企业应用系统架构优化方法第二种方式是通过分发器，拦截对静态资源的访问，将动态资源转发给后端的应用服务器，实现动静分离 。这种方式的好处是不需要改动现有的代码，仅需要做部署方式故调整，增加web服务器进行静态资源的处理 。
传统企业软件应用中 ， 客户所要购买的其实是软件的功能，但是却不得不为软件而配备了硬件、维护人员甚至是专门的IT部门，并且极有可能会陷入软件升级的陷阱无法自拔 。但是SaaS的方式降低软件应用门槛，且无需额外支出任何费用 。
物理架构视角，关注系统安装和部署在什么样的环境上，例如现在最流行的企业应用服务解决方案IBM Http Server + WebSphere Application Server + DB2，WebLogic + Oracle等 。
此时可以用花生壳等解析方式 。如本企业的域名是，那么只要保证解析后能用这个域名访问服务器，就可以用http：//：（端口号）访问应用系统 。
APM概念框架旨在帮助企业优先考虑在IT系统架构中需要首先关注的方法，以便企业能够快速实施并全面了解五维APM模型 。
预算限制：数字剧变的预算供应也需要从传统方法转向更灵活的方法 。实施数字化转型可能代价高昂 ， 企业必须做好预算限制的准备，或者根据自身能力进行更长期的升级 。这将帮助企业避免在最后期限和结果上妥协 。
如何正确的使用MongoDB并优化其性能在MongoDB中我们将与主键没有直接关系的图书单独提取到另一个集合，用存储主键的方式进行关联查询 。当我们要查询文章和评论时需要先查询到所需的文章，再从文章中获取评论id，最后用获得的完整的文章及其评论 。
MongoDB的主从同步机制是确保数据一致性和可靠性的重要机制 。其同步的基础是oplog，类似MySQL的binlog ， 但是也有一些差异 ， oplog虽然叫log但并不是一个文件 ， 而是一个集合（Collection） 。
“n”则表明了实际返回的文档数量 。“nscanned“描述了MongoDB在执行这个查询时搜索了多少文档 。”cursor“本查询返回值为”BasicCursor“则说明该查询未使用索引，所以才会搜索了所有的文档 。
MySQL数据库性能优化之分区分表分库1、分表是分散数据库压力的好方法 。分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表 ， 然后 ， 可以再同一个库里，也可以放到不同的库 。当然，首先要知道什么情况下，才需要分表 。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了 。
2、编写entity Insert select 以上顺利实现mysql分库，同样的道理实现同时分库分表也很容易实现 。
3、分库分表有垂直切分和水平切分两种 。1 何谓垂直切分 ， 即将表按照功能模块、关系密切程度划分出来，部署到不同的库上 。
4、在这一点上，分区和分表的测重点不同 ， 分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的 。
mongodb中文档和关系型数据库的主要区别 。文档数据库不同于关系数据库 ， 关系数据库基于了关系模型，而文档数据库采用了半结构化模型 ， 没有在数据和模式之间的分离，使用的结构的数量依赖于目标用途 。
MongoDB通常被归类为面向文档的数据库，而不是传统的关系型数据库 。与关系型数据库不同，MongoDB使用的是类似JSON格式的文档来表示数据，这些文档可以包含任意数量和类型的字段，并且每个文档都可以具有自己的结构 。
MongoDB是文档型的行存储，行存储的读写过程是一致的，都是从第一列开始，到最后一列结束 。
最基本的区别就是数据模型的区别：传统数据库 从大到小为数据库，表，行 。而mongodb是：数据库，集合，文档，BSON（类似json的二进制数据） 。
mongodb数据库：非关系型数据库（nosql ），属于文档型数据库 。先解释一下文档的数据库 ， 即可以存放xml、json、bson类型系那个的数据 。这些数据具备自述性（self-describing），呈现分层的树状数据结构 。
云原生数据库如何打造业务弹性在访问数据库时，不需要直接连接数据库实例，而是连接对业务完全透明的Proxy，它接收到SQL请求后会自动化做读写分离，把所有写操作路由到主实例，并把读操作负载均衡的路由到只读实例上，从而实现对业务透明的自动化读写分离 。
AWS的Elastic Container和阿里云的弹性容器均为此类服务 。对于中小规模的应用来说，计算资源直接使用容器 ， 再配合云服务商提供的负载均衡 ， 托管的数据库、消息系统、日志系统等组件服务，应该是目前最“云原生”的一种方案 。
数据业务化和业务数据化，借助AI等新技术，实现数据对业务的二次赋能，实现业务的智能升级 。完善的安全可信与合规：借助云原生对基础资源的融合纳管，在基础资源和基础设施安全的基础上，进一步打造应用、数据和业务安全 。
在当天的采访中，李飞飞用了一个案例比喻了云原生数据库的本质 。以往数据库资源的使用方式像是往家里打一口水井，但今天不需要家家户户打井，而是做一个将自来水厂资源池化的工具，按需按量调度 ， 灵活调度 。
在Kubernetes集群中运行的应用程序中使用外部完全托管或自我管理的数据库是非常常见的 。在这种云原生开发设计模式的基础上 ， AWS和Azure等公共云使得通过Kubernetes原生API使用Kubernetes集群的完全托管服务变得更加容易 。
【mongodb数据量大查询速度很慢 mongodb单表数据量过大查询慢】云原生安全，拥有从硬件层透穿的最高等级安全能力，打造全环境、全生命周期的可信环境 。用户视角看到的层级也将发生变化，安全产品随之演进变化 。
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