web端常用架构？

一、web端常用架构？

一、单DB架构

  单DB架构一般就是nginx直接upstream请求到后端Tomcat，扩容时基本是增加新的Tomcat实例，然后通过Nginx负载均衡upstream过去，此时数据库还不是瓶颈，但是当访问量达到一定级别后数据库的压力就上来了，单个数据库可能扛不住，可以通过分表分库或者读写分离加缓存来解决。

二、DB+Cache/数据库读写分离架构

   此时通过使用数据库读写分离或者Redis这种缓存来支撑更大的访问量，但是使用缓存会存在与数据库数据不一致的问题，或者Redis不能直接命中数据库导致数据库压力过大，可以考虑使用Redis的主从或者用一致性哈希算法做分片的Redis集群。使用缓存这种架构，要求应用对数据一致性的要求不是很高。

三、OpenResty+Local Redis+Mysql集群架构

    OpenResty首先通过Lua读取本机Redis缓存，如果命不中，则回源到后端Tomcat集群，后端Tomcat集群再读取Mysql数据库，Redis都是安装到和OpenResty同一台服务器上，OpenResty直接读取本机可以减少网络延时。Redis通过主从方式同步数据。

四、OpenResty+Redis集群+Mysql集群架构

   此时架构与之前架构不同的是，此时我们使用一致性哈希算法实现Redis集群，而不是读取本机Redis，保证其中一台不可用时，只有很少的数据会丢失，防止击穿到数据库。Redis集群分片可以使用Twemproxy如果Tomcat实例很多的话，就要考虑Redis和Mysql链接数问题，因为大部分Redis/Mysql客户端都是通过连接池实现，此时链接数会成为瓶颈，一般方法是通过中间件来减少链接数。

   此时的问题就是Twemproxy实例众多，应用维护、配置困难，需要在这之上做负债均衡，比如，通过LVS/HaProxy实现VIP(虚拟Ip)，可以做到切换对应用透明，故障自动转移。还可以通过实现内网DNS来做其负载均衡。

二、医院常用组织架构？

医院的组织架构通常可分为以下几个部分：

行政管理部门：包括院长办公室、人事科、财务科、行政后勤部等，负责医院的整体管理和运营。

医疗部门：包括各临床科室，如内科、外科、妇产科、儿科等，负责医疗诊断和治疗工作。

护理部门：负责病区的护理工作，包括护士长、护士和护理助理等。

辅助诊疗部门：包括药剂科、放射科、临床检验科、病理科等，提供技术支持和辅助诊疗服务。

医务科：负责医生的职称评定、医疗质量管理和医疗事故处理等工作。

病案室：负责病历档案管理和统计工作。

供应科：负责医疗物资的采购和供应管理。

技术科室：包括医学影像科、超声诊断科、放射治疗科等，提供医学技术支持。

医疗设备科：负责医疗设备的维护和管理。

院前急救中心：负责急救工作和医疗救援。以上是医院常见的组织架构，不同医院可能会有一些差异，具体情况还需根据不同医院的规模和特点来确定。

三、c#常用架构？

C#常用的架构油一下几种

基本框架： .net framework

最常用的：三层架构—数据层，逻辑层，表示层

第三方框架：NHibernate，.net Spring

界面框架：Component Art

测试框架： NUnit

这些都是现在主流的开发架构。开发人员可以根据需要选择搭建开发架构？。

四、大屏数据可视化系统架构？

大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。

2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。

3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。

4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。

5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。

针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。

五、数据架构是什么？

数据架构，data architecture，大数据新词。

2020年7月23日，由大数据战略重点实验室全国科学技术名词审定委员会研究基地收集审定的第一批108条大数据新词，报全国科学技术名词审定委员会批准，准予向社会发布试用。

数据架构包含了很多方面，其中以下四个方面最有意义：

数据的物理表现形式

数据的逻辑联系

数据的内部格式

数据的文件结构

数据架构在各自具有意义的特点上不断演化：

六、数据透视表10大常用技巧？

以下是数据透视表中十个常用的技巧：

筛选数据：使用数据透视表中的筛选器来选择和显示感兴趣的数据，这样可以快速过滤出需要的数据。

排序数据：使用数据透视表中的排序功能，按照数字或文本数据进行升序或降序排序。

添加计算字段：在数据透视表中添加自定义计算字段，例如在原始数据中没有包含的计算百分比或平均数等数据。

组合字段：将不同的字段组合在一起来创建新的分类字段。

修改数据格式：更改数据透视表中的数据格式，例如货币符号、日期格式等。

创建交叉表格：将两个或更多字段相交以创建交叉表格，以比较它们之间的相互关系。

使用过滤器：使用过滤器来排除或包括数据，例如只显示某个时间范围内的数据。

使用数据条：使用数据条来快速比较和识别数据中的模式和趋势。

使用图表：使用数据透视表中的图表来可视化数据，以更好地理解和分析它们。

添加条件格式：使用条件格式来对数据透视表中的数据进行着色，使其更易于理解和分析。

这些技巧可以帮助您更好地使用数据透视表，使您能够更好地分析数据，并从中获取更有价值的信息。

七、excel数据透视表10大常用技巧？

以下是 Excel 数据透视表 10 大常用技巧：

选择数据源：在数据透视表中，您需要选择用于分析的数据源。确保您选择的数据源包含您要分析的所有数据。

添加行或列：添加行或列可将数据透视表分组。您可以根据需要添加多个行或列，以便更好地组织和分析数据。

筛选数据：您可以使用筛选器将数据透视表中的数据过滤出来，以便更好地分析特定的数据。

更改值汇总：数据透视表默认使用求和函数汇总数据。如果您需要使用其他函数，例如计数、平均值或最大/最小值等，可以更改值汇总方式。

更改汇总选项：您可以更改数据透视表中数据的汇总选项。例如，您可以更改数据的计算方式（例如百分比），以便更好地分析数据。

添加数据字段：如果您需要添加新的数据字段（例如计算字段或数据源中不存在的字段），可以使用 Excel 中的公式添加。

添加条件格式：您可以使用条件格式来突出显示数据透视表中的某些数据，以便更好地分析数据。

更改透视表布局：如果您需要更改透视表的布局，可以使用 Excel 中的“设计”选项卡来更改透视表的格式和样式。

编辑透视表：如果您需要更改数据透视表中的任何数据，例如添加新数据或删除数据，可以通过单击透视表中的单元格来编辑数据。

刷新数据：如果您的数据源中的数据发生了变化，您需要刷新数据透视表，以便它显示最新的数据。在 Excel 中，可以使用“数据”选项卡中的“刷新所有”按钮来刷新数据透视表中的数据。

八、公路大数据如何架构？

公路大数据通过对高速公路运营单位、企业的调研,分析高速公路投资、运营单位对大数据分析的需求以及技术支撑条件,提出高速公路大数据分析应用基本框架和大数据中心的基本物理框架,为高速公路大数据分析与应用提供一种研究思路。

九、大数据架构思维？

是非常重要的。

是指在处理大规模数据时，设计和构建相应的架构需要考虑的一种思维方式。

采用合适的可以有效地解决大数据处理中的挑战，提高数据处理的效率和可靠性。

包括数据存储、数据传输、数据处理等方面的考虑。

在大数据处理过程中，需要考虑数据的存储方式，如分布式文件系统和数据库的选择；数据的传输方式，如批量传输和实时流式传输的选择；同时还需要考虑如何进行数据处理和分析，如选择合适的计算引擎和算法等。

通过运用适当的，可以有效地处理和分析海量的数据，帮助企业做出更准确的决策，提升竞争力。

十、数据库架构类型？

从数据库最终用户角度看，数据库系统的结构分为单用户结构、主从式结构、分布式结构、客户/服务器、浏览器/应用服务器/数据库服务器多层结构。这是数据库外部体系结构。

物理存储结构、逻辑存储结构、内存结构和实例进程结构。这是内部体系结构