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George Javakhidze 2018-02-27 04:28:04 +02:00 committed by Donne Martin
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commit f952d6addc
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@ -761,7 +761,7 @@ Layer 7 ロードバランサーは [アプリケーションレイヤー](#通
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/Xkm5CXz.png">
<br/>
<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
</p>
### リレーショナルデータベースマネジメントシステム (RDBMS)
@ -827,7 +827,7 @@ SQLなどのリレーショナルデータベースはテーブルに整理さ
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/U3qV33e.png">
<br/>
<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
</p>
フェデレーション (もしくは機能分割化とも言う) はデータベースを機能ごとに分割する。例えば、モノリシックな単一データベースの代わりに三つのデータベースを持つことができます: **フォーラム****ユーザー** そして **プロダクト**です。各データベースへの書き込み読み取りのトラフィックが減ることで複製ラグも短くなります。より小さなデータベースを用いることで、メモリーに収まるデータが増えます。ローカルキャッシュに保存できる量が増えることで、キャッシュヒット率も上がります。単一の中央マスターが書き込みの処理をしなくても、並列で書き込みを処理することができ、スループットの向上が期待できます。
@ -841,7 +841,7 @@ SQLなどのリレーショナルデータベースはテーブルに整理さ
##### その他の参考資料、ページ: federation
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q)
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
#### シャーディング
@ -1077,7 +1077,7 @@ NoSQLに適するサンプルデータ:
##### その他の参考資料、ページ:  SQLもしくはNoSQL
* [最初の1000万ユーザーにスケールアップするために](https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q)
* [最初の1000万ユーザーにスケールアップするために](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
* [SQLとNoSQLの違い](https://www.sitepoint.com/sql-vs-nosql-differences/)
## キャッシュ

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@ -771,7 +771,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时,从服务器上拉取资源
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/Xkm5CXz.png">
<br/>
<strong><a href="https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q">资料来源:扩展你的用户数到第一个一千万</a></strong>
<strong><a href="https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU">资料来源:扩展你的用户数到第一个一千万</a></strong>
</p>
### 关系型数据库管理系统RDBMS
@ -842,7 +842,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时,从服务器上拉取资源
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/U3qV33e.png">
<br/>
<strong><a href="https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q">资料来源:扩展你的用户数到第一个一千万</a></strong>
<strong><a href="https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU">资料来源:扩展你的用户数到第一个一千万</a></strong>
</p>
联合(或按功能划分)将数据库按对应功能分割。例如,你可以有三个数据库:**论坛**、**用户**和**产品**,而不仅是一个单体数据库,从而减少每个数据库的读取和写入流量,减少复制延迟。较小的数据库意味着更多适合放入内存的数据,进而意味着更高的缓存命中几率。没有只能串行写入的中心化主库,你可以并行写入,提高负载能力。
@ -857,7 +857,7 @@ CDN 拉取是当第一个用户请求该资源时,从服务器上拉取资源
##### 来源及延伸阅读:联合
- [扩展你的用户数到第一个一千万](https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q)
- [扩展你的用户数到第一个一千万](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
#### 分片
@ -1092,7 +1092,7 @@ Google 发布了第一个列型存储数据库 [Bigtable](http://www.read.seas.h
##### 来源及延伸阅读SQL 或 NoSQL
- [扩展你的用户数到第一个千万](https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q)
- [扩展你的用户数到第一个千万](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
- [SQL 和 NoSQL 的不同](https://www.sitepoint.com/sql-vs-nosql-differences/)
## 缓存

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@ -759,7 +759,7 @@ Systems such as [Consul](https://www.consul.io/docs/index.html), [Etcd](https://
<p align="center">
<img src="http://i.imgur.com/Xkm5CXz.png">
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<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
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### Relational database management system (RDBMS)
@ -825,7 +825,7 @@ Both masters serve reads and writes and coordinate with each other on writes. I
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<img src="http://i.imgur.com/U3qV33e.png">
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<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
<i><a href=https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU>Source: Scaling up to your first 10 million users</a></i>
</p>
Federation (or functional partitioning) splits up databases by function. For example, instead of a single, monolithic database, you could have three databases: **forums**, **users**, and **products**, resulting in less read and write traffic to each database and therefore less replication lag. Smaller databases result in more data that can fit in memory, which in turn results in more cache hits due to improved cache locality. With no single central master serializing writes you can write in parallel, increasing throughput.
@ -839,7 +839,7 @@ Federation (or functional partitioning) splits up databases by function. For ex
##### Source(s) and further reading: federation
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q)
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
#### Sharding
@ -1075,7 +1075,7 @@ Sample data well-suited for NoSQL:
##### Source(s) and further reading: SQL or NoSQL
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=vg5onp8TU6Q)
* [Scaling up to your first 10 million users](https://www.youtube.com/watch?v=w95murBkYmU)
* [SQL vs NoSQL differences](https://www.sitepoint.com/sql-vs-nosql-differences/)
## Cache