可扩展数据存储

Designing Data-Intensive Applications影印版 想知道顶尖软件工程师和架构师如何构建他们的应用程序，使其在长期内具备可扩展性、可靠性和可维护性吗？本书深入探讨了数据系统的关键原则、算法及权衡取舍，结合多个流行软件包和框架的内部结构作为示例。虽然工具不断演变，应用需求日益增长，但背后的原则始终不变。你将学会如何判断哪种工具适合特定的目的，以及如何将某些工具组合起来，构建出良好的应用架构。你还会学到如何对你的系统有更深的直觉，从而更好地追踪和解决任何可能出现的问题。

数据挖掘应用平台和信息系统行业中，可扩展性的体系结构正在成为关键。该体系结构涵盖了MIS、ERP、CRM、E_Business等多个组件，支持客户细分、客户流失预测以及欺诈检测等数据挖掘算法的应用。

扩展存储过程是指调用动态链接库（DLL）函数，通常以“XP_”为前缀。

随着技术进步，MATLAB在可扩展半定编程领域的应用越来越广泛。

扩展存储过程（Extended stored procedures）是调用动态链接库（DLL）函数的一种方法，通常以“XP_”为前缀命名。本PPT详细介绍了SQL中扩展存储过程的实现和应用。

利用oracle扩展表空间的步骤

在确保软件可扩展性方面，存在多种有效方法。针对不同产品，需考虑静态内容、动态内容以及网络层面的可扩展性策略。静态内容和动态内容应分别优化，选择适合的服务器如Nginx和Apache。CDN技术能显著提升静态内容的传输效率，而模板化是静态化策略的关键。在数据库优化方面，深入了解其他领域的知识能指导我们选择最佳的调优方法。

面向大规模可伸缩网站基础设施的MySQL参考架构是一个详细的指南，由Oracle于2013年发布，为使用MySQL作为数据存储的网站提供推荐的拓扑结构。这篇白皮书为不同规模的网站（从小型到超大型网站，如社交网络）提供了架构设计和最佳实践。该文档不仅涵盖了硬件与数据库的配合，还包括数据备份、复制和集群等高级特性，帮助网站在web和云环境中实现高性能和高可用性。 小型网站架构 详细描述了如何根据网站规模选择正确的服务器大小和数量。 强调使用InnoDB存储引擎提升性能和可靠性。 提示通过增加硬件扩展架构，并讨论了数据保护与备份。 中型网站架构 提供不同的拓扑结构和规模设计，利用MySQL

MongoDB是一种基于文档的NoSQL数据库，使用C++编写，为大规模分布式数据提供高性能、高可用性和高灵活性的存储解决方案。它以文档导向为特点，存储BSON格式的文档，支持多种数据类型，如字符串、数字、数组、对象等，适合处理复杂数据结构。MongoDB的数据组织在集合中，类似于关系数据库的表，但无需固定模式。它优化了读写操作，尤其在处理大量操作时性能卓越。通过副本集实现高可用性和自动故障转移。MongoDB提供强大的查询语言和多类型索引以优化查询性能，同时具备灵活的聚合框架。

Matlab开发：可滚动、可缩放的多通道数据显示功能。