AllScale的数据架构师认为数据架构将受到三维限制。那是， 交易量增加， 第23章的决策申请和客户和产品的增长。所以，他们需要依靠所有AKF数据库来扩展所有坐标轴。

　　建筑师团队决定划分网站的功能。为了适应应用复杂性的增长。也许你还记得，喜欢浏览， 搜索[专业自定义网页开发] 上传， 库存管理， 等等。 不知道客户特定信息， 产品目录， 等等。可以是网站上的功能分支， 有自己的代码库。决定将这些功能放入车道中，每个通道都需要将其部分功能所需的数据。建筑师团队意识到这一点，修改数据架构的形式，一些数据元素被复制到整个架构。要确保只有任何数据元素的节点，用于存储最新的数据副本。在理想的条件下，建筑师团队将数据更新在车道中，同时， 在客户交易之外，使用某种形式的异步更新方法，更新体系结构的其他部分中的数据。所有客户信息必须分为n bean pod，其中n是可配置参数。将驻留在每个POD中的客户将驻留。这基于Z轴根据客户划分。在每个z轴划分中，建筑师团队正准备划分代码和执行代码所需的数据。登录/注销是一个函数，付款是一个功能，帐户状态和摘要是一个函数，支持这些功能所需的数据也将相应地划分。通道除以每个Y轴，需要知道1 / N客户。所以，需要缓存的网站建设一条龙数据（例如登录信息）大大减少，缓存速度更快。

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　　最后，建筑师团队在所有部门应用X轴划分。为了延长这些部门的交易量。

　　搜索此功能会导致ALSCALE的数据和软件架构师的担忧。所以最后他们决定更加关注这个领域。他们打算使用扩展的多维数据集的X轴， y轴， 和z轴满足搜索需求，让最终用户快速获得搜索结果。分开将搜索功能分开，Y轴分开，所以我们必须注意X轴和Z轴划分。下面的讨论。

　　架构师团队决定使用聚合器来加速处理搜索请求。这些聚合器应负责处理交易的增长。每个聚合器是其他聚合器的克隆产品。这会产生X轴实现。最终请求将发送到N系统，1 / N的产品在每个系统中销售，n是产品目录的模拟。该N术语划分是基于产品编号的Z轴分割。此外，每个z轴划分还有一个数据集，这应该解决交易的增长。

　　搜索请求可能是否定的 [B2B网站建设]载波被分配给任何聚合器。然后，该聚合器将划分单独的请求。每个都对应于N个产品数据库层之一。这些产品数据库中的每一个都有1 / n（产品编号到N模制）。下一个，每个数据层都有M克隆产品。它们是此1 / n数据的副本，对该数据层的请求均衡为平衡的M份之一。随着每个数据层返回结果，聚合器将将这些数据元素编辑为完整列表。完成后，此安排将发送到请求者。这个n z轴划分返回非常快，因为数据可以驻留在内存中，每个数据库只查找1 / n数据。由于多个聚合器，并且在n z轴划分中存在m 网站创建公司哪家好 x轴副本。所以这个系统是完全多余的。只需增加聚合器和网站生产数据的X轴副本，该系统可以轻松扩展交易量。如果需要的话，当聚合器需要与太多Z轴交互时，还可以增加聚合器的聚合器。