2008年至2011年期间,B2C淘宝网站在数据库引擎面临巨大压力的情况下,其架构经历了显著的演变。
淘宝网站数据库架构的演进过程
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一、企业数据架构的演发随着企业业务的发展和市场环境的变化,企业数据架构也在不断地演进。早期的企业数据架构可能仅关注单一的应用系统,而随着数据量的增长和技术的进步,现代企业数据架构趋向于采用更加集成和灵活的设计,能够支持结构化和非结构化数据的存储与处理。
二、数据仓库数据仓库是企业用于存储历史数据的系统,它支持决策支持系统(DSS)和执行信息系统(EIS)。数据仓库通常包含多个数据源的数据,经过数据清洗和转换,为管理层提供统一的数据视图。数据仓库在数据架构中承担着核心角色,其设计往往采用星型模式或者雪花模式,实现数据的分类汇总与分析。
三、数据总线及主数据数据总线是企业内部数据交换和集成的基础设施,它负责确保数据在不同系统间高效流动,同时保证数据的一致性。主数据管理(MDM)是用于维护企业中关键业务实体信息一致性的系统,它涉及数据的创建、存储、管理、分发和集成。
四、数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程。它包括多个步骤,如数据准备、模型建立、评估和部署。数据挖掘技术广泛应用于商业智能(BI)、市场分析、风险管理等领域。数据挖掘模型可以帮助企业发现数据中的模式、关联和趋势,从而支持更精准的业务决策。
五、数据处理参考架构数据处理架构指数据从收集到存储、再到处理和分析的整个流程。数据处理架构通常分为事务处理、分析处理和应用服务三层。事务处理关注日常业务操作,分析处理侧重于数据的统计分析、预测模型等,而应用服务则提供面向用户的业务应用。
一个统一的企业数据架构应具备以下几个要素:- 存储:包括统一存储结构化数据和非结构化数据的能力。- 处理:涵盖事务处理、分析处理和应用服务。- 目标:包括支撑业务应用、适配性、稳定性等。- 统一生命周期管理:涉及数据定义、采集、整合、分析计算、迁移归档等各
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MySQL总体架构分析
MySQL的整体架构设计遵循客户端/服务器模型,通过监听3306端口接收来自客户端的请求,并根据不同的操作(如查询或修改数据)执行相应的处理流程。当一个查询请求到达时,MySQL会经历一系列步骤来完成任务:1. 验证用户身份2. 创建线程解析SQL3. 查询优化4. 打开表5. 检查缓存6. 读取数据7. 写入缓存8. 返回结果
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