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- 数据库设计
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- 支撑百万并发的数据库架构如何设计？
- 需求建模
- 需求分析---就是要明确系统的数据存储需求
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- Apache Ignite---内存数据库，数据网格，计算网格，服务网格，sql网格，数据结构，流计算，文件系统，高级集群等模块，都是放在内存操作
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- NON-SQL Database
- K-V存储---解决关系数据库无法存储数据结构的问题，以Redis 为代表
- 文档数据库---解决关系数据库强schema 约束的问题，以MongoDB 为代表
- 列式数据库： 解决关系数据库大数据场景下的I/O 问题，以HBase 为代表
- 全文搜索引擎：解决关系数据库的全文搜索性能问题，以Elasticsearch 为代表
- Memcache
- 图数据库 Neo4j
- 内存数据库
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- Cloud Database
- Database Tools
数据库的高性能方案有：优化当前数据库，和建立集群。 当数据库开始出现性能下降的时候，最优先的方案是：优化当前数据库的性能，而非立刻建立集群。应该保持简单原则，毕竟会增加很大复杂度。
对于数据量不是很大，关联性不是很复杂的数据，可以使用传统的关系数据库，如MySQL或者Oracle。对于数据量较大，更新不是很频繁的数据，可以使用MongoDB等NoSQL数据库。对于一些关系复杂，关联比较多的数据，则可以使用图数据库，如Neo4j等。这样针对不同的业务特性，使用合适的数据库
1.当前数据库优化策略：
建立索引 优化sql 使用效率更高的操作方式。如大量数据批量插入。
2.建立集群：
读写分离 从库的负载均衡 分片、分库、分表（sharding）
3.mysql集群搭建方案：
使用官方推荐：Mysql Cluster方案 使用mysql中间件atlas方案 其他集群方案