MyCAT是一个开源的分布式数据库组件，在项目里，一般用这个组件实现针对数据库的分库分表功能，从而提升对数据表，尤其是大数据库表的访问性能。而且在实际项目里，MyCAT分库分表组件一般会和MySQL以及Redis组件整合使用，这样就能从“降低数据表里数据量规模”和“缓存数据”这两个维度提升对数据的访问性能。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。
1.0版，普通企业应用基本都是单实例或单库的模式，采用单机实现数据库的访问。再向上，2.0版，随着业务的规模扩展，企业会采用双机数据库，如热备、读写分离的方式来提高性能或可靠性。最后，3.0版，单机实现所有数据的写会遇到最终的瓶颈，因此分库、分表是最终的数据库的高可用的解决方案。今天我们来讲讲用MyCat中间件实现MySql数据库的分库分表的实现。
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）
昨天我们分享了怎么不停机进行分库分表数据迁移（数据库分库分表后，我们生产环境怎么实现不停机数据迁移）后来有好多朋友问我，说他们的系统虽然也到了差不多分表的地步了，但是，不知道具体拆分多少张表，分多了又怕浪费公司资源，分少了又怕后面怎么去扩容，还有另一些朋友说，所在的公司规模还不大，尚在发展中，公司压根就没这么资源给他们这么去拆分。
目前，对于互联网海量数据的存储以及处理，按使用场景，分为OLTP（联机事务处理，比如即时交易，强调快速响应与处理）与OLAP（联机分析处理，比如BI，强调多维数据分析）。对于这些数据的存储，主要有两种解决方案，即基于SQL的关系型数据库，和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效，比如键值存储（redis,ROMA,Memcached）数据库应用在排行更新，会话保存，面向文档的数据库（mongoDB、couchDB）应用在日志记录，面向列的数据库（Cassandra、HBase）在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上，而这些NoSQL数据库一般部署简单，支持扩展，而且速度极高。 但是，NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充，不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
大家好，这里记录，我每周读到的技术书籍、专栏、文章以及遇到的工作上的技术经历的思考，不见得都对，但开始思考总是好的。
在数据库开发中，创建表是一个至关重要的步骤，优化设计可以显著提升数据库的性能和效率。让我们一起来探讨在MySQL数据库面试中关于表创建及优化的一些问题和技巧。
MySQL近两年一直稳居第二，随时有可能超过Oracle计晋升为第一名，因为MySQL的性能一直在被优化，同时安全机制也是逐渐成熟，更重要的是开源免费的。
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我们平常在存储数据时，会想到用Mysql关系型数据库、大硬盘文档存储等。但是，面临互联网自媒体时代的出现，采用Mysql来存储微信类评论数据、零碎图片、零碎视频，采用Mysql的数据库，已经力不从心。表现在：1、Mysql数据库字段固定。2、Mysql字段存储内容无法任意增加或删除。3、Mysql数据库水平扩展麻烦（分库分表依靠人手管理，非常麻烦），海量的数据存取存在瓶颈。因此，面临此类问题，Apache在HDFS的基础上推出了HBase的NoSQL数据库，解决此类问题。
这半个月，很多小伙伴留言问我618各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库使用的是M
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。
数据库相关 mysql索引的数据结构，加索引的原则 InnoDB和myiasm的区别，以及常见的mysql优化方案 sql查询优化 说说Mysql的sql优化 mysql的索引，b+树索引是否支持范围查询，联合索引的失效情况 开发中用了那些数据库？回答mysql，储存引擎有哪些？然后问了我悲观锁和乐观锁问题使用场景、分布式集群实现的原理。 数据库索引原理 mysql索引 B+树原理 mysql索引是怎么实现的？b+树有哪些特点？真实的数据存在哪里？哪些情况下建索引？解释下最左匹配原则？现在一个表有三列a
我之前呆过一家创业工作，是做商城业务的，商城这种业务，表面上看起来涉及的业务简单，包括：用户、商品、库存、订单、购物车、支付、物流等业务。但是，细分下来，还是比较复杂的。这其中往往会牵扯到很多提升用户体验的潜在需求。例如：为用户推荐商品，这就涉及到用户的行为分析和大数据的精准推荐。如果说具体的技术的话，那肯定就包含了：用户行为日志埋点、采集、上报，大数据实时统计分析，用户画像，商品推荐等大数据技术。
很多小伙伴留言说让我写一些工作过程中的真实案例，写些啥呢？想来想去，写一篇我在以前公司从零开始到用户超千万的数据库架构升级演变的过程吧。
http://mini.eastday.com/mobile/170809003639242.html
首先我们来看下什么是Mycat: MyCat：开源分布式数据库中间件, 这里定义的很简单, 就是分布式数据库的中间件. 其实Mycat 是可以时mysql进行集群的中间件, 我们可以对mysql来分
这里介绍的MySQL相关知识，并不是针对那些想学习DBA的同学，而是针对那些想转行、从事数据分析行业的同学。下面这些知识点，是我学习MySQL数据库时，觉得有必要掌握的一些知识点。
在业务系统中，为了缓解磁盘IO及CPU的性能瓶颈，到底是垂直拆分，还是水平拆分；具体是分库，还是分表，都需要根据具体的业务需求具体分析。
最近在看TiDB的系统管理课程，对TiDB周边的配套工具做了一下了解，今天总结下。
最近公司业务系统中的死锁较多，比较担心，并且最近在群里面，经常听到有一些群友，提到为什么MYSQL的死锁监控上比较LOW，但还好的是MYSQL的死锁不是太多。这里触发了我关于死锁的一些看法，延伸到表设计，系统的设计。
在如今数据库管理中，应对MySQL中的热点数据更新一直是业内的一大挑战，尤其在秒杀等高并发场景中显得尤为重要。如果处理不当，可能会造成数据库系统崩溃。
如果你不想学习除MySQL家族之外的其他数据库技术，并且也想轻松拥有分片技术，那么你可以考虑使用MariaDB的Spider存储引擎。
这两个月来，很多小伙伴留言问我618、双11各大电商后端的技术，最多的是关于系统压力暴增情况下如何进行MySQL数据库优化的。 今天就结合我自己工作中的真实案例和大家分享一下吧。 前几年我待过一家创业公司，做的是商城业务。那两年公司业务迅速增长，用户从零积累到千万级别，每天访问量几亿次，高峰QPS高达上万次每秒。 赶上618、双十一大促期间，系统的写压力成倍增长，读业务的请求量更是在写业务的请求量的50倍。后面我们就面临了极具技术挑战性的数据库升级过程。 最初的技术选型，采用的是Java语言进行开发，数据库
如果数据多到一定程度，就需要分库分表来存储数据了，这个一定程度的判断也比较难，总体而言，
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 前几天和一位前同事F总聊天，他现在是某互联网公司的技术负责人。 当问到他们对候选人数据库方面的要求时，他特别激动，说道：发现很多面试者，尽管工作年限很长，但是对 MySQL 的一些细节，却研究的非常浅。只会简单的增删查改、关联、聚合语句。对于一些索引、锁、事务、体系结构等原理性的内容，或者复制，高可用等实战型内容，都了解很少。 但是，F总说，根据以往经验，往往生产环境 MySQL 出问题的原因，就是部分人对一些数据库上的细节把握不够。 比如： 慢查询导致
MySQL是一个真正的多线程，多用户的SQL数据库服务，凭借其高性能、高可靠和易于使用的特性，成为服务器领域中最受欢迎的开源数据库系统。
Mycat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；
MySQL数据库自带的一个很好用的备份命令。是逻辑备份，导出 的是SQL语句。也就是把数据从MySQL库中以逻辑的SQL语句的形式直接输出或生成备份的文件的过程。
数据库中间件,所谓中间件,是一类连接软件组件和应用的计算机软件,以便软件各部件之间的通信。
今天来和大家聊一聊数据库，数据库是大学本科计算机系核心课程之一，其重要性不言而喻。除此之外，数据库无论是面试还是日常工作权重占比都很大，所以当你准备转行踏入IT行业的时候，就首先需要掌握数据库！
来源：https://www.jianshu.com/p/336f682e4b91
Nginx1.9版本开始支持tcp的代理，一般web项目都是做http反代，其实nginx很强大的。有了反代tcp（同样的也有代理udp，这里先不研究这块），那么我们就对数据库的连接进行一些分库之类的代理操作。比如双主复制，同样的我们也可以通过nginx代理任意的读写分离，因为nginx反代可以是提供任意的端口，相当于无限解耦了。
由Master负责写操作，而Slave作为备库，不开放写权限，但允许读权限，主从之前保持数据同步。
单库单表是最常见的数据库设计，例如，有一张用户(user)表放在数据库db中，所有的用户都可以在db库中的user表中查到。
当数据量持续新增，面临着这样一些需求，两台数据库无法容纳，需要数据库扩容，这里选择2台—扩容到3台的模式，如下图：
MyCat++ 分库分表：以空间换取时间 1.通过查询mysql中的数据库表([1])，和 mycat中配置的schema([2]) 和 rule([3]) 信息，构建一个路由图 并根据路由规则自动创建子表，mycat server 保存着分库分表的元数据信息，这些元数据信息 可根据[1],[2],[3]进行重建； dataBase-hostNode 分配策略；数据库应该分配在哪台mysql服务器上； table-dataBase 分配策略；表应该分到哪个database里。 分配算法：
在网络超时等问题除外下，要求一次或多次请求同一个资源，对资源本身产生的影响和第一次执行的影响相同。
根据上图可以看到QPS：10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候，我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下，最高的性能是7k的QPS。
参数优化 ===> 缓存、索引 ====> 读写分离====> 分库分表 （最终方案）
redo log:存储已提交的事务,顺序写入,不需要读取操作 undo log:存储未提交事务,帮助回滚,随机读写操作
MySQL本身并没有对单表最大记录数进行限制，这个数值取决于你的操作系统对单个文件的限制本身。业界流传是500万行。超过500万行就要考虑分表分库了。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
数据库优化一方面是找出系统的瓶颈,提高MySQL数据库的整体性能,而另一方面需要合理的结构设计和参数调整,以提高用户的相应速度,同时还要尽可能的节约系统资源,以便让系统提供更大的负荷.
最近在梳理数据库集群的相关操作，现在花点时间整理一下关于mysql数据库集群的操作总结，恰好你又在看这一块，供一份参考。本次系列终结大概包括以下内容：多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。每一个点，有可能会对应一篇或者多篇文章，由于还要继续上班工作，所以本系列分享预计持续时间需要10天左右，有兴趣的您可以持续关注。我是一个菜鸟，如果写的不好的地方，望多多指点和包涵。
目前，在很多OLTP场景中，MySQL数据库都有着广泛的应用，也有很多不同的使用方式。从数据库的业务需求、架构设计、运营维护、再到扩容迁移，不同的MySQL架构有不同的特点，适应一定的业务场景，或者解决一定的业务问题。
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