分布式数据库已经流行好多年，产品非常众多，其中分布式数据库中间件使用场景最广。本文主要是总结如何基于分布式数据库中间件做数据库架构设计，以充分发挥它的分布式能力。各个中间件产品功能核心原理相同，细节上有些区别。这里仅以阿里云的DRDS为例分析，在产品架构、功能、成熟度和市场占有率上，它都比同行产品有优势。
主从模式对于写少读多的场景确实非常大的优势，但是总会写操作达到瓶颈的时候，导致性能提不上去。
作者：[美]威廉·肯尼迪（William Kennedy）布赖恩·克特森（Brian
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卖羊肉串首先就得有羊肉，于是我就联系了很多养殖场，我又是一个比较负责任的人，为了保证羊肉的质量，我就去考察了一家又一家养殖场，同时我也是个“小气”的人，所以我考察过程中，和对方谈判、比价，最终选了一个养殖场作为我的羊肉供应商，为我提供羊肉。
以支付宝用户为例，8亿；微信用户更是10亿。订单表更夸张，比如美团外卖，每天都是几千万的订单。淘宝的历史订单总量应该百亿，甚至千亿级别，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。事实上MySQL单表可以存储10亿级数据，只是这时候性能比较差，业界公认MySQL单表容量在1KW以下是最佳状态，因为这时它的BTREE索引树高在3~5之间。
MySQL Fabric具有分片功能，在同一个分片内又可以含有多个数据库，并且由Fabric自动挑选一个适合的作为主数据库，部署成本较高，另外需要应用端来适配改造。
首先数据库技术发展的基础还是在业务推动的背景下，能够实现相关的技术保障。业务需求的提升必然会在数据量，访问量等方面有更高的要求，而映射到数据库层面就不是简单的扩容和添加资源了，我们有时候更需要弹性，需要快速实现，需要更高的性能。这些都是摆在我们面前的问题，而不仅仅是DBA团队。 所以早期的很多数据库，从一主一从，一主多从的架构，逐步演变到了读写分离，分库分表，然后就是分布式。而同时从很多层面来说，行业内的方案真是百花齐放，记得前几天还和同事聊，说如果对比一下Oracle和MySQL,
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
2016年第一次接触分布式微服务项目后，我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术，那么问题来了，面试官说接下来我们就聊聊分库分表，我信心满满，垂直切分，水平切分，事务问题，都准备好了。
数据分区是一种物理数据库的设计技术，它的目的是为了在特定的SQL操作中减少数据读写的总量以缩减响应时间。
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 Mysql 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节讲述三高架构的另外两个部分切换和扩展，扩展指的是分库分表减轻数据库的压力，同时因为分库分表需要针对节点宕机问题引入了一些优化手段，而切换部分就是讲述节点宕机的切换问题的，最后我们结合复制的主从切换讲述如何搭建一个三高的架构。
demo 地址：https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档：官方文档
我们需要给所有前台业务提供统一的账户系统，用来支撑所有前台产品线的用户资产管理，统一提供支持大并发万级TPS、亿级流水、数据强一致、风控安全、日切对账、财务核算、审计等能力，在万级TPS下保证绝对的数据准确性和数据溯源能力。
在很多小型应用中都没真正使用分库分表，但是说起来并不陌生，因为我们在面试中经常会被问到，今天我们从从以下几个方面来聊聊分库分表：「是什么？解决什么？怎么做？为什么要这么做？即：」
上一篇文章阿粉已经实现了数据库进行分表的操作，而且也成功了，如果有想看的，可以看一下上一天的文章，使用SpringBoot整合 Sharding-JDBC 实现了单数据库分表保存数据和查询不同表中的数据。今天我们就来实现一下分库，并且分表，然后同样的执行保存数据和查询数据的操作。
在高并发系统当中，分库分表是必不可少的技术手段之一，同时也是BAT等大厂面试时，经常考的热门考题。
首先采用Mysql存储千亿级的数据，确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据，只是这个时候性能非常差，项目中大量的实验证明，Mysql单表容量在500万左右，性能处于最佳状态。
MySQL的数据量到达一定的限度之后，它的查询性能会下降，这不是调整几个参数就可以解决的，如果我们想要自己的数据库继续保证一个比较高的性能，那么分库分表在所难免。
在星爷的《大话西游》中有一句非常出名的台词：“曾经有一份真挚的感情摆在我的面前我没有珍惜，等我失去的时候才追悔莫及，人间最痛苦的事莫过于此，如果上天能给我一次再来一次的机会，我会对哪个女孩说三个字：我爱你，如果非要在这份爱上加一个期限，我希望是一万年！”在我们开发人员的眼中，这个感情就和我们数据库中的数据一样，我们多希望他一万年都不改变，但是往往事与愿违，随着公司的不断发展，业务的不断变更，我们对数据的要求也在不断的变化，大概有下面的几种情况：
首先找到慢的即可，确认是请求慢还是响应慢， 然后确认是不是接口慢，减少多余数据的传输。
随着业务量的迅猛增长，数据库可能会面临性能瓶颈的挑战，尤其是在处理庞大的数据集，例如千万级别的数据量时，SQL查询的效率会明显降低。
网上对这些数据库介绍有些误导，流传各种说法，比如:流传OB基于MySQL、GaussDB 200/300 和openGauss有啥区别，没办法谁让当前国产数据库太多...
曾几何时，“并发高就分库，数据大就分表”已经成了处理 MySQL 数据增长问题的圣经。
本篇文章讲解如何在ssm（spring、springmvc、mybatis）结构的程序上集成sharding-jdbc（版本为1.5.4.1）进行分库分表； 假设分库分表行为如下：
阿粉相信，现在很多的做开发的都喜欢研究一些新的技术，但是能不能把数据都实际应用到公司的环境中，这个就不好说了，毕竟有些东西用上了，一旦出现问题了，那么就会导致一连串的生产事故的发生。今天阿粉就来学习一下这个Sharding，也就是分库分表实战，接下来我们来学习一下什么是分库分表，什么是Sharding。
一说海量数据有人就说了直接用大数据，那只能说不太了解这块，为此我们才要好好的去讲解一下海量的处理
本篇文章讲解如何在ssm（spring、springmvc、mybatis）结构的程序上集成sharding-jdbc（版本为2.0.3）进行分库分表； 假设分库分表行为如下：
为什么要分库分表（设计高并发系统的时候，数据库层面该如何设计）？用过哪些分库分表中间件？不同的分库分表中间件都有什么优点和缺点？你们具体是如何对数据库如何进行垂直拆分或水平拆分的？
在传统的中小公司里面，尤其是以企业内部的办公系统、REP系统，或者体量不是很大的互联网公司里面，搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面，单表每天有上100w的数据业务增量时，就要考虑分库分表的策略了。否则，无论是数据的存储、访问、更新等操作，单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
为什么要分库的原因：1)很多时候接口性能慢都是数据库造成的,2)并发量比较大时，大量的数据库请求，会带来磁盘I/O的性能瓶颈，3)来越多，导致sql查询数据，即使走了索引也比较慢。
欢迎留言，说出你常用的技术 技术选型 ---- 网关：Nginx、Kong、Zuul 缓存：Redis、MemCached、OsCache、EhCache 搜索：ElasticSearch、Solr 熔断：Hystrix ---- 负载均衡：DNS、F5、LVS、Nginx、OpenResty、HAproxy 注册中心：Eureka、Zookeeper、Redis、Etcd、Consul 认证鉴权：JWT 消费队列：RabbitMQ、ZeroMQ、Redis、ActiveMQ、Kafka ---- 日志收
说白了，分库分表是两回事儿，大家可别搞混了，可能是光分库不分表，也可能是光分表不分库，都有可能。
谈到分库分表中间件时，我们自然而然的会想到 ShardingSphere-JDBC 。
面试官：这边有个数据库-单表1千万数据，未来1年还会增长多500万，性能比较慢，说下你的优化思路
分库分表的概念已经炒了很久了，我也很久没有写博客了，这段确实有点忙，前段时间恰好在公司分享了一下关于shardingJdbc的用法，索性整理成文章，希望能对大家有帮助。
哈喽，我是狗哥。今天刷公众号文章，发现一篇关于分库分表的文章，个人觉得写得非常透彻，特此分享给大家。以下是正文：
高并发下数据库的一种优化方案：读写分离。就是一老主从复制的技术使得数据库实现数据复制多份，增加抵抗大量并发的得写能力。提升数据库的查询性能。以提高数据的安全性，
第一次重构是重构一个c#版本的彩票算奖系统。当时的算奖系统在开奖后，算奖经常超时，导致用户经常投诉。接到重构的任务，既兴奋又紧张，花了两天时间，除了吃饭睡觉，都在撸代码。重构效果也很明显，算奖耗时从原来的1个小时减少到10分钟。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
原文：http://www.enmotech.com/web/detail/1/739/1.html
之前做过一个项目，数据库存储采用的是mysql。当时面临着业务指数级的增长，存储容量不足。当时采用的措施是
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