为什么经常说Node.js不适合大型应用

先要明确什么是大型应用，其实这是仁者见仁、智者见智的问题，并且它是一个哲学问题，不是一个技术问题。假如有人问你，一个可以进行线上销售的网站，比如优衣库，大不大？你可能会说大，因为这与你平常所见的博客、企业官网等逻辑相比较确实复杂很多。或者说小，那么说明你开发过比它还复杂的系统。那么相比较淘宝而言呢？大和小的对比是要有参照物的。

1. 应用的组成

一个完备的 Web 应用可能只由一门语言或者一种技术构成吗？不可能。因为一个完备的 Web 应用其实是多门技术的综合体，解决某个问题有非常多的解决方案，比如后端的逻辑解决方案就非常多，Java、PHP、Python、Ruby 等都可以。

简单地概述，应用的组成内容可能包括：

Web 界面显示逻辑；
后端业务逻辑；
缓存；
数据库；
消息队列。

其实还可以加入日志分析、数据分析等，只是上面几个最广为人知而已。

2. 应用的种类

I/O 密集型；
CPU 密集型。

就常见的互联网产品而言，它的瓶颈并非在后端业务的逻辑上，而是在 I/O 上，即返回给用户看的数据的读入与输出。相对于应用程序而言，读入指的是从数据库里获取数据，而输出指的是将这些数据经过一定的处理输出到用户的浏览器，那么这就是 I/O 密集型。

而 CPU 密集型是指做频繁计算任务的应用，Node.js 在这方面确实是短板。

3. 应用服务的过程

如图所示，用户通过浏览器发送请求，由网卡接收TCP 连接，通知内核，内核再去调用相对应的服务端程序。

Request 请求过程

Response 返回过程

如下图，Web 应用要返回数据，首先要获取数据，通过内核调用磁盘的驱动程序，把数据读入缓存，这样就可以在 Web 应用程序中获取数据并进行数据处理，最终调用内核，将数据通过网卡发送给客户端。

4. 应用的瓶颈

通常 I/O 密集型的瓶颈会在磁盘的读写上，所以在购买云服务器的时候可以购买 SSD 的磁盘来提升性能，一般数据库软件的数据都是存储在文件上面的。首先考虑添加内存型缓存来解决这个瓶颈，缓存经常访问的数据，看能否解决当前场景的问题，比如使用 Redis。其次才考虑搭建或扩充数据库集群来提高并发。

而 CPU 密集型的应用瓶颈则在 CPU 上，只能增加 CPU 处理核心来解决瓶颈。

5. 分布式应用

大型的普通应用与分布式应用其实是不同的概念。读者可以把分布式应用简单地理解为一个团队，每一个成员都是一个节点，一个大的项目要让成员合作完成，那么成员与成员之间就存在一些沟通成本，甚至有的成员与成员之间勾心斗角，说话阳奉阴违、推脱责任，也有可能成员生病在家休养，无法工作，等等。在面对这些问题的时候，Node.js 的优势并不能很好地显现出来（并非不可以做，只是没有完善的基础设施）。

分布式的真正定义是，在多台不同的服务器中部署不同的服务模块，以进程为基本单位，派发到服务器上，通过远程调用（RPC）通信并协同工作，最终对外提供服务。

相比较 Node.js目前的分布式基础设施，Go 语言的基础设施则完善多了，特别是在 Docker 这个项目上，充分证明了 Go 语言的优势，这也是为什么 Node.js 社区“大牛”TJ Holowaychuk 转向 Go 语言，因为他要开发分布式应用。

其实没必要过分地关心分布式的问题，毕竟 JavaScript 最初只是一个运行在浏览器端的脚本语言而已，JavaScript 不是万能的，为什么一定要把它用在操作系统级别的开发上呢？寻找一个更合适的语言不是更好吗？就像此刻我们选择 JavaScript 构建 Web 应用一样。

6. 多进程的 Node.js

了解了以上的一些知识点，现在读者应该知道，Node.js 跟大型应用关系不大。大多数学习 Node.js 的开发者是前端开发者，所以对后端的基础知识并不了解，在网络上搜寻一些资料的时候发现 Node.js 只能利用单核，而又听说 TJ Holowaychuk 转向 Go 的阵营，所以有的开发者就产生了Node.js不适合开发大型应用的疑问。

Node.js 只能利用单核的问题已经被解决了，后面使用的 Egg.js 框架中的 Egg-Cluster 模块就利用多进程非常好地解决了这个问题。

本文选自《Node.js实战：使用Egg.js+Vue.js+Docker构建渐进式、可持续集成与交付应用》，作者yugo，电子工业出版社9月出版。了解详情请点击扩展链接。

开phpstudy环境，点击管理phpmyadmin，会出现错误，原因是我们把他的入口占用了，解决办法也简单。首先把phpmyadmin卸载了，重新安装，选择创建新站点：

域名为127.0.0.1，端口改为33（自定义），根目录需要先去E盘新建名为mysql的文件夹，浏览并选中即可，然后确认安装

接着我们再点击管理phpmyadmin，就会出现这个页面，默认账号和密码都是root：

接着创建数据库，如：tblog

接着新建数据表并执行，如：t_user（表示我们的后台管理用户），字段数为3

分别创建id，name，password（编号，用户名，用户密码）；类型依次为INT，VARCHAR，VARCHAR；长度依次为11，32，32；注意id需要选择自增A_I。

接着点击下方的控制台，输入以下代码，添加一行初始化数据，按Ctrl+Enter键执行：

INSERT INTO `t_user` (`id`, `name`, `password`) VALUES ('1', 'admin', '123456');

出现这样就表示执行成功：

点击t_user就能看到我们添加的一行数据：

好了，下节课程将教同学们怎样连接数据库并读取出来

介

先附上 github 地址

https://github.com/AlaSQL/alasql

AlaSQL.js - JavaScript SQL database for browser and Node.js. Handles both traditional relational tables and nested JSON data (NoSQL). Export, store, and import data from localStorage, IndexedDB, or Excel. -- 来自官网介绍

AlaSQL.js 是一个 JavaScript 的 SQL 库，它允许你使用 SQL 语句来查询 JavaScript 对象。

它不依赖于任何数据库，因此可以在任何支持 JavaScript 的环境中运行，包括浏览器和 Node.js。

AlaSQL.js 支持多种数据源，如数组、对象、本地文件、Excel、CSV 等，并且可以与现有的 JavaScript 代码无缝集成。

AlaSQL.js 具有以下优点：

• 轻量级：AlaSQL.js 体积小，加载速度快。
• 易于使用：如果你熟悉 SQL，那么使用 AlaSQL.js 会非常自然。
• 兼容性：支持多种数据源，易于与现有代码集成。
• 功能丰富：支持 SQL 的大部分功能，如联接、子查询、聚合函数等。
• 跨平台：可以在浏览器和 Node.js 中使用。

基本使用

使用 AlaSQL.js 的基本步骤如下：

安装： 通过 npm 安装 AlaSQL.js。

npm install alasql

导入： 在 JavaScript 文件中导入 AlaSQL.js。

var alasql = require('alasql);

定义数据源： 可以是数组、对象、本地文件等。

var data = [{name: 'Alice', age: 21}, {name: 'Bob', age: 25}];

执行 SQL 查询：使用 SQL 语句来查询或操作数据。

var res = alasql('SELECT * FROM ?', [data]);
console.log(res);

各种数据源的操作

基于数据源的不同形式，我们可以将AlaSQL.js的使用分为以下几种类型

1. 数组和对象数据源

示例： 使用数组和对象作为数据源进行基本查询和数据操作。

// 以数组作为数据源
var dataArray = [{name: 'Alice', age: 21}, {name: 'Bob', age: 25}];
var resArray = alasql('SELECT * FROM ?', [dataArray]);

// 以对象作为数据源
var dataObject = {name: 'Alice', age: 21};
var resObject = alasql('SELECT * FROM ?', [dataObject]);

2. 从文件读取数据

示例： 从 CSV 或 Excel 文件读取数据并执行查询。

// 从CSV文件读取数据
alasql('CREATE FILE FROM ?', ['./data.csv']);
var csvData = alasql('SELECT * FROM data.csv');

// 从Excel文件读取数据
alasql('CREATE FILE FROM ?', ['./data.xlsx']);
var excelData = alasql('SELECT * FROM data.xlsx');

3. 网络数据源

示例： 从网络API获取JSON数据并进行SQL查询。

fetch('https://api.example.com/data')
  .then(response => response.json())
  .then(data => {
    var res = alasql('SELECT * FROM ?', [data]);
    console.log(res);
  });

4. 本地存储

示例： 使用 WebSQL 或 IndexedDB 作为数据存储并执行操作。

// 使用WebSQL
var db = openDatabase('mydb', '1.0', 'Test DB', 2 * 1024 * 1024);
alasql('ATTACH DATABASE mydb AS mydb;');

// 使用IndexedDB
var store = db.transaction(['storeName'], 'readwrite').objectStore('storeName');
var res = alasql('SELECT * FROM ?', [store]);

5. 数据库连接

示例： 连接到远程（当然，通常是本地）数据库如 MySQL 或 PostgreSQL 。

// 连接到MySQL
alasql('mysql://user:password@localhost:3306/mydb')
  .then(function(res) {
    var result = alasql('SELECT * FROM mytable');
    console.log(result);
  });

// 连接到PostgreSQL
alasql('postgres://user:password@localhost:5432/mydb')
  .then(function(res) {
    var result = alasql('SELECT * FROM mytable');
    console.log(result);
  });

6. 导出和导入数据

示例： 将查询结果导出到 CSV 或 JSON 文件，或从这些格式导入数据。

// 导出到CSV
alasql('SELECT * INTO CSV("output.csv", {headers:true}) FROM ?', [data]);

// 从CSV导入
var importedData = alasql('SELECT * FROM CSV("input.csv", {headers:true})');

// 导出到JSON
alasql('SELECT * INTO JSON("output.json") FROM ?', [data]);

// 从JSON导入
var importedJsonData = alasql('SELECT * FROM JSON("input.json")');

7. 存储过程和函数

示例： 创建和使用存储过程以及自定义函数。

// 创建存储过程
alasql('CREATE PROCEDURE GetOlderPeople AS SELECT * FROM ? WHERE age > 25', [data]);

// 调用存储过程
var olderPeople = alasql('CALL GetOlderPeople', [data]);

// 创建自定义函数
alasql.fn.doubleAge = function(age) { return age * 2; };
var doubledAges = alasql('SELECT doubleAge(age) AS doubled FROM ?', [data]);

总结

AlaSQL.js 提供了在 JavaScript 环境中对 SQL 语句的全面支持，它几乎能够处理前端开发中所有常见的数据操作任务，这对于那些习惯于后端开发模式的开发者来说，无疑是一大福音。它让开发者能够用熟悉的SQL语言，轻松地处理JavaScript中的对象和数组，大大节省了学习成本。

当然，在将 AlaSQL.js 应用于实际项目时，还是需要根据项目的具体情况，做出更适合项目和团队的判断，工具虽好，可不能滥用。

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