In this paper, we present the recent advances that highlight the characteristics of JSON-compatible binary serialization specifications. We motivate the discussion by covering the history and evolution of binary serialization specifications across the years starting from 1960s to 2000s and onwards. We analyze the use cases of the most popular serialization specifications across the industries. Drawing on the schema-driven (ASN.1, Apache Avro, Microsoft Bond, Cap'n Proto, FlatBuffers, Protocol Buffers, and Apache Thrift) and schema-less (BSON, CBOR, FlexBuffers, MessagePack, Smile, and UBJSON) JSON-compatible binary serialization specifications, we compare and contrast their inner workings through our analysis. We explore a set of non-standardized binary integer encoding techniques (ZigZag integer encoding and Little Endian Base 128 variable-length integer encoding) that are essential to understand the various JSON-compatible binary serialization specifications. We systematically discuss the history, the characteristics, and the serialization processes of the selection of schema-driven and schema-less binary serialization specifications and we identify the challenges associated with schema evolution in the context of binary serialization. Through reflective exercise, we explain our observations of the selection of JSON-compatible binary serialization specifications. This paper aims to guide the reader to make informed decisions on the choice between schema-driven or schema-less JSON-compatible binary serialization specifications.


翻译:在本文中,我们介绍最近的进展,这些进展凸显了JSON兼容的二进制序列规格的特点; 我们通过涵盖1960年代至2000年代及以后各年份二进制序列规格的历史和演变情况,激发了讨论的动力; 我们分析了各行业最流行的连序规格的使用情况; 我们利用由化学驱动的一套非标准化的二进制编码技术(ASN.1、Apache Avro、Microsoft Bond、Cap'n Proto、FlatBuffers、Mon Bluffers和Apa Trift)和无化学选择的(BSON、CBOR、FlexBuffers、MessPack、Smiling和UBJJSON), 通过我们的分析,比较和对比其内部工作。 我们探索一套非标准化的二进制二进制组合编码技术(ZigZag整数编码和Lit Lit Endian Base 128 变长加码),这些技术对于理解各种JSONSON-Recomcom recion Recional化规格规格规格的规格规格规格(Jsalalalizalizizizizizizizizizizizizizizizizizization)和Jhing roducal 的精化过程的精化过程,我们用、我们用和序进制序进制成的逻辑解释的精制成的精制成的精制成的精制成的逻辑解释的逻辑解释。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
23+阅读 · 2021年10月11日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Arxiv
17+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
征稿 | CFP:Special Issue of NLP and KG(JCR Q2,IF2.67)
开放知识图谱
1+阅读 · 2022年4月4日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Tutorial
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月2日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
Arxiv
23+阅读 · 2021年10月11日
A Survey on Data Augmentation for Text Classification
Arxiv
17+阅读 · 2021年1月21日
Arxiv
126+阅读 · 2020年9月6日
A Survey on Edge Intelligence
Arxiv
49+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
34+阅读 · 2019年11月7日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Arxiv
15+阅读 · 2019年6月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员