您的数据事务是基于什么？或者，您需要什么级别的事务支持？如果您的系统需要acid属性，那么您---还是坚持使用rdbms解决方案。否则，您将花费大量的时间试图在您的应用程序/业务逻辑层重制acid---，并且您可能仍然没有rdbms解决方案那么。#3: 您需要web/高可伸缩性吗？总是在先计算出您需要什么样的可伸缩性。在这个特殊的例子中，培训，我们正在为微软内部游戏工作室构建系统。有10到15个游戏工作室正在考虑中——这取决于有多少注册用户使用这个系统每个工作室多有3-5个活跃的游戏。每个游戏为三个环境存储遥测模式——开发、预生产（ppe）和生产对于每个，将会有2-5个数据科学家同时修改游戏数据每一个事件都有大约50 kb的max事件数据我们被要求存储所有的版本——我们估计这个数字是1000除以一个的生命周期有了以上粗略的估计，我们就可以计算并发性和存储需求：
总并发数 = 工作室数量 * 数量每工作室 * 用户数量每
= 15 * 5 * 5 = 375 并发用户
大存储 = 工作室数量 * 数量每工作室 * 环境数量 * 事件存储大小每版本* 需要存储的版本数
= 15 * 5 * 3 * 50 kb * 1000 = 11250000 kb = 11.25 gb大存储
sql azure支持1024个并发打开连接，并且能够很容易地支持并发需求。另外，在考虑云计算时，11.25 gb实际上是一个非常小的数字。
这个系统并不是下一个facebook或必应——那么nosql的路线真的值得吗？
好的行业代码
好的行业代码有以下属性，依序是：可读性，软件培训，因为代码用来读和维护的频次要高于写。代码的意图必须清晰，让其他---在多年后依然理解。防御性，就是要遵循防御性编码的实践。防御性编码本身就是一个课题，不过其要义是：你必须---自己所写的类和方法的不恰当使用不会导致你的代码搞得软件都崩溃。优化，位列清单的后未知，因为大多数时候你并不需要真正去---这个。这并不意味着你应该编写糟糕代码，计算机培训，在存在线性解决方案的情况下以o(n3)的效率去做某个东西。但---通常渴望尝试并且会在不需要的情况下过度优化，却---了代码的可读性和防御性。你永远都应该能够证明---了这些属性的特定优化是值得的。现在你了解了如何去编写---的行业代码了。
(4)测试并不仅仅是为了找出错误。通过分析错误产生的原因和错误的发生趋势，可以帮助项目管理者发现当前软件开发过程中的缺陷，以便及时改进。(5)这种分析也能帮助测试人员设计出有针对性的测试方法，---测试的效率和有效性。(6)没有发现错误的测试也是有价值的，完整的测试是评定软件的一种方法。(7)另外，根据测试目的的不同，还有回归测试、压力测试、性能测试等，分别为了检验修改或优化过程是否引发新的问题、软件所能达到处理能力和是否达到预期的处理能力等。
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