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MySql第三章，分库分表、MyCat概述及安装登录 先下定论，数据库优化顺序： 1、单库单表; 2、单库单表主从复制; 3、垂直分库; 4、水平分区; 5、水平分表; 一、概述 1、为什么要分库分表 数据库的复制能解决访问问题（主从复制），并不能解决大规模的并发写入问题，由于无法进行分布式部署，而一台服务器的 资源(CPU、磁盘、内存、I0等)是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。要解决这个问题就要 考虑对数据库进行分库分表了。 2、分库分表的优点 1、解决磁盘系统最大的文件限制 2、减少增量数据写入时的锁对查询的影响，减少长时间查派造成的表锁，影响写入操作等锁竞争的情况，节省排队的时间开 支，增加吞吐量。 3、由于单表数量下降，常见的查询操作由于减少了需要扫描的记录，使得单表单次查询所需的检索行数变少，减少了磁盘 I0，时延变短。 3、什么是分库--垂直切分 分库又叫垂直切分，就是把原本存储于一个库的表拆分存储到多个库上，通常是将表按照功能模块、关系密切程度划分出来， 部署到不同的库上。如果数据库是因为表太多而造成海量数据，并且项目的各项业务逻辑划分清晰、低耦合，那么规则简单朋 了、容易实施的首选就是分库。 [如：将一个电商数据库拆分为：user库、shop库、ums库、home库、promo库、manager库等] 分库的优点是:实现简单

怎样写好一篇高质量的技术文章? 培根说“读史使人明智，读诗使人聪慧，学习数学使人精密，物理学使人深刻，伦理学使人高尚，逻辑修辞使人善辩。” 核心心法 就是 起心动念利他，一切方法自来。 先来问自己几个问题 比如每天写文章之间，先来问自己几个问题。 1、我写这篇文章的目的是什么？ 2、我能给读者带来什么好处？ 3、我如何安排文章结构，让读者快速获得好处？ 问完这几个问题，一篇文章就很快构思好了。 因此，你想每天写出高质量的文章，你就问自己这个问题。 我的这篇文章能给别人带来什么好处？ 也许有人会问，我凭什么每天要写一篇利他的原创文章，对我有什么好处？ 如果你有这样的疑问，那就分享两个原则给你。 原则一：一个人的影响力不是由他的财富决定，也不是由他的智力决定，而是由他能帮助多少人决定。 也就是说，你能帮助的人越多，你的影响力越大，你的能量就越强。 原则二：成功的关键在于提高你的能量。当你的能量提高了，别人就被你吸引。一旦他们慕名前来，你就要他们付钱。 因此，要想赚钱，你首先得值钱，怎么体现你值钱呢？那就是看你能帮助多少人，你帮他解决的问题有多重要。每天写一篇高质量的文章，每天都增强自己帮助别人的能力，看似在帮助别人，实则是在帮助自己。 习惯养成：每天都阅读 心法已经说完，现在来说一个习惯。 每天写一篇高质量文章的习惯：每天都阅读 。 如果把每天写作的你看成一头奶牛

一、遇到的问题 随着互联网技术和业务规模的发展，单个db的表里数据越来越多，sql的优化已经作用不明显或解决不了问题了，这时系统的瓶颈就是单个db了（或单table数据太大）。这时候就涉及到分库分表的问题了，很多开源解决方案来解决这个问题。比如（排名不分先后）： 当当网的 sharding-jdbc 携程的 ctripcorp 阿里的Cobar 第三方 mycat （基于Cobar） 本片主要以sharding-jdbc为例研究下分库分表的实施方案。 二、sharding-jdbc简介 Sharding-JDBC是一个开源的适用于微服务的分布式数据访问基础类库。 Sharding-JDBC定位为轻量级java框架，使用客户端直连数据库，以jar包形式提供服务，未使用中间层，无需额外部署，无其他依赖，DBA也无需改变原有的运维方式，可理解为增强版的JDBC驱动，旧代码迁移成本几乎为零。 Sharding-JDBC完整的实现了分库分表，读写分离和分布式主键功能，并初步实现了柔性事务。 性能比较，摘录自官方： 三、解决的问题 1. 分库分表 SQL解析功能完善，支持聚合，分组，排序，LIMIT，TOP等查询，并且支持级联表以及笛卡尔积的表查询 支持内、外连接查询 分片策略灵活，可支持=，BETWEEN，IN等多维度分片，也可支持多分片键共用，以及自定义分片策略

本文详解canal的整体架构。 一、整体架构 说明： server代表一个canal运行实例，对应于一个jvm instance对应于一个数据队列 （1个server对应1..n个instance) instance模块： eventParser (数据源接入，模拟slave协议和master进行交互，协议解析) eventSink (Parser和Store链接器，进行数据过滤，加工，分发的工作) eventStore (数据存储) metaManager (增量订阅&消费信息管理器) 二、各模块架构 2.1 Parser 整个parser过程大致可分为几步： Connection获取上一次解析成功的位置（如果第一次启动，则获取初始制定的位置或者是当前数据库的binlog位点） Connection建立连接，发生BINLOG_DUMP命令 Mysql开始推送Binary Log 接收到的Binary Log通过Binlog parser进行协议解析，补充一些特定信息 传递给EventSink模块进行数据存储，是一个阻塞操作，直到存储成功 存储成功后，定时记录Binary Log位置 2.2 Sink 说明： 数据过滤：支持通配符的过滤模式，表名，字段内容等 数据路由/分发：解决1:n (1个parser对应多个store的模式) 数据归并：解决n:1

引言 微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成 了面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。你可以不会用，但你不能不知道，就是这么 一种现状。技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就 那么回事。 一、为什么要分库分表 关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶 颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。一旦数据量朝着千万 以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响 应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行分库分表。 二、如何分库分表 分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，使每个数据库中数据量小响应速度快，以此来提升数 据库整体性能。核心理念就是对数据进行切分（Sharding），以及切分后如何对数据的快速定位与整合。 针对数据切分类型，大致可以分为：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分两种。 1、垂直切分 垂直切分又细分为垂直分库和垂直分表 垂直分库 垂直分库是基于业务分类的，和我们常听到的微服务治理观念很相似，每一个独立的服务都拥有自己的 数据库，需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分，每个业务有独立数 据库，这个比较好理解。

引言 微服务、分布式大行其道的当下，中、高级Java工程师面试题中高并发、大数据量、分库分表等已经成了面试的高频词汇，这些知识不了解面试通过率不会太高。你可以不会用，但你不能不知道，就是这么一种现状。技术名词大多晦涩难懂，不要死记硬背理解最重要，当你捅破那层窗户纸，发现其实它也就 那么回事。 一、为什么要分库分表 关系型数据库以MySQL为例，单机的存储能力、连接数是有限的，它自身就很容易会成为系统的瓶颈。当单表数据量在百万以里时，我们还可以通过添加从库、优化索引提升性能。一旦数据量朝着千万以上趋势增长，再怎么优化数据库，很多操作性能仍下降严重。为了减少数据库的负担，提升数据库响应速度，缩短查询时间，这时候就需要进行 分库分表 。 二、如何分库分表 分库分表就是要将大量数据分散到多个数据库中，使每个数据库中数据量小响应速度快，以此来提升数据库整体性能。核心理念就是对数据进行切分（ Sharding ），以及切分后如何对数据的快速定位与整合。针对数据切分类型，大致可以分为：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分两种。 1、垂直切分 垂直切分又细分为 垂直分库 和 垂直分表 垂直分库 垂直分库是基于业务分类的，和我们常听到的微服务治理观念很相似，每一个独立的服务都拥有自己的数据库，需要不同业务的数据需接口调用。而垂直分库也是按照业务分类进行划分，每个业务有独立数 据库，这个比较好理解。

一、为什么要分库分表 软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能: 数据量 MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000w之间性能比较好，超过1000w性能也会下降。 磁盘 因为单个服务的磁盘空间是有限制的，如果并发压力下，所有的请求都访问同一个节点，肯定会对磁盘IO造成非常大的影响。 数据库连接 数据库连接是非常稀少的资源，如果一个库里既有用户、商品、订单相关的数据，当海量用户同时操作时，数据库连接就很可能成为瓶颈。 为了提升性能，所以我们必须要解决上述几个问题，那就有必要引进分库分表，当然除了分库分表，还有别的解决方案，就是NoSQL和NewSQL，NoSQL主要是MongoDB等，NewSQL则以TiDB为代表。 二、分区分库分表的原理 1、什么是分区、分表、分库 （1）分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的，分区实现比较简单，数据库mysql、oracle等很容易就可支持。 （2）分表

hello world 个人运维技能必备 语言： Python、Shell 系统： Linux、Windows 数据库： Mysql、Redis、MongoDB MySQL代理： Mycat、Altas、Cobar 版本管理： Git 高可用/负载均衡 LVS、Nginx、HAProxy、Keepalived 批量管理： Ansible、Saltstack 装机： Kickstart、Cobbler 容器/虚拟化： Docker、KVM、VM 持续集成： Jenkins 日志： ELK Stack 监控： Zabbix、Promentheus、Grafana、告警平台、Drools监控 分布式： Ceph、GlusterFS、FastDFS web： Nginx、Tomcat、Apache 抓包分析： Tcpdump、Wireshark 同步备份： Rsync 来源： https://www.cnblogs.com/small-wei/p/10825972.html

一、为什么要分库分表 软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能: 数据量 MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000w之间性能比较好，超过1000w性能也会下降。 磁盘 因为单个服务的磁盘空间是有限制的，如果并发压力下，所有的请求都访问同一个节点，肯定会对磁盘IO造成非常大的影响。 数据库连接 数据库连接是非常稀少的资源，如果一个库里既有用户、商品、订单相关的数据，当海量用户同时操作时，数据库连接就很可能成为瓶颈。 为了提升性能，所以我们必须要解决上述几个问题，那就有必要引进分库分表，当然除了分库分表，还有别的解决方案，就是NoSQL和NewSQL，NoSQL主要是MongoDB等，NewSQL则以TiDB为代表。 二、分区分库分表的原理 1、什么是分区、分表、分库 （1）分区 就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的，分区实现比较简单，数据库mysql、oracle等很容易就可支持。 （2）分表

Mycat 是SQL集群中间件，基于阿里开源的Cobar产品而研发，继承了Cobar的稳定性、可靠性、优秀的架构和性能 首先在安装Mycat之前，需要安装JDK1.7以上，可以在cmd环境下输入 java -version 查看本地安装的java版本 安装JDK后，还需要安装Mysql(因为我本地环境安装的是Mysql，所以用Mysql做测试) 1. 下载Mycat 链接: https://pan.baidu.com/s/1L9TK3Vo2PTxS2WKdvjL4CQ 提取码: rrrp 2. 解压 下载成功后，解压到本地，目录结构如下： 3.配置 server.xml Mycat的配置文件，设置账号、参数等 schema.xml Mycat对应的物理数据库和数据库表的配置 rule.xml Mycat分片（分库分表）规则 .server.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd"> <mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/"> <system> <property name="defaultSqlParser">druidparser</property> <property name=