在实际的应用场景中，除了那些负载并不是太大、业务逻辑也相对简单的系统可以通过上面切分方法之一来解决扩展性问题之外，恐怕其他大部分业务逻辑复杂、系统负载大的系统，都无法通过上面任何一种数据的切分方法来实现较好的扩展性，这就需要将“垂直”和“水平”这两种切分方法结合使用，不同的场景使用不同的切分方法。

    一般来说，数据库中的所有表很难通过某一个（或少数几个）字段全部关联起来，所以仅仅通过数据的水平切分无法解决所有问题。而垂直切分也只能解决部分问题，对于那些负载非常高的系统，即使只是单个表都无法通过单台数据库主机来承担其负载。必须结合“垂直”和“水平”两种切分方式，充分利用两者的优点，避开其缺点。

    不论是使用Memcached还是使用Berkeley DB，大多数时候只能通过特定的方式来进行数据检索，满足少部分的检索需求。而大家应该也很清楚，数据库本身对于全模糊LIKE操作的性能是非常低下的，因为这种操作无法利用索引。虽然MySQL的MyISAM存储引擎支持了全文索引，但是官方版本还不支持多字节符集的数据，所以对于需要存放中文或要使用MyISAM之外的存储引擎的用户来说，仍是完全无法使用的。

    对于这种情况，只有一个办法可以解决，那就是通过全文索引软件，即常说的Search（搜索引擎），对数据进行全文索引，才能达到较为高效的数据检索。

如果你已经了解InnoDB存储引擎的物理结构，那么我们可以通过分析InnoDB的物理文件结构寻找可以优化的线索。

    一、理解InnoDB数据及索引文件存储格式

    InnoDB存储引擎的数据存放在相同的文件中，这一点和MySQL默认存储引擎MyISAM的区别较大，后者分别存放于独立的文件。除此之外InnoDB的数据存放格式也比较独特，每个InnoDB表都会将主键以聚簇索引的形式创建。所有的数据都以主键升序排列在物理磁盘上面，所有主键查询并且以主键排序的查询效率也会非常高。

使用Dual Master加级联复制的组合架构，对MySQL的一个致命伤即在线DDL变更来说，也开源得到一定的解决。如当我们需要给某个表增加一个字段，可以通过如下操作在上述架构中实现：

    1）在Slave集群中抽出一台暂时停止服务，然后对其进行变更，完成后再放回集群继续提供服务；

    2）重复第一步的操作完成所有Slave的变更；

    3）暂停Master B的复制，同时关闭当前session记录二进制日志的功能，对其进行变更，完成后再启动复制；

还有一个与方法无关的，却会影响数据准确性的因素。高价的商品，如汽车、贷款和按揭等，通常都是先在网上被发现，然后在线下产生交易。如何将线下交易和线上浏览行为联系起来是网络分析长期存在的一个难题。目前，最好的解决方法是利用网上优惠券，用户可以打印这些优惠券换取一些免费礼品，获得一定的折扣。如果你倾向于接受网络订单，你也可以采用类似的激励方法，提供一些仅限网络订购的特惠价，或者免费送货等服务。

用户的行为会通过cookies进行收集的数据的准确性造成巨大的影响。考虑以下几种场景：

    一个用户，多台电脑。如今，人们上网的方式越来越多样化，在公司上，在家上，在网吧上。一个用户在3台不同的电脑上上网就会产生3个不同的cookies，而现今所有的网络分析解决方案都会将此计算成为3个不同的用户。

    多个用户，一台电脑。人们也常常会共享电脑，特别是在家庭中。这意味着cookies也是共享的，除非每次换人使用电脑的时候都注销，并以新用户登录。在有些情况下，cookies会被刻意删除。例如，网吧的电脑会在每次对话之后自动删除所有的cookies信息，所以，就算是一个用户经常光顾那个网吧，使用同样一台电脑，网络分析解决方案依然会把他看作是不同的用户。

几乎所有的公司都用关键绩效指标来衡量他们的表现。有时也成为关键成功指标或者平衡积分卡。KPI应用于商业情报中，用来评估商业状况。在公司设定了其OKR之后，就需要一种方法来衡量其进程，KPI就是其中的一种。

    通常，对于网络分析，KPI就是对于公司来说“重要”的线上指标。这里强调了“重要”，如果该指标发生了10%的变化，也不会被关注，就不能算是“重要”。好的KPI表达了期望和促成行动。所以，它们是报告中信息的一小部分。

这不是一个详尽的列表，但是概括了Google Analytics的特色功能。

    1、多语言界面与支持

    Google Analytics支持25种语言，并且它所支持的语言种类还在持续增加中。它所支持的语言包括捷克语、中文、丹麦语、荷兰语、英语（美国）、英语（英国）、菲律宾语、芬兰语、法语、德语、匈牙利语、意大利语、印度尼西亚语、日语、韩语、马来西亚文、挪威语、波兰语、葡萄牙语（巴西）、葡萄牙语、俄语、西班牙语、瑞典语和土耳其语等。

 输出缓存是一种功能强大的技术，应用程序可以将那些频繁访问的数据，以及那些需要大量处理时间来创建的数据存储在内存中，通过缓存从动态页生成的内容来提高请求/响应的吞吐量。默认情况下启动输出缓存，但不缓存来自任何给定响应的输出，除非采取显式操作使该响应成为可缓存的。

    为了使响应被适当的输出缓存，响应必须具有至少一个有效的过期/有效性策略和公用cache的访问权限。当一个GET请求被送往页面，一个输出缓冲入口将被创建。随后的GET请求和HEAD的请求将直接从该缓冲入口中取出返回给用户，直到该缓存请求过期，而对该页面的POST请求通常是显示地产生动态内容，却并非如同GET和HEAD请求一样从缓冲入口中取出。

身份验证试图证明某人的确是他本人。有许多可以提供身份验证的方法，但是与大多数安全措施一样，方法越安全，使用起来就越麻烦。

    身份验证技术包括密码、数字签名、生物鉴定措施，以及涉及硬件的措施。在网络上，只有两种技术是经常使用的：密码和数字签名。

    生物鉴定措施和大多数硬件解决办法都包含了特殊的输入设备，因此限定授权用户必须到指定的机器上基础这些设备。这对于要访问某个组织的内部系统来说，它是可以接受的，甚至是令人满意的，但是它会丧失让一个系统在网络上得到广泛应用的许多好处。