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本文只是一个概念，具体设备太多，这里不做细节描述。

1、分布式应用的概念和优势

分布式数据库是指应用高速收集将物理上分散的多个数据存储单位连接起来构成一个逻辑上同一的数据库。分布式数据库的根本思惟是将本来集中式数据库中的数据分散存储到多个经由过程收集连接的数据存储节点上，以获得更大年夜的存储容量和更高的并发拜访量。近年来，跟着数据量的增长，分布式数据库技巧也获得了快速的成长，传统的关系型数据库开端大年夜集中式模型向分布式存储，大年夜集中式计算走向分布式计算。

分布式数据库体系的重要目标是容灾、异地数捷报份，并且经由过程就近拜访原则，用户可以就近拜访数据库节点，如许就实现了异地的负载均衡。同时，经由过程数据库之间的数据传输同步，可以分布式保持数据的一致性，这个过程完成了数捷报份，异地存储数据在单点故障的时刻不影响办事的拜访，只须要将拜访流量切换异地镜像久煨。

分布式数据库应用的优势如下：

（1）合适分布式数据治理，可以或许有效进步体系机能。

（2）体系经济性和灵活性好。

（3）体系的靠得住性和可用性强。

（1）mysql数据切割

数据切割（sharding）是指经由过程某种特定的前提，将存放在同一数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）膳绫擎，以达到分散单台设备负载的效不雅。数据切分还可以进步体系的总体可用性，因为单台crash之后，只有总体数据的某部分不合，而不是所稀有据。

根据其切分规矩的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不合的表（或者schema）来切分到不合的数据库（主机）之上，这种切分成为数据的垂直（纵向切分）；另一种则是根据表中数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种前提拆分到多台数据库（主机）膳绫擎，这种切分称为数据的程度（横向）切分。垂直切分的最大年夜特点就是规矩简单，实施也更为便利，尤其合适各个营业之间耦合度低，互相竽暌拱响小、营业逻辑异常清楚的体系。在这种体系中，可以很轻易做到将不合营业模块所应用的表拆分到不合的数据库中。根据不合的表进行拆分，对应用法度榜样的影响也更小，拆分规矩也会比较简单清楚。程度切分比垂直切分更复杂一点。因为要将同一个表中的不合数据拆分到不合的数据库中，对于应用法度榜样来说，拆分规矩本身比较复杂，后期的数据保护也加倍复杂一些。

（2）为什么要切分数据？

2)负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。现有技巧中，在负载高点时应用相干的Replication机制来实现相干的读写的吞吐机能。这种机制存在两个瓶颈：一是有效性依附于读操作的比例，这里Master往往会成为瓶颈地点，写操作时须要一个次序队列来履行，过载时Master会遭受不住，Slaver的数据同步延迟也会很大年夜，同时还会消费CPU的计算才能，为write操作在Master上履行今后照样须要在每台slave机械上都跑一次。而Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机械上，如许可以充分应用多台机械各类处理才能，同时可以避免单点掉败，供给体系的可用性，进行很好的缺点隔离。

3)用免费的MySQL和便宜的Server甚至是PC做集群，达到小型机+大年夜型贸易DB的效不雅，削减大年夜量的资金投入，降低运营成本，何乐而不为呢？

Mysql5.1以上的版本都支撑数据表分区功能。数据库中的数据在经由垂直或程度切分被存放在不合的数据库主机中之后，应用体系面对的最大年夜问题就是若何让这些数据源获得较好的┞符合，有以下两种解决思路。

1）在每个应用法度榜样模块中设备治理本身须要的一个（或者多个）数据源，直接拜访各个数据库，在模块内完成数据的┞符合。

2）经由过程中心代劳层来同一治理所有的数据源，后端数据库集群对前端应用法度榜样透明。

第二种筹划，固然短期内须要付出的成本可能会大年夜一些，然则半数个体系的扩大性来说，是异常有赞助的。针对第二种筹划，可以思路如下：

1）应用mysql proxy实现数据切分及整合。

Mysql proxy是在客户端请求与mysql办事器之间建立一个连接池，所有客户端请求都发送到mysql proxy，由mysql proxy进行响应的分析，断定是读操作照样写操作，然后发送到响应的mysql办事器上。对于多节点slave集群，也可以做到负载均衡的效不雅。

2）应用amoeba实现数据切分及整合。

Amoeba是一个基于java开辟的、专注于解决分布式数据库数据源整合proxy法度榜样的开源框架，amoeba已经具有query路由，query过滤、读写分别、负载均衡以及HA机制等相干内容。Amoeba重要解决以下几个问题：

①数据切分后复杂数据源整合

②供给数据切分规出场降低数据切分规矩给数据库带来的影响

③降低数据库与客户端的连接数

④读写分别路由

3）应用HiveDB实现数据切分及整合。

Mysql cluster须要一组计算机，每台计算机的角色可能是不一样的。Mysql cluster按照节点类许可以分为3类：治理节点（对其他节点进行治理）、数据节点（存放cluster中的数据，可以有多个）和mysql节点（存放表构造，可以有多个）。Cluster中的某计算机可所以某一种节点，也可所以2种或3种节点的集合。这3种节点只是在逻辑上划分，所以他们不必定和物理计算机是一一对应的关系。多个节点之间可以分布在不合的地舆地位，是以也是一个实现分布式数据库的筹划。

3、mysql读写分别

1)像Oracle如许成熟稳定的DB可以支撑海量数据的存储和萌芽，然则价格不是所有人都遭受得起。

读写分别是应用数据库的复制技巧，将读和写分布在不合的处理节点上，大年夜而达到进步可用性和扩大性的目标。主数据库供给写操作，大年夜数据库供给读操作，在很多体系中，更多地是读操作。当主数据库进行写操作时，数据要同步到大年夜数据库，如许才能有效包管数据库完全性。Mysql也有本身的同步数据技巧。Mysql经由过程二进制日记来复制数据，主数据库同步到大年夜数据库后，大年夜数据库一般由多台数据库构成，如许才能达到减轻压力的目标。读操作应根据办事器的压力分派到不合的办事器，而不是简单的随机分派。Mysql供给了mysql proxy实现读写分别操作。

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本文标题：MySQL海量数据分布式存储

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