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隨著信息化程度的不斷提高，數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)成為了企業(yè)管理和應(yīng)用系統(tǒng)重要的支撐平臺(tái)。數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是創(chuàng)建一個(gè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程，其目的是為應(yīng)用程序提供確定和有組織的數(shù)據(jù)訪問協(xié)議。是指在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)時(shí)必須考慮的一些基本原則和關(guān)鍵步驟。
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1. 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中最基礎(chǔ)的一個(gè)概念，它是指數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)在邏輯上的整體結(jié)構(gòu)和組成方式。在一個(gè)大型企業(yè)系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫(kù)可能會(huì)包含成百上千個(gè)表，因此必須按照邏輯層次結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)組織成多個(gè)子系統(tǒng)。這樣設(shè)計(jì)可以降低數(shù)據(jù)之間的耦合度，因此是保證系統(tǒng)穩(wěn)定性和可維護(hù)性的重要手段。
2. 數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)
在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過程中，數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)是更具有實(shí)際意義的一個(gè)環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)模型是指數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的圖形或符號(hào)表示，它將數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系以一種抽象化的方式表示出來。數(shù)據(jù)模型是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)，因?yàn)橐粋€(gè)好的數(shù)據(jù)模型可以有效地表達(dá)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，從而使得數(shù)據(jù)庫(kù)更加易于使用和管理。
3. 數(shù)據(jù)庫(kù)范式設(shè)計(jì)
范式是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中非常重要的概念，它指的是一種規(guī)范化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中，我們可以采用不同的范式來設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，以達(dá)到更佳的數(shù)據(jù)庫(kù)性能和有效性。
之一范式：不允許一個(gè)實(shí)體中出現(xiàn)重復(fù)的數(shù)據(jù)項(xiàng)。
第二范式：實(shí)體中所有屬性都要依賴于主鍵。
第三范式：實(shí)體中所有非主鍵屬性都要直接依賴于主鍵。
4. 數(shù)據(jù)庫(kù)安全性設(shè)計(jì)
數(shù)據(jù)庫(kù)安全性設(shè)計(jì)是一項(xiàng)不容忽視的工作，它是保證數(shù)據(jù)安全性的關(guān)鍵。在設(shè)計(jì)過程中，應(yīng)該將安全性考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)的整體設(shè)計(jì)中。數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性設(shè)計(jì)包括以下幾個(gè)方面：
數(shù)據(jù)加密：采用先進(jìn)的加密算法來保障數(shù)據(jù)的安全性。
用戶授權(quán)：建立嚴(yán)格的用戶角色和權(quán)限機(jī)制，確保每個(gè)用戶只能訪問其所需的數(shù)據(jù)。
故障恢復(fù)：及時(shí)備份數(shù)據(jù)，以防止數(shù)據(jù)遭受失誤或惡意刪除等事件的影響。
5. 性能優(yōu)化設(shè)計(jì)
性能方面是數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過程中的另一個(gè)關(guān)鍵任務(wù)。在設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，應(yīng)該考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)的性能問題，以確保正常運(yùn)行。數(shù)據(jù)庫(kù)性能優(yōu)化的主要方法包括：
查詢優(yōu)化：合理利用索引和數(shù)據(jù)聚合技術(shù)來優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)查詢性能。
磁盤 I/O 優(yōu)化：根據(jù)數(shù)據(jù)讀寫比例調(diào)整磁盤存儲(chǔ)的方式，以優(yōu)化數(shù)據(jù)的訪問和處理。
內(nèi)存管理：盡可能的利用內(nèi)存來提升查詢和處理的速度。
綜上所述，包括數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)范式設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)安全性設(shè)計(jì)以及性能優(yōu)化設(shè)計(jì)等方面。只有在充分考慮這些要素，才能設(shè)計(jì)出與實(shí)際需求相符的數(shù)據(jù)庫(kù)。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了
數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)選型與落地，看這篇就夠了
隨著時(shí)間和業(yè)務(wù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量增長(zhǎng)是不可控的，庫(kù)和表中的數(shù)據(jù)會(huì)越來越大，隨之帶來的是更高的
磁盤
、
IO
、
系統(tǒng)開銷
，甚至
性能
上的瓶頸，而單臺(tái)服務(wù)器的
資源終究是有限
的。
因此在面對(duì)業(yè)務(wù)擴(kuò)張過程中，應(yīng)用程序?qū)?shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的
健壯性
，
安全性
，
擴(kuò)展性
提出了更高的要求。
以下，我從數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)、選型與落地來讓大家入門。
數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)面臨什么樣的挑戰(zhàn)呢？
業(yè)務(wù)剛開始我們只用單機(jī)數(shù)據(jù)庫(kù)就夠了，但隨著業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)規(guī)模和用戶規(guī)模上升，這個(gè)時(shí)候數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)面臨IO瓶頸、存儲(chǔ)瓶頸、可用性、安全性問題。
為了解決上述的各種問題，數(shù)據(jù)庫(kù)衍生了出不同的架構(gòu)來解決不同的場(chǎng)景需求。
將數(shù)據(jù)庫(kù)的寫操作和讀操作分離，主庫(kù)接收寫請(qǐng)求，使用多個(gè)從庫(kù)副本負(fù)責(zé)讀請(qǐng)求，從庫(kù)和主庫(kù)同步更新數(shù)據(jù)保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，從庫(kù)可以水平擴(kuò)展，用于面對(duì)讀請(qǐng)求的增加。
這個(gè)模式也就是常說的讀寫分離，針對(duì)的是小規(guī)模數(shù)據(jù)，而且存在大量讀操作的場(chǎng)景。
因?yàn)橹鲝牡臄?shù)據(jù)是相同的，一旦主庫(kù)宕機(jī)的時(shí)候，從庫(kù)可以
切換為主庫(kù)提供寫入
，所以這個(gè)架構(gòu)也可以提高數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的
安全性
和
可用性
；
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
在數(shù)據(jù)庫(kù)遇到
IO瓶頸
過程中，如果IO集中在某一塊的業(yè)務(wù)中，這個(gè)時(shí)候可以考慮的就是垂直分庫(kù)，將熱點(diǎn)業(yè)務(wù)拆分出去，避免由
熱點(diǎn)業(yè)務(wù)
的
密集IO請(qǐng)求
影響了其他正常業(yè)務(wù)，所以垂直分庫(kù)也叫
業(yè)務(wù)分庫(kù)
。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
在數(shù)據(jù)庫(kù)遇到存儲(chǔ)瓶頸的時(shí)候，由于數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降。
這個(gè)時(shí)候可以考慮將數(shù)據(jù)做水平拆分，針對(duì)數(shù)據(jù)量巨大的單張表，按照某種規(guī)則，切分到多張表里面去。
但是這些表還是在同一個(gè)庫(kù)中，所以庫(kù)級(jí)別的數(shù)據(jù)庫(kù)操作還是有IO瓶頸（單個(gè)服務(wù)器的IO有上限）。
所以水平分嘩槐尺表主要還是針對(duì)
數(shù)據(jù)量較大
，整體業(yè)務(wù)
請(qǐng)求量較低
的場(chǎng)景。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
四、分庫(kù)分表
在數(shù)據(jù)庫(kù)遇到存儲(chǔ)瓶頸和IO瓶頸的時(shí)候，數(shù)據(jù)量過大造成索引性能下降，加上同一時(shí)間需要處理大規(guī)模的業(yè)務(wù)請(qǐng)求，這個(gè)時(shí)候單庫(kù)的IO上限會(huì)限制處理效率。
所以需要將單張表的數(shù)據(jù)切分到多個(gè)服務(wù)器上去，每個(gè)服務(wù)器具有相應(yīng)的庫(kù)與表，只是表中數(shù)據(jù)不同。
分庫(kù)分表能夠有效地緩解單機(jī)和單庫(kù)的
性能瓶頸和壓力
，突破IO、連接數(shù)、硬件資源等的瓶頸。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
注：分庫(kù)還是分表核心關(guān)鍵是有沒有IO瓶頸
。
分片方式都有什么呢？
RANGE（范圍分片）
將業(yè)務(wù)表中的某個(gè)
關(guān)鍵字段排序
后，按照順序從0到10000一個(gè)表，10001到20230一個(gè)表。最常見的就是
按照時(shí)間切分
（月表、年表）。
比如將6個(gè)月前，甚至一年前的數(shù)據(jù)切出去放到另外的一張表，因?yàn)殡S著時(shí)間流明睜逝，這些表的數(shù)據(jù)被查詢的概率變小，銀行的交易記錄多數(shù)是采用這種方式。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
HASH（哈希分片）
將訂單作為主表，然后將其相關(guān)的業(yè)務(wù)表作為附表，取用戶id然后
hash取模
，分配到不同的數(shù)據(jù)表或者數(shù)據(jù)庫(kù)上。
優(yōu)點(diǎn)：
缺點(diǎn)：
講到這里，我們已經(jīng)知道數(shù)據(jù)庫(kù)有哪些架構(gòu)，解決的是哪些問題，因此，
我們?cè)谌粘ＴO(shè)計(jì)中需要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)的傾向性，數(shù)據(jù)的安全性等來選擇不同的架構(gòu)
。
那么，我們應(yīng)該如何選擇數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)呢？
雖然把上面的架構(gòu)全部組合在一起可以形成一個(gè)強(qiáng)大的高可用，高負(fù)載的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，但是架構(gòu)選擇合適才是最重要的。
混合架構(gòu)雖然能夠解決所有的場(chǎng)景的問題，但是也會(huì)面臨更多的挑戰(zhàn)，你以為的完美架構(gòu)，背后其實(shí)有著更多的坑。
1、對(duì)事務(wù)支持
分庫(kù)分表后（無論是垂直還是水平拆分亂高），就成了分布式事務(wù)了，如果依賴數(shù)據(jù)庫(kù)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(jià)（XA事務(wù)）；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(huì)造成編程方面的負(fù)擔(dān)（TCC、SAGA）。
2、多庫(kù)結(jié)果并
（group by，order by）
由于數(shù)據(jù)分布于不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中，無法直接對(duì)其做分頁(yè)、分組、排序等操作，一般應(yīng)對(duì)這種多庫(kù)結(jié)果并的查詢業(yè)務(wù)都需要采用數(shù)據(jù)清洗、同步等其他手段處理（TIDB、KUDU等）。
3、數(shù)據(jù)延遲
主從架構(gòu)下的多副本機(jī)制和水平分庫(kù)后的聚合庫(kù)都會(huì)存在主數(shù)據(jù)和副本數(shù)據(jù)之間的延遲問題。
4、跨庫(kù)join
分庫(kù)分表后表之間的關(guān)聯(lián)操作將受到限制，我們無法join位于不同分庫(kù)的表（垂直），也無法join分表粒度不同的表（水平）， 結(jié)果原本一次查詢就能夠完成的業(yè)務(wù)，可能需要多次查詢才能完成。
5、分片擴(kuò)容
水平分片之后，一旦需要做擴(kuò)容時(shí)。需要將對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)做一次遷移，成本代價(jià)都極高的。
6、ID生成
分庫(kù)分表后由于數(shù)據(jù)庫(kù)獨(dú)立，原有的基于數(shù)據(jù)庫(kù)自增ID將無法再使用，這個(gè)時(shí)候需要采用其他外部的ID生成方案。
一、應(yīng)用層依賴類（JDBC）
這類分庫(kù)分表中間件的特點(diǎn)就是和應(yīng)用強(qiáng)耦合，需要應(yīng)用顯示依賴相應(yīng)的jar包（以Java為例），比如知名的TDDL、當(dāng)當(dāng)開源的
sharding-jdbc
、蘑菇街的TSharding等。
此類中間件的基本思路就是重新實(shí)現(xiàn)JDBC的API，通過重新實(shí)現(xiàn)
DataSource
、
PrepareStatement
等操作數(shù)據(jù)庫(kù)的接口，讓應(yīng)用層在
基本
不改變業(yè)務(wù)代碼的情況下透明地實(shí)現(xiàn)分庫(kù)分表的能力。
中間件給上層應(yīng)用提供熟悉的JDBC API，內(nèi)部通過
sql解析
、
sql重寫
、
sql路由
等一系列的準(zhǔn)備工作獲取真正可執(zhí)行的sql，然后底層再按照傳統(tǒng)的方法（比如數(shù)據(jù)庫(kù)連接池）獲取物理連接來執(zhí)行sql，最后把數(shù)據(jù)
結(jié)果合并
處理成ResultSet返回給應(yīng)用層。
優(yōu)點(diǎn)
缺點(diǎn)
二、中間層代理類（Proxy）
這類分庫(kù)分表中間件的核心原理是在應(yīng)用和數(shù)據(jù)庫(kù)的連接之間搭起一個(gè)
代理層
，上層應(yīng)用以
標(biāo)準(zhǔn)的MySQL協(xié)議
來連接代理層，然后代理層負(fù)責(zé)
轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求
到底層的MySQL物理實(shí)例，這種方式對(duì)應(yīng)用只有一個(gè)要求，就是只要用MySQL協(xié)議來通信即可。
所以用MySQL Navicat這種純的客戶端都可以直接連接你的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，自然也天然
支持所有的編程語言
。
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)上除了和應(yīng)用層依賴類中間件基本相似外，代理類的分庫(kù)分表產(chǎn)品必須實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)的MySQL協(xié)議，某種意義上講數(shù)據(jù)庫(kù)代理層轉(zhuǎn)發(fā)的就是MySQL協(xié)議請(qǐng)求，就像Nginx轉(zhuǎn)發(fā)的是Http協(xié)議請(qǐng)求。
比較有代表性的產(chǎn)品有開創(chuàng)性質(zhì)的Amoeba、阿里開源的Cobar、社區(qū)發(fā)展比較好的
Mycat
（基于Cobar開發(fā)）等。
優(yōu)點(diǎn)
缺點(diǎn)
JDBC方案
：無中心化架構(gòu)，兼容市面上大多數(shù)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，適用于開發(fā)高性能的輕量級(jí) OLTP 應(yīng)用（面向前臺(tái)）。
Proxy方案
：提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應(yīng)用（面向后臺(tái)）以及對(duì)分片數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理和運(yùn)維的場(chǎng)景。
混合方案
：在大型復(fù)雜系統(tǒng)中存在面向C端用戶的前臺(tái)應(yīng)用，也有面向企業(yè)分析的后臺(tái)應(yīng)用，這個(gè)時(shí)候就可以采用混合模式。
JDBC 采用無中心化架構(gòu)，適用于 Java 開發(fā)的高性能的輕量級(jí) OLTP 應(yīng)用；Proxy 提供靜態(tài)入口以及異構(gòu)語言的支持，適用于 OLAP 應(yīng)用以及對(duì)分片數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行管理和運(yùn)維的場(chǎng)景。
ShardingSphere是一套開源的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)中間件解決方案組成的生態(tài)圈，它由
Sharding-JDBC
、
Sharding-Proxy
和
Sharding-Sidecar
（計(jì)劃中）這3款相互獨(dú)立的產(chǎn)品組成，他們均提供標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)分片、分布式事務(wù)和數(shù)據(jù)庫(kù)治理功能，可適用于如Java同構(gòu)、異構(gòu)語言、容器、云原生等各種多樣化的應(yīng)用場(chǎng)景。
ShardingSphere提供的核心功能：
Sharding-Proxy
定位為透明化的
數(shù)據(jù)庫(kù)代理端
，提供封裝了
數(shù)據(jù)庫(kù)二進(jìn)制協(xié)議的服務(wù)端版本
，用于完成對(duì)
異構(gòu)語言的支持
。
目前已提供MySQL版本，它可以使用
任何兼容MySQL協(xié)議的訪問客戶端
(如：MySQL Command Client, MySQL Workbench, Navicat等)操作數(shù)據(jù)，對(duì)DBA更加友好。
向
應(yīng)用程序完全透明
，可直接當(dāng)做MySQL使用。
適用于任何兼容MySQL協(xié)議的客戶端。
Sharding-JDBC
定位為
輕量級(jí)Java框架
，在Java的JDBC層提供的額外服務(wù)。 它使用客戶端直連數(shù)據(jù)庫(kù)，以jar包形式提供服務(wù)，無需額外部署和依賴，可理解為
增強(qiáng)版的JDBC驅(qū)動(dòng)，完全兼容JDBC和各種ORM框架
。
以電商SaaS系統(tǒng)為例，前臺(tái)應(yīng)用采用Sharding-JDBC，根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的差異主要分為三種方案。
分庫(kù)（用戶）
問題解析：頭部企業(yè)日活高并發(fā)高，單獨(dú)分庫(kù)避免干擾其他企業(yè)用戶，用戶數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)緩慢可以不分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫(kù)
拆分策略：頭部企業(yè)單獨(dú)庫(kù)、非頭部企業(yè)一個(gè)庫(kù)
分庫(kù)分表（訂單）
問題解析：訂單數(shù)據(jù)增長(zhǎng)速度較快，在分庫(kù)之余需要分表。
拆分維度：企業(yè)ID分庫(kù)、用戶ID分表
拆分策略：頭部企業(yè)單獨(dú)庫(kù)、非頭部企業(yè)一個(gè)庫(kù)，分庫(kù)之后用戶ID取模拆分表
單庫(kù)分表（附件）
問題解析：附件數(shù)據(jù)特點(diǎn)是并發(fā)量不大，只需要解決數(shù)據(jù)增長(zhǎng)問題，所以單庫(kù)IO足以支撐的情況下分表即可。
拆分維度：用戶ID分表
拆分策略：用戶ID取模分表
問題一：分布式事務(wù)
分布式事務(wù)過于復(fù)雜也是分布式系統(tǒng)最難處理的問題，由于篇幅有限，后續(xù)會(huì)開篇專講這一塊內(nèi)容。
問題二：分布式ID
問題三：跨片查詢
舉個(gè)例子，以用戶id分片之后，需要根據(jù)企業(yè)id查詢企業(yè)所有用戶信息。
sharding針對(duì)跨片查詢也是能夠支持的，本質(zhì)上sharding的跨片查詢是采用同時(shí)查詢多個(gè)分片的數(shù)據(jù)，然后聚合結(jié)果返回，這個(gè)方式對(duì)資源耗費(fèi)比較大，特別是對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)連接資源的消耗。
假設(shè)分4個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，8個(gè)表，則sharding會(huì)同時(shí)發(fā)出32個(gè)SQL去查詢。一下子消耗掉了32個(gè)連接；
特別是針對(duì)單庫(kù)分表的情況要注意，假設(shè)單庫(kù)分64個(gè)表，則要消耗64個(gè)連接。如果我們部署了2個(gè)節(jié)點(diǎn)，這個(gè)時(shí)候兩個(gè)節(jié)點(diǎn)同時(shí)查詢的話，就會(huì)遇到數(shù)據(jù)庫(kù)連接數(shù)上限問題（mysql默認(rèn)100連接數(shù)）
問題四：分片擴(kuò)容
隨著數(shù)據(jù)增長(zhǎng)，每個(gè)片區(qū)的數(shù)據(jù)也會(huì)達(dá)到瓶頸，這個(gè)時(shí)候需要將原有的分片數(shù)量進(jìn)行增加。由于增加了片區(qū)，原先的hash規(guī)則也跟著變化，造成了需要將舊數(shù)據(jù)做遷移。
假設(shè)原先1個(gè)億的數(shù)據(jù)，hash分64個(gè)表，現(xiàn)在增長(zhǎng)到50億的數(shù)據(jù)，需要擴(kuò)容到128個(gè)表，一旦擴(kuò)容就需要將這50億的數(shù)據(jù)做一次遷移，遷移成本是無法想象的。
問題五：一致性哈希
首先，求出每個(gè)
服務(wù)器的hash值
，將其配置到一個(gè)
0~2^n 的圓環(huán)上
（n通常取32）
其次，用同樣的方法求出待
存儲(chǔ)對(duì)象的主鍵 hash值
，也將其配置到這個(gè)圓環(huán)上。
然后，從數(shù)據(jù)映射到的位置開始順時(shí)針查找，將數(shù)據(jù)分布到找到的之一個(gè)服務(wù)器節(jié)點(diǎn)上。
一致性hash的優(yōu)點(diǎn)在于加入和刪除節(jié)點(diǎn)時(shí)只會(huì)影響到在哈希環(huán)中相鄰的節(jié)點(diǎn)，而對(duì)其他節(jié)點(diǎn)沒有影響。
所以使用一致性哈希在集群擴(kuò)容過程中可以減少數(shù)據(jù)的遷移。
好了，這次分享到這里，我們?nèi)粘５膶?shí)踐可能只會(huì)用到其中一種方案，但它不是數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)的全貌，打開技術(shù)視野，才能更好地把存儲(chǔ)工具利用起來。
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本文作者：Jensen
7年Java老兵，小米主題設(shè)計(jì)師，手機(jī)輸入法設(shè)計(jì)師，ProcessOn特邀講師。
曾涉獵航空、電信、IoT、垂直電商產(chǎn)品研發(fā)，現(xiàn)就職于某知名電商企業(yè)。
技術(shù)公眾號(hào)
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文章題目：數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)的重要架構(gòu) (數(shù)據(jù)庫(kù)中的架構(gòu))
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