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KodeZwerg

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Delphi 11 Alexandria
 
#1

Datenbank für schnelle Bilder, Vorschläge bitte.

  Alt 22. Apr 2018, 12:37
Datenbank: Firebird • Version: 3.0.3 • Zugriff über: lokal
Hallo Community!
Ich schreibe gerade ein Programm was anhand von Daten ein Bild erstellt.
Das ein Bild nicht ständig neu berechnet werden muss wenn Daten gleich bleiben, so dachte ich mir kreiere ich eine Datenbank dafür.
Ziel soll sein eine DB zu haben die mir schnell das Image zurückgibt und mit Datensätzen von 500k bis 1mio keine großen Probleme hat.

Datenbank sollte diese Möglichkeit bieten:
1. Einen Namen zu speichern damit ich es im nachhinein Daten zuordnen kann.
2. Ein/Zwei Bild(er) zu speichern (darum geht es ja Eigentlich) und schnell laden zu können
- noch sind Bilder unkomprimiert, falls eine Kompression den Ladevorgang beschleunigen kann, mache ich es

Es wird nur lokal gearbeitet und es wird keine DB Anzeige im Hauptprogramm existieren.
Es wird nur unter Windows gearbeitet.

Programm Ablauf:
- Programm starten
- Programm lädt Daten und schaut in DB anhand des Namens ob es dafür schon ein vorberechnetes Bild gibt
- Falls Möglich, das man auch optional ein zweites Bild dem Datensatz zufügen kann, das wäre toll
- entweder Bild neu Berechnen oder DB-Bild laden
- Programm beenden (oder weitere Daten laden etc)

Hauptprogramm DB features, alle transparent, User wird darauf keinen Einfluss haben
- Datensatz erzeugen
- Datensatz laden
- Datensatz löschen
- Datensatz updaten
- Datensatz speichern
- Datensatz schnell nach Namen durchsuchen
- eventuell eine doch User-Steuerbare Möglichkeit die DB neu zu schreiben um verwaiste Datensätze zu entfernen bzw alphabetisch sortieren zu lassen, falls das ein Suchen beschleunigen würde

Was schlagt ihr vor für welches Framework ich mich entscheiden sollte?
Momentan ist nur Delphi Tokyo 10.2.3 voll installiert, keine weiteren DB Komponenten.

Für Ratschläge wäre ich dankbar, Fragen beantworte ich auch gerne falls das oben zu lütt bzw falsch an Information ist.
Gruß vom KodeZwerg

Geändert von KodeZwerg (22. Apr 2018 um 20:45 Uhr)
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