索引

数据库可以具有大量数据，并具有多达数百万个记录。在需要的时候，没有索引的混乱数据很难检索，并且整个数据库必须一一迭代。如果是旧数据，那将是绝对的噩梦。摆脱这种并发症的解决方案是索引。

数据库索引是一种数据结构，可帮助快速检索数据库中持有的信息。我们使用索引查找在存储信息时分配的数据。当数据太大而无法迭代搜索数据时，我们使用数据库索引。这是relational database的核心必要性，也是non-relational databases的核心。当数据索引时，我们有一个非常优化的查找时间。

复制

复制意味着制作内容的副本来复制它们。在数据库中，当我们学习缩放时，会听到术语复制。我们可以复制我们的数据库，以便如果数据库过载并在某个时候崩溃，则其他重复的数据库会处理负载，我们可以避免系统故障。这会在系统中创建冗余，以维持系统中的高可用性。

我们可以同步和异步进行数据复制。选择同步方式时，与主数据库中的更改同步复制的数据库更新。您可以分配一个时间间隔，其中主数据库和复制数据库可以同步和更新。要确保的另一件事是，如果对副本的写操作以某种方式失败，那么对主数据库的写操作也会失败。正如我们前面在文章中讨论的那样，这属于特征原子。

但是，复制中可能发生的争议是数据太大的时候，唯一的问题是使系统更可用，但不要改善latency and throughput。因此，我们缩小了导致我们碎片的数据。

碎片

数据碎片意味着将巨大的数据库分解为较小的数据库，以便在数据库复制后保持延迟和吞吐量。您可以选择希望数据破坏的方式。有两种类型的方法可以将您的数据水平和垂直分片分解。在水平碎片中，同一表的行存储在多个数据库节点中，而在垂直分片中，不同的表和列存储在单独的数据库中。

System Design

Systems design is the process of defining elements of a system like modules, architecture, components and their interfaces and data for a system based on the specified requirements.

This is a index for the concepts of system.

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S.N.	Table of Content
1.	Caching
2。	Network Protocols
3。	Storage: The Underrated Topic
4。	Latency and Throughput
5。	System Availability
6。	Leader Election
7。	Proxies
8。	Load Balancing
9。	Endpoint Protection
10.	HTTPS: Is it better than HTTP?
11。	Polling and Streaming
12.	Long Polling
13。	Hashing
14.	CAP Theorem
15.	PACELC Theorem
16。	Messaging and Pub-Sub
17。	Database Relational Database Non-relational Database
18.	Logging, Monitoring, and Alerting
19.	Distributed System
20.	Scaling
21.	Event Driven Architecture (EDA)

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索引

复制

碎片

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具有某些系统设计概念的存储库。

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