① 玩轉Redis的高可用（主從、哨兵、集群）
所謂的高可用，也叫 HA（High Availability），是分布式系統架構設計中必須考慮的因素之一，它是保證系統SLA的重要指標。Redis 高可用的主要有三種模式： 主從模式 ， 哨兵模式和集群模式 。
Redis 提供了 Redis 提供了復制(replication)功能，當一台 redis 資料庫中的數據發生了變化，這個變化會被自動地同步到其他的 redis 機器上去。
Redis 多機器部署時，這些機器節點會被分成兩類，一類是主節點（master 節點），一類是從節點（slave 節點）。一般 主節點可以進行讀、寫操作 ，而 從節點只能進行讀操作 。一個主節點可以有多個從節點，但是一個從節點只會有一個主節點，也就是所謂的 一主多從結構 。
· 支持主從復制，主機會自動將數據同步到從機，可以進行讀寫分離;
· Master 是以非阻塞的方式為主 Slaves 提供服務。所以在 Master-Slave 同步期間，客戶端仍然可以提交查詢或修改請求;
· Slave 同樣是以非阻塞的方式完成數據同步。在同步期間，如果有客戶端提交查詢請求，Redis 則返回同步之前的數據。
· Redis 不具備自動容錯和恢復功能，主機從機的宕機都會導致前端部分讀寫請求失敗，需要等待機器重啟或者手動切換前端的 IP 才能恢復;
· 主機宕機，宕機前有部分數據未能及時同步到從機，切換 IP 後面還會引入數據不一致的問題，降低了系統的可用性;
· Redis 較難支持在線擴容，在集群容量達到上限時在線擴容會變得很復雜;
· Redis 的主節點和從節點中的數據是一樣的，降低的內存的可用性
實際生產中，我們優先考慮哨兵模式。這種模式下，master 宕機，哨兵會自動選舉 master 並將其他的 slave 指向新的 master。
在主從模式下，redis 同時提供了哨兵命令 redis-sentinel ，哨兵是一個獨立的進程，作為進程，它會獨立運行。其原理是哨兵進程向所有的 redis 機器人發送命令，等待 Redis 伺服器響應，從而監控運行的多個 Redis 實例。一般為了便於決策選舉，使用 奇數個哨兵 。多個哨兵構成一個哨兵集群，哨兵直接也會相互通信，檢查哨兵是否正常運行，同時發現 master 戰機哨兵之間會進行決策選舉新的 master
哨兵模式的作用:
· 通過發送命令，讓 Redis 伺服器返回監控其運行狀態，包括主伺服器和從伺服器;
· 然而一個哨兵進程對 Redis 伺服器進行監控，也可能會出現問題，為此，我們可以使用多個哨兵進行監控。各個哨兵之間還會進行監控，這樣就形成了多種哨兵模式。
哨兵很像 kafka 集群中的 zookeeper 的功能。
· 哨兵模式是基於主從模式的，所有主從的優點，哨兵模式都具有。
· 主從可以自動切換，系統更健壯，可用性更高。
· 具有主從模式的缺點，每台機器上的數據是一樣的，內存的可用性較低。
· Redis 較難支持在線擴容，在集群容量達到上限時在線擴容會變得很復雜。
Redis 集群模式本身沒有使用一致性 hash 演算法，而是使用 slots 插槽 。
Redis 哨兵模式基本已經可以實現高可用，讀寫分離 ，但是在這種模式下每台 Redis 伺服器都存儲相同的數據，很浪費內存，所以在 redis3.0 上加入了 Cluster 集群模式，實現了 Redis 的分布式存儲，對數據進行分片，也就是說每台 Redis 節點上存儲不同的內容；每個節點都會通過集群匯流排(cluster bus)，與其他的節點進行通信。 通訊時使用特殊的埠號，即對外服務埠號加 10000。例如如果某個 node 的埠號是 6379，那麼它與其它 nodes 通信的埠號是 16379。nodes 之間的通信採用特殊的二進制協議。
對客戶端來說，整個 cluster 被看做是一個整體，客戶端可以連接任意一個 node 進行操作，就像操作單一 Redis 實例一樣， 當客戶端操作的時候 key 沒有分配到該 node 上時，Redis 會返回轉向指令，指向正確的 node，這有點兒像瀏覽器頁面的 302 redirect 跳轉。
根據官方推薦，集群部署至少要 3 台以上的 master 節點，最好使用 3 主 3 從六個節點的模式。
在 Redis 的每一個節點上，都有這么兩個東西， 一個是插槽（slot），它的的取值范圍是：0-16383， 可以從上面 redis-trib.rb 執行的結果看到這 16383 個 slot 在三個 master 上的分布。還有一個就是 cluster，可以理解為是一個集群管理的插件，類似的哨兵。
當我們的存取的 Key 到達的時候，Redis 會根據 crc16 的演算法對計算後得出一個結果，然後把結果和 16384 求余數，這樣每個 key 都會對應一個編號在 0-16383 之間的哈希槽，通過這個值，去找到對應的插槽所對應的節點，然後直接自動跳轉到這個對應的節點上進行存取操作。
為了保證高可用， redis-cluster 集群引入了主從模式 ，一個主節點對應一個或者多個從節點。當其它主節點 ping 主節點 master 1 時，如果半數以上的主節點與 master 1 通信超時，那麼認為 master 1 宕機了，就會啟用 master 1 的從節點 slave 1，將 slave 1 變成主節點繼續提供服務。
如果 master 1 和它的從節點 slave 1 都宕機了，整個集群就會進入 fail 狀態，因為集群的 slot 映射不完整。 如果集群超過半數以上的 master 掛掉，無論是否有 slave，集群都會進入 fail 狀態。
redis-cluster 採用去中心化的思想 ，沒有中心節點的說法，客戶端與 Redis 節點直連，不需要中間代理層，客戶端不需要連接集群所有節點，連接集群中任何一個可用節點即可。
對 redis 集群的擴容就是向集群中添加機器，縮容就是從集群中刪除機器，並重新將 16383 個 slots 分配到集群中的節點上（數據遷移）。
擴縮容也是使用集群管理工具 redis-tri.rb。
擴容時，先使用 redis-tri.rb add-node 將新的機器加到集群中，這是新機器雖然已經在集群中了，但是沒有分配 slots，依然是不起做用的。在使用 redis-tri.rb reshard 進行分片重哈希（數據遷移），將舊節點上的 slots 分配到新節點上後，新節點才能起作用。
縮容時，先要使用 redis-tri.rb reshard 移除的機器上的 slots，然後使用 redis-tri.rb add-del 移除機器。
採用去中心化思想，數據按照 slot 存儲分布在多個節點，節點間數據共享，可動態調整數據分布;
可擴展性：可線性擴展到 1000 多個節點，節點可動態添加或刪除;
高可用性：部分節點不可用時，集群仍可用。通過增加 Slave 做 standby 數據副本，能夠實現故障自動 failover，節點之間通過 gossip 協議交換狀態信息，用投票機制完成 Slave 到 Master 的角色提升;
降低運維成本，提高系統的擴展性和可用性。
1.Redis Cluster 是無中心節點的集群架構，依靠 Goss 協議(謠言傳播)協同自動化修復集群的狀態。但 GosSIp 有消息延時和消息冗餘的問題，在集群節點數量過多的時候，節點之間需要不斷進行 PING/PANG 通訊，不必須要的流量佔用了大量的網路資源。雖然 Reds4.0 對此進行了優化，但這個問題仍然存在。
2.數據遷移問題
Redis Cluster 可以進行節點的動態擴容縮容，這一過程，在目前實現中，還處於半自動狀態，需要人工介入。在擴縮容的時候，需要進行數據遷移。
而 Redis 為了保證遷移的一致性，遷移所有操作都是同步操作 ，執行遷移時，兩端的 Redis 均會進入時長不等的阻塞狀態，對於小 Key，該時間可以忽略不計，但如果一旦 Key 的內存使用過大，嚴重的時候會接觸發集群內的故障轉移，造成不必要的切換。
主從模式：master 節點掛掉後，需要手動指定新的 master，可用性不高，基本不用。
哨兵模式：master 節點掛掉後，哨兵進程會主動選舉新的 master，可用性高，但是每個節點存儲的數據是一樣的，浪費內存空間。數據量不是很多，集群規模不是很大，需要自動容錯容災的時候使用。
集群模式：數據量比較大，QPS 要求較高的時候使用。 Redis Cluster 是 Redis 3.0 以後才正式推出，時間較晚，目前能證明在大規模生產環境下成功的案例還不是很多，需要時間檢驗。
② mysql多寫少讀的集群方式
讀寫分離、主從復制
應用程序對於資料庫而言都是寫少讀多，這樣就可以這樣設計：
主庫：只負責寫數據(寫庫，DML->insert\delete\update)
從庫：只負責讀數據(讀庫，select)
這樣就可以解決如下問題：
1主從分開後，在業務請求高並發時，只在從伺服器上執行查詢工作，降低主伺服器的壓力。
2主從分開後，當主伺服器有問題時，可迅速切換到從伺服器，不會影響線上環境。
3備份在從伺服器進行，以避免備份期間影響主伺服器服務。
③ 什麼是資料庫集群
現在比較大型點的系統基本上是AP+DB的架構: AP指應用程序,DB指資料庫端
AP放在一個服版務權器上,DB放在另一個伺服器上
當一個系統比較大,訪問的用戶數量比較多的時候,比如QQ,上億用戶.
這時一個伺服器就吃不消了,這樣就想到多個伺服器跑同一個AP應用.
DB端也一樣.
linux集群 指的就是多個伺服器跑同一個AP應用,系統管理員的工作
資料庫集群 指的就是多個伺服器跑同一個DB資料庫.資料庫管理員的工作
linux集群基礎就要熟悉linux系統.
資料庫集群基礎就要熟悉具體的資料庫如oracle,db2,sysbase.mysql.等
0基礎可以學,只是要花時間.0基礎想搞到集群估計得花3個月時間.這還是要有環境的,有人指導才行.
④ 什麼是sqlserver的集群
由二台或更多物理上獨立的伺服器共同組成的「虛擬」伺服器稱之為集群伺服器。一項稱做MicroSoft集群服務(MSCS)的微軟服務可對集群伺服器進行管理。一個SQL Server集群是由二台或更多運行SQL Server的伺服器（節點）組成的虛擬伺服器。如果集群中的一個節點發生故障，集群中的另一個節點就承擔這個故障節點的責任。
認為一個SQL Server集群能夠給集群中的兩個節點帶來負載平衡，這是一種常見的誤解。雖然這似乎很有用，但卻是不正確的。這也意味著集束SQL Server不能真正提高性能。集束SQL Server只能提供故障轉移功能。故障轉移就是當系統中的一台機器發生故障失去其功能時，另一台機器將接手運行它的SQL Server實例。這種功能失效可能是由於硬體故障、服務故障、人工故障或各種其它原因。
為何要集束SQL Server環境？
在實用性方面，集群SQL Server環境令人滿意。在進行故障轉移時，將資料庫實例由一台伺服器轉移到另一台伺服器的時間非常短暫，一般只需要3至7秒鍾。雖然需要重建連接，但對資料庫的終端用戶而言，故障轉移處理通常是透明的。低廉的故障轉移成本還可幫助你對集群中的節點進行維護，而不會造成伺服器完全無法訪問。
SQL Server集群類型
一共有兩種類型的SQL Server集群：主動/被動集群和主動/主動集群。下面分別對它們進行說明（說明以兩個節點的SQL Server集群為基礎）。
主動/被動集群
在這種類型的集群中，一次只有一個節點控制SQL Server資源。另一個節點一直處於備用模式，等待故障發生。進行故障轉移時，備用的節點即取得SQL Server資源的控制權。
優點：由於伺服器上只有一個實例在運行，所以在進行故障轉移時，不需要另外的伺服器來接管兩個SQL Server實例，性能也不會因此降低。
缺點：由於虛擬伺服器上只有一個SQL Server實例在運行，另一台伺服器總是處理備用模式與空閑狀態。這意味著你並沒有充分利用你購買的硬體。
主動/主動集群
在這種類型的集群中，集群中的每個節點運行一個獨立且主動的SQL Server實例。發生節點故障時，另一個節點能夠控制發生故障節點的SQL Server實例。然後這個正常的節點將運行兩個SQL Server實例——它自己的實例和發生故障的實例。
優點：通過這種配置，你能夠充分利用你的硬體。在這樣的系統中，兩個伺服器都在運行，而不是只有一台伺服器運行，而另一台處於等待故障發生的備用模式，因此你能夠充分利用你購買的機器。
缺點：如果進行故障轉移，一台伺服器運行兩個SQL Server實例，性能就會受到不利影響。然而，性能降低總比虛擬伺服器完全失靈要強得多。這種配置的另一故障在於它要求購買的許可要比主動/被動集群多一些。因為集群在運行兩個主動SQL Server實例，這要求你購買兩個單獨的伺服器許可。在某些情況下，這也可能對你形成阻礙。
集群考慮
在高實用性方面，集群SQL Server環境有一定的優勢。然而，高實用性也確實伴隨某種折衷。
首先，建立一個集群SQL Server環境非常昂貴。這是因為集群中的節點必須遵照集群節點的兼容性列表。而且，還需要建立一個復雜的網路，機器的配置必須幾乎相同，同時需要實現資料庫文件磁碟子系統共享。存儲區網路(SAN)是建立這種子系統的不錯選擇，但SAN並非必要，而且十分昂貴。另外，如果你正在運行一個主動/主動集群，你需要為集群中運行SQL Server實例的每台機器的處理器購買一個許可。
因為當地集群主要局限於同一地理區域，自然災難可能會使集群完全失靈。在那種情況下，你需要轉移到災難恢復站點進行繼續操作。你也可以建立地理分散的SQL Server集群，但這樣的系統更加復雜與昂貴。
⑤ 資料庫集群的模式，1主1從與1主多從的用場有何不同
一主多從一般是讀的需求很高，所以設置多個從庫應對更多的讀需求，或者是為了把不同來源的讀需求區分開而設置多個從庫
有從庫肯定就有容災作用了
⑥ oracle資料庫的分布式和tomcat的集群式有什麼區別
分布式是架構部署模式的一種。分布式多用於描述架構設計上，當然現在有各專種新用法。
集群是屬硬體部署模式的一種，是集中部署在一個機房裡的計算機群體的集中稱謂。
分布式網站集群系統是一種多網站架構模式，支持生成獨立網站、多個網站,完成各個網站橫向一體化和縱向一體化網站群的構建，主站、子站、網站間的信息可共享和信息互聯。
簡單的說：就是一個企業/個人可以像申請博客那樣自助建站，維護，更新，而分布式，就是把問題分開解決的意思，即系統分布在幾個不同伺服器上。
⑦ 大數據處理對電子商務的影響有哪些
電子商務：通俗來說就是企業通過網路,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。x0dx0a大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。x0dx0a近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網路營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。x0dx0a一、大數據處理模式x0dx0a在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是資料庫集群模式，大數據處理模式的基本要求是建構雲計算MapRece處理體系，使信息的分解處理和結果合並成為可能。x0dx0a(一)資料庫集群模式x0dx0a集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬體系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，資料庫集群模式實現了資料庫技術和集群技術的結合。資料庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。x0dx0a但是在面對大數據處理時，資料庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬體基礎設施選擇的是Pc伺服器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬體高度復雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指資料庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是資料庫集群模式要面對的重要問題。此外，資料庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的局限性。x0dx0a(二)MapRece框架x0dx0a雲計算構架主要是由低端伺服器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平台在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平台，如中國移動、淘寶、網易、網路等等。MapRece框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型MapRece、分布式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。x0dx0aMapRece的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。MapRece在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對MapRece計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將這些結果通過節點進行合並，就可以得出對整個大數據集的處理結果。x0dx0a二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新x0dx0aIT基礎設施是保證電子商務系統運行的前提，對其進行技術革新能夠使其快速適應電子商務大數據時代。在後互聯網技術時代，電子商務企業廣泛採用的IT基礎設施一般是PC伺服器。隨著數據信息處理規模的擴大和處理能力的要求不斷增強，電子商務企業對於IT基礎設施的革新正朝著小型化和集群化方向發展，與此同時，電商企業還需要不斷地投入大量的人力和技術實現IT基礎設施的維護、升級和更新。x0dx0a(一)數據倉庫的發展x0dx0a從近期對電子商務信息處理數據的研究可以發現，在系統運行中出現的大數據仍在以驚人的速度發展和增長，其特點也表現為明顯的分布式發展和異構性趨勢。傳統的資料庫如具備一般數據處理功能和信息分析技術的資料庫以及BI技術已經很大程度上不能滿足PB級的數據量處理要求。這種大規模數據的發展促使電子商務數據倉庫系統出現了非常明顯的變革，也即是數據量數量級不斷上調，目前已經實現了由TB向PB的邁進，並且仍呈現出爆炸性的增長態勢。x0dx0a根據對現今電商數據量發展狀況及趨勢的研究，可以發現電子商務數據倉庫將會呈現以下特點：第一，未來兩年電商數據倉庫的最大數據量將會達到甚至超過1OOPB，並且其增長速度也將呈現出前所未有的變化，遠遠超過摩爾定律;第二，對數據的分析方式實現質的變化，將從常規化分析向深度化分析轉變;第三，中低端硬體組成的大規模集群硬體平台將會代替高端伺服器構成的基礎設施硬體支持平台，基礎設施進一步向集群化發展;由於硬體系統的革新將會對並行資料庫產生了重要影響，使其規模不斷擴大，由此帶來的成本也將逐漸增長。總體來講，目前電子商務將會出現大規模革新的直接因素是數據量的大規模增長和深度分析的現實要求。x0dx0a(二)雲計算構架x0dx0a雲計算構架是一種針對分布式網路計算而設計的新型數據處理模式，在應用中已經表現出了良好的適應性。在網路環境中進行計算、存儲、軟體等在線服務時較傳統構架有顯著的性能提升。在目前應用於電子商務領域內的雲計算構架來講，其具備了以下特徵：按需自助服務(onDemandself-service)、可度量服務(measuredservice)、池化資源(resourcepooling)、泛化網路訪問((broadnetworkaccess)以及快速彈性(rapidelasticity)。x0dx0a三、大數據處理對電子商務的影響x0dx0a雲計算的發展歷史並不長，首次引入雲計算技術的是淘寶網，其所有交易都是基於自建系統完成的，而阿里雲也成為我國首家開展雲計算供應的公司。雲計算對於大數據的超強處理能力使其對電子商務的發展起到了推波助瀾的作用，主要影響表現在以下方面。x0dx0a(一)信息檢索能力x0dx0a電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。這些都為IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。x0dx0a雲計算的檢索服務可以根據客戶的實際需求和交易習慣對大量的信息進行篩選和顯示，其智能性和高效性也是傳統IT基礎設施多不能比擬的。此外，雲平台還具有信息推薦功能，根據網上交易整體情況篩選熱點商品予以展示，提高了交易的針對性和檢索效率。雲計算性能的優勢還體現在對人類部分思維進行描述的功能上，解決了長期以來計算機信息處理不能夠准確把握人類語言和知識應用的難題，使數據的處理實現了功能的深度發掘。這種技術優勢表現在實際交易中就是電商平台能夠對用戶輸入的語言進行迅速的反映，並能准確地提供用戶所需耍的商品信息。這種處理過程極大地提高了信息服務的效率和質量，使用戶滿意度得到了很大的提升。x0dx0a(二)彈性處理能力x0dx0a電子商務信息處理系統的工作性質使其必須具有強大的彈性處理能力，並能夠在極短的時間內做出反映以應對在系統運行中出現的各種問題。這些問題的出現並不是偶然的，而是隨著用戶的並發訪問以及商家集體營銷活動造成的大量訂單信息所導致的，這些情況在當前的電商系統運行中是比較常見的，這就需要系統在面臨突然增長的業務量時具有強大的擴容能力和數據的存儲能力。x0dx0a雲計算技術的出現在理論上實現了信息的無上限存儲能力以及超大規模信息處理能力，使其能夠輕松地應對TB數量級的信息乃至PB數量級的信息處理。而這一功能的實施並不需要企業對硬體系統進行更換，而且能夠以比較低的成本享用雲計算存儲處理信息服務，在此基礎上對應用系統機型全方位的布局並保證了彈性處理能力的實現，使資源達到了最優化配置。x0dx0a(三)信息處理安全性能x0dx0a網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。x0dx0a大數據處理技術在應對信息安全是進行了性能的全面評估，使其能夠及時、精確地定位各類網路攻擊或非正常現象，並將這些異常數據收集整理通過分析實施預防措施。雲計算技術的安全性還體現在將安全可靠的信息轉化為雲服務，並將這些信息託管在雲端，為用戶的信息提供了專業化的信息防護措施和保密方案。x0dx0a四、大數據處理的發展趨勢x0dx0a信息技術的發展歷史並不長遠，但是在每個發展階段都會出現具有標志性的技術類型和產品。在目前，信息技術的熱點以及將會對信息產業產生重大影響的無疑是雲計算技術和大數據處理f司題。在電子商務環境中大數據處理將會發展出更多強大和多元的功能，具體發展趨勢有以下幾點。x0dx0a(一)大數據處理服務和產品的多樣化x0dx0a目前電子商務平台的服務和產品正在向著多元化的方向發展，除了電商企業之外，政府機構、大型集團企業、行政事業單位等都加入或正在加入構建雲環境下的數據處理服務平台，並且可以實現對沒有充足IT能力的小型電子商務企業進行服務和產品的輸出。x0dx0a(二)新型的電子商務運營模式x0dx0a雲計算的出現不僅對IT技術設施進行了大規模和深度的革新，同時其帶來的眾多產品如長尾效應、經濟效應、眾包、個性化服務等對於經濟學概念的再認知也產生了重大的影響。這些變革有助於盈利性企業的經營模式做出重大的調整，進而加快了向服務經濟社會發展的步伐。隨著信息技術的進一步發展和現有技術的逐步完善，傳統經濟模式必將會受到嚴重的沖擊，商業模式也會隨之產生整體性的變動甚至是根本性的改變，並且在變化中不斷進行新技術、新方法和新思路的探索。x0dx0a(三)IT設施將成為企業核心競爭力的重要組成部分x0dx0a企業的核心競爭力包含多方面的內容，但可以確定的是都是對企業發展具有重大影響的因素。隨著現代信息化時代的發展和信息技術在各個領域內的廣泛使用，企業成產、管理、經營等模塊的信息化將會對企業能否適應社會的發展以及在日益激烈的市場中保持其競爭力產生舉足輕重的作用。通過對IT基礎設施進行引進和革新，能在最大限度內實現資源的最佳配置，提高生產質量和效率，降低企業運營成本，提升企業的整體管理水平。特別是對於信息技術依賴程度高的電子商務企業，雲計算構架和大數據處理技術的可擴展性相當可觀，為海量信息的存儲、整合和管理提供了安全可靠的環境，通過IT基礎設施的技術優勢，為突破電子商務行業的發展上限提供了可能。
⑧ 雙機集群工作模式有哪兩種
一種是雙機熱備份模式（也叫主從方式）：正常情況下，一台機器工作，提供資料庫或其它服務，另一台做為備份機，當主機出現故障時，從機可以立即接替故障機的工作，保證系統工作連續，這種工作模式保證了系統的容錯和實時功能；
另一種是雙機互備援（雙工方式）模式：在雙工模式下，一台伺服器作為資料庫或其它應用伺服器，提供資料庫或其它服務，另一台伺服器可做文件伺服器或WWW伺服器使用，正常情況下，兩台機器各自完成自己的工作，當有一台機器出現故障時，另一台機器可以立即接替故障機的工作，保證系統工作連續。
⑨ 我有一個Mysql的資料庫，每天大概增加1000W條數據，持續至少一年，有如下問題：
每天1000W數據 幾天mysql就完了 還想查詢
這種優化屬於系統性優化了 不是單純資料庫的問題
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下面給一下存儲方面的建議 以優化性能
1、選取最適用的欄位屬性--將表中欄位的寬度設得盡可能小。 在可能的情況下，應該盡量把欄位設置為NOTNULL，這樣在將來執行查詢的時候，資料庫不用去比較NULL值。
對於某些文本欄位，例如「省份」或者「性別」，我們可以將它們定義為ENUM類型。因為在MySQL中，ENUM類型被當作數值型數據來處理，而數值型數據被處理起來的速度要比文本類型快得多
2、使用連接（JOIN）來代替子查詢(Sub-Queries)
3、建立索引
4、常用關聯表使用視圖
注意：mysql刪除大量數據時 有索引的表刪除非常緩慢
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mysql對系統沒啥具體要求
當然最好是windows的伺服器
視圖好 方便安裝工具進行查詢和錯誤排除
⑩ 資料庫集群是什麼意思
現在比較大型點的系統基本上是AP+DB的架構:
AP指應用程序,DB指資料庫端
AP放在一個伺服器上,DB放在另一個伺服器上
當一個系統比較大,訪問的用戶數量比較多的時候,比如QQ,上億用戶.
這時一個伺服器就吃不消了,這樣就想到多個伺服器跑同一個AP應用.
DB端也一樣.
linux集群
指的就是多個伺服器跑同一個AP應用,系統管理員的工作
資料庫集群
指的就是多個伺服器跑同一個DB資料庫.資料庫管理員的工作
linux集群基礎就要熟悉linux系統.
資料庫集群基礎就要熟悉具體的資料庫如oracle,db2,sysbase.mysql.等
0基礎可以學,只是要花時間.0基礎想搞到集群估計得花3個月時間.這還是要有環境的,有人指導才行.