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Massive-data-processing.rar
本文以分布式面向海量信息的并行数据管理平台为应用背景，分析比较了不
同层次的负载均衡技术，重点讨论了基于中间件的负载均衡技术。针对当前流行
中间件负载均衡产品的某些不足，设计并实现了遵循CORBA规范的负载均衡服
务AFLS
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SQL-Server-processing-mass-data.rar
超大型数据库的大小常常达到数百GB，有时甚至要用TB来计算。而单表的数据量往往会达到上亿的记录，并且记录数会随着时间而增长。这不但影响着数据库的运行效率，也增大数据库的维护难度。除了表的数据量外，对表不同的访问模式也可能会影响性能和可用性。这些问题都可以通过对大表进行合理分区得到很大的改善。当表和索引变得非常大时，分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分来提高系统的运行效率。
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