基于MySQL的分布式数据库应用实践

介绍非常详细，探讨了Redis在MySQL分布式系统中的具体应用场景。

Bigtable是一种分布式数据库，用于管理庞大的数据集。它为大数据环境提供高可扩展性和容错能力。

分布式数据库带来的新挑战 分布式数据库在提升数据处理能力的同时，也引入了新的问题： 通信开销与故障率: 分布式系统的网络通信需求较高，容易受网络速度和稳定性的影响。通信问题可能导致系统响应缓慢，甚至故障。同时，系统复杂性也会增加故障率，恢复过程也更加复杂，影响整体可靠性。 数据存取复杂性: 相比集中式数据库，分布式数据库的数据存取路径更加复杂，涉及数据定位、跨节点访问等操作，导致更高的存取开销。

分布式数据库系统已成为数据管理中的关键技术，涵盖了设计、查询处理与优化、事务管理和恢复、以及并发控制等方面的重要内容。随着技术的进步和应用的深入，其在现代数据处理中的作用日益凸显。

阿里云分布式数据库服务实践——2014年中华架构师大会上，阿里沈询的分享PPT。

《Mycat权威指南》是一本专注于Mycat数据库中间件的中文技术手册，为读者提供清晰、全面且易懂的Mycat使用指导。该PDF文档内容详实，涵盖了Mycat的核心功能和实战应用，对于学习和掌握Mycat具有很高的参考价值。Mycat是一个开源的分布式数据库系统，主要应用于大数据量、高并发的场景，它能够解决单机数据库无法满足的性能和容量问题。Mycat的核心特性包括数据分片、读写分离、负载均衡和故障切换等，这些都是构建大规模分布式数据库集群的关键技术。 核心特性介绍 数据分片：Mycat通过数据分片技术将大表拆分为多个小表，分散在不同的物理节点上，从而实现水平扩展，提升查询速度和处理能力。它可以按照预定义的规则（如范围、哈希等）将数据分布到各个分片上，保证数据的一致性。 读写分离：Mycat支持主从复制，可以将读操作路由到从库，写操作则发送到主库，有效缓解主库的压力，提高系统的整体响应速度。 负载均衡：Mycat内置了负载均衡算法，可以根据服务器的负载情况动态调整请求的分配，确保各节点间的负载均衡，防止某个节点过载。 故障切换：当某一分片节点出现故障时，Mycat能自动检测并进行故障切换，将请求路由到其他正常节点，保证服务的连续性和稳定性。 SQL路由与解析：Mycat对SQL语句进行解析，识别出数据操作的目标分片，并将其路由到对应节点执行，实现了跨分片的复杂查询。 兼容MySQL协议：作为数据库中间件，Mycat兼容MySQL的客户端连接，使得应用无需修改即可接入Mycat，降低了使用成本。 扩展性：Mycat设计时考虑了良好的扩展性，可以根据业务需求动态添加或移除分片节点，以应对数据量和访问量的变化。 监控与管理：Mycat提供了监控和管理工具，方便用户查看系统运行状态，进行配置管理和性能优化。 《Mycat权威指南》PDF文件详细介绍了这些核心特性和实际应用案例，包括Mycat的安装配置、数据源管理、表结构设计、SQL语句处理、性能调优以及常见问题的解决方案等内容。无论你是初学者还是有经验的开发者，都能从中受益。阅读这本书，将有助于你深入理解Mycat的工作原理，熟练掌握其使用技巧，从而在分布式数据库领域游刃有余。

底层分布式数据库（例如ROCKSDB）普遍采用LSM树算法。相较之下，Masstree算法为这类数据库的处理性能优化提供了新的可能性。

许多局域网上的基于分布式数据库的应用系统可归入这一类。在这种情况下，数据物理分布在计算机网络的不同节点上，但在逻辑上形成一个整体，构成一个逻辑数据库。每个网络节点既可以执行局部应用，处理本地数据库中的数据，也可以执行全局应用，访问和处理异地数据库中的数据。分布式数据库技术是数据库技术与网络技术结合发展的产物。其详细内容将在本章后半部分介绍。功能分布在分布式数据库系统中，每个网络节点兼具通用计算机和应用程序执行功能。随着工作站功能的增强和广泛应用，分布式数据库系统在网络中的应用逐步增多。

关系数据库的局限性- 可扩展性差- 性能瓶颈- 数据结构变更需停机维护- 空间浪费 HBase 的优势- 高可扩展性- 低写入/查询延迟- 半结构化数据处理 应用场景- 互联网服务- 传统行业在线数据分析