@季文飞整理
2016.9.18

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Mysql集群

1.相关的概念

merge分表

分表就是把N条记录的表，分成若干个分表，各个分表记录的总和仍为N。merge是mysql的一种存储引擎，它把一组MyISAM数据表当做一个逻辑单元.
CREATE TABLEt(idint(10) unsigned NOT NULL ,datavarchar(45) NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=MERGE UNION=(t1, t2) INSERT_METHOD=LAST;

其中ENGINE=MERGE表示，使用merge引擎。另外ENGINE=MRG_MyISAM是一样的意思。
UNION=(t1, t2)表示，挂接了t1,t2表
INSERT_METHOD=LAST表示，插入方式。0 不允许插入，FIRST 插入到UNION中的第一个表，LAST 插入到UNION中的最后一个表.

• 对于CRUD，直接操作总表就可。
• 对于主键自动增长，由各分表进行维护。

分区

通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。mysql5.1开始支持数据表分区了。如：某用户表的记录超过了600万条，那么就可以根据入库日期将表分区，也可以根据所在地将表分区。当然也可根据其他的条件分区。
分区的一些优点包括：
1）、与单个磁盘或文件系统分区相比，可以存储更多的数据。
2）、对于那些已经失去保存意义的数据，通常可以通过删除与那些数据有关的分区，很容易地删除那些数据。相反地，在某些情况下，添加新数据的过程又可以通过为那些新数据专门增加一个新的分区，来很方便地实现。通常和分区有关的其他优点包括下面列出的这些。MySQL分区中的这些功能目前还没有实现，但是在我们的优先级列表中，具有高的优先级；我们希望在5.1的生产版本中，能包括这些功能。
3）、一些查询可以得到极大的优化，这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以只保存在一个或多个分区内，这样在查找时就不用查找其他剩余的分区。因为分区可以在创建了分区表后进行修改，所以在第一次配置分区方案时还不曾这么做时，可以重新组织数据，来提高那些常用查询的效率。
4）、涉及到例如SUM()和COUNT()这样聚合函数的查询，可以很容易地进行并行处理。这种查询的一个简单例子如 “SELECT salesperson_id, COUNT (orders) as order_total FROM sales GROUP BY salesperson_id；”。通过“并行”，这意味着该查询可以在每个分区上同时进行，最终结果只需通过总计所有分区得到的结果。
5）、通过跨多个磁盘来分散数据查询，来获得更大的查询吞吐量。
分区的类型有：Range，Hash ，List ， Key 。关于类型的区别可以阅读：https://my.oschina.net/ydsakyclguozi/blog/393583
Sql语句例如：
create table teacher (id varchar(20) not null , name varchar(20), age varchar(20), birthdate date not null, salary int ) partition by range(year(birthdate)) ( partition p1 values less than (1970), partition p2 values less than (1990), partition p3 values less than maxvalue );
对于CRUD，无需关心分区

Cluster-Galera Cluster

简单集群示意图：

集群的目的：

• A.高可用(HA),就是无论什么时候都能够进行数据操作。主要通过主从数据库实现
• B.负载均衡，通过读写分离进行实现。
  核心问题：
• A.如何更快得发现数据库节点故障，以及如何平滑的切换到备份数据库。
• B.如何更好的实现主从数据复制，如图：

Galera Cluster是一款比较不错的mysql集群框架，其架构如图

Galera Cluster的特点是：

A 没有传统意义上的主从节点，可以在任意节点上进行读写
B 客户端连接跟操作单台MySQL数据库的体验一致
C 自动剔除故障节点
D 同步复制
E 真正行级别的并发复制

Galera Cluster的缺点：

由于同一个事务需要在集群的多台机器上执行，因此网络传输及并发执行会导致性能上有一定的消耗。所有机器上都存储着相同的数据，全冗余。若一台机器既作为主服务器，又作为备份服务器，出现乐观锁导致rollback的概率会增大，编写程序时要小心。不支持的SQL：LOCK / UNLOCK TABLES / GET_LOCK(), RELEASE_LOCK()…不支持XA Transaction

分布式数据存储

1.相关概念

分布式数据库

• 数据是跨多个节点（或者多个节点集群）分隔的（即，分开的）。没有单一分区拥有所有的数据。单个写操作只发送到一个分区。多个写操作有可能发送到多个分区，因此应当彼此独立。复杂的、事务性、多条记录（因此可能涉及多分区）的写操作应当避免，因为这样可能影响整个系统。
• 单个分区能够处理的最大数据量可能成为潜在的瓶颈。如果一个分区达到它的带宽上限，增加更多的分区以及拆分横跨其间的流量，有助于解决该问题。因此，可以通过增加更多的分区来扩展这种类型的系统。
• 一个分区的索引（key）用来分配各个分区的数据（建立合适的路由规则）。你需要小心选择分区的索引，这样让读操作和写操作尽可能平均“分布”在所有的分区。如果读／写操作发生聚集，这些操作可能超出某个分区的带宽，进而影响整个系统的性能，而其它分区则并未充分利用。这被称为“热分区”问题。
• 数据在多台主机之间复制。这可以是，每个分区是完全分开的副本集合，或者在同一组主机之上的多个副本集合。一条数据被复制的次数通常被称为复制因子。
• 这样的配置拥有内置的高可用性：数据被复制到多个主机。理论上，若干小于复制因子数量的主机发生故障，不会影响整个系统的可用性。

CAP理论

当数据存储被复制（也称为分隔（partitioned））时，系统的状态被分散。这意味着我们离开了舒适的ACID领域，进入CAP的美丽新世界。CAP理论是由加州伯克利分校的Eric Brewer博士在2000年提出的。它最简单的形式是这样的：一个分布式系统必须在一致性、可用性和分隔容忍度（Partition Tolerance）之间取舍，并且只能做到三者中的两者。

数据分片

数据分片，即把数据按照一定的规则切分到不同的数据库。基本分片方法有：

• A 水平分片，就是按照表中某些字段的值进行分片。如：订单表按照所属的区域的值进行分表。
• B 垂直分片，按照表的字段进行分表，如用户表和用户密码表就属于垂直分片
• C 导出分片，是一种特殊的水平分片，但分片的属性不是这个表的字段，而是有其他表导出的分片。如用户表与区域表做一次连接操作，然后把不同区域的用户进行分表。

Cobar使用

1.运行原理

从本质上来说，cobar是用来方便程序员调用而设计类似jdbc的功能的一款mysql分布式数据库连接管理插件。

2.Cobar注意事项

• a.不支持跨库情况下的join、分页、排序、子查询操作。

• b.SET语句执行会被忽略，事务和字符集设置除外。
• c.分库情况下，insert语句必须包含拆分字段列名。
• d.分库情况下，update语句不能更新拆分字段的值。
• e.不支持SAVEPOINT操作。
• f.暂时只支持MySQL数据节点。
• g.使用JDBC时，不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false)。
• h.使用JDBC时，不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false)。
• i.使用JDBC时，BLOB, BINARY, VARBINARY字段不能使用setBlob()或setBinaryStream()方法设参数。

3. example