前言
小編最近學習mycat中間件的內容，看了一本書《mycat權威指南》，裏面內容非常豐富，入門篇、高級進階篇、生產實踐篇和開發篇，對小編來說非常有價值。現在簡單總結一下入門篇中的內容。
數據庫切分爲什麼出現
一、爲什麼出現數據庫切分
在互聯網時代，海量數據的存儲與訪問成爲系統設計與使用的瓶頸問題，最典型的場景有兩種類型：聯機事務處理（OLTP）和聯機分析處理（OLAP），同時因爲傳統數據庫不可切分，NoSQL數據庫只能是一種補充不能替代傳統數據庫，因此需要藉助第三方處理，實現數據切分。
二、OLTP與OLAP對比
三、數據庫分類
1.兩類系統有多種技術實現方案，其中存儲部分的數據庫主要分爲兩大類：關係型數據庫與NoSQL數據庫。
2.關係型數據庫
是建立在關係模型基礎上的數據庫，使用集合代數等數學概念和方法處理數據庫中的數據。主流的有oracle、DB2、MS SQL Server 和MySQL。
3.NoSQL數據庫
全稱Not only SQL，非關係型數據庫。主要分爲臨時性鍵值存儲：memcached、Redis，永久性鍵值存儲：ROMA、Redis，面向文檔的數據庫：MongoDB、CouchDB，面向列的數據庫（Cassandra、HBASE）。
四、兩類數據庫對比
單機單庫性能瓶頸，擴展困難，無法滿足日益增長的海量數據存儲及其性能要求，而NoSQL根本性的優勢在於簡單、易於大規模分佈式擴展，讀寫性能非常高。
什麼是數據切分
一、概念
指通過某種特定的條件，將同一個數據庫中的數據分散存放到多個數據庫（主機）上面，達到分散單臺設備負載的效果。
二、兩種模式
1. 垂直拆分
按照不同的表（或者Schema）切分到不同的數據庫（主機）上。一個數據庫由很多表構成，每張表對應不同的業務，垂直切分是按照業務將表進行分類，分佈到不同數據庫上。
2.水平切分
根據表中數據的邏輯關係，將同一個表中的數據按照某種條件拆分到多臺數據庫（主機）上。
三、兩種模式的對比
1.垂直切分
優點：
- 拆分後業務清晰，拆分規則明確
- 系統間整合或擴展容易
- 數據維護簡單
缺點：
- 部分業務表（很難獨立）無法join ，只能通過接口方式解決，提高系統複雜度
- 受每種業務不同的限制存在單庫性能瓶頸，不易數據擴展和性能提高
- 事務處理複雜
單庫讀寫與存儲瓶頸需要水平拆分來解決。
2.水平切分
相對垂直拆分，水平拆分不是將表做分類，而是將每張表按照某個字段的某種規則分散到多個庫之中。
水平拆分數據需要定義分片規則，關係型數據庫是行列的二維模型，拆分的第一原則就是找到拆分維度。
幾種典型的分片規則包括：
- 按照用戶ID求模，將數據分散到不同庫，相同數據用戶的數據被分到一個庫中
- 按照日期劃分
- 按照某個特定字段求模或根據特定範圍劃分
優點：
- 拆分規則抽象好，數據庫可以做join操作
- 不存在單庫大數據，高併發的性能瓶頸
- 應用端改造較少
- 提高了系統的穩定性和負載能力
缺點：
- 拆分規則難以抽象
- 分片事務一致性難以解決
- 數據多次擴展難度和維護量極大
- 跨庫join性能較差
3.兩種模式共同的特點缺點
- 引入分佈式事務問題
- 跨節點join問題
- 跨節點合併排序分頁問題
- 多數據源管理問題
4.數據源管理方案
A 客戶端模式
每個應用程序模塊中配置管理自己需要的一個或多個數據源，直接訪問各個數據庫，在模塊內完成數據的整合；
B 中間代理層
中間代理層統一管理所有的數據源，後端數據庫集羣對前端應用程序透明。這就是mycat數據庫中間件 對數據切分的解決方案。
數據切分經驗
- 能不切分儘量不切分
- 一定要選擇合適的切分規則
- 儘量通過數據冗餘或表分組（Table Group）來降低跨庫join的可能
- 數據庫中間件對數據join實現的優劣難以把握，實現高性能的難度極大，業務讀取儘量少使用多表join
官網推薦：http://www.mycat.io/，裏面有書籍。
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