试试 Drake ? https://github.com/Factual/drake

业务逻辑和数据库中数据联系较紧的那部分还是会放在存储过程中的，能充分利用数据库的能力。

@luanluan 如果是文本数据，我不知道还有比 sql*loader 效率更高的了，如果数据源库也是 oracle ， data pump 也快。如果数据源库不是 oracle ，可以考虑用 golden gate 。

oracle 导入数据为什么不用 sqlloader

@Kv_se7en ，我工作中 OLTP 的库是 MongoDB ，这个是团队的历史选择。我个人的观点是看应用使用的时候哪个更方便，否则应用自己使用方法不恰当造成的问题会挺多的。

性能这个参考 TPC 公布的官方数据库性能基准。具体性能也是要看机器还有 DBA 配置。我工作中看 MongoDB 在大量数据高速写入的时候，感觉性能不是挺让人满意。 MongoDB 对写入有个 write concern 参数，优先保证性能的参数值有丢失数据的风险，保证数据写入又影响性能。 如果怕丢数写入量又大，个人建议还是考察 MySQL 、 Redis 。

稳定性单看你列出的都不是新出的东西了，软件本身的稳定性应该还是可以的。主要还是看 DBA 配置。

可扩展性看官方文档上，是不是支持要部署的数据库规模和用户数量。

可维护性我觉得要看官方提供的工具和第三方工具数量是否足够多、足够好用。用的人多的肯定优先考虑，不然出个问题都找不到解决案例。

我看你没有提到是否有多个多个“表”比较的这种需求，如果有这个需求，还是建议用 MySQL 好。

要建的是什么类型的数据库？ OLTP 还是 OLAP ？

性能偏重的是什么？写性能？读性能？

比较好奇，为什么参与数据仓库设计的会是爬虫工程师。

@loryyang 赞一个。我一看这个题目首先想到的就是 BFS 遍历每层算每层节点数，平时都是一个队列搞定，一时也没想到怎么找到每层的终止节点。看你的代码里是用的两个列表，一下就觉得清晰了。

挺方便的，就是别没事升级就好。

@linux40 那个帖子里的 “ ShitalShah ” 的回答(不是最高票的)中的代码是可行的，执行顺序类似题主 @zeal7s 的描述，但是不是用递归。

@linux40 看描述确实是归并排序自顶向下递归的执行路径，但是看 @gamingcat1234 提到的那个帖子里的回答，也比较像，难道是题主 @zeal7s 听面试官说的时候理解有偏差？

org-mode

recuva

这邮箱是猎头的...

百度了一下贵公司，评价不太好呀。

买个小平板吧，不能看 PDF 的、看书上代码痛苦的都不是好电子阅读器。

是不是 listener 没启起来？

怎么深圳都招的实习生

@guokwei 100 块左右的推荐 i-rocks 。