求架构方案:一个日均访问量50万的物流筛单系统的技术架构方案?该怎么处理
求架构方案:一个日均访问量50万的物流筛单系统的技术架构方案?
对于一个日均访问量50万左右的物流筛单系统,要求系统响应时间3秒以内、对系统可靠性、稳定性和扩展性有要求,大家建议采用什么技术架构好呢?
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nginx,server不止一台。
关键看瓶颈,要是server不行就加机器,要是数据库不行比如使用内存表那就加内存,否则就分库分表,关键看业务需求,找出瓶颈
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先测试出系统瓶颈,再谈下一步。
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服务器用lnmp,数据库采用按月分表,如果钱不是问题搞个数据库读写分离。
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1、物流筛单是否可以理解成物流订单数据?如果是可以把这个数据按有分表。
2、没必要做什么静态服务器,因为你是查数据不是查图片等。
3、你这个系统1台服务器不会出问题,2台服务器更稳定。
4、如果你用2台服务器,我建议数据库做读写分离(也可以说是主从),web程序可以2台服务做个负载均衡
我的观点是日访问是PV,还是UV,就算是UV 2台服务器搞定。这样就够了。数据量太小不用整哪么大。
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你这个还是用Linux+php+nginx+redis比较好吧.用mysql作为备份数据库备机就可以了.内存大点就可以了

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Les principales raisons pour lesquelles vous ne pouvez pas vous connecter à MySQL en tant que racines sont des problèmes d'autorisation, des erreurs de fichier de configuration, des problèmes de mot de passe incohérents, des problèmes de fichiers de socket ou une interception de pare-feu. La solution comprend: vérifiez si le paramètre Bind-Address dans le fichier de configuration est configuré correctement. Vérifiez si les autorisations de l'utilisateur racine ont été modifiées ou supprimées et réinitialisées. Vérifiez que le mot de passe est précis, y compris les cas et les caractères spéciaux. Vérifiez les paramètres et les chemins d'autorisation du fichier de socket. Vérifiez que le pare-feu bloque les connexions au serveur MySQL.

Lorsque MySQL modifie la structure du tableau, les verrous de métadonnées sont généralement utilisés, ce qui peut entraîner le verrouillage du tableau. Pour réduire l'impact des serrures, les mesures suivantes peuvent être prises: 1. Gardez les tables disponibles avec le DDL en ligne; 2. Effectuer des modifications complexes en lots; 3. Opérez pendant les périodes petites ou hors pointe; 4. Utilisez des outils PT-OSC pour obtenir un contrôle plus fin.

Dans la base de données MySQL, la relation entre l'utilisateur et la base de données est définie par les autorisations et les tables. L'utilisateur a un nom d'utilisateur et un mot de passe pour accéder à la base de données. Les autorisations sont accordées par la commande Grant, tandis que le tableau est créé par la commande Create Table. Pour établir une relation entre un utilisateur et une base de données, vous devez créer une base de données, créer un utilisateur, puis accorder des autorisations.

MySQL ne peut pas fonctionner directement sur Android, mais il peut être implémenté indirectement en utilisant les méthodes suivantes: à l'aide de la base de données légère SQLite, qui est construite sur le système Android, ne nécessite pas de serveur distinct et a une petite utilisation des ressources, qui est très adaptée aux applications de périphériques mobiles. Connectez-vous à distance au serveur MySQL et connectez-vous à la base de données MySQL sur le serveur distant via le réseau pour la lecture et l'écriture de données, mais il existe des inconvénients tels que des dépendances de réseau solides, des problèmes de sécurité et des coûts de serveur.

MySQL a une version communautaire gratuite et une version d'entreprise payante. La version communautaire peut être utilisée et modifiée gratuitement, mais le support est limité et convient aux applications avec des exigences de stabilité faibles et des capacités techniques solides. L'Enterprise Edition fournit une prise en charge commerciale complète pour les applications qui nécessitent une base de données stable, fiable et haute performance et disposées à payer pour le soutien. Les facteurs pris en compte lors du choix d'une version comprennent la criticité des applications, la budgétisation et les compétences techniques. Il n'y a pas d'option parfaite, seulement l'option la plus appropriée, et vous devez choisir soigneusement en fonction de la situation spécifique.

Guide d'optimisation des performances de la base de données MySQL dans les applications à forte intensité de ressources, la base de données MySQL joue un rôle crucial et est responsable de la gestion des transactions massives. Cependant, à mesure que l'échelle de l'application se développe, les goulots d'étranglement des performances de la base de données deviennent souvent une contrainte. Cet article explorera une série de stratégies efficaces d'optimisation des performances MySQL pour garantir que votre application reste efficace et réactive dans des charges élevées. Nous combinerons des cas réels pour expliquer les technologies clés approfondies telles que l'indexation, l'optimisation des requêtes, la conception de la base de données et la mise en cache. 1. La conception de l'architecture de la base de données et l'architecture optimisée de la base de données sont la pierre angulaire de l'optimisation des performances MySQL. Voici quelques principes de base: sélectionner le bon type de données et sélectionner le plus petit type de données qui répond aux besoins peut non seulement économiser un espace de stockage, mais également améliorer la vitesse de traitement des données.

Simplification de l'intégration des données: AmazonrDSMysQL et l'intégration Zero ETL de Redshift, l'intégration des données est au cœur d'une organisation basée sur les données. Les processus traditionnels ETL (extrait, converti, charge) sont complexes et prennent du temps, en particulier lors de l'intégration de bases de données (telles que AmazonrDSMysQL) avec des entrepôts de données (tels que Redshift). Cependant, AWS fournit des solutions d'intégration ETL Zero qui ont complètement changé cette situation, fournissant une solution simplifiée et à temps proche pour la migration des données de RDSMySQL à Redshift. Cet article plongera dans l'intégration RDSMYSQL ZERO ETL avec Redshift, expliquant comment il fonctionne et les avantages qu'il apporte aux ingénieurs de données et aux développeurs.

1. Utilisez l'index correct pour accélérer la récupération des données en réduisant la quantité de données numérisées SELECT * FROMMLOYEESEESHWHERELAST_NAME = 'SMITH'; Si vous recherchez plusieurs fois une colonne d'une table, créez un index pour cette colonne. If you or your app needs data from multiple columns according to the criteria, create a composite index 2. Avoid select * only those required columns, if you select all unwanted columns, this will only consume more server memory and cause the server to slow down at high load or frequency times For example, your table contains columns such as created_at and updated_at and timestamps, and then avoid selecting * because they do not require inefficient query se
