❶ oracle資料庫是b/s結構還是c/s
B/S和C/S是基於資料庫的應用程序的部署架構,
Oracle是支持B/S和C/S架構的資料庫管理系統.
❷ 什麼是架構，sql中的架構有哪些
架構（Schema）是一組資料庫對象的集合，它被單個負責人（可以是用戶或角色）所擁有並構成唯一命名空間。你可以將架構看成是對象的容器。
在 SQL Server 2000 中，用戶（User）和架構是隱含關聯的，即每個用戶擁有與其同名的架構。因此要刪除一個用戶，必須先刪除或修改這個用戶所擁有的所有資料庫對象。
在 SQL Server 2005 中，架構和創建它的資料庫用戶不再關聯，完全限定名（fully-qualified name）現在包含4個部分：server.database.schema.object
1. 體系結構（Architecture）
體系結構亦可稱為架構，所謂軟體架構，根據Perry 和Wolfe之定義：Software Architecture = {Elements,Forms, Rationale / Constraint }，也就是軟體主架構 = {組件元素，元素互助合作之模式，基礎要求與限制}。Philippe Kruchten採用上面的定義，並說明主架構之設計就是：將各組件元素以某些理想的合作模式組織起來，以達成系統的基本功能和限制。體系結構又分為多種樣式，如Pipes and Filters等。
2. 框架(Framework)
框架亦可稱為應用架構，框架的一般定義就是：在特定領域基於體系結構的可重用的設計。也可以認為框架是體系結構在特定領域下的應用。框架比較出名的例子就是MVC。
3. 庫(Library)
庫應該是可重用的、相互協作的資源的集合，供開發人員進行重復調用。它與框架的主要區別在於運行時與程序的調用關系。庫是被程序調用，而框架則調用程序。比較好的庫有JDK。
4. 設計模式（Design Pattern）
設計模式大家應該很熟悉，尤其四人幫所寫的書更是家喻戶曉。「四人幫」將模式描述為「在一定的環境中解決某一問題的方案」。這三個事物 — 問題、解決方案和環境 — 是模式的基本要素。給模式一個名稱，考慮使用模式將產生的結果和提供一個或多個示例，對於說明模式也都是有用的。
5. 平台（PlatForm）
由多種系統構成，其中也可以包含硬體部分。
對於以上的概念有一個比較清楚的認識之後，就可以在軟體的開發過程中進行應用。理論和實踐是缺一不可的，相輔相成的。沒有理論的指導，實踐就缺乏基礎；沒有實踐的證明，理論就缺乏依據，因此我一直認為：對於當代的程序員，在有一定的實踐基礎後，必須學習更深的理論知識。無論你是從那方面先開始學習的。
在軟體的開發過程中，從許多過程實踐和方法中，大致可以提煉出五大步驟：需求、分析、設計、編碼、測試。而體系結構是軟體的骨架，是最重要的基礎。體系結構是涉及到每一步驟中。一般在獲取需要的同時，就應該開始分析軟體的體系結構。體系結構現在一般是各個大的功能模塊組合成，然後描述各個部分的關系。
我一般認為框架是體系結構中每個模塊中更細小的結構。如需要表示web技術，就會用到MVC框架，而web功能只是整個軟體體系中的一個功能模塊。每個框架可以有許多個實例，如用java實現的MVC框架structs。
而在框架之下就是設計模式，設計模式一般是應用中框架之中的，也可以說是對框架的補充。因為框架只是提供了一個環境，需要我們我裡面填入更多的東西。無論是否應用了設計模式，你都可以實現軟體的功能，而正確應用了設計模式，是我們對前人軟體的設計或實現方法的一種繼承，從而讓你的軟體更軟。
體系結構是可以從不同視角來進行分析的，所以軟體體系結構的設計可以按照不同的視角來進行的。按4+1 views的論述，那是四種views：邏輯、開發、過程、物理和場景。因此體系結構是逐漸細化的，你不可能開始就拿出一個完美的體系結構，而只能根據開發過程逐漸對體系結構進行細化。
打個比方：如果我們准備建一個房子，那房子如果按功能來分：牆壁、地板、照明等，它是按那種樣式來組成的，房子是四方的還是圓形的等，這樣就組成了房子的體系結構。在體系結構之下，我們可以把框架應用在每個模塊中，例如牆壁，我們准備應用什麼框架。牆壁可以包括：窗戶、門等。窗戶和門的組成的就是一種框架。而窗戶是什麼形狀的或者是大還是小，是要為了實現屋內的亮度的，因此挑選什麼樣的窗戶就是設計模式。
❸ 從站點到平台——探討服務端高並發分布式架構演進
本文以淘寶作為例子，介紹從一百個並發到千萬級並發情況下服務端的架構的演進過程，同時列舉出每個演進階段會遇到的相關技術，讓大家對架構的演進有一個整體的認知，文章最後匯總了一些架構設計的原則。
在介紹架構之前，為了避免部分讀者對架構設計中的一些概念不了解，下面對幾個最基礎的概念進行介紹：
3.1 單機架構
以淘寶作為例子。在網站最初時，應用數量與用戶數都較少，可以把Tomcat和資料庫部署在同一台伺服器上。瀏覽器往www.taobao.com發起請求時，首先經過DNS伺服器（域名系統）把域名轉換為實際IP地址10.102.4.1，瀏覽器轉而訪問該IP對應的Tomcat。
3.2 第一次演進：Tomcat與資料庫分開部署
Tomcat和資料庫分別獨占伺服器資源，顯著提高兩者各自性能。
3.3 第二次演進：引入本地緩存和分布式緩存
在Tomcat同伺服器上或同JVM中增加本地緩存，並在外部增加分布式緩存，緩存熱門商品信息或熱門商品的html頁面等。通過緩存能把絕大多數請求在讀寫資料庫前攔截掉，大大降低資料庫壓力。其中涉及的技術包括：使用memcached作為本地緩存，使用Redis作為分布式緩存，還會涉及緩存一致性、緩存穿透/擊穿、緩存雪崩、熱點數據集中失效等問題。
3.4 第三次演進：引入反向代理實現負載均衡
在多台伺服器上分別部署Tomcat，使用反向代理軟體（Nginx）把請求均勻分發到每個Tomcat中。此處假設Tomcat最多支持100個並發，Nginx最多支持50000個並發，那麼理論上Nginx把請求分發到500個Tomcat上，就能抗住50000個並發。其中涉及的技術包括：Nginx、HAProxy，兩者都是工作在網路第七層的反向代理軟體，主要支持http協議，還會涉及session共享、文件上傳下載的問題。
3.5 第四次演進：資料庫讀寫分離
把資料庫劃分為讀庫和寫庫，讀庫可以有多個，通過同步機制把寫庫的數據同步到讀庫，對於需要查詢最新寫入數據場景，可通過在緩存中多寫一份，通過緩存獲得最新數據。其中涉及的技術包括：Mycat，它是資料庫中間件，可通過它來組織資料庫的分離讀寫和分庫分表，客戶端通過它來訪問下層資料庫，還會涉及數據同步，數據一致性的問題。
3.6 第五次演進：資料庫按業務分庫
把不同業務的數據保存到不同的資料庫中，使業務之間的資源競爭降低，對於訪問量大的業務，可以部署更多的伺服器來支撐。這樣同時導致跨業務的表無法直接做關聯分析，需要通過其他途徑來解決，但這不是本文討論的重點，有興趣的可以自行搜索解決方案。
3.7 第六次演進：把大表拆分為小表
比如針對評論數據，可按照商品ID進行hash，路由到對應的表中存儲；針對支付記錄，可按照小時創建表，每個小時表繼續拆分為小表，使用用戶ID或記錄編號來路由數據。只要實時操作的表數據量足夠小，請求能夠足夠均勻的分發到多台伺服器上的小表，那資料庫就能通過水平擴展的方式來提高性能。其中前面提到的Mycat也支持在大表拆分為小表情況下的訪問控制。
這種做法顯著的增加了資料庫運維的難度，對DBA的要求較高。資料庫設計到這種結構時，已經可以稱為分布式資料庫，但是這只是一個邏輯的資料庫整體，資料庫里不同的組成部分是由不同的組件單獨來實現的，如分庫分表的管理和請求分發，由Mycat實現，SQL的解析由單機的資料庫實現，讀寫分離可能由網關和消息隊列來實現，查詢結果的匯總可能由資料庫介面層來實現等等，這種架構其實是MPP（大規模並行處理）架構的一類實現。
目前開源和商用都已經有不少MPP資料庫，開源中比較流行的有Greenplum、TiDB、Postgresql XC、HAWQ等，商用的如南大通用的GBase、睿帆 科技 的雪球DB、華為的LibrA等等，不同的MPP資料庫的側重點也不一樣，如TiDB更側重於分布式OLTP場景，Greenplum更側重於分布式OLAP場景，這些MPP資料庫基本都提供了類似Postgresql、Oracle、MySQL那樣的SQL標准支持能力，能把一個查詢解析為分布式的執行計劃分發到每台機器上並行執行，最終由資料庫本身匯總數據進行返回，也提供了諸如許可權管理、分庫分表、事務、數據副本等能力，並且大多能夠支持100個節點以上的集群，大大降低了資料庫運維的成本，並且使資料庫也能夠實現水平擴展。
3.8 第七次演進：使用LVS或F5來使多個Nginx負載均衡
由於瓶頸在Nginx，因此無法通過兩層的Nginx來實現多個Nginx的負載均衡。圖中的LVS和F5是工作在網路第四層的負載均衡解決方案，其中LVS是軟體，運行在操作系統內核態，可對TCP請求或更高層級的網路協議進行轉發，因此支持的協議更豐富，並且性能也遠高於Nginx，可假設單機的LVS可支持幾十萬個並發的請求轉發；F5是一種負載均衡硬體，與LVS提供的能力類似，性能比LVS更高，但價格昂貴。由於LVS是單機版的軟體，若LVS所在伺服器宕機則會導致整個後端系統都無法訪問，因此需要有備用節點。可使用keepalived軟體模擬出虛擬IP，然後把虛擬IP綁定到多台LVS伺服器上，瀏覽器訪問虛擬IP時，會被路由器重定向到真實的LVS伺服器，當主LVS伺服器宕機時，keepalived軟體會自動更新路由器中的路由表，把虛擬IP重定向到另外一台正常的LVS伺服器，從而達到LVS伺服器高可用的效果。
此處需要注意的是，上圖中從Nginx層到Tomcat層這樣畫並不代表全部Nginx都轉發請求到全部的Tomcat，在實際使用時，可能會是幾個Nginx下面接一部分的Tomcat，這些Nginx之間通過keepalived實現高可用，其他的Nginx接另外的Tomcat，這樣可接入的Tomcat數量就能成倍的增加。
3.9 第八次演進：通過DNS輪詢實現機房間的負載均衡
在DNS伺服器中可配置一個域名對應多個IP地址，每個IP地址對應到不同的機房裡的虛擬IP。當用戶訪問www.taobao.com時，DNS伺服器會使用輪詢策略或其他策略，來選擇某個IP供用戶訪問。此方式能實現機房間的負載均衡，至此，系統可做到機房級別的水平擴展，千萬級到億級的並發量都可通過增加機房來解決，系統入口處的請求並發量不再是問題。
3.10 第九次演進：引入NoSQL資料庫和搜索引擎等技術
當資料庫中的數據多到一定規模時，資料庫就不適用於復雜的查詢了，往往只能滿足普通查詢的場景。對於統計報表場景，在數據量大時不一定能跑出結果，而且在跑復雜查詢時會導致其他查詢變慢，對於全文檢索、可變數據結構等場景，資料庫天生不適用。因此需要針對特定的場景，引入合適的解決方案。如對於海量文件存儲，可通過分布式文件系統HDFS解決，對於key value類型的數據，可通過HBase和Redis等方案解決，對於全文檢索場景，可通過搜索引擎如ElasticSearch解決，對於多維分析場景，可通過Kylin或Druid等方案解決。
當然，引入更多組件同時會提高系統的復雜度，不同的組件保存的數據需要同步，需要考慮一致性的問題，需要有更多的運維手段來管理這些組件等。
3.11 第十次演進：大應用拆分為小應用
按照業務板塊來劃分應用代碼，使單個應用的職責更清晰，相互之間可以做到獨立升級迭代。這時候應用之間可能會涉及到一些公共配置，可以通過分布式配置中心Zookeeper來解決。
3.12 第十一次演進：復用的功能抽離成微服務
如用戶管理、訂單、支付、鑒權等功能在多個應用中都存在，那麼可以把這些功能的代碼單獨抽取出來形成一個單獨的服務來管理，這樣的服務就是所謂的微服務，應用和服務之間通過HTTP、TCP或RPC請求等多種方式來訪問公共服務，每個單獨的服務都可以由單獨的團隊來管理。此外，可以通過Dubbo、SpringCloud等框架實現服務治理、限流、熔斷、降級等功能，提高服務的穩定性和可用性。
3.13 第十二次演進：引入企業服務匯流排ESB屏蔽服務介面的訪問差異
通過ESB統一進行訪問協議轉換，應用統一通過ESB來訪問後端服務，服務與服務之間也通過ESB來相互調用，以此降低系統的耦合程度。這種單個應用拆分為多個應用，公共服務單獨抽取出來來管理，並使用企業消息匯流排來解除服務之間耦合問題的架構，就是所謂的SOA（面向服務）架構，這種架構與微服務架構容易混淆，因為表現形式十分相似。個人理解，微服務架構更多是指把系統里的公共服務抽取出來單獨運維管理的思想，而SOA架構則是指一種拆分服務並使服務介面訪問變得統一的架構思想，SOA架構中包含了微服務的思想。
3.14 第十三次演進：引入容器化技術實現運行環境隔離與動態服務管理
目前最流行的容器化技術是Docker，最流行的容器管理服務是Kubernetes(K8S)，應用/服務可以打包為Docker鏡像，通過K8S來動態分發和部署鏡像。Docker鏡像可理解為一個能運行你的應用/服務的最小的操作系統，裡面放著應用/服務的運行代碼，運行環境根據實際的需要設置好。把整個「操作系統」打包為一個鏡像後，就可以分發到需要部署相關服務的機器上，直接啟動Docker鏡像就可以把服務起起來，使服務的部署和運維變得簡單。
在大促的之前，可以在現有的機器集群上劃分出伺服器來啟動Docker鏡像，增強服務的性能，大促過後就可以關閉鏡像，對機器上的其他服務不造成影響（在3.14節之前，服務運行在新增機器上需要修改系統配置來適配服務，這會導致機器上其他服務需要的運行環境被破壞）。
3.15 第十四次演進：以雲平台承載系統
系統可部署到公有雲上，利用公有雲的海量機器資源，解決動態硬體資源的問題，在大促的時間段里，在雲平台中臨時申請更多的資源，結合Docker和K8S來快速部署服務，在大促結束後釋放資源，真正做到按需付費，資源利用率大大提高，同時大大降低了運維成本。
所謂的雲平台，就是把海量機器資源，通過統一的資源管理，抽象為一個資源整體，在之上可按需動態申請硬體資源（如CPU、內存、網路等），並且之上提供通用的操作系統，提供常用的技術組件（如Hadoop技術棧，MPP資料庫等）供用戶使用，甚至提供開發好的應用，用戶不需要關系應用內部使用了什麼技術，就能夠解決需求（如音視頻轉碼服務、郵件服務、個人博客等）。在雲平台中會涉及如下幾個概念：
❹ 扛得住的MySQL資料庫架構
資料庫優化是系統工程，性能的提升靠整體。本課程將面面俱到的講解提升資料庫性能的各種因素，讓你在最短的時間從小白到資深，將資料庫整體架構瞭然於胸
第1章 實例和故事 試看7 節 | 50分鍾
決定電商11大促成敗的各個關鍵因素。
收起列表
視頻：1-1 什麼決定了電商雙11大促的成敗 (04:04)試看
視頻：1-2 在雙11大促中的資料庫伺服器 (06:03)
視頻：1-3 在大促中什麼影響了資料庫性能 (07:55)
視頻：1-4 大表帶來的問題 (14:13)
視頻：1-5 大事務帶來的問題 (17:27)
作業：1-6 【討論題】在日常工作中如何應對高並發大數據量對資料庫性能挑戰
作業：1-7 【討論題】在MySQL中事務的作用是什麼？
第2章 什麼影響了MySQL性能 試看30 節 | 210分鍾
詳細介紹影響性能各個因素，包括硬體、操作系統等等。
收起列表
視頻：2-1 影響性能的幾個方面 (04:08)試看
視頻：2-2 CPU資源和可用內存大小 (10:54)
視頻：2-3 磁碟的配置和選擇 (04:44)
視頻：2-4 使用RAID增加傳統機器硬碟的性能 (11:30)
視頻：2-5 使用固態存儲SSD或PCIe卡 (08:35)
視頻：2-6 使用網路存儲SAN和NAS (07:16)
視頻：2-7 總結：伺服器硬體對性能的影響 (03:27)
視頻：2-8 操作系統對性能的影響-MySQL適合的操作系統 (03:50)
視頻：2-9 CentOS系統參數優化 (11:43)
視頻：2-10 文件系統對性能的影響 (03:29)
視頻：2-11 MySQL體系結構 (05:29)
視頻：2-12 MySQL常用存儲引擎之MyISAM (13:23)
視頻：2-13 MySQL常用存儲引擎之Innodb (10:44)
視頻：2-14 Innodb存儲引擎的特性(1) (15:24)
視頻：2-15 Innodb存儲引擎的特性(2) (08:44)
視頻：2-16 MySQL常用存儲引擎之CSV (09:19)
視頻：2-17 MySQL常用存儲引擎之Archive (06:08)
視頻：2-18 MySQL常用存儲引擎之Memory (10:40)
視頻：2-19 MySQL常用存儲引擎之Federated (11:21)
視頻：2-20 如何選擇存儲引擎 (04:33)
視頻：2-21 MySQL伺服器參數介紹 (08:04)
視頻：2-22 內存配置相關參數 (09:24)
視頻：2-23 IO相關配置參數 (10:01)
視頻：2-24 安全相關配置參數 (06:13)
視頻：2-25 其它常用配置參數 (03:41)
視頻：2-26 資料庫設計對性能的影響 (04:36)
視頻：2-27 總結 (01:32)
作業：2-28 【討論題】你會如何配置公司的資料庫伺服器硬體？
作業：2-29 【討論題】你認為對資料庫性能影響最大的因素是什麼
作業：2-30 【討論題】做為電商的DBA，建議開發選哪種MySQL存儲引擎
第3章 MySQL基準測試8 節 | 65分鍾
了解基準測試,MySQL基準測試工具介紹及實例演示。
收起列表
視頻：3-1 什麼是基準測試 (02:20)
視頻：3-2 如何進行基準測試 (09:00)
視頻：3-3 基準測試演示實例 (11:18)
視頻：3-4 Mysql基準測試工具之mysqlslap (13:30)
視頻：3-5 Mysql基準測試工具之sysbench (11:07)
視頻：3-6 sysbench基準測試演示實例 (17:11)
作業：3-7 【討論題】MySQL基準測試是否可以體現出業務系統的真實性能
作業：3-8 【實操題】參數不同取值對性能的影響
第4章 MySQL資料庫結構優化14 節 | 85分鍾
詳細介紹資料庫結構設計、範式和反範式設計、物理設計等等。
收起列表
視頻：4-1 資料庫結構優化介紹 (06:52)
視頻：4-2 資料庫結構設計 (14:49)
視頻：4-3 需求分析及邏輯設計 (11:00)
視頻：4-4 需求分析及邏輯設計-反範式化設計 (06:44)
視頻：4-5 範式化設計和反範式化設計優缺點 (04:06)
視頻：4-6 物理設計介紹 (05:17)
視頻：4-7 物理設計-數據類型的選擇 (18:59)
視頻：4-8 物理設計-如何存儲日期類型 (13:37)
視頻：4-9 物理設計-總結 (02:37)
圖文：4-10 說明MyISAM和Innodb存儲引擎的5點不同
作業：4-11 【討論題】判斷表結構是否符合第三範式要求?如不滿足要如何修改
作業：4-12 【實操題】請設計一個電商訂單系統的資料庫結構
作業：4-13 【討論題】以下那個欄位適合作為Innodb表的主建使用
作業：4-14 【討論題】請為下表中的欄位選擇合適的數據類型
第5章 MySQL高可用架構設計 試看24 節 | 249分鍾
詳細介紹二進制日誌及其對復制的影響、GTID的復制、MMM、MHA等等。
收起列表
視頻：5-1 mysql復制功能介紹 (04:58)
視頻：5-2 mysql二進制日誌 (22:05)
視頻：5-3 mysql二進制日誌格式對復制的影響 (09:37)
視頻：5-4 mysql復制工作方式 (03:08)
視頻：5-5 基於日誌點的復制 (20:06)
視頻：5-6 基於GTID的復制 (22:32)
視頻：5-7 MySQL復制拓撲 (13:58)
視頻：5-8 MySQL復制性能優化 (09:23)
視頻：5-9 MySQL復制常見問題處理 (08:31)
視頻：5-10 什麼是高可用架構 (14:09)
視頻：5-11 MMM架構介紹 (08:09)
視頻：5-12 MMM架構實例演示（上） (09:16)試看
視頻：5-13 MMM架構實例演示（下） (18:55)
視頻：5-14 MMM架構的優缺點 (08:01)
視頻：5-15 MHA架構介紹 (10:02)
視頻：5-16 MHA架構實例演示(1) (13:11)
視頻：5-17 MHA架構實例演示(2) (16:54)
視頻：5-18 MHA架構優缺點 (05:14)
視頻：5-19 讀寫分離和負載均衡介紹 (11:42)
視頻：5-20 MaxScale實例演示 (18:25)
作業：5-21 【討論題】MySQL主從復制為什麼會有延遲，延遲又是如何產生
作業：5-22 【實操題】請為某互聯網項目設計99.99%MySQL架構
作業：5-23 【討論題】如何給一個已經存在的主從復制集群新增一個從節點
作業：5-24 【討論題】給你三台資料庫伺服器，你如何設計它的高可用架構
第6章 資料庫索引優化8 節 | 65分鍾
介紹BTree索引和Hash索引，詳細介紹索引的優化策略等等。
收起列表
視頻：6-1 Btree索引和Hash索引 (20:09)
視頻：6-2 安裝演示資料庫 (01:19)
視頻：6-3 索引優化策略（上） (17:33)
視頻：6-4 索引優化策略（中） (13:02)
視頻：6-5 索引優化策略（下） (12:30)
作業：6-6 【討論題】一列上建立了索引，查詢時就一定會用到這個索引嗎
作業：6-7 【討論題】在定義聯合索引時為什麼需要注意聯合索引中的順序
作業：6-8 【實操題】SQL建立索引，你會考慮那些因素
第7章 SQL查詢優化9 節 | 62分鍾
詳細介紹慢查詢日誌及示例演示,MySQL查詢優化器介紹及特定SQL的查詢優化等。
收起列表
視頻：7-1 獲取有性能問題SQL的三種方法 (05:14)
視頻：7-2 慢查詢日誌介紹 (08:57)
視頻：7-3 慢查詢日誌實例 (08:27)
視頻：7-4 實時獲取性能問題SQL (02:21)
視頻：7-5 SQL的解析預處理及生成執行計劃 (16:02)
視頻：7-6 如何確定查詢處理各個階段所消耗的時間 (09:35)
視頻：7-7 特定SQL的查詢優化 (10:34)
作業：7-8 【討論題】如何跟據需要對一個大表中的數據進行刪除或更新
作業：7-9 【討論題】如何獲取需要優化的SQL查詢
第8章 資料庫的分庫分表5 節 | 48分鍾
詳細介紹資料庫分庫分表的實現原理及演示案例等。
收起列表
視頻：8-1 資料庫分庫分表的幾種方式 (04:34)
視頻：8-2 資料庫分片前的准備 (13:53)
視頻：8-3 資料庫分片演示(上) (11:40)
視頻：8-4 資料庫分片演示(下) (17:02)
作業：8-5 【討論題】對於大表來說我們一定要進行分庫分表嗎
第9章 資料庫監控7 節 | 29分鍾
介紹資料庫可用性監控、性能監控、MySQL主從復制監控等
收起列表
視頻：9-1 資料庫監控介紹 (04:46)
視頻：9-2 資料庫可用性監控 (07:20)
視頻：9-3 資料庫性能監控 (09:39)
視頻：9-4 MySQL主從復制監控 (06:16)
作業：9-5 【討論題】QPS是否可以真實的反映出資料庫的負載情況
作業：9-6 【討論題】如何正確評估資料庫的當前負載狀況
作業：9-7 【實操題】開發一個簡單監控腳本，監控mySQL資料庫阻塞情況
❺ 資料庫的主要架構有幾種
從資料庫最終用戶角度看，資料庫系統的結構分為單用戶結構、主從式結構、分布式結構、客戶/伺服器、瀏覽器/應用伺服器/資料庫伺服器多層結構。這是資料庫外部體系結構。
物理存儲結構、邏輯存儲結構、內存結構和實例進程結構。這是內部體系結構
❻ 為什麼在微服務架構下，服務網關和資料庫不能部署在虛擬機上
最近開發了一基於springcloud的微服務架構的門戶項目，因為客戶對系統性能有要求，所以樓主對系統的一些api介面進行了大量壓力測試。在壓測過程中，發現介面的性能瓶頸之一是服務網關和資料庫部署在虛機上，所以本文將分享內容分為兩部分
性能壓測思路是從軟硬體負載 f5，nginx，到容器化平台k8s、docker、zuul網關，再到數據存儲es、mysql、mongodb、redis，進行全面測試。
性能壓測匯總
部分介面壓測結果
其中值得關注的是，用一台zuul網關節點和一個業務節點壓測空介面，發現一個有意思現象：
空介面壓測不走zuul，一個業務節點tps能達到 32000， 走zuul網關，一個業務節點空介面tps只有11000，性能損耗64%。
當時就感覺zuul網關在我心中高大的形象碎了一地，但是沒辦法，性能不達標必須要優化。所以樓主查了很多資料，也問過一些docker和k8s的容器化平台大牛，總結出兩點經驗：
所以樓主向公司申請物理機，繼續性能壓測，當然這不是重點，重點是接下來要講的：為什麼服務網關和資料庫不能部署到虛擬機上 。
虛擬機的特點
io開銷
我們知道，不管虛機上部署了多少個應用，一旦涉及到數據的存儲，如果採用虛機部署資料庫，會帶來不必要的網路io開銷。因為虛擬機在調度大量物理的cpu和內存、特別是磁碟IO時，必須經過虛擬機和物理機兩層網路io讀寫開銷操作，是非常耗系統性能的。
一般情況下，使用虛擬機部署應用，其性能衰減約20%左右，這不是優化代碼能解決的。
共享物理機資源
因為虛擬機在cpu資源、網路等方面共享物理機資源，虛擬機之間會存在競爭物理機資源，造成程序不穩定情況。
docker容器部署
更要命的是，如果資料庫和zuul網關部署到容器（實質也是虛擬機）里，那麼網路io讀寫變成docker（虛擬機）到虛機，再到物理機三層訪問，無形之中又增加了io讀寫性能開銷。尤其是對於請求吞吐量要求很高的服務網關zuul，是不能容忍的。
所以虛機對於IO密集型以及對延遲要求很高的業務場景不合適。
另外，早期的時候，作為一名架構師需要盡早的規劃好服務網關和資料庫的物理部署方式以及軟硬體性能要求。
❼ Nutanix資料庫管理是如何推動企業數據湖架構體系搭建的
Nutanix資料庫管理是通過雲原生部署推動企業數據湖架構體系的搭建，將所有資料庫集中到 Nutanix 雲平台上，以更低的成本和便捷的自動化操作，提供統一的基礎架構解決方案。
Nutanix就推出了雲原生產品 Nutanix Karbon提供的雲原生管理方案，可以使企業IT運營團隊通過簡單的操作，快速進行生產部署，極大地簡化 Kubernetes 的配置、操作和生命周期管理，輕松集成 Kubernetes 存儲、監控、日誌記錄和警報，實現數據管理和應用交付的自動化，在精簡的工作流中實現高可用性，獲得完整的雲原生堆棧服務，同時通過開放API提供原生的用戶體驗。
Nutanix 的全棧雲原生平台與雲原生產品大大提高了操作的簡易性，可以幫助企業在沒有相關開發和維護技術支持的前提下，快速實現 Kubernetes 在私有雲平台的部署，獲得本地類雲體驗，簡化 IT 部門的運維流程，專注開發而非基礎架構的管理修復，釋放企業發展動能，推動企業輕裝上雲∞
❽ 資料庫架構怎麼劃分
資料庫的架構，如果你不清楚怎麼劃分的話，說明你的技術還有待提高，可以查看一下相關的書本書名或者是自己看一看。