架构演进

MongoDB 数据库随着需求演变，其分布式架构不断完善。

企业数据架构是指企业中数据的组织方式和存储结构，它决定了数据如何被收集、存储、处理和提供给不同业务应用。良好的企业数据架构能够支撑业务应用、提高数据管理的效率、确保数据安全，并提供稳定的数据服务。本篇将详细解析企业数据架构的演发、数据仓库、数据总线及主数据、数据挖掘以及数据处理参考架构。 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

高并发场景的坑，真的是一个比一个深。尤其做电商的你，肯定绕不过什么秒杀、红包、抢券这类活动。并发一上来，服务器就跟打摆子似的。架构设计不到位，分分钟掉线。 高并发架构的演进，就像从单打独斗走到团队协作。最早单服务器扛着跑，后来搞集群，上分布式。中间走过的弯路，踩过的雷，在这篇《大话程序猿眼里的高并发架构》里，作者都讲得挺真诚。 说实话，多文章光讲概念，不落地。但这篇不同，什么主从数据库、Redis 缓存、CDN 静态资源加速，都配了实战背景，说的就是你我天天踩的坑。比如高并发下Redis 集群怎么搞，MySQL 主从怎么配，文章里都有参考链接。 如果你最近在做系统优化、准备搞负载均衡，或者刚接

Oracle 数据库架构演进的历程挺长的，随着性能、稳定性、安全性等方面的需求不断提高，架构也在持续地升级。你知道吗？数据量逐渐增加，性能会下滑，多时候，拆分数据表、分布式架构就成了必选项。如果数据表的拆分效果不好，还可以通过负载均衡来实现跨平台迁移。不过，随着业务整合的趋势，数据库合并也是一种常见需求。Oracle 也了许多工具，比如Export/Import、DB Link等来进行数据迁移和整合，优化起来方便。至于内存管理方面，Oracle 有着一套不错的机制，像是Latch控制和Cursor Pin S Wait On X等待事件，能你提升数据库的并发性能。索引优化也是不容忽视的，合理使

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。

京东大数据架构演进：从0到1构建之路 从需求到设计，从 ETL 加工方案到最终的大数据平台搭建，京东大数据架构经历了从无到有的蜕变。

架构腐化、交付变慢、需求难落地……你是不是也经常碰到这些大项目常见的“老大难”？吴文胜在《超大规模软件架构度量与演进的思考和实践》这篇分享里，讲了华为怎么搞自动化架构度量、怎么“看护”架构不跑偏，还真挺有意思的。尤其是用了像 UADPGuarding 这样的工具，配合 架构可视化 和 重构策略，让整个团队都能站在同一张图纸上说话。不追求精确度量，而是靠趋势判断演进方向——这一点我觉得适合咱们平时的项目实战。如果你正在做大型系统，又苦于维护难度大，不妨看看这篇，至少能启发你几个思路。

SQLite 是一款轻量级嵌入式数据库，自发布以来经历了多个版本的迭代更新，不断提升性能、增强功能，满足不断变化的数据管理需求。每个版本都包含 bug 修复和新特性，推动着 SQLite 向更强大、更可靠的方向发展。

大数据技术发展阶段 第一阶段： Hadoop 和 MapReduce，主要用于批处理任务。 第二阶段： 支持 DAG 的框架，如 Tez 和 Oozie，提升了批处理效率。 第三阶段： Spark 的兴起，支持 Job 内部的 DAG，并强调实时计算能力。 第四阶段： Flink 引领流计算时代，进一步提升实时处理能力。

中国人工智能领域在过去四十年的发展经历了显著的变革。随着技术不断进步，AI已经深刻影响了各个行业，尤其是教育领域。