AI 时代下的数据结构瞎想 llvm_数据结构

比 JSON 更高效的数据结构包括以下几种，它们在体积、解析速度和特定场景适用性方面具有优势‌：

MessagePack 是一种高效的二进制序列化格式，相比 JSON 更紧凑。

‌示例数据‌‌：
- JSON：{“name”: “Alice”, “age”: 30, “city”: “New York”}
- MessagePack 编码后（二进制）：0x83 0xa4 0x6e 0x61 0x6d 0x65 0xa5 0x41 0x6c 0x69 0x63 0x65 0x00 0xa3 0x61 0x67 0x65 0x1e 0xa4 0x63 0x69 0x74 0x79 0xaa 0x4e 0x65 0x77 0x20 0x59 0x6f 0x72 0x6b 0x65 0x79
优点‌
- 序列化后体积比 JSON 小约 50%；
- 解析速度极快；
- 支持多种编程语言。
缺点‌：
- 不支持复杂嵌套模型；
- 属性顺序敏感；
- 缺乏模式校验。

Protobuf 是 Google 开发的高效二进制序列化格式，适用于高性能 API 和服务间通信。

‌示例数据‌‌：
- proto 定义：message Person { string name = 1; int32 age = 2; string city = 3; }
- 数据：name: “Alice”, age: 30, city: “New York”
‌优点‌‌：
- 高效的编码和解码；
- 支持类型定义，便于数据结构演进；
- 网络传输体积小，延迟低。
‌缺点‌‌：
- 需要预定义 schema；
- 调试困难（非文本格式）；
- 官方支持语言有限。

Avro 是一种基于模式的数据序列化系统，常用于大数据处理和消息队列。

‌示例数据‌‌：
- Schema：{“type”: “record”, “name”: “Person”, “fields”: [{“name”: “name”, “type”: “string”}, {“name”: “age”, “type”: “int”}, {“name”: “city”, “type”: “string”}]}
- 数据：{“name”: “Alice”, “age”: 30, “city”: “New York”}
‌优点‌‌：
- 支持 schema 演进；
- 二进制编码紧凑；
- 与 Kafka、Spark 等系统深度集成。
‌缺点‌‌：
- 文件头部携带 schema，小数据场景有开销；
- 学习曲线较陡。

FlatBuffers 是一种高效的内存中序列化格式，支持直接访问而无需解析。

‌示例数据‌‌：
- 定义结构：table Person { name: string; age: int; city: string; }
- 序列化后数据：内存中以二进制形式排列，可直接读取字段。
‌优点‌‌：
- 零拷贝访问，读取速度快；
- 适合频繁读取的场景；
- 内存占用低。
‌缺点‌‌：
- 写入复杂；
- 不适合频繁修改的数据。

BSON 是 JSON 的二进制扩展形式，适合 MongoDB 等数据库使用。

‌示例数据‌‌：
- JSON：{“name”: “Alice”, “age”: 30, “city”: “New York”}
- BSON 编码后：包含类型信息的二进制数据。
‌优点‌‌：
- 与 JSON 兼容；
- 支持丰富的数据类型；
- 在文档数据库中表现优异。
‌缺点‌‌：
- 体积通常比 JSON 大；
- 不如 Protobuf 或 MessagePack 高效。

ISON 是为大语言模型（LLM）和 AI 工作流优化的数据交换格式。

TOON 是为 Token 敏感型系统设计的轻量级数据格式。

表格

格式	类型	是否需 Schema	体积效率	解析速度	典型场景
JSON	文本	否	一般	一般	Web API、配置文件
MessagePack	二进制	否	高	极高	实时通信、IoT
Protobuf	二进制	是	极高	极高	gRPC、微服务
Avro	二进制	是	高	高	大数据、Kafka
FlatBuffers	二进制	是	高	极高	游戏、嵌入式
BSON	二进制	否	中	中	MongoDB、文档存储
ISON	文本/表格	否	极高	高	LLM 上下文优化
TOON	文本	否	高	高	AI 数据压缩