一些大型网站使用的编程语言与数据库
大型网站包含的技术点还是相当多的 , 浏览器上我们看到的只是前端的展示页面 , 后端部分包含了很多复杂的算法与业务逻辑 , 特别在后台数据量大了之后 , 数据就需要更多的语言与数据库来协同处理 。
文章插图
下图展示了一些大型网站使用到的后端编程语言:
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从上图中可以看出 , Java、C++、Python 应用较为广泛 。
下面我们来看下它们使用到的各项技术:
1、Google.com - 搜索引擎前端:JavaScript、TypeScript
后端:C, C++, Go, Java, Python、Node
数据库:BigTable, MariaDB
TypeScript 是 JavaScript 的一个超集 , 支持 ECMAScript 6 标准 。
MariaDB 是 MySQL(属于 Oracle 公司) 关系数据库管理系统的克隆版 , 在 GNU GPL下开源 。
【一些大型网站使用的编程语言与数据库】BigTable 基于 Google 文件系统的数据存储系统 , 用于存储大规模结构化数据 , 适用于云端计算 。
2、YouTube.com - 视频网站前端:JavaScript后端:C/C++, Python, Java, Go
数据库:BigTable, MariaDB
YouTube 母公司是 Google, 所以使用到的后端语言和数据库差不多 。 3、Facebook.com - 社交网站前端:JavaScript
后端:Hack, PHP (HHVM), Python, C++, Java, Erlang, D, Xhp, Haskell
数据库:MariaDB, MySQL, HBase, Cassandra
Hack 是 Facebook 自己开发的脚本语言 , 运行在HHVM虚拟机上 。
HHVM 也是 Facebook 自己开发用来执行 PHP 代码的虚拟机
HBase是一个开源的非关系型分布式数据库(NoSQL) , 它参考了谷歌的BigTable 建模 , 实现的编程语言为 Java 。
Cassandra 也是是一套开源分布式 NoSQL 数据库系统 。
4、Yahoo前端:JavaScript
后端:PHP
数据库:PostgreSQL, HBase, Cassandra, MongoDB
MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库 , 由 C++ 语言编写 , 在非关系数据库当中功能最丰富 , 最像关系数据库的 。
5、Amazon.com(亚马逊)前端:JavaScript
后端:Java, C++, Perl
数据库:PostgreSQL, RDS, RDS Aurora
RDS 是亚马逊云上的关系数据库 。
RDS Aurora 也是亚马逊云上一种与MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库 。
6、Wikipedia.org(维基)前端:JavaScript
后端:PHP, Hack
数据库:MariaDB
数据库也是从早期的 MySQL 迁移到 MariaDB , MariaDB 从 MySQL 克隆过来 , 两个数据库语法都差不多 。
7、Twitter.com前端:JavaScript
后端:C++, Java, Scala, Ruby
数据库:MySQL
Scala 类似 Java , 运行在 Java 虚拟机上 , 并兼容现有的 Java 程序 。
8、Bing(必应)前端:JavaScript
后端:C++、C#
数据库:Microsoft SQL Server, Cosmos DB
Cosmos DB 是一种面向新式应用开发的完全托管 NoSQL 数据库服务 , 在微软自家的公用云端服务平台 Azure 上 。
9、eBay.com前端:JavaScript
后端:Java, JavaScript, Scala
数据库:Oracle
10、MSN前端:JavaScript
后端:C#
数据库:Microsoft SQL Server
11、Linkedin.com前端:JavaScript
后端:Java, JavaScript, Scala
数据库:Voldemort
Voldemort 是一个采用 Java 语言开发的分布式的 Key-Value 存储系统 。
Voldemort 官网地址:
GitHub 地址:
12、Pinterest前端:JavaScript
后端:Django (Python 框架), Erlang
数据库:MySQL, Redis
Erlang 是一种通用的并发程序设计语言 , 可以应付大规模并发活动的程序设计语言和运行环境 。
13、WordPress.com前端:JavaScript
后端:PHP, JavaScript(Node.js)
数据库:PostgreSQL, HBase, Cassandra, MongoDB
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