场时间

每个球员的出场比赛时间

8

投篮(中-投)

每个球员两分球投篮次数和投中次数

9

三分(中-投)

每个球员三分球投篮次数和投中次数

10

罚球(中-投)

每个球员罚篮次数和投中次数

11

前篮板

每个球员前场篮板个数

12

后篮板

每个球员后场蓝本个数

13

总篮板

每个球员总篮板个数

14

助攻

每个球员的助攻次数

15

抢断

每个球员的抢断次数

16

盖帽

每个球员的盖帽次数

17

失误

每个球员的失误次数

18

犯规

每个球员的犯规次数

19

得分

每个球员的得分数

20

在线评球

会员评球

注册会员的在线评论信息

21

游客评球

游客身份的在线评论信息

1.4 存储设计

  Memcached提供Key-value结构的数据存储,这也是当前主流内存数据库的存储方式,当前版本并不支持结构化数据的存储,本文只针对Key-Value存储结构的内存数据库进行设计,其他模式单独讨论,所以NBA篮球直播室后台数据存储设计最主要的内容就是key的设计。

1.4.1 命名规则

  主队使用关键字HOST,客队使用关键字GUEST,所有关键字同意采用大写字母表示。由于双方数据项完全相同,所以本文只列出主队的关键字,客队数据项的关键之只需要替换HOST关键字即可。

1.4.1.1 实时数据

1.4.1.2 文字直播

 

1.4.1.3 技术统计

 

  设计球员技术统计数据时,球员信息的表达有两种方案:

 

  一是采用球衣号码作为关键字,这种方案的好处是关键字较短,按照NBA篮球比赛规则,球衣号码范围是0-99,所以只需要两位即可。同时考虑到NBA关于单场 比赛球员报名人数的限制,所以在此数据的最大存储量是15。

 

  二是采用球员姓名作为关键字,这种方案的好处是球员数据和球员姓名不需要进行二次匹配,缺点是球员姓名过长,导致存储空间的增加。这里采用球衣号码作为 球员标识。

  汇总技术统计采用后台程序自动计算的方式进行,直播员只需更新每个球员的当前数据即可。

 

1.4.2 过期管理

   所有数据都采用过期设置,考虑到一场篮球比赛出现加时及其他各类情况,以及比赛当天赛事收关注度比较高的实际业务需求,过期周期设置为24小时。

1.4.3 持久管理

  实时数据最终值除犯规次数和剩余暂停数外,和技术统计数据一起存入关系型数据库。文字直播数据和评论信息存入非关系型数据库。

目录
相关文章
|
11天前
|
存储 安全 搜索推荐
酒店管理系统的数据库的应用以及选择
酒店管理系统数据库关乎运营效率和服务质量。数据库用于数据存储、管理、分析及客户关系管理,确保房态与预订精准。选择时重视性能稳定性、数据安全、易用性、可扩展性和成本效益。合适的数据库能提升酒店运营效率并优化客户体验。
21 2
|
21天前
|
缓存 算法 Java
Java内存管理与调优:释放应用潜能的关键
【4月更文挑战第2天】Java内存管理关乎性能与稳定性。理解JVM内存结构,如堆和栈,是优化基础。内存泄漏是常见问题,需谨慎管理对象生命周期,并使用工具如VisualVM检测。有效字符串处理、选择合适数据结构和算法能提升效率。垃圾回收自动回收内存,但策略调整影响性能,如选择不同类型的垃圾回收器。其他优化包括调整堆大小、使用对象池和缓存。掌握这些技巧,开发者能优化应用,提升系统性能。
|
29天前
|
编解码 算法 Java
构建高效的Android应用:内存优化策略详解
随着智能手机在日常生活和工作中的普及,用户对移动应用的性能要求越来越高。特别是对于Android开发者来说,理解并实践内存优化是提升应用程序性能的关键步骤。本文将深入探讨针对Android平台的内存管理机制,并提供一系列实用的内存优化技巧,以帮助开发者减少内存消耗,避免常见的内存泄漏问题,并确保应用的流畅运行。
|
1月前
|
人工智能 关系型数据库 Serverless
Serverless 应用引擎常见问题之AI应用限制人为限制内存如何解决
Serverless 应用引擎(Serverless Application Engine, SAE)是一种完全托管的应用平台,它允许开发者无需管理服务器即可构建和部署应用。以下是Serverless 应用引擎使用过程中的一些常见问题及其答案的汇总:
29 3
|
29天前
|
存储 算法 编译器
【C++ 内存管理 重载new/delete 运算符 新特性】深入探索C++14 新的/删除的省略(new/delete elision)的原理与应用
【C++ 内存管理 重载new/delete 运算符 新特性】深入探索C++14 新的/删除的省略(new/delete elision)的原理与应用
45 0
|
4天前
|
存储 NoSQL Oracle
Oracle 12c的内存列存储:数据的“闪电侠”
【4月更文挑战第19天】Oracle 12c的内存列存储以超高速度革新数据处理,结合列存储与内存技术,实现快速查询与压缩。它支持向量化查询和并行处理,提升效率,但需合理配置以平衡系统资源。作为数据管理员,应善用此功能,适应业务需求和技术发展。
|
5天前
|
存储 关系型数据库 MySQL
如何处理爬取到的数据,例如存储到数据库或文件中?
处理爬取的数据,可存储为txt、csv(适合表格数据)或json(适合结构化数据)文件。若需存储大量数据并执行复杂查询,可选择关系型(如MySQL)或非关系型(如MongoDB)数据库。以MySQL为例,需安装数据库和Python的pymysql库,创建数据库和表,然后编写Python代码进行数据操作。选择存储方式应考虑数据类型、数量及后续处理需求。
12 1
|
5天前
|
移动开发 Android开发 开发者
构建高效Android应用:采用Kotlin进行内存优化的策略
【4月更文挑战第18天】 在移动开发领域,性能优化一直是开发者关注的焦点。特别是对于Android应用而言,由于设备和版本的多样性,确保应用流畅运行且占用资源少是一大挑战。本文将探讨使用Kotlin语言开发Android应用时,如何通过内存优化来提升应用性能。我们将从减少不必要的对象创建、合理使用数据结构、避免内存泄漏等方面入手,提供实用的代码示例和最佳实践,帮助开发者构建更加高效的Android应用。
5 0
|
6天前
|
存储 数据库连接 数据处理
NumPy与数据库的结合应用探索
【4月更文挑战第17天】本文探讨了NumPy与数据库结合在数据处理和分析中的应用,阐述了结合使用的必要性,包括数据提取、转换、处理与分析及结果存储。通过Python数据库连接库提取数据,转化为NumPy数组进行高效计算,适用于金融等领域的数据分析。结合应用的优势在于高效性、灵活性和可扩展性,但也面临数据转换、性能优化和安全性挑战。
|
7天前
|
缓存 移动开发 Java
构建高效的Android应用:内存优化策略
【4月更文挑战第16天】 在移动开发领域,尤其是针对资源有限的Android设备,内存优化是提升应用性能和用户体验的关键因素。本文将深入探讨Android应用的内存管理机制,分析常见的内存泄漏问题,并提出一系列实用的内存优化技巧。通过这些策略的实施,开发者可以显著减少应用的内存占用,避免不必要的后台服务,以及提高垃圾回收效率,从而延长设备的电池寿命并确保应用的流畅运行。