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SaaS-多租户SaaS

第2章 设计与前端框架1 多租户SaaS案1.1 多租户是什么多租户技术(Multi-TenancyTechnology) 又称多重租赁技术:是一种软件架构技术,是实现如何在多用户环境下 在SaaS里需要使用共用的中心以单一系统架构与服务提供多客户端相同甚至可定制化的服务,并且仍可以保障客户的正常使用。 由此带来了的挑战,就是如何对应用进行设计,以支持多租户,而这种设计的思路,是要在的共享、安全隔离和性能间取得衡。 1.3 多租户的案分析目前基于多租户的设计案通常有如下三种:独立共享、独立 Schema共享、共享表1.3.1 独立独立:每个租户一个。 1.4 SAAS-HRM设计在SAAS-HRM中,分为了试用版和正式版。处于教学的目的,试用版采用共享、共享表的式设计。

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VS仓VSVS,7000字详解的演进

的使命和愿景是让成为如水和电一般的资源,随需获取,敏捷自助,与业务更多连接,使用更低成本,通过更高效率的式让极大发挥价值,推动业务创与变革。 为了进一步统一大家的认知,更加清晰的认识出现的意义,本篇按顺序介绍如下:演进的过程的概念的架构的区别与联系 2  的概念 3.jpg 以及概念是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型支持的战略集合。 来源的期望都是全域级的,主要有结构化、半结构化、非结构化等3、在目标层面上基于单机的,一旦量变大,会受单机容量、计算以及性能等面的限制。 比如,增一张报表,就要从底层到上层再做一次,流程上相对来说繁琐;建立是为了解决不能处理非结构化和报表开发周期长的问题以及计算和性能等问题。

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    SaaS-多租户SaaS案(设计与建模)

    2.2 建模了解了的设计思想,那对于表的表设计应该怎么做呢?答案是建模建模:在设计时,对现实世界进行分析、抽象、并从中找出内在联系,进而确定的结构。 他的优势在于:不用在使用create table等语句创建表结构,设计人员只关注如何进行建模即可,将来的语句,可以自动生成2.2.2 使用pd建模选择模型 打开PowerDesigner ,文件->建立模型->model types(选择类型)->Physical DataModel(物理模型)? 创建表 点即面板按钮中的创建按钮创建模型 ? 切换columns标签,可以对表中的所有字段进行配置 ? 导出sql 菜单->(database)->生成表结构(Generate Database)

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    架构:建设的几种

    随着大在越来越多的企业当中落地,企业要开展大相关的业务,那么首先要搭建起自身的。而企业搭建大,往往需要结合成本、业务、人员等各面的因素,来规划建设案。 今天我们就来聊聊建设的几种案。9.jpg其实在企业当中一直都是存在的,但是进入到爆发式增长的大时代,传统的企业级,在满足管理应用上,并不能完全满足各项需求。 对于企业而言,基于大背景下的企业管理应用,也需要更加符合需求的建设案。 主流建设案从市场主流选择来看,企业建设案,目前大致有以下几种:1、常规的重点,是对进行整合,同时也是对业务逻辑的一个梳理。 企业搭建大系统,Hadoop的大处理能力、高可靠性、高容错性、开源性以及低成本,都使得它成为首选。15.jpg关于大架构,建设的几种案,以上就为大家做了一个简单的介绍了。

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    亿级大的建设实践

    在中国第十届大会DTCC 2019上,百分点研发总监、大技术负责人赵群分享了《亿级大的建设实践》的主题演讲,以国家级大建设实践,剖析百分点从0到1,在探索落地超大规模实时分析典型架构的实战经验 架构设计理念创----众所周知,当大在应对超大规模流量之时,除了要面对超大规模量引起的存储及性能遇到的挑战外,维护整体的稳定性和可靠性变的更为重要。 百分点超大规模实时分析的典型架构----面对亿级大的这些挑战,百分点基于全的架构设计理念搭建了以Kafka、Spark Streaming、ClickHouse、HBase、Ceph和ES 现在,这个正承载着亿级的存储、处理和应用,能够支持线上2000+亿天、峰值500+秒的处理,且在实时性、稳定性、异构存储能力面同样表现优异,在本地化部署亿级大面引领行业前沿 百分点为客户交付了自主可控、跨中心的解决案的同时,也希望以自身实践经验分享回馈社区,推进大架构创和行业落地。作者:赵群,百分点研发总监、大技术负责人。

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    RavenDB:基于Windows.NET的NoSQL

    NoSQL的出现与发展是非常必要的,NoSQL系统的速度和高扩展性是其具备的优势,而这并不是传统关系的强项。NoSQL为Amazon、Google等需要处理大的公司提供行之有效的解决案。 而相关的云存储解决案提供了在传统关系之外的选择,包括Windows Azure Table(键值类型)以及基于Hadoop的Amazon EC2。 将存储在行或列的固定模式是像SQL Server和Oracle等传统关系性的基本特性。虽然许多人认为传统的关系将逐渐消亡,但不同的情况需要不同的工具。 随着大量不同类型持续增长,未来非结构化存储将成为关键技术。RavenDB是针对Windows.NET而设计的文档。RavenDB的出现将.NET应用与非关系连接到一起。 以Shcema-less式存储,并直接通过HTTP、RESTful API或更便的.NET客户端API连接。.NET客户端API使用LINQ操作RavenDB文档存储。

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    python下载文献

    详细的说明,文献下载的准备终于根爬虫获取 js 动态文献下载) 一文提示,我提取出了动态的url获取下载的链接的urldef getdownurl(url): text=get_html

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    治理大设计

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    大型分布式业务优化法(上)

    在SOA与微服务架构设计大行其道的今天,虽然解决了业务的组件化和服务化的问题,然而业务上线运行后积累的业务呈指型增长,将成为系统性能的瓶颈。因此,有必要考虑业务的性能优化问题。 不知道哪天,当运维同事收到监控告警,显示中存量业务在慢慢增多,同时在进行巡检时发现业务对业务访问的均响应时间明显超过往常。 二、DB单表优化法对于业务来说,除非单表存储的会持续增长,否则一般不需要考虑拆分表。 一般,MySQL的单表通过主键、索引以及分区表等案可以存储千级别以下的。如果加上本地缓存或者redis这样子的分布式缓存做缓冲,还可以进一步将表的存储容量控制在千级别以上。 ,让这个分区的能够有机会都缓存在内存中,查询时只访问一个很小的分区表,能够有效使用索引和缓存;对于的单表在千级以内的量,通过以上的DB单表优化法一般都可以应应对,但是当量超过千级别时

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    大型分布式业务优化法(下)

    当MySQL的单表量达到千级别以上时,不管是业务逻辑的查询,还是更,或者删除都会使得均响应时间过长。这时再通过(上)篇中的单表SQL优化技术解决案收效就微乎其微了。 基于最近时间段内写入一般会成为热点的假设,同时考虑到在业务中对于存量历史的需求基本都是查询,而对于中的最近时段生成的一般会涉及查询更删除等操作。 由于历史存量会越来越多,因此可以根业务需要对历史内的进行实现MYSQL分区表。而业务迁移历史可以在业务访问压力和流量较小的午夜通过设置Quartz定时任务程序的式执行迁移。 该种业务架构案图如下:?二、采用本地或分布式缓存案 为了缓解单表的IO压力,尽可能地降低操作(CRUD)均响应时间。 拆分之后,每个业务中的应用工程只访问对应的业务,一面将单点拆分成了多个,分摊了单的读写IO压力;另一面,拆分后的各自独立,实现了业务隔离,不再互相影响。

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    SaaS-多租户SaaS案(前端框架)

    工程结构整个前端工程的工程目录结构如下:├── assets | 资源├── build | webpack编译配置├── config | 全局变量├── src | 源码│ ├── api | 请求 mixins | mixins│ ├── filters | vue filter│ ├── icons | 图标│ ├── lang | 多语言│ ├── router | 路由│ ├── store | │ ├── styles | 样式│ ├── utils | 工具函│ ├── module-dashboard | 框架程序│ │ ├── assets│ │ ├── components│ │ 3.4.2 前端交互一个完整的前端 UI 交互到服务端处理流程是这样的:UI 组件交互操作;调用统一管理的 api service 请求函;使用封装的 request.js 发送请求;获取服务端返回 ;更 data;从上面的流程可以看出,为了便管理维护,统一的请求处理都放在 srcapi 文件夹中,并且一般按照 model纬度进行拆分文件api frame.js menus.js users.js

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    关于湖、的概念和区别

    Flink 从入门到精通 系列文章我们谈论之前,我们也听到过湖的相关概念,它们都与有关系,但他们和有什么样的区别,下面我们将分别介绍湖和 湖能从以下面帮助到企业:实现治理;通过应用机器学习与人工智能技术实现商业智能;预测分析和模型推荐,例如:领域特定的推荐引擎 ;信息追踪与一致性保障;基于历史分析生成维度,挖掘深度价值 是在大基础上出现的融合了结构化和非结构化基础,为业务提供服务的式主要是直接提供集。 当业务有需求的时候,再把他们需要的若干个小集单独提取出来,以集的形式提供给应用。大时代,一般被称之为大。 狭义上的大和传统的功能一致,只是技术架构和容量面的不同,但广义的大通常被赋予更多的使命,它不仅存储多样化的类型,还具有报表分析等的功能,以及其他分析挖掘面的高级功能

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    PostrageSQL-版本和兼容性

    版本和兼容性19.13.1. 以前的 PostgreSQL 版本array_nulls (boolean) 这个参控制组输入解析器是否把未用引号的NULL识别为一个空组元素。 首选的 SQL 标准的法是将其双写(’’),但是PostgreSQL在历史上也接受’。 quote_all_identifiers (boolean) 当产生 SQL 时,强制所有标识符被引号包围,即使它们(当前)不是关键字。 和客户端兼容性transform_null_equals (boolean) 当打开时,形为expr = NULL(或NULL = expr)的表达式将被当做expr IS NULL, 也就是说,如果 因此这个参默认为off。不过,在Microsoft Access里的过滤表单生成的查询似乎使用expr = NULL来测试空值,因此,如果你使用这个接口访问,你可能想把这个选项打开。

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    怎么调用云,云能做什么

    在许多企业都已经成为了非常重要的一种技术。因为云它的出现,不仅使传统的所有开放框架和运行维护框架进行了打破,创之外,还构建了一套全的组织结构的管理体系。 相较于传统的计算服务以及技术来说,这种云能够以互联网为基础,提供给生产和运营更多的交互和协作。但是云怎么调用云之间的呢?我们如何才能满足这两样现代科技同时为我们服务呢。 一.云怎么调用云不仅能够储存大量的,并且成本也会更低,那么,我们的云在使用云的时候应该怎样建立连接呢? 这四个组件也是在迎宾当中非常常见的,之后我们需要对您来进行监测和功能的安装,之后将可以进入管理员界面进行控制,进行授予权限操作,之后我们就能将云里边储存的进行建立连接。 其实,云和云都能够为我们提供服务的便利,但是将这两者连接起来之后,我们可以直接的使用云,里面的进行操作就不需要通过中间的转折而浪费时间。以此来提高工作效率以及传输时造成的时间损失。

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    优化案 转

    ,尽可能的使用 NOT NULL填充.备注、描述、评论之类的可以设置为 NULL,其他的,最好不要使用NULL。 17.应尽可能的避免更 clustered 索引列,因为 clustered 索引列的顺序就是表记录的物理存储顺序,一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整,会耗费相当大的资源。 若应用系统需要频繁更 clustered 索引列,那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。 25.尽量避免使用游标,因为游标的效率较差,如果游标操作的超过1行,那么就应该考虑改写。 26.使用基于游标的法或临时表法之前,应先寻找基于集的解决案来解决问题,基于集的法通常更有效。 如果你把你的表锁上一段时间,比如30秒钟,那么对于一个有很高访问量的站点来说,这30秒所积累的访问进程线程,链接,打开的文件,可能不仅仅会让你的WEB服务崩溃,还可能会让你的整服务器马上挂了。

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    快速解决

    周末去哪儿架构师李锡铭根自己的成功经验,为我们分享大快速解决案。?搭建始末当时我们确定要做大的时候,有两种选型。 第一种选型是用用原生的、开源的大技术,需要自己搭建;第二种是ODPS。后来我们选择了利用原生大,自己搭建一个大。因为我们已经有了一定的小积累,并且也想做一个大面的技术沉淀。 技术概览Hadoop是现在所有大计算存储的一个底层概念,后面所有衍生的大产品都是在Hadoop的基础上进行衍生的。?这张图是目前大的架构。 Hive是对底层Hdfs系统的文件抽象出一个类似Mysql的关系型,但大前提是它是在Hadoop这个大的语义下的关系型。Oozie是一个任务编排和调度的框架。Hue是大的管理后。 它的核心是执行引擎,把sql翻译成大可以接受的任务。底层基于存储,它可以存在hdfs上。8sqoop主要用于在hadoop与传统的间进行的传递。9ooize大任务编排调度。

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    之binlog采集

    1、背景 大的采集功能是从外部源采集存储到hive,采集式分为全量采集、增量采集,增量采集适用于规模较大情况,有很多使用场景,但是在增量采集时,只能感知增、更,无法感知到删除 ,为了解决这个问题,本文选用了常用的外部源mysql为例进行binlog采集案介绍。 2、案 针对mysql源,可以通过拉取binlog来回放每条SQL语句,这样不管是增、更、删除都能进行处理,但是前提条件是需要mysql服务开启binlog,并且模式为row,因为row模式会存储每条记录的变化 大针对mysql的处理案流程如图1所示。 因为漏是无法容忍的,因此选择1,为了避免重复的SQL操作,增加了约束:采集的mysql表需要包含主键或唯一键,这个约束正常情况下都是完全可以满足的。

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    下的存储秀-PROTOBUF

    protobuf是什么protobuf是google旗下的一款无关,语言无关,可扩展的序列化结构格式。 所以很适合用做存储和作为不同应用,不同语言之间相互通信的交换格式,只要实现相同的协议格式即同一proto文件被编译成不同的语言版本,加入到各自的工程中去。 这样不同语言就可以解析其他语言通过protobuf序列化的。目前官网提供了C++,Python,JAVA,GO等语言的支持。 我们定义一个比较多的article.proto文件来再次说明下proto语法的相关内容syntax = proto2;message Article { required int32 article_id 这会引起一些问题在获取老版本的消息时,譬如冲突,隐藏的一些bug等。所以一定要用reserved标记这些编号标签以保证不会被使用上面proto文件,定义了enum枚举类型,嵌套的消息。

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    一代大存储反思

    是一个发展非常迅速的向。本周Apache撤回了13个和Hadoop相关的项目,也给还在鼔吹Hadoop大生态的可以说是当头一棒。 那么一代的大或是存储面有什么改善呢? 说到一代的大,不得不提当前的明星产品Snowflake。Snowflake俨然进一步定义了现代发展的向。 最上层提供一个湖管理服务,一个完整的SaaS,可以用于管理存储、计算、机器学习等管理角色。所有分层相对独立,按需扩展, 易于管理。开箱即用,随时关闭不需要的计算资源。 可以说目前大都在从shared nothing架构向Shared Data在进行过渡,由传统的OS Database模型向计算和存储分离过渡。 一代的大计算和存储分离已经成为趋势。短时间个人自研的存储很难达到云厂家提供的S3类对象存储 ,S3类对象存储也将会成为一代的存储架构。

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    分表滑扩容

    为了便于说明这一点,本文先简单回顾下该案,然后分析该案为什么没有用,最后给出三种业界广泛使用的分分表的滑扩容案。 ,虚ip自动漂移到另一个主,整个过程对调用透明:由此可知,在实际的架构中,既有水切分,又有高可用保证,所以实际的架构是这样的:现在假设每个1亿量,如何滑扩容,增加实例,降低单量呢 第二步,reload配置,实例扩容服务层reload配置,reload可能是这么几种式:a)比较原始的,重启服务,读的配置文件b)高级一点的,配置中心给服务发信号,重读配置文件,重初始化连接池不管哪种式 问题分析本质上,该扩容案利用的是双主同步机制,即在配置reload过程中,写到也会同步到原来的主,从而避免了扩容过程中对系统业务的影响。 三、基于迁移的扩容案顾名思义,这种案就是每次申请集群,然后根的路由规则将老集群中的分散迁移到集群中,如下图所示:上图中间件1负责迁移某个时间节点以前的,这个时间节点以后的则同步到中间件

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      云数据库 Redis,数据库缓存,数据库存储,云数据库 云数据库 Redis(TencentDB for Redis)是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。 云数据库Redis是腾讯云打造的兼容 Redis 协议的缓存和存储服务。丰富的数据结构能帮助您完成不同类型的业务场景开发。支持主从热备,提供自动容灾切换、数据备份、故障迁移、实例监控、在线扩容、数据回档等全套的数据库服务。

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