系统可扩展性

1. 系统的可扩展性

当负载增加需要更强的处理能力时，我们有两种扩展系统的方式:

1. 垂直扩展: 购买更强大的机器
2. 水平扩展: 组合更多数量的机器

垂直扩展通过共享内存和共享磁盘的方式，让操作系统管理更多的 CPU、内存和磁盘，从何获取更强劲的性能。但是这种方式有明显的缺陷:

构建可适应变化的系统

1. 数据的演化

应用程序不可避免的需要随时间而变化，大多数情况下，应用程序的更改也需要更改其存储的数据: 增删字段或者以新的方式呈现数据。当数据格式或模式发生变化时，同样也需要对应用程序代码进行相应调整。

数据如何存储，如何检索

1. 存储引擎

上一节我们讨论了数据模型和查询语言，即应用开发人员向数据库执行数据格式并在之后如何查询的机制。接下来我们从数据的角度在此探讨同样的问题，即如何存储输入的数据，并在收到查询请求时，如何重新找到数据。

用于数据存储和查询的通用数据模型

1. 数据的抽象

大多数应用程序是通过一层一层叠加数据模型来构建的，每一层都面临的关键问题是: 如何将其用下一层来表示？例如:

构建数据密集型应用的目标

1. 构建怎样的系统

影响数据系统设计的因素很多，每个因素都需要具体问题具体分析。而我们着重讨论三个在大多数软件系统中都很重要的问题：

《构建数据密集型应用》读书笔记

1. 写在开始

2014 年我开始自学编程的时候，在各种培训机构的课程里 Mysql 几乎还是唯一的数据库系统。现如今每一个工程师可能都听过 NoSQL，hadoop，Elasticsearch。“大数据"已经成为了几乎所有公司看中的技能。