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数据库表结构设计良好的表结构设计是高性能的基石，应该根据系统将要执行的业务查询来设计，这往往需要权衡各种因素。糟糕的表结构设计，会浪费大量的开发时间，严重延误项目开发周期，让人痛苦万分，而且直接影响到数据库的性能，并需要花费大量不必要的优化时间，效果往往还不怎么样。在数据库表设计上有个很重要的设计准则，称为范式设计范式设计目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（

从架构角度全局理解mysql性能优化MySQL性能优化其实是个很大的课题，在优化上存在着一个调优金字塔的说法：很明显从图上可以看出，越往上走，难度越来越高，收益却是越来越小的。比如硬件和 OS调优，需要对硬件和OS有着非常深刻的了解，例如磁盘阵列 （RAID）级别、是否可以分散磁盘IO、是否使用裸设备存放数据，使用哪种文件系统，还有操作系统的调度算法等等。所以在进行优化时，首先需要关注和优化的应该

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ELK架构分为两种，一种是经典的ELK，另外一种是加上消息队列（Redis或Kafka或RabbitMQ）和Nginx结构。经典的ELK主要是由Filebeat + Logstash + Elasticsearch + Kibana组成，如下图：（早期的ELK只有Logstash + Elasticsearch + Kibana）整合消息队列+Nginx架构:Logstash 是免费且开放的服务器

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springCloudStream集成rabbitmqSpringCloudStream框架封装出了三个最基础的概念来对各种消息中间件提供统一的抽象：Destination Binders:负责集成外部消息系统的组件。Destination Binding:由Binders创建的，负责沟通外部消息系统、消息发送者和消息消费者的桥梁。Message:消息发送者与消息消费者沟通的简单数据结构。简单使用

单个分片7.0开始，新创建一个索引时，默认只有一个主分片。单个分片，查询算分，聚合不准的问题都可以得以避免单个索引，单个分片时候，集群无法实现水平扩展。即使增加新的节点，无法实现水平扩展两个分片集群增加一个节点后，Elasticsearch 会自动进行分片的移动，也叫 Shard Rebalancing如何设计分片数当分片数>节点数时，一旦集群中有新的数据节点加入，分片就可以自动进行分配，分片在重

ElasticSearch（简称ES）是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，是用Java开发并且是当前最流行的开源的企业级搜索引擎，能够达到近实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。客户端支持Java、.NET（C#）、PHP、Python、Ruby等多种语言官方网站: https://www.elastic.co/下载地址：https://www.elastic.co/cn/