Hong Kong Data

Telegram 作为一个流行的即时通讯平台，拥有庞大的用户群体和持续增长的数据量。这些数据蕴含着巨大的价值，可以用于各种分析和应用。利用 Telegram 数据库进行数据建模，能够帮助我们从海量信息中提取有意义的洞察，支持决策制定和业务创新。

电报数据库的结构
要有效地进行数据建模，首先需要理解 Telegram 数据库的基本结构。虽然 Telegram 的具体后端架构是专有的，但从用户和开发者的角度来看，我们可以了解其主要的数据组成部分：

用户数据： 包括用户的 ID、用户名、电话号码（可选）、头像、状态信息等。
聊天数据： 涵盖个人聊天、群组聊天和频道的信息，例如聊天 ID、名称、类型、创建时间等。
消息数据： 这是最核心的数据部分，包括消息 ID、发送者 ID、接收者 ID（或聊天 ID）、发送时间、消息内容（文本、图片、视频、音频、文件等）、回复关系、编辑历史、日本电报电话号码列表查看数、转发数、点赞和表情符号等反应。
媒体数据： 存储上传和分享的图片、视频、音频和文件等，包含文件 ID、大小、类型、上传者等信息。
机器人数据： 涉及 Telegram 机器人的信息，如机器人 ID、用户名、API Token、以及机器人与用户或群组的交互数据。
其他元数据： 例如，关于频道订阅者、群组成员、置顶消息、聊天设置等信息。
Telegram 的 iOS 客户端分析显示，其数据可能存储在 SQLite 数据库中，并采用序列化的二进制格式存储大部分记录。