你能够选择你的系统的性能吗？还是只能任由系统性能随着数据量的增长而下降？
数据库对于你来说，是不是仅仅做为一个可以存放和取出数据的地方？你是否相信，要尽量把数据放到数据库服务器以外进行处理，以节省数据库服务器的CPU使用从而节省license的费用？可是你知道其实你浪费了多少银子吗？！
RWP:
RWP是 Real-World Performance 的缩写，RWP 团队是Oracle总部数据库研发部门的一部分，团队旨在充分发挥软件和硬件的能力，在真实世界中实现系统的最佳性能。在Oracle公司，RWP团队是数据库性能优化领域公认的顶尖团队。 RWP团队不断颠覆传统观念，创造出了数据库性能诊断和优化的许多方法，涵盖架构设计到机器指令等诸多方面。
这次有幸邀请到RWP的独家专稿系列文章。此系列文章干货满满，共分三期，此为第一期。
你有没有怀疑过，为什么每个人都已经把自己手上的代码做到极致，可是系统的性能也就提高了百分之几几？如果大方向搞错，累死累活也出不了成绩，你懂的～～
在地球上，有一个叫做Real-World Performance的团队，是Oracle数据库研发团队的一部分。在这个团队里面，最行不通的就是“忽悠”，凡事必须讲证据。关于业界应用甚广的分层架构的性能，这帮人当然也是拿出了不少证据，挺有意思！要继续你的分层架构，还是要省钱+耍帅呢，先看看这帮人的证据吧。
分层架构概述
分层架构（layered architecture）是业界应用最普遍的一种软件架构，也是大多数Java EE应用的标准架构，可谓人尽皆知。
这种架构将软件分成若干个水平层，每一层都有特定的角色和分工。四到五层的分层架构最常见，通常会包括：表现层，业务层，模型层，持久层，和数据库层，如下图所示:
分层架构中，通常每一层都是封闭的，通过接口进行通信，如下图所示。封闭意味着一个请求只能一层一层向下走直到到达最底层，而不能越过其中的某些层。这样的层隔离带来的好处是，对一个组件的改动只影响到该组件所在的那一层，以及在某些情况下与其相关联的层。同时，从事一层工作的人，几乎不需要了解整体架构中其他层的具体情况。这使得应用程序的开发变得更容易分工。
我们可以看出，在这种分层架构中，所有的应用逻辑都是在数据库以外构建完成的。上层开发人员甚至都不需要写SQL。底层把GUI结构转换称结构化数据，通常会自动生成一行一行处理数据的那种SQL语句。数据库通常被当做是一个存放数据的地方，而不是处理数据的地方。
分层架构的性能分析
在此，我们用一个实际的系统来分析一下分层架构的性能。这个系统是一个反偷税漏税系统。
在那个炎热的国度，每一笔交易的买卖双方都要给国家税务局上报增值税。就是说，如果A公司卖了一个东西给B公司，那么B公司当然是从A公司买了那个东西，那么A公司和B公司都必须对这笔交易上报增值税。之后买卖中的一方可以申请将增值税退回。所以买卖双方上报的数据应该匹配。税务局每天会收到两个文件，一个是所有买方上报的数据的文件，一个是所有卖方上报的数据的文件。
这个反偷税漏税系统的目的，是要检测出两种可能有问题的数据：
重复数据（可能是误操作，也可能是故意重报以申请额外退税）
不同步的数据（可能是一方报的慢，也可能是故意虚报以申请退税）
从而进一步分析是否是恶意的偷税漏税行为。
这个反偷税漏税系统的业务流程是：
1. 将每天的买卖双方的数据分别插入到PREMATCH_BUY和PREMATCH_SELL表里面去，如下图所示:
2. 将PREMATCH_BUY和PREMATCH_SELL表里面的能够匹配上的数据插入到MATCHED表里面，如下图所示:
3. 将匹配上的数据从PREMATCH_BUY和PREMATCH_SELL表中删除，如下图所示:
4. 在对买卖双方的数据进行匹配之前，先要验证是否有重复数据，若有重复数据，将其放到DUPLICATE_BUY和DUPLICATE_SELL中，如下图所示:
也就是说，每天税务局收到的两个文件，经过反偷税漏税系统处理之后，重复数据会放在DUPLICATE_*表中，不同步的数据会放在PREMATCH_*表中，匹配上的数据会放到MATCHED表中。
从技术角度总结一下，这个反偷税漏税系统做了以下的事情：
向5个表里面插入数据
通过索引查找重复数据和能够匹配得上的数据
从PREMATCH_*表里面删除数据
索引维护
一些去掉重复数据和匹配数据的逻辑处理(if-then-else)
那个炎热的国度的税务局已经有了匹配单条买卖记录的Web UI。那么让反偷税漏税系统具有匹配批量买卖记录的功能，一个很显而易见的实现方法就是，重用业务层，模型层和持久层的代码。
业界有很多多层架构的开发框架，下图列举了其中的一些。
我们在此就用Oracle的ADF开发框架来实现这个反偷税漏税系统，分析一下多层架构的性能。如下图所示，因为已经有了业务层，模型层和持久层的代码去匹配一条买卖记录是否匹配，那么只要开发一些Java代码重复的调用这些代码，就能够完成匹配批量数据的功能。
接下来我们进行三组测试，对分层架构的不同配置情况以及非分层架构的性能进行分析比较。
由于篇幅原因，我们期待在下一期文章与您见面。
