mysql集群

单点数据库 数据库往往是系统中的性能瓶颈，所以通常在系统设计中会引入各种各样的缓存机制，以避免频繁访问数据库。另外，数据库由于其重要性，高可用要求也是避免不了的，因为一旦数据库挂了基本上整个系统也就不能使用了。 而以上这些常见问题都是单点数据库带来的限制，为了解决这些问题，达到高性能、高可用的目的，我们就需要在系统架构设计中采用数据库集群方案。 性能测试 既然单点数据库存在性能问题，那么有没有实际数据呢？下面我们就来对单点数据库进行一个性能测试，看看其并发极限大概是多少。我这里使用了一台2核2G的云服务，mysql版本为8.0.18。 mysql自带了一个性能测试工具：mysqlslap，我们可以使用该工具进行测试，具体的测试参数如下： [root@localhost ~]# mysqlslap -hlocalhost -uroot -pyour_password -P3306 --concurrency=500 --iterations=1 --auto-generate-sql --auto-generate-sql-load-type=mixed --auto-generate-sql-add-autoincrement --engine=innodb --number-of-queries=500 主要参数说明： 参数 说明 --concurrency 并发数量

第1章 数据库介绍与分类 1.1 数据库介绍 什么是数据库 简单的说，数据库就是一个存放计算机数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来对数据进行组织和存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理其中的数据。 1.2 数据库的种类 按照早期的数据库理论，比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库、网状数据库和关系型数据库。而在当今的互联网企业中，最常用的数据库模式主要有两种，即关系型数据库和非关系型数据库。 1.2.1 关系型数据库介绍 （1）关系型数据库由来 虽然网状数据库和层次数据库已经很好地解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立和抽象级别上仍有很大欠缺。用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据的存储结构，指出存取路径。而关系数据库就可以比较好地解决这些问题。 （2）关系型数据库介绍 关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系（即二维表格形式）。在关系型数据库中，对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上，通过这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据的管理。 关系型数据库诞生距今已有40多年了，从理论产生到发展到实现产品，例如：常见的MySQL和Oracle数据库，oracle在数据库领域里上升到了霸主地位，形成每年高达数百亿美元的庞大产业市场，而MySQL也是不容忽视的数据库

MySQL数据库介绍 MySQL是一款深受欢迎的开源关系型数据库 Oracle旗下的产品 遵守GPL协议，可以免费试用与修改 特点 ① 性能卓越、服务稳定 ② 开源、无版权限制、成本低 ③ 多线程、多用户 ④ 基于C/S（客户端/服务端）架构 ⑤ 安全可靠 数据库的基本概念 数据 描述事务的符号记录称为数据 包括数字，文字，图形，图像，声音，档案等 以“记录”形式按统一的格式进行存储 表 将不同的记录组织在一起，就形成了“表” 是用来存储具体数据的 数据库 数据库就是表的集合，是存储数据的仓库 以一定的组织方式存储的相互有关的数据 ① 数据库作用：数据的持久化保存，高可靠，高可用，数据的快速提取 ② 数据库存储类型：关系型数据库 非关系形数据库 关系型数据库：存储的是数值，字符，字符串，布尔值等， ③ 非关系型数据库：存储的是图片，视频，语音等 关系形数据库 mysql（oracle公司）、sql server（微软公司）、access（微软公司office），oracle（oracle公司）、db2（IBM公司），sybase（sybase公司） ④ 非关系型数据库NOSQL MongoDB redis （内存数据库、缓存数据库）K-V key-valus 变量名-值 memcache （内存数据库、缓存数据库）K-V键值对 相同点：存储高热数据库 不同点

原文来自： pursuer.chen 原文地址：https://www.cnblogs.com/chenmh/default.aspx?page=1 [置顶]MongoDB 文章目录 2018-02-09 10:27 by pursuer.chen, 144 阅读, 收藏 , 编辑 基础: MongoDB入门系列（一）：基础概念和安装 MongoDB入门系列（二）：Insert、Update、Delete、Drop MongoDB入门系列（三）：查询（SELECT） MongoDB入门系列（四）：权限管理 MongoDB入门系列（五）：聚合操作 MongoDB 错误汇总 MongoDB 启动配置参数 集群: MongoDB 复制机制 MongoDB 搭建可复制群集 MongoDB 副本集管理 MongoDB 搭建分片集群 MongoDB 分片管理 MongoDB 分片键的选择与案例 OPS: 0 Comment [置顶]SQL Server 文章目录 2017-06-02 17:27 by pursuer.chen, 335 阅读, 收藏 , 编辑 SQL Server系列: 高可用方案: 搭建域服务器和DNS 搭建Windows故障转移群集 SQL Server Alwayson概念总结 SQL Server AlwaysOn搭建 SQL Server

原文：http://www.uml.org.cn/sjjm/sjjm-MySql.asp MySQl MySQL高可用数据库内核深度优化的四重定制 MySQL数据表存储引擎类型及特性 MySQL分布式数据库高可用架构、复制机制、多机房 Mysql高并发优化 我必须得告诉大家的MySQL优化原理 MySQL注入攻击与防御 腾讯云：MySQL数据库的高可用性分析 一步一步打造MySQL高可用平台 MySQL 日志管理详解 MySQL锁解决并发问题详解 MySQL的配置与管理 MySQL日志管理 MySQL 5.7新特性介绍 MySQL数据库读写分离中间件Atlas 京东MySQL数据库主从切换自动化 全面了解MySql中的事务 MySQL NULL值简介 MySQL备份的持续验证：还原备份 初识MySQL存储过程 优步工程团队对容器化MySQL的应用 MySQL NULL值简介 MySQL备份的持续验证：还原备份 MySQL SQL语句优化技巧 MySQL简单主从方案及暴露的问题 Uber为什么从Postgres迁移到MySQL 一种MySQL到HBase的迁移策略的研究与实现 MySQL 索引详解大全 MYSQL企业常用架构与调优经验分享 SQL优化之六脉神剑 MySQL 大表优化方案探讨 mysql 数据库引擎 MySQL数据库事务隔离级别 MySQL 用户权限详细汇总

一 . 分库分表 什么是分库分表 ? 分库分表就是为了解决由于数据量过大而导致数据库性能降低的问题，将原来独立的数据库拆分成若干数据库组成，将数据大表分成若干数据表组成，使得单一数据库、单一数据表的数据量变小，从而达到提升数据库性能的目的。 2.分库分表的方式 2.1 分库 : 1. 垂直分库 : 是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，每个库可以放不同的服务器上，它的核心理念是专库专用。 2 水平分库 : 把同一个表的数据按一定规则拆分到不同的数据库中，每个库可以放不同的服务器上 2.2 分表 : 1. 垂直分表 : 将一个表按照字段分成多表，每个表存储其中一部分字段 2. 水平分 表 : 在同一个数据库内，把同一个表的数据按一定规则拆到多个表中。 二. MyCat 实现 2.1 什么是 MyCat? MyCat 是目前最流行的基于 java 语言编写的数据库中间件，是一个实现了 MySQL 协议的服务器，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用 MySQL 客户端工具和命令行访问，而其后端可以用 MySQL 原生协议与多个 MySQL 服务器通信，也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分库分表。配合数据库的主从模式还可实现读写分离。 MyCat 是基于阿里开源的 Cobar 产品而研发， Cobar 的稳定性、可靠性

1.网络连接层:连接管理、授权认证、安全，每个客户端对应着一个线程，服务器上创建了一个线程池，为了避免每个连接创建销毁一个线程池，当连接到mysql服务器时，会对其进行验证，验证所处的操作权限。 2.服务层 (1)连接池:管理、缓冲用户的连接、线程处理，需要的缓存需求。 (2)管理服务和工具软件:系统管理和控制工具,数据备份恢复、mysql复制、集群等。 (3)sql接口:接受用户的sql命令，并且返回用户需要查询的结果。 (4)查询解析器:SQL命令传递到解析器的时候会被解析器验证和解析(权限、语法结构) (5)查询优化器:SQL语句在查询之前会使用查询优化器进行优化 (6)从缓存中取数据 存储引擎层 Mysql采用插件式的存储引擎，无论表采用什么样的存储引擎，都会在数据区中，产生对应的frm文件 系统文件层 文件系统:数据、日志、索引、错误日志、查询记录、慢查询 常见的存储引擎 csv存储引擎： 特点:不能定义索引、列必须定义为not null、不能设置自增列，不能适用大表或者数据的处理 2.存储方式使用逗号进行隔开 应用场景: (1)数据的快速的导入导出 (2)表格直接转换成csv archive存储引擎: 压缩协议，只支持arz的文件格式 特点: select 和 insert对表进行操作 只对自增id构建索引 行级锁 不支持事务 磁盘占用少 应用场景 1.日志系统 2

每天学习一点点 编程PDF电子书、视频教程免费下载： http://www.shitanlife.com/code 1. 漫谈 在进入正题之前，我想先随意谈谈对架构的拓展周期的想法（仅个人观点）。首先，我认为初期规划不该太复杂或者庞大，无论项目的中长期可能会发展地如何如何，前期都应该以灵活为优先，像分库分表等操作不应该在开始的时候就考虑进去。其次，我认为需求变更是非常正常的，这点在我等开发的圈子里吐槽的最多，其中自然有 “领导们” 在业务方面欠缺整体考虑的因素，但我们也不该局限在一个观点内，市场中变则通，不变则死，前期更是如此，因此在前几版的架构中我们必须要考虑较高的可扩展性。最后，当项目经过几轮市场的洗礼和迭代开发，核心业务趋于稳定了，此时我们再结合中长期的规划给系统来一次重构，细致地去划分领域边界，该解耦的解耦，该拆分的拆分。 2. 分库分表 2.1 概述 当数据库达到一定规模后（比如说大几千万以上），切分是必须要考虑的。一般来说我们首先要进行垂直切分，即按业务分割，比如说用户相关、订单相关、统计相关等等都可以单独成库。 图片来源 → 但仅仅如此这是完全不够的，垂直切分虽然剥离了一定的数据，但每个业务还是那个数量级，因此我们还得采取水平切分进一步分散数据，这也是本节论述的重点。 分库分表的优点相信上述两图都一目了然了，一个是专库专用，业务更集中，另一个是提升数据库服务的负载能力

MySQL的复制架构就是以一台服务器充当主服务器，而一台或多台其它服务器充当从服务器。从服务器基于主服务器的二进制日志跟踪所有对数据库的更改操作，以而在从服务器上的数据拷贝执行相同的更改操作。使用MySQL复制架构可以通过在主服务器和从服务器之间分离客户处理负荷，从而得到更好的客户响应时间。使用复制的另一个好处是可以使用一个从服务器执行备份，而不会干扰主服务器。因而，MySQL复制架构主要应用于:分布数据、负载平衡(load balancing)、备份或其他高可用性(high availability)和容错的架构中。 大体上，复制有3个步骤： 1．主服务器把数据更改记录到二进制日志中（二进制日志事件Binary Log Events） 2．从服务器把主服务器的二进制日志事件拷贝到自己的中继日志（Relay Log）中。 3．从服务器重放中继日志中的事件，把更改应用到自己的数据上。 该过程的第一部分就是主服务器记录二进制日志。在每个事务更新数据完成之前，主服务器在二日志记录这些改变。MySQL将事务串行的写入二进制日志，即使事务中的语句都是交叉执行的。在事件写入二进制日志完成后，主服务器通知存储引擎提交事务。 下一步就是从服务器将主服务器的binary log拷贝到它自己的中继日志。首先，从服务器开始一个工作线程——I/O线程。I/O线程在主服务器上打开一个普通的连接

1 （My）SQL入门 　　 这里用了（My）SQL这样的标题，目的是介绍标准SQL的同时，也将MySQL在标准SQL上的扩展一同介绍给读者。 2： SQL分类 　　SQL语句主要可以划分为以下3个类别 　 　. DDL(Data Definition Languages)语句：数据定义语言，这些语句定义了不同的数据段、数据库、表、列、索引等数据库对象。常用的语句关键字主要包括create、drop、alter等。 　　 . DML(Data Manipulation Languages)语句：数据操纵语句，用于添加、删除、更新和查询数据库记录，并检查数据完整性。常用的语句关键字主要包括insert、delete、update和select等。 　　 . DCL（Data Control Language）语句：数据控制语句，用于控制不同数据段直接的许可和访问级别的语句，这些语句定义了数据库、表、字段、用户的访问权限和安全级别，主要的语句关键字包括grant、revoke等。 3：DDL语句 　　DDL是数据定于语言的缩写，简单来说，就是对数据库内部的对象进行创建、删除、修改等操作的语言。它和DML语言的最大区别是DML只是对表内部数据操作，而不涉及表的定义，结构的修改，更不会涉及其他对象。DDL语句更多的由数据库管理员（DBA）使用，开发人员一般很少使用。