デジタル聖書出版エンジンの構築: Pure Python での 1,000 万の相互参照の処理
デジタル出版物における大規模な相互参照をどのように処理するか考えたことはありますか?私は、中国語、ロシア語などの複数の言語にわたる何百万もの参考資料を管理する出版エンジンを構築しました。その方法は次のとおりです:
挑戦
私は、広範な相互参照、辞書リンク、および動的なナビゲーションを備えた複数の言語を組み合わせた対訳聖書を作成する必要がありました。従来の公開ツールでは、この規模に対応できませんでした。
エンジンの進化
単一ファイルの MOBI コンピレーションとして始まったものはすぐにスケーラビリティの壁にぶつかり、その過程で形式を EPUB に変更しました。EPUB は事実上のデジタル ブック形式として広くサポートされ、認識されています。相互参照の数が何百万にもなり、言語の組み合わせがより複雑になるにつれて、まったく異なるアプローチが必要になりました。解決策は?次のような分散処理システム:
- データベース内のすべての相互参照を事前計算します
- 大量の出版物を管理可能なチャンクに分割します
- 処理されたチャンクを最終的なパブリケーションにマージします
- 巨大なデータセットのメモリを効率的に処理します
- ファイル境界を越えて参照の整合性を維持します
主要な技術的特徴
- 純粋な Python バックエンド処理
- 複数の言語文字セットのカスタム解析
- データベース主導の参照管理
- 言語間の同期
- ナビゲーションが強化された動的 EPUB 生成
規模の大きな成果
- 4,000 件の出版物を処理しました
- これまでで最大の出版物に 1,000 万件の相互参照が含まれています
- CJK 文字を含む 20 の言語をサポート
- 100,000 の辞書エントリがリンクされています
- カスタムバージョンマッピング
主要な技術的決定
- 単一ファイルから分散処理への移行
- 詩マッピング用のカスタム DB スキーマの構築
- 並列テキスト同期の実装
- 拡張 EPUB ナビゲーションの作成
- 大量の出版物のためのチャンキング システムの開発
このエンジンは現在、TBTM.sale を強化し、複雑な学習用聖書と対訳版を生成しています。各出版物は、EPUB 標準を維持しながら、何百万もの内部リンクをシームレスに処理します。
学んだ教訓
- 従来の EPUB ツールは大規模に破壊されます
- 言語間の同期にはカスタム ソリューションが必要です
- 大規模な参照ではナビゲーションが重要です
- 初日から拡張性を考慮して構築
- Streetlib や Publishdrive などのサードパーティを使用して公開します
- 一括処理の ONIX 仕様をよく理解する
- 大規模な出版物ではメモリ管理が重要です
- 複雑な参照については、事前計算が実行時処理よりも優れています
実際の例を見たいですか? TBTM.sale
で、800 万の相互参照を含む大規模な学習用聖書をチェックしてください。出版に関してどのような課題に直面していますか?大規模なドキュメント処理に関するご経験をぜひお聞かせください。
Python #出版 #聖書 #相互参照 #epub #データベース
以上が聖書出版エンジンの構築の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

MySQLはGPLライセンスを使用します。 1)GPLライセンスにより、MySQLの無料使用、変更、分布が可能になりますが、変更された分布はGPLに準拠する必要があります。 2)商業ライセンスは、公的な変更を回避でき、機密性を必要とする商用アプリケーションに適しています。

Myisamの代わりにInnoDBを選択する場合の状況には、次のものが含まれます。1)トランザクションサポート、2)高い並行性環境、3)高いデータの一貫性。逆に、Myisamを選択する際の状況には、1)主に操作を読む、2)トランザクションサポートは必要ありません。 INNODBは、eコマースプラットフォームなどの高いデータの一貫性とトランザクション処理を必要とするアプリケーションに適していますが、Myisamはブログシステムなどの読み取り集約型およびトランザクションのないアプリケーションに適しています。

MySQLでは、外部キーの機能は、テーブル間の関係を確立し、データの一貫性と整合性を確保することです。外部キーは、参照整合性チェックとカスケード操作を通じてデータの有効性を維持します。パフォーマンスの最適化に注意し、それらを使用するときに一般的なエラーを避けてください。

MySQLには、B-Treeインデックス、ハッシュインデックス、フルテキストインデックス、空間インデックスの4つのメインインデックスタイプがあります。 1.B-Treeインデックスは、範囲クエリ、ソート、グループ化に適しており、従業員テーブルの名前列の作成に適しています。 2。HASHインデックスは、同等のクエリに適しており、メモリストレージエンジンのHASH_TABLEテーブルのID列の作成に適しています。 3。フルテキストインデックスは、記事テーブルのコンテンツ列の作成に適したテキスト検索に使用されます。 4.空間インデックスは、地理空間クエリに使用され、場所テーブルのGEOM列での作成に適しています。

tocreateanindexinmysql、usethecreateindexstatement.1)forasinglecolumn、 "createdexidx_lastnameonemployees(lastname);" 2)foracompositeindexを使用して、 "createindexidx_nameonemployees(lastname、firstname);" 3); "3)、" 3)を使用します

MySQLとSQLiteの主な違いは、設計コンセプトと使用法のシナリオです。1。MySQLは、大規模なアプリケーションとエンタープライズレベルのソリューションに適しており、高性能と高い並行性をサポートしています。 2。SQLiteは、モバイルアプリケーションとデスクトップソフトウェアに適しており、軽量で埋め込みやすいです。

MySQLのインデックスは、データの取得をスピードアップするために使用されるデータベーステーブル内の1つ以上の列の順序付けられた構造です。 1)インデックスは、スキャンされたデータの量を減らすことにより、クエリ速度を改善します。 2)B-Tree Indexは、バランスの取れたツリー構造を使用します。これは、範囲クエリとソートに適しています。 3)CreateIndexステートメントを使用して、createIndexidx_customer_idonorders(customer_id)などのインデックスを作成します。 4)Composite Indexesは、createIndexIDX_CUSTOMER_ORDERONORDERS(Customer_Id、Order_date)などのマルチコラムクエリを最適化できます。 5)説明を使用してクエリ計画を分析し、回避します

MySQLでトランザクションを使用すると、データの一貫性が保証されます。 1)StartTransactionを介してトランザクションを開始し、SQL操作を実行して、コミットまたはロールバックで送信します。 2)SavePointを使用してSave Pointを設定して、部分的なロールバックを許可します。 3)パフォーマンスの最適化の提案には、トランザクション時間の短縮、大規模なクエリの回避、分離レベルの使用が合理的に含まれます。


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