常见的关系型数据库有mysql 、SQL Server、Oracle、Sybase、DB2等。关系型数据库是目前最受欢迎的数据库管理系统，技术比较成熟。
爬虫可以用到一些 Http 库向指定的服务器偷偷摸摸的发起请求，这个时候爬虫可以假装自己是浏览器（添加一些header信息）
关于网站和服务器，很多人都不太了解，甚至认为这是两种完全一样的东西，其实网站与服务器是相辅相成的，网站可以帮助人们打开网络市场，促使人们快速下单，再也不会受到时间与空间的界限，而这一切工作都需要依赖于服务器才可完成。网站和服务器是什么关系呢？
从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。它们的特征分别描述如下：
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？
在专栏之前的几篇文章中，我们总结了缓冲池，缓存页，redo log，undo log，以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的，后续介绍了表空间，段，区等概念。这一节比较特殊，讲述的是和Linux有关的交互原理，因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面，本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的，以及linux系统会带来哪些问题
这是关于分布式架构新手入门的第五篇文章。这一篇文章主要介绍通过计算分布式系统中的单次请求成功率，以及重复请求的稳定率获得系统的稳定性估值。依据软件结构评估性能及其冗余。通过对系统的分析判断出潜在的性能瓶颈。为设计分布式系统提供数据支持。
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
一个程序员很有必要熟悉或者精通一种数据库，MySQL无疑是首选。为什么使用MySQL呢，因为它是开源的，同时具备轻量、简单、稳定和高性能等特点，尤其是其学习成本相对其他数据库，比如Oracle和Sybase更简单，入门更低。MySQL的应用范围从中小型Web网站到大型的企业级应用随处都可见它的身影。 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查
“服务上云”一直是一个进行时，在2010年-2017年期间，发力点重心都在「自有物理建设」到「IaaS基础设施即服务」，各个云厂商都在此基础上推出网络产品、数据库产品、存储产品，提供「PaaS」层面的产品来促进上云的过程，我们称为“服务上云1.0”。 “服务上云1.0”本质上就是将自建的物理服务设施迁移到云厂商提供的服务设施，并配备了一大批专业的工具。但在这一过程中，内在的关于开发者所选的服务技术架构，却很少干预触及；目前大部分流通的都是传统服务架构模式。 传统服务架构模式是什么？有什么特点？以下我列举几个
“服务上云”一直是一个进行时，在2010年-2017年期间，发力点重心都在「自有物理建设」到「IaaS基础设施即服务」，各个云厂商都在此基础上推出网络产品、数据库产品、存储产品，提供「PaaS」层面的产品来促进上云的过程，我们称为“服务上云1.0”。
经常上网的朋友都听说过服务器ip域名，但不知道服务器ip域名是什么？正确来说，服务器、ip和域名是三种东西，由于大部分人对概念模糊不清，下面就为大家介绍一下它们各自的含义以及相互之间的关系，希望能帮助网友建立正确的网络概念。
学习需要有大局观，我觉得正确的方式是从开始就对所学的知识有一个系统级别的认识，对这个知识体系有认识，这样才能知道自己学到哪，离自己的目标还有多远，而不是一上来就开始各种编码啊，设计模式啊，算法啊，结果学了些啥，有什么用，一概不知，产生 “我是谁？我在哪？” 这样的错觉，这样对学习积极性甚至是对所学知识产生系统的认识是无益的。
这次新开了一个个人的mysql专栏，专门用于总结mysql的一些细节以及相关的案例总结，同时也包括了一些mysql的底层实现，在后续的篇章则是根据《mysql技术内幕innodb存储引擎》（第二版）来深入了解mysql中用的最多的存储引擎的内部细节。
Redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。从2010年3月15日起，Reids的开发工作由VMware主持。Redis能运行在大多数POSIX(Linux，*BSD，OS X和Solaris等)系统上。
我们在上一篇博客中说到,Redis是一个在内存中存储数据的中间件.用作数据库,数据缓存等方面,在分布式系统中发挥着重要的作用.那么Redis有哪些优点特性呢?
还有Oracle 的Timesten、SAP的HANA等，这些商业中间件不在我们研究的范围之内。
为什么用数据库？ 数据库比记事本强在哪？ 答案很明显，你的文件很多时候都只能被一个人打开，不能被重复打开。当有几百万数据的时候，你如何去查询操作数据，速度上要快，看起来要清晰直接 数据库比我之前学的XML好在哪？ XML表写索引的时候，很容易被中间断电就打断了，两个表对不上号了咋办？ 安全和备份处理上数据库都有自己的考虑。
每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。
现在科技越来越发达，网络直接更是突飞猛进，网络的发展给社会、经济都来了便利。但是每一个网络都有自己的服务器域名，域名就相当于自己的名字，用来寻找网络所用的名字，每一个服务器都可以分为多个空间，今天小编就带大家了解一下服务器域名是什么？
推荐阅读 微服务：springboot系列教程学习 源码：Javaweb练手项目源码下载 调优：十五篇好文回顾 面试笔试：面试笔试整理系列 一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1、接收到sql； 2、把sql放到排队队列中 ； 3、执行sql； 4、返回执行结果。 在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排
感觉现在发面试题有些冷门，就跟昨天德国那场似的，不过看看当提前复习了。提前备战。这2个月出门面试的童鞋可注意不要中暑哦。
数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库，它产生于距今。 六十多年前，随着信息技术和市场的发展，特别是二十世纪九十年代以后，数据管理不再仅仅是存储和管理数据，而转变为用户所需要的各种数据管理的方式。 数据库有很多种类型，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各方面得到了广泛的应用。 在信息化社会，充分有效地管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的前提条件。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心部分，是进行科学决策和决策管理的重要技术手段。
1.内存容量有限（redis本身是存储在内存里面，硬件机器本身的内容容量是有限，往redis存储的量可能很大，就会出现内存容量的问题） 2.处理能力有限（一个人干活跟二个人干活的区别。跟内存的限制相似，类似网络不好，能力就收到限制） 3.无法高可用（一旦请求量上去，可能存在系统挂掉，挂掉其他的调用系统就无法调用了）
1.传统数据库遵循 ACID 规则。（ A (Atomicity) 原子性，C (Consistency) 一致性，I (Isolation) 独立性，D (Durability) 持久性）2.Nosql 一般为分布式而分布式一般遵循 CAP 定理（一致性(Consistency) (所有节点在同一时间具有相同的数据)， 可用性(Availability) (保证每个请求不管成功或者失败都有响应) ，分隔容忍(Partition tolerance) (系统中任意信息的丢失或失败不会影响系统的继续运作)）
1.2.1High Performance - 对数据库高并发读写的需求
总体来讲，相当于一个i5+4G+500G传统硬盘的配置了，在当时看来还是不错的，但是不用不知道，这个AMD的使用情况不容乐观，散热问题相当严重，感觉比intel的处理器差好多，一打dota就发热，热到手都放不上去，夏天更甚。当时也不怎么卡，因为第一台电脑，我也算比较爱惜，这一用就是6年。刷机刷了无数次，安装过各种各样的软件和各种各样的操作系统，最后实在是无法挽救了。
1、数据保存在数据库中。处理时以处理器为中心，应用程序到数据库中检索数据再进行计算（移动数据到程序端）
首先，确保你已经完成了django知识的学习， 以便不出现未经了解且不易理解的错误，本文不会叙述基础教程，如若此， 请跳转至djangoproject官网教程.
故障服务器上一共16块FC硬盘，单盘容量600G。存储前面板10号和13号硬盘亮黄灯，存储映射到redhat上的卷挂载不上，服务器业务崩溃。
关系型数据库是由多张能互相关联的表组成的数据库，典型的有MySQL和Oracle数据库。
随着唯品会业务的快速发展，订单量的不断增长，原有的订单存储架构已经不能满足公司的发展了，特别是在大促高峰期，原订单库已经成为抢购瓶颈，已经严重制约公司的发展。
本文转载：http://www.cnblogs.com/hegezhou_hot/archive/2011/11/07/2238983.html#
云函数（Serverless Cloud Function，SCF）是腾讯云为企业和开发者们提供的无服务器执行环境，帮助用户在无需购买和管理服务器的情况下运行代码。而随着方便快捷的云原生服务愈发受人青睐，业务量与日俱增，作为提供云函数SCF底层支持的云服务器，也承受着越来越大的压力。鲜为人知的是，承担云服务器创建任务的，是CBS云硬盘快照服务。当云函数SCF团队需要业务扩容或版本变更，云服务器创建并发量会增长为平常业务系统的数十倍。 通过不断优化服务，在云函数SCF业务高峰期，云硬盘快照系统扛住了1分钟
MySQL 分表3种方法 摘要： 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会卡在那儿了，那么分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 一，先说一下为什么要分表 当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。 根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下： 1、接收到sql； 2、把sql放到排队队列中 ； 3、执行sql； 4、返回执行结果。
最近和POSTGRESQL 较劲的多，如果能更多的理解POSTGRESQL 的工作原理，并且深入分析，对日后的管理和适用会比较有帮助，多学点是没有坏处的，并且POSTGRESQL 未来的前景还是蛮看好的，废话不多讲。
本文最初发表于 scaleyourapp.com 网站，经原作者 Shivang Sarawagi 授权由 InfoQ 中文站翻译分享。
本文介绍了CDN的基本原理、加速原理、回源问题以及如何进行基本的CDN测试和信息查看。通过介绍CDN的基本原理和加速原理，可以让读者对CDN有更深入的了解，同时通过介绍回源问题和基本CDN测试方法，可以帮助读者更好地使用CDN服务。
Redis的发布订阅由PUBLISH，SUBSCRIBE，PSUBSCRIBE等命令组成,例子如下:
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）。
一个环境可能由数据库、Web 服务器、负载均衡和自定义应用程序组成，所有这些都在操作系统上运行——裸机或虚拟机，这只是软件部分。
数据库是“一类软件”，这样的软件能够针对数据进行管理（增删改查） 存储数据用文件就可以了，为什么要做数据库呢？ 文件保存数据有以下几个缺点：
在这个海量数据大爆发的时代，一个单一的开源数据库产品往往很难直接满足企业的业务需求，在某些场景下，无论是性能、安全还是稳定性，都面临着各种各样的问题。
在日常运维的某个系统下，由于之前数据库主机所用硬盘是传统机械硬盘，容量小，传输速度低，并且数据库服务器整体性能不高。随着业务访问量的增加，现有数据库服务器无法满足需求，所以需要搭建一套高性能的数据库服务器，并且所用硬盘是 SSD。
来源：InfoQ 中文站翻译分享 作者 | Shivang Sarawagi 、译者 | 张卫滨、策划 | 辛晓亮 YouTube 是仅次于谷歌的第二大热门网站。在 2019 年 5 月，每分钟会有超过 500 小时的视频内容上传到该平台。 该视频共享平台有超过 20 亿的用户，每天有超过 10 亿小时的视频被播放，产生数十亿的浏览量。这些都是令人难以置信的数字。 本文会对 YouTube 使用的 数据库 和后端数据基础设施进行深入讲解，它们使得该视频平台能够存储如此巨量的数据，并能扩展至数十亿的用户。 那
（1）什么是数据库： 硬盘—管理软件 数据库（DataBase、DB）是一个长期存储在计算机内、有组织的、有共享的、统一管理的数据集合。他简而言之就是一个存储数据的仓库。为了方便数据的存储和管理，他将数据按照特定的规律存储在硬盘上，通过数据库管理系统，可以有效的组织和管理存储再数据库中的数据。 我们也可以说数据库是由一批数据库的有序集合，这些数据被存放在结构化的数据表里。数据表之间相互关联、反映了客观事物间的本质联系。数据库系统提供对数据的安全控制和完整性控制。 2.数据库系统： 数据库系统由3部分组成： （1）数据库：用于存储数据的地方 （2）数据库管理系统：用于管理数据的软件 （3）数据库应用程序：为了提高数据库系统的处理能力所使用的管理数据的软件补充；
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