首先
十載的紅山網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗，針對設(shè)計、前端、開發(fā)、售后、文案、推廣等六對一服務(wù)，響應(yīng)快，48小時及時工作處理。營銷型網(wǎng)站的優(yōu)勢是能夠根據(jù)用戶設(shè)備顯示端的尺寸不同，自動調(diào)整紅山建站的顯示方式，使網(wǎng)站能夠適用不同顯示終端，在瀏覽器中調(diào)整網(wǎng)站的寬度，無論在任何一種瀏覽器上瀏覽網(wǎng)站，都能展現(xiàn)優(yōu)雅布局與設(shè)計，從而大程度地提升瀏覽體驗。創(chuàng)新互聯(lián)建站從事“紅山網(wǎng)站設(shè)計”,“紅山網(wǎng)站推廣”以來，每個客戶項目都認(rèn)真落實執(zhí)行。
文檔數(shù)據(jù)庫
和
鍵值數(shù)據(jù)庫
都是
nosql
第二
文檔數(shù)據(jù)庫
最典型的是
mongodb
而
鍵值數(shù)據(jù)庫
最典型的是
redis
第三
文檔數(shù)據(jù)庫
提供嵌入式文檔
這對于非規(guī)范化非常有用
文檔數(shù)據(jù)庫將經(jīng)常查詢的數(shù)據(jù)存儲在同一個文檔中
而不是存儲在表中
如果一個應(yīng)用程序需要存儲不同的屬性
以及大量的數(shù)據(jù)
那么文檔數(shù)據(jù)庫將會是一個很好的選擇
第四
鍵值數(shù)據(jù)庫
適用于那些頻繁讀寫
擁有簡單數(shù)據(jù)模型的應(yīng)用
鍵值數(shù)據(jù)庫中存儲的值
可以是簡單的標(biāo)量值
如整數(shù)或布爾值
也可以是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型
比如列表和
json
結(jié)構(gòu)
鍵值數(shù)據(jù)庫通常具有簡單的查詢功能
允許通過鍵來查找一個值
循證醫(yī)學(xué)，意為“遵循證據(jù)的醫(yī)學(xué)”，是一個醫(yī)學(xué)用詞。循證醫(yī)學(xué)的核心思想是在醫(yī)療決策中將臨床證據(jù)、個人經(jīng)驗與患者的實際狀況和意愿三者相結(jié)合。 臨床證據(jù)主要來自大樣本的隨機(jī)對照臨床試驗（RCT）和系統(tǒng)性評價或薈萃分析。
數(shù)據(jù)庫，是一個按數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來存儲和管理數(shù)據(jù)的計算機(jī)軟件系統(tǒng)。數(shù)據(jù)庫以一定方式儲存在一起，能與多個用戶共享，具有盡可能小的冗余度，與應(yīng)用程序彼此獨(dú)立的數(shù)據(jù)集合，可視為存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行新增、查詢、更新、刪除等操作。
擴(kuò)展資料：
數(shù)據(jù)庫的類型
1、關(guān)系數(shù)據(jù)庫
關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，存儲的格式可以直觀地反映實體間的關(guān)系。常見的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫有Mysql，SqlServer等。在輕量或者小型的應(yīng)用中，使用不同的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫對系統(tǒng)的性能影響不大，但是在構(gòu)建大型應(yīng)用時，則需要根據(jù)應(yīng)用的業(yè)務(wù)需求和性能需求，選擇合適的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。
2、非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（NoSQL）
分布式的、非關(guān)系型的、不保證遵循ACID原則的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)具有非常明顯的應(yīng)用優(yōu)勢，如數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)相對簡單，在大數(shù)據(jù)量下的讀寫性能好；能滿足隨時存儲自定義數(shù)據(jù)格式需求，非常適用于大數(shù)據(jù)處理工作。
參考資料來源：百度百科-循證醫(yī)學(xué)
參考資料來源：百度百科-數(shù)據(jù)庫
1 基本思想之什么是分庫分表？
從字面上簡單理解，就是把原本存儲于一個庫的數(shù)據(jù)分塊存儲到多個庫上，把原本存儲于一個表的數(shù)據(jù)分塊存儲到多個表上。
2 基本思想之為什么要分庫分表？
數(shù)
據(jù)庫中的數(shù)據(jù)量不一定是可控的，在未進(jìn)行分庫分表的情況下，隨著時間和業(yè)務(wù)的發(fā)展，庫中的表會越來越多，表中的數(shù)據(jù)量也會越來越大，相應(yīng)地，數(shù)據(jù)操作，增
刪改查的開銷也會越來越大；另外，由于無法進(jìn)行分布式式部署，而一臺服務(wù)器的資源（CPU、磁盤、內(nèi)存、IO等）是有限的，最終數(shù)據(jù)庫所能承載的數(shù)據(jù)量、
數(shù)據(jù)處理能力都將遭遇瓶頸。
3 分庫分表的實施策略。
分庫分表有垂直切分和水平切分兩種。
3.1
何謂垂直切分，即將表按照功能模塊、關(guān)系密切程度劃分出來，部署到不同的庫上。例如，我們會建立定義數(shù)據(jù)庫workDB、商品數(shù)據(jù)庫payDB、用戶數(shù)據(jù)
庫userDB、日志數(shù)據(jù)庫logDB等，分別用于存儲項目數(shù)據(jù)定義表、商品定義表、用戶數(shù)據(jù)表、日志數(shù)據(jù)表等。
3.2
何謂水平切分，當(dāng)一個表中的數(shù)據(jù)量過大時，我們可以把該表的數(shù)據(jù)按照某種規(guī)則，例如userID散列，進(jìn)行劃分，然后存儲到多個結(jié)構(gòu)相同的表，和不同的庫
上。例如，我們的userDB中的用戶數(shù)據(jù)表中，每一個表的數(shù)據(jù)量都很大，就可以把userDB切分為結(jié)構(gòu)相同的多個userDB：part0DB、
part1DB等，再將userDB上的用戶數(shù)據(jù)表userTable，切分為很多userTable：userTable0、userTable1等，
然后將這些表按照一定的規(guī)則存儲到多個userDB上。
3.3 應(yīng)該使用哪一種方式來實施數(shù)據(jù)庫分庫分表，這要看數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)量的瓶頸所在，并綜合項目的業(yè)務(wù)類型進(jìn)行考慮。
如果數(shù)據(jù)庫是因為表太多而造成海量數(shù)據(jù)，并且項目的各項業(yè)務(wù)邏輯劃分清晰、低耦合，那么規(guī)則簡單明了、容易實施的垂直切分必是首選。
而
如果數(shù)據(jù)庫中的表并不多，但單表的數(shù)據(jù)量很大、或數(shù)據(jù)熱度很高，這種情況之下就應(yīng)該選擇水平切分，水平切分比垂直切分要復(fù)雜一些，它將原本邏輯上屬于一體
的數(shù)據(jù)進(jìn)行了物理分割，除了在分割時要對分割的粒度做好評估，考慮數(shù)據(jù)平均和負(fù)載平均，后期也將對項目人員及應(yīng)用程序產(chǎn)生額外的數(shù)據(jù)管理負(fù)擔(dān)。
在現(xiàn)實項目中，往往是這兩種情況兼而有之，這就需要做出權(quán)衡，甚至既需要垂直切分，又需要水平切分。我們的游戲項目便綜合使用了垂直與水平切分，我們首先對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行垂直切分，然后，再針對一部分表，通常是用戶數(shù)據(jù)表，進(jìn)行水平切分。
4 分庫分表存在的問題。
4.1 事務(wù)問題。
在執(zhí)行分庫分表之后，由于數(shù)據(jù)存儲到了不同的庫上，數(shù)據(jù)庫事務(wù)管理出現(xiàn)了困難。如果依賴數(shù)據(jù)庫本身的分布式事務(wù)管理功能去執(zhí)行事務(wù)，將付出高昂的性能代價；如果由應(yīng)用程序去協(xié)助控制，形成程序邏輯上的事務(wù)，又會造成編程方面的負(fù)擔(dān)。
4.2 跨庫跨表的join問題。
在執(zhí)行了分庫分表之后，難以避免會將原本邏輯關(guān)聯(lián)性很強(qiáng)的數(shù)據(jù)劃分到不同的表、不同的庫上，這時，表的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫的表，也無法join分表粒度不同的表，結(jié)果原本一次查詢能夠完成的業(yè)務(wù)，可能需要多次查詢才能完成。
4.3 額外的數(shù)據(jù)管理負(fù)擔(dān)和數(shù)據(jù)運(yùn)算壓力。
額
外的數(shù)據(jù)管理負(fù)擔(dān)，最顯而易見的就是數(shù)據(jù)的定位問題和數(shù)據(jù)的增刪改查的重復(fù)執(zhí)行問題，這些都可以通過應(yīng)用程序解決，但必然引起額外的邏輯運(yùn)算，例如，對于
一個記錄用戶成績的用戶數(shù)據(jù)表userTable，業(yè)務(wù)要求查出成績最好的100位，在進(jìn)行分表之前，只需一個order
by語句就可以搞定，但是在進(jìn)行分表之后，將需要n個order
by語句，分別查出每一個分表的前100名用戶數(shù)據(jù)，然后再對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行合并計算，才能得出結(jié)果。
重慶分公司
重慶分公司
