数据库系统

大型站点高并发架构技术 高并发: 高并发主要是由于网站PV访问量大，单台服务器涌承载大量访问所带来的压力，所以会采用多台服务器进行分流，采用服务器集群技术，对于每个访问会被发送到哪台服务器，我们采取负载均衡策略，常见的技术有LVS，由于网站中有大量的静态页面，所以采用缓存服务器和反向代理技术，包括HAPROXY，REDIS,数据库可以采用数据库集群，进行读写分离，缓解数据库压力。 大型站点高并发架构就是利用负载均衡技术、反向代理技术、数据库集群、web服务器集群、Nosql技术等，以实现单台数据器不能达到的并发量，换句话说就是用一群屌丝代替一个高富帅。 1.大型站点高并发架构是为了解决百万千万级PV带来的性能瓶颈。 2.出现高并发架构的原因是大型网站发现在巨量pv下买更多更好的服务器已经无法简单的解决问题，只能从架构 上想办法来，充分发挥设备的效能。 3. 高可用解决方案（corosync,pacemaker,KeepAlived）负载均衡（LVS）缓存服务（Varnish）反向代理（haproxy）web服务器（Apache，Nginx，Tomcat）站点架构（Lamp，Lnmp） 什么是大型站点 大型站点高并发架构。首先，什么是大型站点，大型站点至少有两个特点（1）访问量大，淘宝的每日PV有几十亿（2）后台服务器多，淘宝后台服务器据说有十多万台。然后，大型网站的高并发架构

思考：大规模数据如何检索？ 如：当系统数据量上了10亿、100亿条的时候，我们在做系统架构的时候通常会从以下角度去考虑问题： 1）用什么数据库好？(mysql、sybase、oracle、达梦、神通、mongodb、hbase…) 2）如何解决单点故障；(lvs、F5、A10、Zookeep、MQ) 3）如何保证数据安全性；(热备、冷备、异地多活) 4）如何解决检索难题；(数据库代理中间件：mysql-proxy、Cobar、MaxScale等;) 5）如何解决统计分析问题；(离线、近实时) 来源： https://www.cnblogs.com/zeenzhou/p/11462649.html

Linux下重启oracle数据库: 首先以root用户登录，输入以下命令 1.su – oralce —-切换到oracle用户 2.lsnrctl stop —-停止监听 3.sqlplus “/as sysdba” —-以sysdba用户登录oracle 4.shutdown immediate —-关闭数据库 5.startup —-启动数据库 6.exit —-退出sqlplus 7.lsnrctl start —-启动监听 Windows下启动 Oracle数据库： 1. lsnrctl start —-启动监听 2. oradim -startup -sid orcl(实例名) 来源： https://www.cnblogs.com/lifei66/p/11457838.html

前言 传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术，这是一个被创造出来的名词，代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用，经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下，大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展，让『大数据』技术的使用门槛进一步降低，越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。 『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展，最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一，而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在云平台之上才能完成。应用系统和数据系统也会逐渐融合，数据系统不再隐藏在应用系统之后，而是也会贯穿在整个业务交互逻辑。传统的应用系统，重点在于交互。而现代的应用系统，在与你交互的同时，会慢慢地熟悉你。数据系统的发展驱动了业务系统的发展，从业务化到规模化，再到智能化。 业务化：完成最基本的业务交互逻辑。 规模化：分布式和大数据技术的应用，满足业务规模增长的需求以及数据的积累。 智能化：人工智能技术的应用，挖掘数据的价值，驱动业务的创新。 向规模化和智能化的发展，仍然存在一定的技术门槛。成熟的开源技术的应用能让一个大数据系统的搭建变得简单，同时大数据架构也变得很普遍，例如广为人知的Lambda架构，一定程度上降低了技术的入门门槛。但是对数据系统的后续维护，例如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化，需要掌握大数据

一、数据库性能瓶颈主要原因 1、数据库连接 MySQL数据库默认连接为100，我们可以通过配置initialSize、minIdle、maxActive等进行调优，但由于硬件资源的限制，数据库连接不可能无限制的增加，对大型单体应用单实例数据库可能会出现最大连接数不能满足实际需求的情况，这时就会系统业务阻塞。 2、表数据量大（空间存储问题） 普遍观点认为单表数据量超过1000万条时就是出现数据库读取性能瓶颈。从索引角度分析，如果索引未被命中，数据库系统就会全表扫描，数据量越大，扫描全表的时间就会越长；即使索引被命中了，由于B+TREE索引是存放在硬盘上的，数据量越大B+TREE层次越深，IO次数也就越多。 3、硬件资源限制 硬件资源直接影响QPS每秒查询数/TPS每秒事务数。 二、数据性能优化方案 常见的数据性能优化方案：SQL优化、缓存、创建索引、读写分离、分库分表等。 解决大数据量性能优化，真正有效方案是采用分布式数据存储，即上面所述读写分离和分库分表。 1、读写分离 读写分离基于主从复制，采用区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。数据的存储（增删改）指定写数据源，数据的读取查询指定读数据源。 通过读写分离复制与master相同的数据源（一主多从），多数据源可以部署到不同主机上，从而可以解决数据里连接瓶颈和硬件资源限制问题。 2、分库分表 对数据的库表进行拆分

　　一个大型稳健成熟的分布式系统的背后，往往会设计众多的支撑组件，将这些支撑系统成为分布式系统的基础设施。进行系统架构设计所依赖的基础设施，还包括分布式协作及配置管理组件、分布式缓存组件、持久化存储组件、分布式消息系统、搜索引擎、以及CDN系统、负载均衡系统、运维自动化系统等，还有实时计算系统、离线计算系统、分布式文件系统、日志收集系统、监控系统、数据仓库等。此处主要讲讲缓存系统组件。 缓存组件层 缓存系统带来的好处： 加速读写。缓存通常是全内存的，比如Redis、Memcache。对内存的直接读写会比传统的存储层如MySQL，性能好很多。由于单台机器的内存资源和承载能力有限，并且如果大量使用本地缓存，也会使相同的数据被不同的节点存储多份，对内存资源造成较大的浪费，因此才催生出了分布式缓存。 降低后端的负载。在高并发环境下，大量的读、写请求涌向数据库，磁盘的处理速度与内存显然不在一个量级，从减轻数据库的压力和提供系统响应速度两个角度来考虑，一般都会在数据库之前加一层缓存。 缓存系统带来的成本： 数据不一致性：在分布式环境下，数据的读写都是并发的，上游有多个应用，通过一个服务的多个部署(为了保证可用性，一定是部署多份的)，对同一个数据进行读写，在数据库层面并发的读写并不能保证完成顺序，也就是说后发出的读请求很可能先完成(读出脏数据) 代码维护成本：加入缓存后

对Django这个 框架 感 兴趣 好久了，却一直懒于 研究 学习 ，现在跟随官网的 教程 跑一遍，学学Django同时也 继续 学学 Python 。 在开始之前， 我们 先把Python和Django这个框架安装好。 官网： https://www.djangoproject.com/ 下载 ：http://www.djangoproject. com /download/1.3/tarball/ 由于兼容性 问题 ，Django并不支持Python3+，只支持版本2.4到2.7，所以如果你的 系统 （本人使用的是SUSE Linux Enterprise Server 10 SP3，以下都是以这个系统为例）没有安装Python，或者版本不 符合 ，那么就先要安装一个合适的版本，我使用的是2.7.2版本: 1 wget http://www.python.org/ ftp /python/2.7.2/Python-2.7.2. tar .bz2 2 tar jxvf Python-2.7.2. tar .bz2 3 cd Python-2.7.2 4 ./configure 5 make && make install 下载完后运行python setup.py install进行安装： 1 wget http://media.djangoproject.com

数据库 数据库管理系统（及其开发工具） 应用程序 数据库管理员 ①硬件平台及数据库 数据库系统对硬件资源的要求 足够大的内存 足够大的磁盘或磁盘阵列等设备 较高的通道能力，提高数据传送率 ②软件 数据库管理系统 支持数据库管理系统运行的操作系统 与数据库接口的高级语言及其编译系统 以数据库管理系统为核心的应用开发工具 为特定应用环境开发的数据库应用系统 ③人员 数据库管理员 系统分析员和数据库设计员 应用程序员 最终用户 来源： https://blog.csdn.net/bjxqmy/article/details/100164147

1. 数据库系统概论 数据库的基本概念 数据管理的发展过程 数据库系统的特点 2. 数据模型 数据模型的三要素 三种主要数据库模型 3. 数据库系统内部的系统结构 数据库系统三级模式结构 数据库系统两层映像系统结构 4. 数据库系统的组成 来源： https://blog.csdn.net/bjxqmy/article/details/100164429

1.数据库表及字段命名、设计规范 1.数据库表及字段命名、设计规范 1.1数据库表数据库表的命名规范： 表的前缀应该用系统或模块的英文名的缩写（全部大写或首字母大写）。如果系统功能简单，没有划分为模块，则可以以系统英文名称的缩写作为前缀，否则以各模块的英文名称缩写作为前缀。例如：如果有一个模块叫做BBS(缩写为BBS),那么你的数据库中的所有对象的名称都要加上这个前缀：BBS_ + 数据库对象名称，BBS_CustomerInfo标示论坛模块中的客户信息表 表的名称必须是易于理解，能表达表的功能的英文单词或缩写英文单词，无论是完整英文单词还是缩写英文单词，单词首字母必须大写。如果当前表可用一个英文单词表示的，请用完整的英文单词来表示；例如：系统资料中的客户表的表名可命名为：SYS_Customer。如果当前表需用两个或两个以上的单词来表示时，尽量以完整形式书写，如太长可采用两个英文单词的缩写形式；例如：系统资料中的客户物料表可命名为：SYS_CustItem。 表名称不应该取得太长（一般不超过三个英文单词）。 在命名表时，用单数形式表示名称。例如，使用 Employee，而不是 Employees。 对于有主明细的表来说。明细表的名称为：主表的名称 + 字符Dts。例如：采购定单的名称为：PO_Order，则采购定单的明细表为：PO_OrderDts 对于有主明细的表来说