读写分离｜分库分表

1.互联网大数据时代，如何解决数据库性能瓶颈
2.读多写少的情况，采用读写分离
3.海量数据的情况，采用数据切分
数据切分方式1: 垂直切分
数据切分方式2: 水平切分
4.实现读写分离和数据切分的两种模式：
模式一：中间层代理（例如Mycat）
模式二：客户端模式（例如Sharding-jdbc）

建议：先选择垂直拆分再考虑水平拆分

1.按照业务去切分
2.每种业务一个数据库（比如：用户库，订单库，商品库）
3.不同业务之间，禁止跨库join联查

优点：
1.拆分后业务清晰，拆分规则明确
2.系统之间容易扩展和整合
3.数据维护简单

缺点：
1.部分业务表无法join，只能通过接口调用，提升了系统的复杂度
2.跨库事务难以处理
3.垂直切分后，某些业务数据过于庞大，仍然存在单体性能瓶颈-----考虑水平拆分

1.将一张表的数据按照某种规则分到不同的数据库
2.需确定分片的规则
3.使用分片字段查询时，可确定实体库，其它字段查询，查询所有表

优点：
1.解决了单库大数据，高并发的性能瓶颈
2.拆分规则封装好，对应用端几乎透明，开发人员无需关心拆分细节
3.提高了系统的稳定性和负载能力

缺点：
1.拆分规则很难抽象
2.分片事务一致性难以解决
3.二次扩展时，数据迁移，维护难度大

mycat安装

1.配置Mycat的用户名、密码、权限、Schema等
2.如同给Mysql新建用户一样
3.客户端连接Mycat与连接Mysql无异

	.....
	
		123456
		user
		
	

1.配置dataHost(节点主机)，包括读host、写host
2.配置dataNode(数据节点)，指定到具体的数据库
3.配置schema，表名、数据节点、分片规则等
4.schema标签中，checkSQLschema是否去掉SQL中的schema
5.sqlMaxLimit:select默认的limit值，仅对分片表有效.
6.table标签，定义表, name属性，定义逻辑表的表名;dataNode属性，定义逻辑表的数据节点,
rule属性：定义分片表的分片规则，必须与rule.xml中的tableRule对应;ruleRequired属性，是否绑定分片规则，如果为true,没有绑定分.
配规则，程序报错

		
			
		
		
 				  select user()
 				  
                  
        
        
                  select user()
                  
                  
          

 
mycat的2个端口 
8066 数据访问端口，即进行 DML 和 DDL 操作；
 9066数据库管理端口，即 mycat 服务管理控制功能，用于管理mycat的整个集群状态；
 
管理端口的命令使用



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