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腾讯云mycat

是一款开源的数据库中间件,用于实现数据库的分库分表和读写分离。它基于MySQL协议,可以将多个MySQL数据库组织成一个逻辑数据库集群,提供高可用、高性能的数据库访问服务。

Mycat的主要特点和优势包括:

  1. 分库分表:Mycat可以将数据按照一定的规则进行分片存储,实现数据的水平拆分,提高数据库的扩展性和性能。
  2. 读写分离:Mycat支持将读操作和写操作分离,将读请求分发到多个从库,提高数据库的读取性能。
  3. 高可用性:Mycat支持主从复制和故障切换,当主库发生故障时,可以自动切换到备库,保证数据库的高可用性。
  4. 数据一致性:Mycat通过事务管理和数据同步机制,保证分片数据的一致性。
  5. SQL优化:Mycat可以对SQL进行优化,提高数据库的查询性能。

腾讯云提供了Mycat的相关产品和服务,包括云数据库TDSQL、云数据库TBase等,可以满足用户在分布式数据库方面的需求。用户可以通过腾讯云控制台或API进行相关产品的创建、配置和管理。

更多关于腾讯云Mycat的信息,您可以访问以下链接:

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    Mycat概述 功能介绍 Mycat是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把 它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务 器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储 在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。 Mycat发展到目前的版本,已经不是一个单纯的MySQL代理了,它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、 PostgreSQL等主流数据库,也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储,未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看 来,无论是那种存储方式,在Mycat里,都是一个传统的数据库表,支持标准的SQL语句进行数据的操作,这样一来,对前端业 务系统来说,可以大幅降低开发难度,提升开发速度,在测试阶段,可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式,比如 MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下,用户表 存放在MemSQL上,大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中,一些日志数据存放于MongoDB中, 而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询,你是否有一种不能呼吸的感觉?而未来,还能通过Mycat自动将一些计算分析 后的数据灌入到Hadoop中,并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析,看到这里,你大概明白了,Mycat是 什么?Mycat就是BigSQL,Big Data On SQL Database。 对于DBA来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是MySQL Server,而Mycat后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB,MyISAM等,因 此,Mycat本身并不存储数据,数据是在后端的MySQL上存储的,因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的,简单的 说,Mycat就是MySQL最佳伴侣,它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。 对于软件工程师来说,可以这么理解Mycat: Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器,你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat(除了端口不同,默认的Mycat端 口是8066而非MySQL的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用 Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL语句,因为这样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 对于架构师来说,可以这么理解Mycat: Mycat是一个强大的数据库中间件,不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份,而且可以用于多租户应用开发、云平 台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性,借助于即将发布的Mycat智能优化模块,系统的数据访问瓶颈和热点一目 了然,根据这些统计分析数据,你可以自动或手工调整后端存储,将不同的表映射到不同存储引擎上,而整个应用的代码一行也 不用改变。 当前是个大数据的时代,但究竟怎样规模的数据适合数据库系统呢?对此,国外有一个数据库领域的权威人士说了一个结论:千 亿以下的数据规模仍然是数据库领域的专长,而Hadoop等这种系统,更适合的是千亿以上的规模。所以,Mycat适合1000亿条 以下的单表规模,如果你的数据超过了这个规模,请投靠Mycat Plus吧! Mycat原理 Mycat的原理并不复杂,复杂的是代码,如果代码也不复杂,那么早就成为一个传说了。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分 片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再 返回给用户。 上述图片里,Orders表被分为三个分片datanode(简称dn),这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost),即 datanode=database@datahost方式,因此你可以用一台到N台服务器来分片,分片规则为(sharding rule)典型的字符串枚举 分片规则,一个规则的定义是分片字段(sharding column)+分片函数(rule function),这里的分片字段为prov而分片函数为字 符串枚举方式。 当Mycat收到一个SQL时,会先解析这个SQL,查找涉及到的表,然后看此表的定义,如果有分片规则,则获取到SQL里分片字 段的值,并匹配分片函数,得到该

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    Mycat前世今生 如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿 的数据分片。——Mycat ‘s Plan 上面这句话是Mycat 1.0快要完成时候的一段感言,而当发展到Mycat 1.3的时候,我们又有了一个新的Plan:  如果我们有10台物理机,我们就可以实现1000亿的数据分片,我们有10台物理机么?没有,所以,Mycat至今没有机会验证 1000亿大数据的支撑能力——Mycat ‘s Plan 2.0 “每一个成功的男人背后都有一个女人”。自然Mycat也逃脱不了这个法则。Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品—— Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片,此产品曾经广为流传,据说最早的发起者对Mysql很精通,后来从阿里 跳槽了,阿里随后开源的Cobar,并维持到2013年年初,然后,就没有然后了。 Cobar的思路和实现路径的确不错。基于Java开发的,实现了MySQL公开的二进制传输协议,巧妙地将自己伪装成一个MySQL Server,目前市面上绝大多数MySQL客户端工具和应用都能兼容。比自己实现一个新的数据库协议要明智的多,因为生态环境在 哪里摆着。 Cobar使用起来也非常方便。由于是基于Java语言开发的,下载下来解压,安装JDK,然后配置几个不是很复杂的配置文件,猛 击鼠标,就能启动Cobar。因此这个开源产品赢得了很多Java粉丝以及PHP用户的追捧。当然,笨人(Leader us)也跟着进入,并 且在某个大型云项目中——“苦海无边”的煎着熬,良久。 爱情就像是见鬼。只有撞见了,你才会明白爱情是怎么回事。TA是如此神秘,欲语还羞。情窦初开的你又玩命将TA的优点放大, 使自己成为一只迷途的羔羊。每个用过Cobar的人就像谈过一段一波三折、荡气回肠的爱情,令你肝肠寸断。就像围城:里面的 人已经出不来了,还有更多的人拼命想挤进去。 仅以此文,献给哪些努力在IT界寻求未来的精英和小白们,还有更多被无视的,正准备转行的同仁,同在江湖混,不容易啊,面 试时候就装装糊涂,放人家一马,说不定,以后又是一个Made in China的乔布斯啊。 如果我有一个32核心的服务器,我就可以实现1个亿的数据分片,我有32核心的服务器么?没有,所以我至今无法实现1个亿的数 据分片。——Mycat ‘s Plan 曾经的TA 曾经的TA,长发飘飘,肤若凝脂,国色天香,长袖善舞,所以,一笑倾城。 那已成传说,一如您年少时的坚持:“书中自有黄金屋…” Cobar曾是多少IT骚年心中的那个TA,有关Cobar的这段美好的描述(不能说是广告)俘虏了众多程序猿躁动纯真的心: Cobar是阿里巴巴研发的关系型数据的分布式处理系统,该产品成功替代了原先基于Oracle的数据存储方案,目前已 经接管了3000+个MySQL数据库的schema,平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。 50亿有多大?99%的普通人类看到这个数字,已经不能呼吸。当然,我指的是**RMB**。99%的程序猿除了对工资比较敏感,其 实对数字通常并不感冒。上面这个简单的数字描述,已立刻让我们程序型的大脑短路。恨不得立刻百度Cobar,立刻 Download,立刻熬夜研究。做个简单的推算,50亿次请求转换为每个schema每秒的数据访问请求即TPS,于是我们得到一个让 自己不能相信的数字:20TPS,每秒不到20个访问。 Cobar最重要的特性是分库分表。Cobar可以让你把一个MySQL的Table放到10个甚至100个位于不同物理机上的MySQL服务器 上去存储,而在用户看来是一张表(逻辑表)。这样功能很有价值。比如:我们有1亿的订单,则可以划分为10个分片,存储到 2-10个物理机上。每个MySQL服务器的压力减少,而系统的响应时间则不会增加。看上去很完美的功能,而且潜意识里,执行 这句SQL: select count(*) from order 100%的人都会认为:会返回1条数据,但事实上,Cobar会返回N条数据,N=分片个数。 接下来我们继续执行SQL: select count(*) from order order by order_date 你会发现奇怪的乱序现象,而且结果还随机,这是因为,Cobar只是简单的把上述SQL发给了后端N个分片对应的MySQL服务器去执 行,然后把结果集直接输出…. 再继续看看,我们常用的Limit分页的结果…可以么?答案是:**不可以** 这个问题可以在客户端程序里做些工作来解决。所以随后出现了Cobar Client。据我所知,很多Cobar的使用者也都是自行开发 了类似Cobar Client的工具来解决此类问题。从实际应用效果来说,一方面,客户端编程方式解决,困难度很高,Bug率也居高 不下;另一方面,对于DBA和

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