電商行業中，建站CMS程序都有哪些

這可多了去了。給你說幾個有名的吧。

創新互聯自2013年創立以來，先為安岳等服務建站，安岳等地企業，進行企業商務咨詢服務。為安岳企業網站制作PC+手機+微官網三網同步一站式服務解決您的所有建站問題。

Java平臺下：

Apache Roller：支持絕大多數數據庫，使用Apache 2.0許可證

Open CMS：支持絕大多數數據庫，使用LGPL許可證

.NET平臺下：

mojoPortal：支持絕大多數數據庫，使用CPL許可證

umbraco：支持SQL Server和MySQL，使用MIT許可證

PHP平臺下：

Drupal：絕大多數數據庫，使用GPL許可證

Joomla!：絕大多數數據庫，使用GPL許可證

Typo3：MySQL、Oracle、PostgreSQL，使用GPL許可證

WordPress：MySQL，使用GPL許可證

Python平臺下：

Django：支持大多數數據庫，使用BSD許可證

Plone：支持絕大多數數據庫，使用GPL許可證

夠多了吧，最有名的應該是WordPress、Drupal、Joomla!這些PHP平臺下的CMS系統。我個人鐘愛Plone，因為這個是不但強大，而且漏洞最少的一個。根據CVE's via Mitre的統計，截至2012年底，Plone的漏洞只有21個，WordPress、Drupal分別有345和544個。

對了，還有一些國產的CMS，比如之夢、帝國，都是PHP平臺的吧。我從來沒用過，具體怎么樣，就不好說了。你可以網上搜一搜他們跟WordPress、Drupal、Joomla!等等的比較文章。

五大數據庫理念，讀懂亞馬遜云科技的數據庫布局

1970 年，關系型數據庫之父 E.F.Codd 發表《用于大型共享數據庫的關系數據模型》論文，正式拉開數據庫技術發展序幕。以 Oracle、DB2、SQL Server 為代表的三大商業數據庫產品獨占鰲頭，隨后涌現出 MySQL、PostgreSQL 等為代表的開源數據庫 ，和以 Amazon RDS 等為代表的云數據庫，拉開百花齊放的數據庫新序幕。

我們知道，云計算十年為產業轉型升級提供了 歷史 性契機，但變革仍在進行，隨著云計算的普及，數據庫市場發生根本性改變，云廠商打破傳統商業數據庫的堡壘，成為數據庫領域全新力量。其中以連續六年入選 Gartner 領導者象限的亞馬遜云 科技 為代表，我們一起探討：為什么亞馬遜云 科技 能始終保持其創新性？縱觀云原生時代下，亞馬遜云 科技 數據庫未來還有哪些更多的可能性？

01 面對四大數據庫發展趨勢，亞馬遜云 科技 打造五大數據庫理念

后疫情時代下，加速了不少行業的業務在線化和數字化運營，企業對數據價值挖掘的需求越發強烈，亞馬遜云 科技 大中華區產品部總經理顧凡詳細介紹其中四大趨勢：

一是伴隨互聯網、移動互聯網的發展，電商、視頻、社交、出行等新應用場景的興起，不僅數據量大，對數據實時性要求極高，傳統關系型數據庫無法滿足需求，因此驅動云原生數據庫的出現。

二是開源數據庫的廣泛應用。

三是應用程序現代化對數據庫提出更高要求，期待數據庫擁有更高的性能、可擴展性、可用性以及降低成本，讓開發人員專注于核心業務的應用開發，不用關注和核心業務無關的代碼。

四是軟件架構歷經 PC、互聯網、移動互聯網，再到如今的萬物互聯時代，其中的迭代和轉型正在驅動數據庫選型的變化。

在此四大趨勢下，伴隨企業的業務量越來越大、越來越復雜，對數據庫的要求越來越高。亞馬遜云 科技 洞察客戶需求，在打造云上數據庫產品時提出五大理念：

一是專庫專用，極致性能；二是無服務器，敏捷創新；第三是全球架構，一鍵部署；第四是平滑遷移，加速上云；第五是 AI 賦能，深度集成。

02 歷經真實錘煉，五大數據庫理念，持續賦能企業數智轉型

顧凡表示，隨著數據爆炸式增長，微服務架構與 DevOps 愈發流行的今天，一個數據庫打天下的時代已然過去。我們需要在不同的應用場景下，針對不同的數據類型和不同的數據訪問特點，為開發者和企業提供專門構建的工具。

所以亞馬遜云 科技 提出 第一個核心數據庫理念：專庫專用 。在此理念下，推出針對關系數據、鍵值數據、文檔數據、內存數據、圖數據、時許數據、分類賬數據、寬列等專門構建數據庫的產品家族。

這些數據庫產品均經歷過亞馬遜內部核心業務的真實錘煉，成績斐然：

亞馬遜電商當年是 Oracle 的客戶之一，隨著亞馬遜電商的應用重構和業務體量發展，亞馬遜電商決定將業務遷移到亞馬遜云 科技 里。100 多個團隊參與這龐大的遷移工作中，將亞馬遜電商采購、目錄管理、訂單執行、廣告、財務系統、錢包、視頻流等關鍵系統全部從 Oracle 遷出來。2019 年，亞馬遜將存儲近 7500 個Oracle 數據庫中的 75 PB 內部數據遷移到多項亞馬遜云 科技 的數據庫服務中，包括 Amazon DynamoDB、Amazon Aurora、Amazon ElastiCache，于是亞馬遜電商成為亞馬遜云 科技 在全球的“第一大客戶”。

從 Oracle 切換到亞馬遜云 科技 后，亞馬遜電商節省了 60% 成本，面向消費者端的應用程序延遲降低 40%，數據庫管理支出減少 70%。

以被譽為“亞馬遜云 科技 歷史 上用戶數量增速最快的云服務”Amazon Aurora 為例，其擁有科媲美高端商業數據庫的速度和可用性，還擁有開源數據庫的簡單性與成本效益，Amazon Aurora 讓客戶滿足“魚和熊掌兼得”需求。

據顧凡介紹，Amazon Aurora 可提供 5 倍于標準 MySQL 性能，3 倍于 PostgreSQL 吞吐量。同時提供高可用，可用區（AZ）+1的高可用，Global Databases 可完成跨區域災備。可擴展到 15 個只讀副本，成本只有商業數據庫的 1/10。

醫藥企業九州通為藥廠、供應商，搭建藥廠、供應商、消費者提供供應鏈鏈條。其 B2B 系統的業務特點是讀多寫少，受促銷活動、工作時間等影響，經常會出現波峰波谷落差較大的情況，讀寫比例在 7：2 或者 8：3。九州通采用 Amazon Aurora 后實現讀寫分離和按需擴展，整體數據庫性能提升 5 倍，TCO 降低 50%。實現了跨可用區部署、負載均衡、自動故障轉移、精細監控、按需自動伸縮等。

據權威機構預測，到 2022 年，75% 數據庫將被部署或遷移至云平臺。在這個過程中，亞馬遜云 科技 是如何通過技術來幫助客戶加速應用上云的？這離不開除了上述的“專庫專用”外，以下四大理念：

第二個理念是無服務器、敏捷創新。 亞馬遜云 科技 大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野表示，企業業務總有波峰波谷之時，如何按照企業 80-90% 的業務峰值來規劃數據庫的存儲容量和計算資源的話，將給應用帶來一定的業務連續性的妥協和挑戰。因此大多數企業都是按照峰值留有余地來選擇數據庫的計算資源，這將造成成本上的浪費。而 Serverless 數據庫服務可完成無差別的繁復工作和自動化擴展。

Amazon DynamoDB 是亞馬遜云 科技 自研 Serverless 數據庫，其誕生最早可追溯到 2004 年，當時亞馬遜電商作為 Oracle 的客戶，盡管對于關系型數據庫在零售場景的需求并不頻繁，70% 均是鍵值類操作，此時倒逼亞馬遜電商思考：為什么要把關系型數據庫這么重得使用？我們可以設計一款支持讀寫、可橫向擴展的分布式數據庫嗎？后來的故事大家都知道了，這款數據庫就是 Amazon DynamoDB，并在 2007 年發表論文，掀起業界 NoSQL 分布式數據庫技術創新大潮。

Amazon DynamoDB 可為大規模應用提供支持，支撐亞馬遜自身多個高流量網站和系統，如亞馬遜電商網站、亞馬遜全球 442 個物流中心等。在亞馬遜電商一年一度 Prime Day，光是針對DynamoDB API 的調用達到數萬億次，最高峰值請求達到每秒 8920 萬次。由此可見，DynamoDB 擁有高吞吐、擴展性、一致性、可預測響應延遲、高可用等優勢。

智能可穿戴設備廠商華米 科技 ，在全球 70 多個國家擁有近 1 億用戶。僅 2020 年上半年，其手表出貨量超 174 萬臺，截止到 2021 年 2 月，華米 科技 的可穿戴設備累計記錄步數是 151 萬步，累計記錄的睡眠時間是 128 億個夜晚，記錄心率總時長達 1208 億個小時。如此龐大的數據同時必須保證極高的安全性和低延遲相應，如何保證穩定性是巨大的挑戰。

DynamoDB 幫助華米 科技 在任何規模下都能提供延遲不超過 10 毫秒的一致響應時間。華米 科技 健康 云的 P0 和 P1 級別故障減少了約 30%，總體服務可用性提升了 0.25%，系統可用性指標達到 99.99%，為華為 科技 全球化擴展提供了有力的支撐。

最新無服務數據庫產品是 Amazon Aurora Serverless V2 提供瞬間擴展能力，真正把擴展能力發揮到極致，在不到一秒的時間內，將幾百個事務擴展到數十萬的級別。同時在擴展時每一次調整的增量都是非常精細化的去管理，如果按照峰值來規劃數據庫資源，可實現大概90%的成本節省。目前 Amazon Aurora Serverless V2 在全球實現預覽。

第三個理念是全球架構、一鍵部署。 在全球化的今天，如何支撐全球客戶的業務擴展連續性、一致性、以最低延遲帶給到終端客戶上，對數據庫提出新的挑戰。

亞馬遜云 科技 提供 Amazon Aurora 關系型數據庫Global Database、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache 內存數據庫、Amazon DocumentDB 文檔數據庫都能利用亞馬遜云 科技 的骨干網絡提供比互聯網更穩定的網絡支撐，以一鍵部署的方式，幫助客戶實現幾千公里跨區域數據庫災備，故障恢復大概能在一分鐘之內完成，同時跨區域的數據復制延遲通常小于一秒。

第四個理念是平滑遷移、加速上云。 目前，450000+ 數據庫通過亞馬遜云 科技 數據庫遷移服務遷移到亞馬遜云 科技 中，這個數字每年都在不斷增長。亞馬遜云 科技 提供 Amazon DMS、Amazon Database Migration Service 等工具讓開發者和企業進行自助式云遷移。另外，對于遷移過程中可能會需要的支持，可通過專業服務團隊和合作伙伴網絡成員，為客戶提供專業支持，還通過 Database Freedom 項目幫助客戶降低他們的顧慮。

今年 11 月，最新產品 Babelfish for Amazon Aurora PostgreSQL 在全球和中國兩個區域正式可用，可加速企業上云的遷移，實現讓企業可以利用原有的技術棧、原有的 SQL Server T-SQL的人員可以利用到云數據庫進行創新。

第五個理念是 AI賦能，深度集成。 我們觀察到，ML 技術賦能數據庫開發者，開發者無需具備機器學習專業知識，就可進行機器學習操作。在此潮流下，亞馬遜云 科技 推出 Amazon Neptune，借由 Deep Graph Library 和 Amazon SageMaker 驅動圖神經網絡。

今年 8 月，Neptune ML 在中國正式可用，允許數據工程師不需要掌握機器學習的技能直接從圖數據庫里導出數據、轉換格式、訓練模型并發布，用 gremlin 語句調用訓練成的模型在數據庫里實現推理，進行欺詐檢測，推薦物品。

目前，亞馬遜云 科技 加速在中國區域服務落地，2021年至今新發布 60 多個數據庫服務與功能。亞馬遜云 科技 正是通過上述五大數據庫理念，打造豐富的數據庫產品家族，在全球智能化發展趨勢下，為企業提供更快更好的數智服務，釋放數據價值，并連續六年入選 Gartner 領導者象限，得到業界和客戶的深度認可。

如何入門分布式計算？

不推薦看理論性很強的書(不意味著不需要掌握)。找個你感興趣的開源工具，然后看看他的document和論文，讀讀源碼，用一用。不只要知道很多分布式的工具可以做什么，最重要的還是自己要深入一個。有廣度有深度，領會某個優秀工具設計上的理念。先看看google的mapreduce,bigtable那幾篇經典的論文。不要太多，要選擇經典。因為絕多數都不怎么樣。然后選擇簡單和成熟的分布式系統玩玩，寫幾個簡單的程序。并對他們敢興趣的地方看看源代碼。然后就是想想已有系統有什么不好的地方進行一下修改。所有的系統都是tradeoff的產物，所以你總是可以找到性能提升的地方。中途會遇到很多bug，多問問論壇。也會遇到理論上的不足，這個時候有針對性的看論文或者書籍。大致如此吧！

PostgreSQL 中 sequence 的用法

sequence 是 pg 自帶的高效的自增id工具（也叫序列）。sequence 使用了輕量級鎖的方式來做到高效自增id的，所以會比 UPDATE 行鎖快。sequence 的返回數據類型默認是64位的整數，pg 10 可以自定 smallint, integer 或者是 bigint。

sequence 是可以保證自增數據不重復的，也就是說每次自增后都會持久化保存，那么為了繼續提高性能，可以加上 CACHE 參數（默認為1），每個進程（連接）可以緩存一個子序列在當前進程內存里面，當子序列用完了才會去原序列取新的子序列。

這個用個例子簡單說一下，創建 sequence temp_seq3 時用了 CACHE 10，A session 可以獲取到的值是 1...10，B session 可以獲取到的值是 11...20，那么獲取順序可能是 (A, A, B, A)，返回值是 (1, 2, 11, 3)，這個不是嚴格自增的序列，但可以保證回次返回都是唯一的，用了 CYCLE 參數的除外。

根據文檔和源碼( link 第80行)，緩存在內存里面的最大值(cached)是每個進程都不一樣的，所以如果要求嚴格自增的服務不能用 CACHE。

這里寫三種用 pg 做自增id的方式

測試命令，在 MacOS 上用 docker 開一個 pg 在里面運行一下 pgbench 腳本，其中 sql.sql 的內容替換成對應的壓測腳本。

TPS: 986

TPS: 7332

TPS: 7451

看看微信的分布式id生成器，原理都差不多，"實際應用中每次提升的步長為10000" = "CACHE 10000"。 link

以上優化已經是用在友好速搭電商系統的訂單號和優惠券號生成服務中，為商家提供更快更可靠的服務。

網站標題：關于電商postgresql的信息
轉載來源：http://vcdvsql.cn/article22/dsdghcc.html

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