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1. 日志用关系型数据库是在日志数据量很小的情况下吧，要是你日志一天涨几个 G ，关系型数据库基本就没法用了
2. ES 用于 OLAP 其实挺菜的，但现有的 OLAP 又基本没法较好的支持在线服务，大部分在 QPS 100 左右响应时长已经无法接受了，在需要简单 OLAP 场景并需要在线服务支持的情况下 ES 还是挺有用的
3. 还有就是 ES 的空间索引其实挺好用的，GIS 相关的业务就能用的上

你给的这个例子就这个数据量为什么不循环，还是说这只是题目中的一个测试用例？

为什么我能在 v2 看到这种帖子，你说的这些在国内游戏论坛都懒得说了，总之就各玩各的开心就好，再说玩游戏除了硬核又不是没有别的玩法，当然魂系列的确说不上难。而且单机游戏在国内本就是小众，小众就要有小众的自觉，圈地自萌就行。

其实你可以把常用的应用放到底部任务栏，然后用 win+数字键切换，切换应用的同时也会切换到对应的桌面，不过我不知道怎么在 windows 下面设置应用默认打开到虚拟桌面的规则，不过窗口管理方面我感觉用的最爽的还是 linux 下面的 dwm

我每台电脑都是 Cap 转 Ctrl 的

@wxf666 我只手写过 Scanner ，也就一个 while 循环从头扫到尾 http://www.craftinginterpreters.com/scanning.html

@wxf666 因为这不是规范的 json ，正常来讲这段应该是在两个引号直接的字符串，我只是觉得这么做后面 paser 写起来会简单点，当然你也可以在 paser 阶段把 options 后面那段拼起来

@wxf666 按照 OP 说法，它这个是关键字固定的，而且 options 是特殊的其实应该在写 tokenizer 的时候做处理，应该是 5 个 token, "{","options",":","1:yes:tag-info,2:no:tag-danger","}"，解析到 options 的时候做个特殊处理，在碰到下个关键字或者右花括号之前的塞到一个 token ，后面在 parser 再解析吧(也可以这步解析完作为一个特殊的 token)，然后文法就和普通的 json 差不多了 ，大概长这样吧
object ::= "{" member ("," member )* "}"
member ::= keyword ":" (object|primary) | "options": options_value
options_value ::= number ":" string ("," number":"string)*
keyword ::= label|searchType|...
primary ::= number|string
我其实也是新手，最近在看 craftinginterpreters

我感觉你可以先看看现有的派单系统一般是怎么做的，毕竟真的是高并发的话更多的应该是架构问题，不过搜了一下国内的美团 /滴滴 在架构选型方面说的都比较少，不过国外就有各种关于 uber 系统设计的文章，htps://medium.com/@narengowda/uber-system-design-8b2bc95e2cfe ，大概可以参考一下吧

我感觉也是写个 parser 比较好，用正则处理多重嵌套和换行感觉容易出问题，看描述大概也就写个 tokenizer ，然后对 token 判断一下类型确认是否加双引号就行

为什么非得用 python 做，你找个 redis 之类的 KV 存储的塞进去不行吗

我其实挺好奇你怎么理解哈希表的访问时间的

@rpish 找一个开源的 C#的 tokenizer,然后把里面的关键字换成中文的，直接写替换程序大概会有各种 corner case 处理不到

换 luajit

你是用什么语言开发，用的开发工具是什么呢，考虑换 Linux 开发吗

以前我还会考虑怎么做，现在碰到大点的数据，现在就两张表都塞 hadoop 然后 spark 跑个 join 就好

我已经失业三个月了，最近终于找回了点写代码的乐趣，不过暂时还没找工作的想法，打算继续摆一段时间。。。

你 mac 和 windows 连到同一个局域网 直接 git clone <mac 用户名>@<mac_ip>:<仓库的绝对路径> 就好了啊
大概可以参考这个 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/896043488029600/899998870925664