一、web端常用架構？

一、單DB架構

??單DB架構一般就是nginx直接upstream請求到后端Tomcat，擴容時基本是增加新的Tomcat實例，然后通過Nginx負載均衡upstream過去，此時數據庫還不是瓶頸，但是當訪問量達到一定級別后數據庫的壓力就上來了，單個數據庫可能扛不住，可以通過分表分庫或者讀寫分離加緩存來解決。

二、DB+Cache/數據庫讀寫分離架構

? ?此時通過使用數據庫讀寫分離或者Redis這種緩存來支撐更大的訪問量，但是使用緩存會存在與數據庫數據不一致的問題，或者Redis不能直接命中數據庫導致數據庫壓力過大，可以考慮使用Redis的主從或者用一致性哈希算法做分片的Redis集群。使用緩存這種架構，要求應用對數據一致性的要求不是很高。

三、OpenResty+Local Redis+Mysql集群架構

? ? OpenResty首先通過Lua讀取本機Redis緩存，如果命不中，則回源到后端Tomcat集群，后端Tomcat集群再讀取Mysql數據庫，Redis都是安裝到和OpenResty同一臺服務器上，OpenResty直接讀取本機可以減少網絡延時。Redis通過主從方式同步數據。

四、OpenResty+Redis集群+Mysql集群架構

? ?此時架構與之前架構不同的是，此時我們使用一致性哈希算法實現Redis集群，而不是讀取本機Redis，保證其中一臺不可用時，只有很少的數據會丟失，防止擊穿到數據庫。Redis集群分片可以使用Twemproxy如果Tomcat實例很多的話，就要考慮Redis和Mysql鏈接數問題，因為大部分Redis/Mysql客戶端都是通過連接池實現，此時鏈接數會成為瓶頸，一般方法是通過中間件來減少鏈接數。

? ?此時的問題就是Twemproxy實例眾多，應用維護、配置困難，需要在這之上做負債均衡，比如，通過LVS/HaProxy實現VIP(虛擬Ip)，可以做到切換對應用透明，故障自動轉移。還可以通過實現內網DNS來做其負載均衡。

二、醫院常用組織架構？

醫院的組織架構通常可分為以下幾個部分：

行政管理部門：包括院長辦公室、人事科、財務科、行政后勤部等，負責醫院的整體管理和運營。

醫療部門：包括各臨床科室，如內科、外科、婦產科、兒科等，負責醫療診斷和治療工作。

護理部門：負責病區的護理工作，包括護士長、護士和護理助理等。

輔助診療部門：包括藥劑科、放射科、臨床檢驗科、病理科等，提供技術支持和輔助診療服務。

醫務科：負責醫生的職稱評定、醫療質量管理和醫療事故處理等工作。

病案室：負責病歷檔案管理和統計工作。

供應科：負責醫療物資的采購和供應管理。

技術科室：包括醫學影像科、超聲診斷科、放射治療科等，提供醫學技術支持。

醫療設備科：負責醫療設備的維護和管理。

院前急救中心：負責急救工作和醫療救援。以上是醫院常見的組織架構，不同醫院可能會有一些差異，具體情況還需根據不同醫院的規模和特點來確定。

三、c#常用架構？

C#常用的架構油一下幾種

基本框架： .net framework

最常用的：三層架構—數據層，邏輯層，表示層

第三方框架：NHibernate，.net Spring

界面框架：Component Art

測試框架： NUnit

這些都是現在主流的開發架構。開發人員可以根據需要選擇搭建開發架構？。

四、大屏數據可視化系統架構？

大屏數據可視化系統是一種基于數據分析和可視化技術的監控、分析和管理工具。其架構主要包括以下幾個部分：

1. 數據采集層：負責從各個數據源采集數據，并將采集的數據進行清洗、處理、轉換和存儲。常見的數據源包括數據庫、API接口、文件、第三方服務等。

2. 數據處理層：負責將采集的數據進行加工處理、計算和分析，并將分析結果存儲到數據存儲層中。數據處理層通常也包括數據預處理、數據挖掘、數據建模等功能模塊。

3. 數據存儲層：負責存儲采集的數據和處理后的結果。數據存儲層可以采用關系型數據庫、非關系型數據庫、數據倉庫等技術。

4. 可視化展示層：負責將處理后的數據通過可視化手段展示出來，供用戶進行數據分析和決策。可視化展示層包括大屏幕展示、Web界面、移動端應用等。

5. 用戶管理和數據權限控制：負責對用戶進行權限管理，確保用戶只能看到其有權限查看的數據。用戶管理和數據權限控制可以基于角色、用戶、數據分類等進行授權管理。

針對大屏數據可視化系統，一般采用分布式架構可以加強系統的可擴展性和性能。同時，為了保證系統的穩定性，還需要考慮高可用性和容災備份。

五、數據架構是什么？

數據架構，data architecture，大數據新詞。

2020年7月23日，由大數據戰略重點實驗室全國科學技術名詞審定委員會研究基地收集審定的第一批108條大數據新詞，報全國科學技術名詞審定委員會批準，準予向社會發布試用。

數據架構包含了很多方面，其中以下四個方面最有意義：

數據的物理表現形式

數據的邏輯聯系

數據的內部格式

數據的文件結構

數據架構在各自具有意義的特點上不斷演化：

六、數據透視表10大常用技巧？

以下是數據透視表中十個常用的技巧：

篩選數據：使用數據透視表中的篩選器來選擇和顯示感興趣的數據，這樣可以快速過濾出需要的數據。

排序數據：使用數據透視表中的排序功能，按照數字或文本數據進行升序或降序排序。

添加計算字段：在數據透視表中添加自定義計算字段，例如在原始數據中沒有包含的計算百分比或平均數等數據。

組合字段：將不同的字段組合在一起來創建新的分類字段。

修改數據格式：更改數據透視表中的數據格式，例如貨幣符號、日期格式等。

創建交叉表格：將兩個或更多字段相交以創建交叉表格，以比較它們之間的相互關系。

使用過濾器：使用過濾器來排除或包括數據，例如只顯示某個時間范圍內的數據。

使用數據條：使用數據條來快速比較和識別數據中的模式和趨勢。

使用圖表：使用數據透視表中的圖表來可視化數據，以更好地理解和分析它們。

添加條件格式：使用條件格式來對數據透視表中的數據進行著色，使其更易于理解和分析。

這些技巧可以幫助您更好地使用數據透視表，使您能夠更好地分析數據，并從中獲取更有價值的信息。

七、excel數據透視表10大常用技巧？

以下是 Excel 數據透視表 10 大常用技巧：

選擇數據源：在數據透視表中，您需要選擇用于分析的數據源。確保您選擇的數據源包含您要分析的所有數據。

添加行或列：添加行或列可將數據透視表分組。您可以根據需要添加多個行或列，以便更好地組織和分析數據。

篩選數據：您可以使用篩選器將數據透視表中的數據過濾出來，以便更好地分析特定的數據。

更改值匯總：數據透視表默認使用求和函數匯總數據。如果您需要使用其他函數，例如計數、平均值或最大/最小值等，可以更改值匯總方式。

更改匯總選項：您可以更改數據透視表中數據的匯總選項。例如，您可以更改數據的計算方式（例如百分比），以便更好地分析數據。

添加數據字段：如果您需要添加新的數據字段（例如計算字段或數據源中不存在的字段），可以使用 Excel 中的公式添加。

添加條件格式：您可以使用條件格式來突出顯示數據透視表中的某些數據，以便更好地分析數據。

更改透視表布局：如果您需要更改透視表的布局，可以使用 Excel 中的“設計”選項卡來更改透視表的格式和樣式。

編輯透視表：如果您需要更改數據透視表中的任何數據，例如添加新數據或刪除數據，可以通過單擊透視表中的單元格來編輯數據。

刷新數據：如果您的數據源中的數據發生了變化，您需要刷新數據透視表，以便它顯示最新的數據。在 Excel 中，可以使用“數據”選項卡中的“刷新所有”按鈕來刷新數據透視表中的數據。

八、公路大數據如何架構？

公路大數據通過對高速公路運營單位、企業的調研,分析高速公路投資、運營單位對大數據分析的需求以及技術支撐條件,提出高速公路大數據分析應用基本框架和大數據中心的基本物理框架,為高速公路大數據分析與應用提供一種研究思路。

九、大數據架構思維？

是非常重要的。

是指在處理大規模數據時，設計和構建相應的架構需要考慮的一種思維方式。

采用合適的可以有效地解決大數據處理中的挑戰，提高數據處理的效率和可靠性。

包括數據存儲、數據傳輸、數據處理等方面的考慮。

在大數據處理過程中，需要考慮數據的存儲方式，如分布式文件系統和數據庫的選擇；數據的傳輸方式，如批量傳輸和實時流式傳輸的選擇；同時還需要考慮如何進行數據處理和分析，如選擇合適的計算引擎和算法等。

通過運用適當的，可以有效地處理和分析海量的數據，幫助企業做出更準確的決策，提升競爭力。

十、數據庫架構類型？

從數據庫最終用戶角度看，數據庫系統的結構分為單用戶結構、主從式結構、分布式結構、客戶/服務器、瀏覽器/應用服務器/數據庫服務器多層結構。這是數據庫外部體系結構。

物理存儲結構、邏輯存儲結構、內存結構和實例進程結構。這是內部體系結構