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    数据库类有关论文范例,与oracle数据库相关开题报告范文

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    Java版2016毕业设计源码包含服务端oracle数据库)

    Java代码****代码

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    *初始化组件

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    //提示面板

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    //主面板

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    //底部登录按钮面板

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    //登陆头像及背景

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    研究生论文、硕士学位论文

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    "image/Login/login_head_white.png")),

    //用户名文本框

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    jtfAccount.setForeground(Color.black),

    //****输入框

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    pwdfPassword.requestFocus(true),

    pwdfPassword.setBorder(newLineBorder(Color.GRAY,1)),

    pwdfPassword.setFont(font),

    pwdfPassword.setForeground(Color.black),

    pwdfPassword.setEchoChar('●'),

    //自动登陆复选框

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    如何写数据库硕士学位论文

    播放:27400次 评论:4185人

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    "image/Login/checkbox_press.png",

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    //记住****复选框

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    "image/Login/checkbox_hover.png",

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    //自动登陆标签

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    数据库类有关论文范例#47;/记住****标签

    lblRememberPwd等于newJLabel("记住****"),

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    mainPane.remove(errorTipPane),

    本文出处:http://www.zhuanjy.com/xie/070406271.html

    mainPane.add(downPane),

    downPane.setBounds(0,241,380,51),

    mainPane.updateUI(),

    mainPane.validate(),

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    }

    江苏万和计算机培训中心地址:南京市中山北路26号新晨国际大厦24层(地铁鼓楼站4A出口)

    官方网站:wanho.

    参考文献推荐:

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  • 那些必读的数据库领域论文

    千次阅读 2019-12-18 21:06:30
    点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”,天天与6000人一起快乐成长文 | 刘江总编地址 |点击原文链接可得推荐理由:这两天在尝试搜集所有数据库包括非关系型数据库和分...

    点击蓝色“有关SQL”关注我哟

    加个“星标”,天天与6000人一起快乐成长

    文      | 刘江总编

    地址   | 点击原文链接可得

    推荐理由:这两天在尝试搜集所有数据库包括非关系型数据库和分布式数据库的论文,以及一些经典的 Blog,教材还有优秀书籍。这是CSDN刘江总编的一篇整理,推荐给数据库爱好者。等论文搜集好了,会在公众号分享,大家回复1024,便可拿到。

    正文

    之前林仕鼎曾整理过系统架构领域的学习资料,这几天Spark核心团队成员辛湜(Reynold Xin)公开了他整理的一份数据库学习资料列表,Hacker News上引起了不少讨论。其中的评述文字也很有价值,简要编译如下。大家对这个列表如有补充,请评论。

    基础与算法

    • The Five-Minute Rule Ten Years Later, and Other Computer Storage Rules of Thumb (1997): 此文与十年前的原始论文解释了一个量化公式,用来计算数据页是否应该缓存在内存中。能读到Jim Gray处理一系列相关问题(比如数据页应该多大)的方法,幸何如之。

    • Paxos Made Simple (2001): Paxos构成了许多分布式系统的基础。想法很简单,但理解起来却出名的难(可能是因为原始论文的写法太……)。

    • AlphaSort: A Cache-Sensitive Parallel External Sort (1995): 缓存友好的排序。

    • Patience is a Virtue: Revisiting Merge and Sort on Modern Processors (2014): 实际使用中各种排序算法及其利弊很好的综述。

    关系数据库

    • Anatomy of a Database System (200x): Joe Hellerstein(伯克利教授,数据库专家)对关系数据库很棒的综述,涉及到各个组件。

    • A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks (1970): Codd对数据独立性的探讨。尽管最近NoSQL兴起,但我相信这篇论文的一些思想在大规模并行数据系统中越来越重要了。

    • ARIES: A Transaction Recovery Method Supporting Fine-Granularity Locking and Partial Rollbacks Using Write-Ahead Logging (1992): 第一个实际可用的算法,支持在故障时并发事务执行而又不丢失数据。此文既有底层细节,又有高层算法的解释,因此很难读。可能还不如先去读一本数据库教材。

    • Efficient Locking for Concurrent Operations on B-Trees (1981)和The R*-tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles (1990): B-Tree是各类数据库的核心数据结构,在随机查找时读放大因子很低。R-tree是B-Tree的扩展,支持多维数据(如地理数据)的查找。

    • Improved Query Performance with Variant Indexes (1997): 分析型数据库和OLTP数据库需要不同的利弊权衡方式。这反映在索引数据结构的选择上。此文讨论了许多更适合分析型数据库的索引数据结构。

    • On Optimistic Methods for Concurrency Control (1981): 支持并发有悲观和乐观两种方式。此文解释了乐观并发控制。……

    • Access Path Selection in a Relational Database Management System (1979): 查询优化的基础。此文解释了传统的成本模型方法,以及选择最佳计划的一个动态规划方法。……

    • Eddies: Continuously Adaptive Query Processing (2000): 此文模仿流体力学提出了一系列动态优化查询执行的技术。虽然Eddies还没有商业系统的实际应用,但很启发思路,重要性也在与日俱增。……

    经典的系统设计

    • A History and Evaluation of System R (1981): IBM的System R和Berkeley的Ingres两个系统都证明了关系数据库是可行的。值得注意的是,30年来关系数据库的内部并没有什么太大变化。

    • The Google File System (2003) 和 Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data (2006): Google数据基础设施的两大核心组件。……虽然可能已经被Google更新的技术取代,但其中的思想将历久弥新。

    • Chord: A Scalable Peer-to-peer Lookup Service for Internet Applications (2001) 和 Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store (2007): Chord诞生于分布式散列表还是学术研究热点的时代。它只做一件事儿,却做到了极致:如何在完全分布式的环境(P2P)中使用一致性散列查找键的位置。Dynamo论文则解释了如何使用Chord构建分布式K-V存储。请注意Dynamo与Chord有一些设计决策上的变化,比如指取表(finger table)是O(N)的而不是O(logN)的,因为Dynamo为Amazon内部使用,对数据中心的节点有更大控制权,而Chord针对的是广域网中的P2P节点。

    列式数据库

    列式存储和面向列的查询引擎对于分析型负荷即OLAP至关重要,已有15年历史(最早的MonetDB论文发表于1999年),到现在几乎所有商业数据仓库都有列式引擎了。

    • C-Store: A Column-oriented DBMS (2005) 和 The Vertica Analytic Database: C-Store 7 Years Later (2012): C-Store是新英格兰地区多所大学(指MIT、布朗、马萨诸塞州大等)的专家们很有影响的学术研究。Vertica是其商业化版本。

    • Column-Stores vs. Row-Stores: How Different Are They Really? (2012): 讨论列式存储和查询引擎的重要性。

    • Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets (2010): Google令人惊叹的论文。……将列式存储应用于复杂的嵌套数据结构。论文对嵌套数据结构的支持谈得很多,对查询执行的细节涉及较少。有好几个开源项目声称自己在构建Dremel的开源版。但Dremel系统通过大规模并行和列式存储实现低延迟,因此在Google之外这种模型未必有用,因为很少有公司能搞得起几千个节点来做即时查询。

    数据并行计算

    • MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters (2004): MapReduce既是一种编程模型(借鉴自函数式编程中的古老概念),也是Google用于分布式数据密集计算的系统。这个编程模型如此简单而又功能强大,能够满足广泛的编程需求。系统加上模型,是容错而且可扩展的。说现在有一半学术界的人在研究的问题都受到MapReduce的极大影响,应该并不为过。

    • Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing (2012): 伯克利Spark集群技术项目背后的学术论文。Spark公开了RDD这种分布式内存抽象,是跨一个集群内存分布的不可变记录集合。RDD可以转换为使用MapReduce式的计算。RDD抽象对有强时间局部性的负荷(比如查询处理和迭代机器学习)效率可以提高几个数量级。Spark是一个很好的例子,说明了将MapReduce编程模型与执行引擎分离的重要性。

    • Shark: SQL and Rich Analytics at Scale (2013): 描述了Shark系统,构建在Spark上的SQL引擎。这篇论文更重要的是讨论了为什么之前的SQL on Hadoop/MapReduce查询引擎都这么慢。

    • Spanner (2012): Spanner是“可扩展、多版本、全球分布和同步复制的数据库”。其中关键是TrueTime API,那个在多个节点之间无需通信而为事件定序。有人猜测TrueTime API与向量钟类似,但每个节点必须存储较少数据。不幸的是,虽然Google说要发表关于TrueTime的论文,但现在还没看到。

    • Dryad: Distributed Data-Parallel Programs from Sequential Building Blocks (2007): Dryad是微软开发的编程模型,支持大规模数据流编程。“MapReduce与Dryad的差异在于,Dryad应用可以指定任意的通信DAG,而不是非要用map/distribute/sort/reduce操作序列。”

    趋势(云计算,仓库规模计算和新硬件)

    • A View of Cloud Computing (2010): 关于云计算的权威论文。从技术角度讨论了云计算(主要指资源的弹性而不是面向消费者的“云”)的经济意义和阻碍因素。这些阻碍因素将影响云中系统的设计决策。

    • The Datacenter as a Computer: An Introduction to the Design of Warehouse-Scale Machines: Google的Luiz André Barroso和Urs Hölzle解释了仓库规模技术中数据中心软硬件的基础知识。还有配套的视频(注:HighScalability有相应文章)讨论了在大规模并行系统中减少长尾延迟(long-tail latency)的重要性。其他的关键思想还包括资源的解聚(disaggregation)。GFS/HDFS这样的技术已经用高速网络带宽解聚了硬盘,但是DRAM还没有看到这种趋势,因为那需要低延迟联网。

    • CAP Twelve Years Later: How the "Rules" Have Changed (2012): Eric Brewer提出的CAP定理指出,任何联网的共享数据系统都只能在一致性、可用性和分区容忍性三个属性中保证其中两个。许多NoSQL存储都用此为自己牺牲一致性的设计决策来辩解。此文是Eric Brewer回顾文章,解释了“‘三中取二’的表述是错误的,过度简化了各个属性之间的矛盾关系。”

    杂项

    • Reflections on Trusting Trust (1984): 1984年Ken Thompson的图灵奖演讲,描述了黑盒后门问题,指出了信任不是绝对的。

    扩展阅读

    许多学校都有针对研究生的数据库阅读列表

    • Berkeley: http://www.eecs.berkeley.edu/GradAffairs/CS/Prelims/db.html

    • Brown: http://www.cs.brown.edu/courses/cs227/papers.html

    • Stanford: http://infolab.stanford.edu/db_pages/infoqual.html

    • Wisconsin: http://www.cs.wisc.edu/sites/default/files/db.reading.pdf

    • Joseph Hellerstein的Berkeley数据库研究生课程阅读列表,比本列表更全面

                                       

                                      

               

    往期精彩:

    本号精华合集(二)

    零基础 SQL 数据库小白,从入门到精通的学习路线与书单

                   

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  • 对ip数据库软件运用到技术,背景阐述
  • 以研究文献中使用较多 DEAP 数据库为例,该数据库通过音乐视频诱发记录了 32 名参与者脑电信号外周生理信号。 通过观看 40 段 1 min长音乐视频片段,参与者根据唤醒度、效价、喜欢程度、支配...

     

    孙中皋等 基于脑电信号的情感识别方法综述

    以研究文献中使用较多的DEAP数据库为例,该数据库通过音乐视频诱发记录了 32名参与者的脑电信号和外周生理信号。 通过观看 40段1 min长的音乐视频片段,参与者根据唤醒度、效价、喜欢程度、支配程度和熟悉程度对每个视频进行评分。实验还对32名参与者中的22名进行了面部表情记录,以便研究者对面部表情进行研究分析。 另外,研究者提出了一种新的刺激选择方法,该方法利用来自 last.fm网站的情感标记、视频亮点检测和在线评估工具进行视频检索。

    DEAP数据文件包含32个.mat文件,每一个文件包含两部分:一部分是名称为 data的文件夹,内含每名被试者的脑电实验数据,数据采用频率为128Hz;另一部分是名称为labels的文件夹,大小为40×4的矩阵,四列分别代表效价、唤醒度、支配和喜欢的值,其值由被试者在观看40段视频后进行打分得到。 在具体研究中,可采用图4中的 MATLAB代码读取指定时间段内(本例为34~42s)的数据,并将数据进行保存备用。 代码中选取平均功率谱密度最高的两个通道F3 和C4进行分析,对应通道号为3和25,变量i代表实验人员数,j代表视频数,k代表通道数。

     

    赵国政等 基于生理大数据的情绪识别研究进展

    Koelstra等 在情绪维度模型的基础上选取了40段音乐视频作为刺激材料,并采集了32名被试在观看40段音乐视频时的生理信号和脸部录像.生理信号共 40导,其中脑电信号32导,外周生理信号(皮肤电、血压、呼吸、皮肤温度、肌电、眼电)8导,组成了DEAP数据库,且为公开共享资源.DEAP数据库还包含每名被试在观看每段视频后在效价、唤醒度、优势度和喜欢度4个维度上的主观评分。

     

    陈沙利 等 基于多种生理信号的情绪识别研究

    DEAP是一个用于人类情绪分析的多模态数据库 。数据库共有32名参与者,每人观看40个情绪内容不同的音乐视频,其中17个视频具有来自last.fm网站的情感标签,每个视频持续1 min。采用512 Hz的采样率采集脑电、肌电、呼吸、皮肤电反应、眼电、脉搏波和皮肤温度等生理信号,同时记录了1~22号参与者观看视频时的面部表情。参与者在每次试验后对视频进行Valence(愉悦度,范围从消极到积极,表明情绪从令人不愉快到愉快)、Arousal(唤醒度,范围从被动到活跃,表明情绪的激烈程度)、Dominance(优势度,范围从受控到自主,反映了人在某种情绪中的控制能力)几个维度的评分,范围为1~9。每位被试的生理数据按照观看不同视频时的状态被分为40段,每段包含3 s基线状态和60 s测试状态 (观看情绪视频时的状态)。对于采集了面部表情视频数据的参与者,选取观看带有情感标签的视频时采集的脉搏波、皮肤电反应、呼吸和皮肤温度4种信号的数据构建子数据集,便于由人工判断受试者是否被激发了相应的情绪。分别使用参与者所打出的Valence、Arousal、Dominance评分作为分类标准,将1~3分和7~9分分为两类,使用0和1进行标记。

     

    H. Huang et al.: Multimodal Emotion Recognition Based on ECNN

    In this paper, we use the DEAP dataset to validate our proposed approach, which is an open source dataset based on physiological signal of emotion recognition. In this dataset, 32 subjects were selected. Each subject wore a data acquisition device to watch video, which could collect his/her EEG signals from 32 different channels of the brain and 8 kinds of peripheral physiological characteristics. They selected 60 seconds of EEG signals for downsampling to 128Hz, and each channel  generated 8064 discrete sampling points.After watching videos,subjects gave feedback on their emotions, and finally we obtained the evaluation values ofdifferent emotions on the four metrics of arousal,valence,liking and dominance.

     

    Lee et al. Emotion Recognition Using Convolutional Neural Network with Selected Statistical Photoplethysmogram Features

    We used the DEAP dataset, which is widely used in emotion recognition research. It is available
    for download upon authorization from the homepage [ 41 ]. The DEAP dataset consists of two parts,
    namely the online ratings and the participant ratings. The online self-assessment contained the ratings
    of 120 1 min music videos by 14–16 volunteers with respect to arousal, valence, dominance, and liking
    the videos. Secondly, the other 32 participants watched a subset of 40 videos while recording various
    physiological signals; they also rated the videos in terms of arousal, valence, dominance, and liking
    from one to nine. The DEAP dataset contained various physiological signals, such as PPG, EMG, EEG,
    and EDA, and we only used the PPG signal. As arousal and valence were rated from one to nine and
    our purpose was a binary classification, we divided the arousal and valence classes according to the
    median value of five (low/high).

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  • 本文从笔者参与某个银行系统项目开发经历出发,阐述了提高Web服务器性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行管理各个环节,只有各个环节都能充分考虑到性能与质重需要,系统性能才是真正可保证和可...

    论改进Web服务器性能的有关技术

    【摘要】

    基于Web技术的数据库应用是当前应用的一个热点,在用户数目与通信负荷很大的场合,提高Web服务器性能是一个迫切的课题。本文从笔者参与某个银行系统项目开发的经历出发,阐述了提高Web服务器的性能应渗入到项目论证、选型、开发、运行和管理的各个环节,只有各个环节都能充分考虑到性能与质重的需要,系统的性能才是真正可保证的和可扩充的。
    文章从系统的实际运行与相应的经验出发,阐述了性能改进方面的一些具体措施。比如:在本文中讨论了 Web服务器平台的选型考虑;Web服务器的配置管理;应用系统本身的优化与预先设计系统时可扩性的性能保障等具体内容。
    通过技术上的分析与改进,综合性地运用多类措施与手段,在实际系统中,Web服务器运行的性能得到了一定程序的保证。

    【正文】

    我所在的单位是把目标定位于金融领域开发IT应用的一家信息技术公司。随着金融电子化建设的发展和商业银行之间市场竞争的加剧,各主要商业银行不断通过信息技术提供新的金融产品,并且希望整合市场渠道。比如主要的商业银行不断推出形形色色的网上银行服务。在这种背景下,本人参与了开发新一代风上银行产品,涉及提供网上个人理财服务、网上外汇买卖服务、网上企业服务等具有市场竞争力的产品。作为项目开发的组织者之一和主要的技术骨干,在整个项目开发过程中始终要处于第一线,从而在改进Web服务器性能、提高整个网上平台系统性能方面收获良多,在本文中简要讨论如下,希望与读者们共享经验。在Wet服务器配置与优化方面,我有如下几方面主要的体会:
    第一方面是Web服务器选型考虑。
    在Web服务器选型及网上平台搭建这初,我们就已充分考虑整个网上平台的性能及可扩展性问题,这一考虑为该系统的稳定性及扩展性能力方面打下了坚实的基础。
    某银行原有的一些网上产品由于开发较早,故而采用的是老式的HTTP Server + CGI程序调用的方式。这时,毎一客户淸求需要对应于后端系统的系统进程来运行CGI程序来处理,系统的开销相当大,系统的扩展能力也很差,性能已不能满足业务处理的需要,故而在为此银行系统具体选型的时候,我们一开始就否决了这种方案。
    通过市场上同类产品的比较选择,我们选择了国际商业机器有限公司IBM的Web Sphere产品系列作为该行网上银行系统的建立平台。作出这样选择是因为Web Sphere基于使HTTPServer和应用服务器相分离的整体架构,同时支持JSP、Servlet和企业级Java Bean等轻重级线程规范,所有的淸求对应于应用服务器上的处理线程,系统的开销低,效率非常高,同时Web Sphere整个体系结构相当的灵活,为适应扩展需要可以作不同的横向和纵向扩展,从而可以满足各银行未来的扩展需要。
    正是因为在一开始选型的时候我们就已考虑到未来的扩展需要,整个系统在接下来的几次性能改进方面,我们大体上都能相对顺利地达到了预期目标。
    第二方面是Web服务器的性能配置。
    在一开始系统上线的时候,由于系统的负荷不是很大,为了节省系统总拥有成本TCO投资,我们在一台较低配置的IBM RS6000上投产了该系统。整个系统的HTTP服务器、应用服务器、通信服务器等均位于该台机器上,由于初始投产时用户不多,所以系统的性能基本上能令人接受。
    但随着业务的发展和用户访问童的増大,我们发现该服务器的响应变慢,系统的CPU利用率和内外存交换显著増大。经过跟踪,我们发现关键原因之一是系统的内存不足的缘故。由于网上服务器把大重用户的会话信息保存在内存中供给应用系统使用,当内存不足时,大M Session信息被迫交换至硬盘,大;量CPU时间消耗在等候内外存的交换上,系统效率迅速下降。
    鉴于这种情况,我们把该服务器的内存由2GB扩充为4GB,同时相应调整用户会话信息的保存时间,这样整个系统的效率又回到较为理想的状况。
    由于新应用的不断投产及数据库操作的日益増加,我们后来逐渐监控到系统的数据库处于繁忙状态,系统的错误日志也记录下了供应用服务器使用的数据库连接处出现资源不足的情况。在这种背景下,我们认为整个系统由于硬件配買所限,应该进行横向扩展,因此我们把数据库服务器分离出来,配置到另一较高性能的服务器上,相应定义的数据库资源也大幅増加,这样整个系统的性髭又处于较为理想的状况。
    第三方面是对应用系统进行相应的优化以提高性能。
    Web服务器配置及相应的硬件扩展不失为解决系统性能问题的一条捷径,但应用系统的优化也是应该重点加以考虑的,毕竟它能够在投入较少的情况下提高系统的运用效率。
    在开发的初期,我们就已经十分注意系统的利用效率,比如提醒程序员尽量不要利用用户会话信息(Session)来传送大的对象,对于内存要注意回收等。同时,通过内部的交流会推广与介绍一些小的,有用的编程技巧来提高开发人员的水平,通过代码的抽查,希望能在早期就发现问题等。
    在系统运行期间,我们通过监控发现,应用服务器所基于的Java虚拟机,其内存堆的空闲空间有不断下降的趋势,毎隔若干天导致空间消耗殆尽,无法分配新对象空间,从而导致系统重启。在排除了系统本身问题的原因外,我们确定为应用系统的开发有问题。通过从网上下载IBM公司检测Java虚拟机的相关工具对JVM进行监控后终于发现系统内部存在着不能回收内存的对象,再通过查找相应的程序发现在该程序中有“环状”的对象引用,从而导致对象使用后不能被垃圾收集器所回收。这个问题的解决过程虽然十分艰苦,但由于该问题不能通过升级硬件或増加资源配買而得到根本解决,会给系统帯来很大的隐患。所以,整个过程的分析与解决是完全值得的,更何况通过查找故障原因的过程,给整个项目组上了生动的一堂软件质重保证课,对项目组的质量意识起了很大的促进作用。所以说改进Web服务器的性能并不单纯是系统管理方面的工作,它渗透到开发以及系统运行第一系列环节中。
    第四方面预先考虑未来的扩展与性能需要。
    随着系统的发展及成熟,考虑到用户访问量的不断上升,为了预留系统的发展空间,我们最近又对整个系统作了一个系统性的升级。通过引入多台HTTP服务器及应用服务器并行工作提高整个系统吞吐量及单点故障克服能力。由于在一开始选型的时候就已经充分考虑到动态负载均衡及横向扩展方面的需要,这一项的升级无需对整个系统的体系结构作根本的变革,対应用程序来说,更是没有造成任何影响。
    整个项目历时近两年,从这两年的系统情况来看,整个系统是成功的。根据我亲身的经历,系统性能并不单纯是系统运行与管理阶段的问题,而是渗透在项目论证、开发以及运行的各个阶段。只有各个阶段都能充分考虑性能方面的需要,在实际运行时,整个系统的性能才可能真正有保障。
    在技术方面来看,可以综合利用选型评估、硬件扩展、应用优化和系统配置优化等一系列的手段;比如在硬件扩展方面,又可以分为主要部件扩容,纵向升级、横向升级等方面。在我们的项目实践中,曾综合地利用了上述的各种手段。比如某银行的整个系统日访问量不足1万至现在的毎日超过10万次以上的点击的发展情况来看,整个系统的性能保障及提高方案是比较成功的。

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