当今技术的发展日新月异，系统架构也跟随技术的发展不断升级和改进，从传统的单一架构演变为如今的微服务分布式架构，我们来看看技术架构的演变过程。
数据库要将数据进行管理的前提就是将数据进行存储。但是存储数据使用文件就可以了，为什么还要弄个数据库呢？
MySQL是当今最通用的数据库软件之一，也是大部分人接触最多，时间最长的数据库软件之一。深入了解MySQL的架构和设计对于DBA，研发和运维都非常重要，能够帮助我们在日常工作中更好地理解和运用MySQL。
前面介绍了大型网站的业务需求和大致的工作原理，但是不能简单地理解为只要增加服务器就能把一个网站变成一个能应对大量用户的网站。
大型网站都是从小型网站发展而来的，网站架构也是一样，是从小型网站架构逐步演化而来的，小型网站最开始没有太多人访问，只需要一台服务器就绰绰有余了，这时的架构如下:
描述：通常服务器操作系统使用 linux，应用程序使用 PHP 开发，然后部署在 Apache 上，数据库使用 Mysql，通俗称为 LAMP。汇集各种免费开源软件以及一台廉价服务器就可以开始系统的发展之路了。
在 Ubuntu 系统中，MySQL 是一种常用的关系型数据库服务器。有时，我们可能需要完全卸载 MySQL 服务器，包括所有配置文件和数据，以便重新安装或切换到其他数据库服务器。本文将详细介绍在 Ubuntu 中如何完全卸载 MySQL 服务器。
为了帮助管理数据库级别的安全性，SQL Server具有数据库角色。就像服务器角色一样，也有两种不同类型的数据库角色:固定的和用户定义的。固定的数据库角色就像固定的服务器角色一样，这意味着它们拥有一组特定的权限，这些权限不能被更改。
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。
作为技术人员，我们都知道：几乎所有的项目，都是由简单到复杂，从单一服务器到集群服务器进行开发。但又有多少人知道这其中的技术原理呢？其实，这并不是那么深奥难懂。那么，就由码先生给您一一道来~ 第一阶段：初始阶段的网站架构 一般来讲，大型网站都是从小型网站发展而来，一开始的架构都比较简单，随着业务复杂和用户量的激增，才开始做很多架构上的改进。当它还是小型网站的时候，没有太多访客，一般来讲只需要一台服务器就够了，这时应用程序、数据库、文件等所有资源都在一台服务器上，网站架构如下图所示： 第二阶段： 应用服务和
本文整理自《大型网站技术架构 核心原理与案例分析》一书，这本书应该算一本很强的内功秘籍，虽然没有实战教学，但是基础理论扎实了是很重要的，书中观点明确，设计的问题域有针对性和全面性，对知识点的广度和深度都进行了拓展，包含了架构设计的方方面面。
来源：http://blog.jobbole.com/96035/ 伯乐在线 - HollisChuang 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。 本文内容大部分来自《大型网站技术架构》，这本书很值得一看，强烈推荐。 大型网站系统的特点 高并发，大流量 需要面对高并发用户，大流量访问。Google 日均 PV 35 亿，日 IP 访问数 3 亿；腾讯 QQ 的最大在线用户数
在某些情况下，作为DBA，您需要将模式和特定表的内容从数据库复制到同一实例中或在不同的SQL实例中，例如从生产数据库中复制特定表到开发人员以进行测试或排除故障。 SQL Server提供了许多方法，可以用来执行表的数据和模式复制过程。为了研究这些方法中的每一个，我们将考虑下面的场景: 托管SQL服务器:localhost。这两个数据库都驻留在同一个SQL Server 2014实例中。 源数据库:AdventureWorks2012。 目标数据库:SQLShackDemo。 将从源数据库复制到目标数据库的表
MySQL的复制功能是其高可用性和可扩展性的基石，它允许数据从一个数据库服务器（主服务器）复制到一个或多个数据库服务器（从服务器）。然而，在实际操作中，复制系统可能会遭遇外键约束带来的挑战。本文旨在深入探讨外键对MySQL复制系统的影响，并提供一些应对策略，以确保数据库的稳定运行和数据的完整性。
SSM：Struts、Spring、Mybatis SSM三层集成框架系统总体设计：模块划分、数据库表，存储过程
如何打造一个高可用、高性能、易扩展、可伸缩且安全的应用系统？相信这是困扰着无数开发者的难题，在这里我们以一个网站为例，来讨论一下如何做好大型应用系统的架构设计。
当我们架设一个系统的时候通常需要考虑到如何与其他系统交互，所以我们首先需要知道各种系统之间是如何交互的，使用何种技术实现。 1. 不同系统不同语言之间的交互 现在我们常见的不同系统不同语言之间的交互使用WebService，Http请求。WebService，即“Web 服务”，简写为 WS。从字面上理解，它其实就是“基于 Web 的服务”。而服务却是双方的，有服务需求方，就有服务提供方。服务提供方对外发布服务，服务需求方调用服务提供方所发布的服务。如果说得再专业一点，WS 其实就是建立在 HTTP
集群 小饭店原来只有一个厨师，切菜洗菜备料炒菜全干。后来客人多了，厨房一个厨师忙不过来，又请了个厨师，两个厨师都能炒一样的菜，这两个厨师的关系是集群。
随着网站业务的发展，一台服务器逐渐不能满足需求；这时候就需要将应用和数据分离，如图。
摘要: 大型网站的挑战主要来自庞大的用户，高并发的访问和海量数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。
应用和数据分离后整个网站使用三台服务器：应用服务器（更快更大的CPU），文件服务器（更大的硬盘）和数据库服务器（更快的硬盘和更大的内存）。
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。 根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子，在此主要说几点。
大型网站架构演化发展历程一、大型网站系统的特点二、大型网站的演变过程1. 初始阶段的网站架构2. 应用服务和数据分离3. 使用缓存改善网站性能4. 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力5. 数据库读写分离6. 使用反向代理和CDN加速网站响应7. 使用分布式文件系统和分布式数据库系统8. 使用NoSQL和搜索引擎9. 业务拆分10. 分布式服务三、大型网站架构演化的价值观1. 大型网站架构技术的核心价值是随网站所需灵活应对2. 驱动大型网站技术发展的主要力量是网站业务的发展四、网站架构设计误区
当我们架设一个系统的时候通常需要考虑到如何与其他系统交互，所以我们首先需要知道各种系统之间是如何交互的，使用何种技术实现。
（这里仅从数据缓存方面考虑，当然，后期可以采用Hadoop+HBase+Hive等分布式存储分析平台）
作者：代码屠夫18 出处：my.oschina.net/u/3854434 一.分布式架构的发展历史 1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是：ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。 计算机的组成是有五部分完成的,分别是:输入设备,输出设备,存储器,存储器里面由运算器和控制器,有一个冯诺依曼的模型非常形象的对象计算机的组成进行了描述,不过计算机也是有数据流,指令流,控制流来进
这两天在泰国度假，有需要代购的小伙伴可以联系我本人。由于网络的问题，这两天我会发一下架构方面的知识，谢谢大家的支持。
1946年,世界上第一台电子计算机在美国的宾夕法尼亚大学诞生,它的名字是：ENICAC ,这台计算机的体重比较大,计算速度也不快,但是而代表了计算机时代的到来,再以后的互联网的发展中也有基础性的意义。
网站都是从小网站一步一步发展为大型网站的，而这之中的挑战主要来自于庞大的用户、安全环境恶劣、高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务处理，一旦需要处理数以 P 计的数据和面对数以亿计的用户时，问题就会
MySQL是一款开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种场景中。而在实际使用过程中，如何进行内存管理和数据库缓存的优化则是极其关键的一步。下面将着重探讨MySQL中的内存管理和数据库缓存优化技巧。
上篇文章讲了一些高并发相关的知识，相信大家对高并发有些简单的认识。说到高并发，往往离不开分布式系统。人们经常将两者拿来一起讨论，因为高并发（High Concurrency）是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。可以这么说，目前应用商城上很多社交应用，网络游戏的后台服务都是分布式服务。那具体什么催生出今天的分布式系统呢？文章的主要内容是讲讲大型网站的服务架构演变。
说到大型网站，就要先理一下大型网站的特点：高并发，大流量，高可用，海量数据等，本文根据《大型网站技术架构》一书整理如下:
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 何谓大型网站 大型网站系统特点： ps：符合这些要求的所谓大
SQL是Structured Query Language的缩写，它是一种用于访问和管理关系型数据库的语言。
数据库：database 存储数据的仓库。高效存储和处理数据的介质（介质主要是两种：磁盘和内存）
大型网站的技术挑战主要来自于庞大的用户，高并发的访问和海量的数据，任何简单的业务一旦需要处理数以P计的数据和面对数以亿计的用户，问题就会变得很棘手。大型网站架构主要就是解决这类问题。
数据库就是数据存放的地方，是需要长期存放在计算机内的有组织并且可共享的数据集合。数据库中的数据按一定的数据模型组织、描述和存储，具有较小冗余度，较高的数据独立性和易扩展性，可以为不同的用户共享使用。
为了解决上述问题，专家们设计出更加利于管理数据的软件——数据库，它能更有效的管理数据。数据库可以提供远程服务，即通过远程连接来使用数据库，因此也称数据库服务器。
很多前端程序员想玩nodejs开发，认为这是前端的一股趋势， 但真正能从前端js过渡到nodejs的却是凤毛麟角， 而看似和nodejs扯不上关系的后端程序员反而玩的不亦乐乎。 这于理不合， 写js向来是前端程序员的拿手好戏， 但为什么一碰到nodejs， 前端程序员反而不知所措了呢？ 因此我认为， 前端开发中使用的js和nodejs之间，重点不是js，而是利用js开发的程序的种类的区别。 进行前端开发工作需要掌握技能有html、 css、js以及各种前端框架，把这些技术玩6就可以成为一名合格的前端开发工作
优势 开源，稳定，快速，可扩展 由 Java开发 基于 restful web接口与服务器交互的分布式搜索引擎 搜索引擎除了elasticsearch还有 solr sphinx 有关 ELK 日志分析系统 Lucene是java开发的底层的搜索引擎 关系型数据库搜索的缺点 无分布式 无法打分 无法解析搜索请求 效率低 分词 （中文分词是个有技术含量的活） 文档数据库和关系数据库差别很大 nosql 和 sql 就是文档和数据的差别 mongodb 和关系型数据各有优缺点 mongodb 的优点
系统架构演化历程-初始阶段架构 初始阶段 的小型系统 应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上通俗称为LAMP特征：应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。描述：通常服务器操作系
与其他RDBMS软件一样，Oracle数据库是建立在SQL之上的，SQL是一种标准化的编程语言，数据库管理员、数据分析师和其他IT专业人员使用它来管理数据库并查询存储在其中的数据。Oracle软件与PL/SQL绑定，PL/SQL是Oracle开发的一种实现，它为标准SQL添加了一组专有的编程扩展，这是RDBMS供应商的常见做法。Oracle数据库还支持用Java编程，用PL/SQL或Java编写的程序可以从其他语言调用。
1. 多维数据库简介 多维数据库（Multi Dimesional Database,MDD）可以简单地理解为：将数据存放在一个n维数组中，而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。因此它存在大量稀疏矩阵，人们可以通过多维视图来观察数据。多维数据库增加了一个时间维，与关系数据库相比，它的优势在于可以提高数据处理速度，加快反应时间，提高查询效率。MDD的信息是以数组形式存放的，所以它可以在不影响索引的情况下更新数据。因此MDD非常适合于读写应用。 1.1. 关系数据库存在的问题 利用SQL进行关系数据库查询的局限性： 1) 查询因需要“join”多个表而变得比较烦琐 ，查询语句(SQL) 不好编程； 2) 数据处理的开销往往因关系型数据库要访问复杂数据而变得很大。 关系型数据库管理系统本身局限性： 1) 数据模型上的限制 关系数据库所采用的两维表数据模型，不能有效地处理在大多数事务处理应用中，典型存在的多维数据。其不可避免的结果是，在复杂方式下，相互作用表的数量激增，而且还不能很好地提供模拟现实数据关系的模型。关系数据库由于其所用数据模型较多，还可能造成存储空间的海量增加和大量浪费，并且会导致系统的响应性能不断下降。而且，在现实数据中，有许多类型是关系数据库不能较好地处理的 。 2) 性能上的限制 为静态应用例如报表生成，而设计的关系型数据库管理系统，并没有经过针对高效事务处理而进行的优化过程。其结果往往是某些关系型数据库产品，在对GUI和Web的事务处理过程中，没有达到预期的效果。除非增加更多的硬件投资，但这并不能从根本上解决问题。 用关系数据库的两维表数据模型，可以处理在大多数事务处理应用中的典型多维数据，但其结果往往是建立和使用大量的数据表格，仍很难建立起能模拟现实世界的数据模型。并且在数据需要作报表输出时，又要反过来将已分散设置的大量的两维数据表，再利用索引等技术进行表的连接后，才能找到全部所需的数据，而这又势必影响到应用系统的响应速度。 3) 扩展伸缩性上的限制 关系数据库技术在有效支持应用和数据复杂性上的能力是受限制的。关系数据库原先依据的规范化设计方法，对于复杂事务处理数据库系统的设计和性能优化来说，已经无能为力。此外，高昂的开发和维护费用也让企业难以承受。 4) 关系数据库的检索策略，如复合索引和并发锁定技术，在使用上会造成复杂性和局限性。 1.2. 多维数据库的相关定义 维（Dimension）：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维（时间维、地理维等）。 维的层次（Level）：人们观察数据的某个特定角度（即某个维）还可以存在细节程度不同的各个描述方面（时间维：日期、月份、季度、年）。 维的成员（Member）：维的一个取值，是数据项在某维中位置的描述。（“某年某月某日”是在时间维上位置的描述）。 度量（Measure）：多维数组的取值。（2000年1月，上海，笔记本电脑，0000）。 OLAP的基本多维分析操作有钻取（Drill-up和Drill-down）、切片（Slice）和切块（Dice）、以及旋转（Pivot）等。 钻取：是改变维的层次，变换分析的粒度。它包括向下钻取（Drill-down）和向上钻取（Drill-up）/上卷(Roll-up)。Drill-up是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据，或者减少维数；而Drill-down则相反，它从汇总数据深入到细节数据进行观察或增加新维。 切片和切块：是在一部分维上选定值后，关心度量数据在剩余维上的分布。如果剩余的维只有两个，则是切片；如果有三个或以上，则是切块。 旋转：是变换维的方向，即在表格中重新安排维的放置（例如行列互换）。 1.3. 多维数据库的特点 后关系型数据库的主要特征是将多维处理和面向对象技术结合到关系数据库上。这种数据库使用强大而灵活的对象技术，将经过处理的多维数据模型的速度和可调整性结合起来。由于它独有的可兼容性，对于开发高性能的交换处理应用程序来说，后关系型数据库非常理想.在后关系型数据库管理系统中，采用了更现代化的多维模型，作为数据库引擎。并且，这种以稀疏数组 为基础的独特的多维数据库架构，是从已成为国际标准的数据库语言基础上继承和发展的，是已积累了实践经验的先进而可靠的技术。 多维数据模型能使数据建模更加简单，因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构，而不必忽略现实世界的问题，或把问题强行表现成技术上能够处理的形态，而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。例如开发一个服装连锁店信息管理系统时，如果用关系数据库，就需要建立许多表，一张表用来说明每种款式所具有的颜色和尺寸，另一张表用来建立服装和供应商之间的映射，并表示它是否已被卖出，此外还需要建一些表来表示价格变化、各店的库存等等。每成交一笔生意，所有这些表都需要修改，很快这些关系数据库就会变得笨重而
本文为读者提供MariaDB和MySQL的深入见解。分析两者并讨论它们之间的差异。还有一部分内容阐述为什么MySQL用户应该切换到MariaDB。
初始阶段的小型系统、应用程序、数据库、文件等所有的资源都在一台服务器上。通俗称为LAMP。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设
SQL是Structured Query Language的缩写。SQL是操作命令集，是一种功能齐全的数据库语言。SQL功能强大、简单、易学、使用方便，已经成为了数据库操作的基础。
1、大型网站的自强之路 当年马云筹办阿里巴巴的时候并没有说我要做个大型网站，搞个双11，成交额做到千亿级别；马化腾也没有说以后我要做个通讯工具，让13亿乃至更多用户都成为我们的用户……我们现如今看到的各个大型网站或产品都是一步步踏踏实实走过来的，在各种坑和故障中成长起来的。 1.1、一台电脑就是服务器 做过课程设计或者毕业设计的计算机相关的同学都应该有过搭建项目的经验。画一堆界面，结合js和后台实现数据的展现，当然还要有数据来源——数据库，启动一个容器比如tomcat，那么我们就可以在本机上访问我们的网站了
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