① 玩转Redis的高可用（主从、哨兵、集群）
所谓的高可用，也叫 HA（High Availability），是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它是保证系统SLA的重要指标。Redis 高可用的主要有三种模式： 主从模式 ， 哨兵模式和集群模式 。
Redis 提供了 Redis 提供了复制(replication)功能，当一台 redis 数据库中的数据发生了变化，这个变化会被自动地同步到其他的 redis 机器上去。
Redis 多机器部署时，这些机器节点会被分成两类，一类是主节点（master 节点），一类是从节点（slave 节点）。一般 主节点可以进行读、写操作 ，而 从节点只能进行读操作 。一个主节点可以有多个从节点，但是一个从节点只会有一个主节点，也就是所谓的 一主多从结构 。
· 支持主从复制，主机会自动将数据同步到从机，可以进行读写分离;
· Master 是以非阻塞的方式为主 Slaves 提供服务。所以在 Master-Slave 同步期间，客户端仍然可以提交查询或修改请求;
· Slave 同样是以非阻塞的方式完成数据同步。在同步期间，如果有客户端提交查询请求，Redis 则返回同步之前的数据。
· Redis 不具备自动容错和恢复功能，主机从机的宕机都会导致前端部分读写请求失败，需要等待机器重启或者手动切换前端的 IP 才能恢复;
· 主机宕机，宕机前有部分数据未能及时同步到从机，切换 IP 后面还会引入数据不一致的问题，降低了系统的可用性;
· Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂;
· Redis 的主节点和从节点中的数据是一样的，降低的内存的可用性
实际生产中，我们优先考虑哨兵模式。这种模式下，master 宕机，哨兵会自动选举 master 并将其他的 slave 指向新的 master。
在主从模式下，redis 同时提供了哨兵命令 redis-sentinel ，哨兵是一个独立的进程，作为进程，它会独立运行。其原理是哨兵进程向所有的 redis 机器人发送命令，等待 Redis 服务器响应，从而监控运行的多个 Redis 实例。一般为了便于决策选举，使用 奇数个哨兵 。多个哨兵构成一个哨兵集群，哨兵直接也会相互通信，检查哨兵是否正常运行，同时发现 master 战机哨兵之间会进行决策选举新的 master
哨兵模式的作用:
· 通过发送命令，让 Redis 服务器返回监控其运行状态，包括主服务器和从服务器;
· 然而一个哨兵进程对 Redis 服务器进行监控，也可能会出现问题，为此，我们可以使用多个哨兵进行监控。各个哨兵之间还会进行监控，这样就形成了多种哨兵模式。
哨兵很像 kafka 集群中的 zookeeper 的功能。
· 哨兵模式是基于主从模式的，所有主从的优点，哨兵模式都具有。
· 主从可以自动切换，系统更健壮，可用性更高。
· 具有主从模式的缺点，每台机器上的数据是一样的，内存的可用性较低。
· Redis 较难支持在线扩容，在集群容量达到上限时在线扩容会变得很复杂。
Redis 集群模式本身没有使用一致性 hash 算法，而是使用 slots 插槽 。
Redis 哨兵模式基本已经可以实现高可用，读写分离 ，但是在这种模式下每台 Redis 服务器都存储相同的数据，很浪费内存，所以在 redis3.0 上加入了 Cluster 集群模式，实现了 Redis 的分布式存储，对数据进行分片，也就是说每台 Redis 节点上存储不同的内容；每个节点都会通过集群总线(cluster bus)，与其他的节点进行通信。 通讯时使用特殊的端口号，即对外服务端口号加 10000。例如如果某个 node 的端口号是 6379，那么它与其它 nodes 通信的端口号是 16379。nodes 之间的通信采用特殊的二进制协议。
对客户端来说，整个 cluster 被看做是一个整体，客户端可以连接任意一个 node 进行操作，就像操作单一 Redis 实例一样， 当客户端操作的时候 key 没有分配到该 node 上时，Redis 会返回转向指令，指向正确的 node，这有点儿像浏览器页面的 302 redirect 跳转。
根据官方推荐，集群部署至少要 3 台以上的 master 节点，最好使用 3 主 3 从六个节点的模式。
在 Redis 的每一个节点上，都有这么两个东西， 一个是插槽（slot），它的的取值范围是：0-16383， 可以从上面 redis-trib.rb 执行的结果看到这 16383 个 slot 在三个 master 上的分布。还有一个就是 cluster，可以理解为是一个集群管理的插件，类似的哨兵。
当我们的存取的 Key 到达的时候，Redis 会根据 crc16 的算法对计算后得出一个结果，然后把结果和 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，通过这个值，去找到对应的插槽所对应的节点，然后直接自动跳转到这个对应的节点上进行存取操作。
为了保证高可用， redis-cluster 集群引入了主从模式 ，一个主节点对应一个或者多个从节点。当其它主节点 ping 主节点 master 1 时，如果半数以上的主节点与 master 1 通信超时，那么认为 master 1 宕机了，就会启用 master 1 的从节点 slave 1，将 slave 1 变成主节点继续提供服务。
如果 master 1 和它的从节点 slave 1 都宕机了，整个集群就会进入 fail 状态，因为集群的 slot 映射不完整。 如果集群超过半数以上的 master 挂掉，无论是否有 slave，集群都会进入 fail 状态。
redis-cluster 采用去中心化的思想 ，没有中心节点的说法，客户端与 Redis 节点直连，不需要中间代理层，客户端不需要连接集群所有节点，连接集群中任何一个可用节点即可。
对 redis 集群的扩容就是向集群中添加机器，缩容就是从集群中删除机器，并重新将 16383 个 slots 分配到集群中的节点上（数据迁移）。
扩缩容也是使用集群管理工具 redis-tri.rb。
扩容时，先使用 redis-tri.rb add-node 将新的机器加到集群中，这是新机器虽然已经在集群中了，但是没有分配 slots，依然是不起做用的。在使用 redis-tri.rb reshard 进行分片重哈希（数据迁移），将旧节点上的 slots 分配到新节点上后，新节点才能起作用。
缩容时，先要使用 redis-tri.rb reshard 移除的机器上的 slots，然后使用 redis-tri.rb add-del 移除机器。
采用去中心化思想，数据按照 slot 存储分布在多个节点，节点间数据共享，可动态调整数据分布;
可扩展性：可线性扩展到 1000 多个节点，节点可动态添加或删除;
高可用性：部分节点不可用时，集群仍可用。通过增加 Slave 做 standby 数据副本，能够实现故障自动 failover，节点之间通过 gossip 协议交换状态信息，用投票机制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
降低运维成本，提高系统的扩展性和可用性。
1.Redis Cluster 是无中心节点的集群架构，依靠 Goss 协议(谣言传播)协同自动化修复集群的状态。但 GosSIp 有消息延时和消息冗余的问题，在集群节点数量过多的时候，节点之间需要不断进行 PING/PANG 通讯，不必须要的流量占用了大量的网络资源。虽然 Reds4.0 对此进行了优化，但这个问题仍然存在。
2.数据迁移问题
Redis Cluster 可以进行节点的动态扩容缩容，这一过程，在目前实现中，还处于半自动状态，需要人工介入。在扩缩容的时候，需要进行数据迁移。
而 Redis 为了保证迁移的一致性，迁移所有操作都是同步操作 ，执行迁移时，两端的 Redis 均会进入时长不等的阻塞状态，对于小 Key，该时间可以忽略不计，但如果一旦 Key 的内存使用过大，严重的时候会接触发集群内的故障转移，造成不必要的切换。
主从模式：master 节点挂掉后，需要手动指定新的 master，可用性不高，基本不用。
哨兵模式：master 节点挂掉后，哨兵进程会主动选举新的 master，可用性高，但是每个节点存储的数据是一样的，浪费内存空间。数据量不是很多，集群规模不是很大，需要自动容错容灾的时候使用。
集群模式：数据量比较大，QPS 要求较高的时候使用。 Redis Cluster 是 Redis 3.0 以后才正式推出，时间较晚，目前能证明在大规模生产环境下成功的案例还不是很多，需要时间检验。
② mysql多写少读的集群方式
读写分离、主从复制
应用程序对于数据库而言都是写少读多，这样就可以这样设计：
主库：只负责写数据(写库，DML->insert\delete\update)
从库：只负责读数据(读库，select)
这样就可以解决如下问题：
1主从分开后，在业务请求高并发时，只在从服务器上执行查询工作，降低主服务器的压力。
2主从分开后，当主服务器有问题时，可迅速切换到从服务器，不会影响线上环境。
3备份在从服务器进行，以避免备份期间影响主服务器服务。
③ 什么是数据库集群
现在比较大型点的系统基本上是AP+DB的架构: AP指应用程序,DB指数据库端
AP放在一个服版务权器上,DB放在另一个服务器上
当一个系统比较大,访问的用户数量比较多的时候,比如QQ,上亿用户.
这时一个服务器就吃不消了,这样就想到多个服务器跑同一个AP应用.
DB端也一样.
linux集群 指的就是多个服务器跑同一个AP应用,系统管理员的工作
数据库集群 指的就是多个服务器跑同一个DB数据库.数据库管理员的工作
linux集群基础就要熟悉linux系统.
数据库集群基础就要熟悉具体的数据库如oracle,db2,sysbase.mysql.等
0基础可以学,只是要花时间.0基础想搞到集群估计得花3个月时间.这还是要有环境的,有人指导才行.
④ 什么是sqlserver的集群
由二台或更多物理上独立的服务器共同组成的“虚拟”服务器称之为集群服务器。一项称做MicroSoft集群服务(MSCS)的微软服务可对集群服务器进行管理。一个SQL Server集群是由二台或更多运行SQL Server的服务器（节点）组成的虚拟服务器。如果集群中的一个节点发生故障，集群中的另一个节点就承担这个故障节点的责任。
认为一个SQL Server集群能够给集群中的两个节点带来负载平衡，这是一种常见的误解。虽然这似乎很有用，但却是不正确的。这也意味着集束SQL Server不能真正提高性能。集束SQL Server只能提供故障转移功能。故障转移就是当系统中的一台机器发生故障失去其功能时，另一台机器将接手运行它的SQL Server实例。这种功能失效可能是由于硬件故障、服务故障、人工故障或各种其它原因。
为何要集束SQL Server环境？
在实用性方面，集群SQL Server环境令人满意。在进行故障转移时，将数据库实例由一台服务器转移到另一台服务器的时间非常短暂，一般只需要3至7秒钟。虽然需要重建连接，但对数据库的终端用户而言，故障转移处理通常是透明的。低廉的故障转移成本还可帮助你对集群中的节点进行维护，而不会造成服务器完全无法访问。
SQL Server集群类型
一共有两种类型的SQL Server集群：主动/被动集群和主动/主动集群。下面分别对它们进行说明（说明以两个节点的SQL Server集群为基础）。
主动/被动集群
在这种类型的集群中，一次只有一个节点控制SQL Server资源。另一个节点一直处于备用模式，等待故障发生。进行故障转移时，备用的节点即取得SQL Server资源的控制权。
优点：由于服务器上只有一个实例在运行，所以在进行故障转移时，不需要另外的服务器来接管两个SQL Server实例，性能也不会因此降低。
缺点：由于虚拟服务器上只有一个SQL Server实例在运行，另一台服务器总是处理备用模式与空闲状态。这意味着你并没有充分利用你购买的硬件。
主动/主动集群
在这种类型的集群中，集群中的每个节点运行一个独立且主动的SQL Server实例。发生节点故障时，另一个节点能够控制发生故障节点的SQL Server实例。然后这个正常的节点将运行两个SQL Server实例——它自己的实例和发生故障的实例。
优点：通过这种配置，你能够充分利用你的硬件。在这样的系统中，两个服务器都在运行，而不是只有一台服务器运行，而另一台处于等待故障发生的备用模式，因此你能够充分利用你购买的机器。
缺点：如果进行故障转移，一台服务器运行两个SQL Server实例，性能就会受到不利影响。然而，性能降低总比虚拟服务器完全失灵要强得多。这种配置的另一故障在于它要求购买的许可要比主动/被动集群多一些。因为集群在运行两个主动SQL Server实例，这要求你购买两个单独的服务器许可。在某些情况下，这也可能对你形成阻碍。
集群考虑
在高实用性方面，集群SQL Server环境有一定的优势。然而，高实用性也确实伴随某种折衷。
首先，建立一个集群SQL Server环境非常昂贵。这是因为集群中的节点必须遵照集群节点的兼容性列表。而且，还需要建立一个复杂的网络，机器的配置必须几乎相同，同时需要实现数据库文件磁盘子系统共享。存储区网络(SAN)是建立这种子系统的不错选择，但SAN并非必要，而且十分昂贵。另外，如果你正在运行一个主动/主动集群，你需要为集群中运行SQL Server实例的每台机器的处理器购买一个许可。
因为当地集群主要局限于同一地理区域，自然灾难可能会使集群完全失灵。在那种情况下，你需要转移到灾难恢复站点进行继续操作。你也可以建立地理分散的SQL Server集群，但这样的系统更加复杂与昂贵。
⑤ 数据库集群的模式，1主1从与1主多从的用场有何不同
一主多从一般是读的需求很高，所以设置多个从库应对更多的读需求，或者是为了把不同来源的读需求区分开而设置多个从库
有从库肯定就有容灾作用了
⑥ oracle数据库的分布式和tomcat的集群式有什么区别
分布式是架构部署模式的一种。分布式多用于描述架构设计上，当然现在有各专种新用法。
集群是属硬件部署模式的一种，是集中部署在一个机房里的计算机群体的集中称谓。
分布式网站集群系统是一种多网站架构模式，支持生成独立网站、多个网站,完成各个网站横向一体化和纵向一体化网站群的构建，主站、子站、网站间的信息可共享和信息互联。
简单的说：就是一个企业/个人可以像申请博客那样自助建站，维护，更新，而分布式，就是把问题分开解决的意思，即系统分布在几个不同服务器上。
⑦ 大数据处理对电子商务的影响有哪些
电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。x0dx0a大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。x0dx0a近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。x0dx0a一、大数据处理模式x0dx0a在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算MapRece处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。x0dx0a(一)数据库集群模式x0dx0a集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。x0dx0a但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。x0dx0a(二)MapRece框架x0dx0a云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、网络等等。MapRece框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型MapRece、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。x0dx0aMapRece的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。MapRece在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简操作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对MapRece计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。x0dx0a二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新x0dx0aIT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。x0dx0a(一)数据仓库的发展x0dx0a从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。x0dx0a根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。x0dx0a(二)云计算构架x0dx0a云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(onDemandself-service)、可度量服务(measuredservice)、池化资源(resourcepooling)、泛化网络访问((broadnetworkaccess)以及快速弹性(rapidelasticity)。x0dx0a三、大数据处理对电子商务的影响x0dx0a云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。x0dx0a(一)信息检索能力x0dx0a电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。x0dx0a云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。x0dx0a(二)弹性处理能力x0dx0a电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。x0dx0a云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。x0dx0a(三)信息处理安全性能x0dx0a网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。x0dx0a大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。x0dx0a四、大数据处理的发展趋势x0dx0a信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。x0dx0a(一)大数据处理服务和产品的多样化x0dx0a目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。x0dx0a(二)新型的电子商务运营模式x0dx0a云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。x0dx0a(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分x0dx0a企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。
⑧ 双机集群工作模式有哪两种
一种是双机热备份模式（也叫主从方式）：正常情况下，一台机器工作，提供数据库或其它服务，另一台做为备份机，当主机出现故障时，从机可以立即接替故障机的工作，保证系统工作连续，这种工作模式保证了系统的容错和实时功能；
另一种是双机互备援（双工方式）模式：在双工模式下，一台服务器作为数据库或其它应用服务器，提供数据库或其它服务，另一台服务器可做文件服务器或WWW服务器使用，正常情况下，两台机器各自完成自己的工作，当有一台机器出现故障时，另一台机器可以立即接替故障机的工作，保证系统工作连续。
⑨ 我有一个Mysql的数据库，每天大概增加1000W条数据，持续至少一年，有如下问题：
每天1000W数据 几天mysql就完了 还想查询
这种优化属于系统性优化了 不是单纯数据库的问题
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下面给一下存储方面的建议 以优化性能
1、选取最适用的字段属性--将表中字段的宽度设得尽可能小。 在可能的情况下，应该尽量把字段设置为NOTNULL，这样在将来执行查询的时候，数据库不用去比较NULL值。
对于某些文本字段，例如“省份”或者“性别”，我们可以将它们定义为ENUM类型。因为在MySQL中，ENUM类型被当作数值型数据来处理，而数值型数据被处理起来的速度要比文本类型快得多
2、使用连接（JOIN）来代替子查询(Sub-Queries)
3、建立索引
4、常用关联表使用视图
注意：mysql删除大量数据时 有索引的表删除非常缓慢
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mysql对系统没啥具体要求
当然最好是windows的服务器
视图好 方便安装工具进行查询和错误排除
⑩ 数据库集群是什么意思
现在比较大型点的系统基本上是AP+DB的架构:
AP指应用程序,DB指数据库端
AP放在一个服务器上,DB放在另一个服务器上
当一个系统比较大,访问的用户数量比较多的时候,比如QQ,上亿用户.
这时一个服务器就吃不消了,这样就想到多个服务器跑同一个AP应用.
DB端也一样.
linux集群
指的就是多个服务器跑同一个AP应用,系统管理员的工作
数据库集群
指的就是多个服务器跑同一个DB数据库.数据库管理员的工作
linux集群基础就要熟悉linux系统.
数据库集群基础就要熟悉具体的数据库如oracle,db2,sysbase.mysql.等
0基础可以学,只是要花时间.0基础想搞到集群估计得花3个月时间.这还是要有环境的,有人指导才行.