Shell编程-2
Shell解析yml
代码实现如下：
数据流的类型
数据在不共享内存的进程传递，就需要编码为字节序列。有多种方式。
兼容性 实际描述了 编码数据的进程 和 解码数据的进程 之间的关系。它对 可演化性（允许你升级系统的部分，而不必全部升级） 非常重要。
编码数据的格式
程序通常（至少）使用两种形式的数据：
- 内存中，数据存储在对象、结构体、列表、数组、散列表、树等中。这些数据结构针对CPU的高效访问和操作做了优化（通常使用指针）。
- 如果要将数据写入文件，或者通过网络发送，则必须将其 编码（encode） 为某种自包含的字节序列（如：json文档）。由于每个进程都有自己的独立的地址空间，一个进程中的指针对任何其他进程都没有意义，所以这个字节序列表示 与 通常在内存中使用的数据结构完全不同 （除了一些特殊情况外，如某些内存映射文件或直接压缩数据上的操作）。
所以，两者表示之间，需要进行某种类型的翻译。
模式与兼容
修改应用程序的功能也也意味着修改其存储的数据：使用新的字段或记录类型，或者以新的方式展示现有的数据。
不同的数据模型有不同的方法应对这种变化：
- 关系型数据库假定数据库中的所有数据都遵循一个模式：尽管可以更改这个模式（通过模式迁移，即
ALTER语句），但是在任何时间点都有且仅有一个正确的模式。 - 读时模式（schema-on-read，或 无模式，即 schemaless）数据库不会强制一个模式，因此数据库可以包含在不同时间写入的新老数据格式的混合。
当数据 格式（format） 或 模式（schema） 发生变化时，通常需要对应用程序代码进行相应的更改（例如，为记录添加新字段，然后修改程序开始读写该字段）。但在大型应用程序中，代码变更通常不会立即完成：
OLTP-or-OLAP
在线事务处理（OLTP）VS 在线分析处理（OLAP）
| 属性 | 事务处理系统 OLTP （OnLine Transaction Processing） | 分析系统 OLAP （OnLine Analytice Processing） |
|---|---|---|
| 主要读取模式 | 查询少量记录，按键读取 | 在大批量记录上聚合 |
| 主要写入模式 | 随机访问，写入要求低延时 | 批量导入（ETL）或者事件流 |
| 主要用户 | 终端用户，通过 Web 应用 | 内部数据分析师，用于决策支持 |
| 处理的数据 | 数据的最新状态（当前时间点） | 随时间推移的历史事件 |
| 数据集尺寸 | GB ~ TB | TB ~ PB |
起初，事务处理和分析查询使用了相同的数据库。 SQL 在这方面已证明是非常灵活的：对于 OLTP 类型的查询以及 OLAP 类型的查询来说效果都很好。尽管如此，在二十世纪八十年代末和九十年代初期，企业有停止使用 OLTP 系统进行分析的趋势，转而在单独的数据库上运行分析。这个单独的数据库被称为 数据仓库（data warehouse）。