MyCat 是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，前端的用户可以把它看成一个数据库代理，用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问，而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表，即将一个大表水平切分成 N 个小表，然后存放在后端的 MySql 数据当中。
Vitess是用于部署，扩展和管理MySQL实例的大型群集的数据库解决方案。它在架构上可以像在专用硬件上一样有效地在公共或私有云架构中运行。它结合了NoSQL数据库的可伸缩性，并扩展了许多重要的MySQL功能。Vitess可以帮助您解决以下问题:
链接：https://pan.baidu.com/s/1sEJTknmrQ4ldydPu-m4U6g 提取码：8ccf\
随着微服务这种架构的兴起，我们应用从一个完整的大的应用，切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
Vitess，作为海外最为知名的分库分表产品，一直以来在国内声音不多。近期抽空了解下这个产品，特分享出来。本文部分内容取自Vitess官网https://vitess.io。
在当今互联网时代，数据是无价之宝。为了更高效地存储和管理数据，数据库成为了重要的组成部分。MySQL和MongoDB都是常用的数据库，但MongoDB比MySQL更为高效，这是为什么呢？
6月6日晚，林志玲与Akira公布婚讯、徐蔡坤祝福高考同学超常发挥，粉丝们百万的转发和点赞造成微博短暂宕机。
原文：https://segmentfault.com/a/1190000019460946
为什么使用MyCat 如今随着互联网的发展，数据的量级也是撑指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种 操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现 暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上 的提升。但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安 全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。如何使用关系型数据库解决 海量存储的问题呢？此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中 存储，为应对此问题就出现了——MyCat
分布式数据库和分布式存储是分布式系统中难度最大、挑战最大，也是最容易出问题的地方。互联网公司只有解决分布式数据存储的问题，才能支撑更多次亿级用户的涌入。
主要目的是实现数据库读写分离，写操作访问主数据库，读操作访问从数据库，从而使数据库具有更强大的访问负载能力，支撑更多的用户访问。
原文链接：http://www.itpub.net/2019/06/28/2306/
在查询计数已成为问题的情况下，它们在另一个表中构建了计数，以便它们可以直接读取计数值而非计算计数。
Mycat 是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了 MySQL 协议的的Server，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（Native）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，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为 N 个小表，存储在后端 MySQL 服务器里或者其他数据库里。
Mycat概述 功能介绍 Mycat是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，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（Native）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，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储 在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。 Mycat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、 PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看 来，无论是那种存储方式，在Mycat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的操作，这样一来，对前端业 务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度，在测试阶段，可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式，比如 MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下，用户表 存放在MemSQL上，大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中，一些日志数据存放于MongoDB中， 而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询，你是否有一种不能呼吸的感觉？而未来，还能通过Mycat自动将一些计算分析 后的数据灌入到Hadoop中，并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析，看到这里，你大概明白了，Mycat是 什么？Mycat就是BigSQL，Big Data On SQL Database。 对于DBA来说，可以这么理解Mycat： Mycat就是MySQL Server，而Mycat后面连接的MySQL Server，就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB，MyISAM等，因 此，Mycat本身并不存储数据，数据是在后端的MySQL上存储的，因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的，简单的 说，Mycat就是MySQL最佳伴侣，它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。 对于软件工程师来说，可以这么理解Mycat： Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器，你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat（除了端口不同，默认的Mycat端 口是8066而非MySQL的3306，因此需要在连接字符串上增加端口信息），大多数情况下，可以用你熟悉的对象映射框架使用 Mycat，但建议对于分片表，尽量使用基础的SQL语句，因为这样能达到最佳性能，特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。 对于架构师来说，可以这么理解Mycat： Mycat是一个强大的数据库中间件，不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份，而且可以用于多租户应用开发、云平 台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性，借助于即将发布的Mycat智能优化模块，系统的数据访问瓶颈和热点一目 了然，根据这些统计分析数据，你可以自动或手工调整后端存储，将不同的表映射到不同存储引擎上，而整个应用的代码一行也 不用改变。 当前是个大数据的时代，但究竟怎样规模的数据适合数据库系统呢？对此，国外有一个数据库领域的权威人士说了一个结论：千 亿以下的数据规模仍然是数据库领域的专长，而Hadoop等这种系统，更适合的是千亿以上的规模。所以，Mycat适合1000亿条 以下的单表规模，如果你的数据超过了这个规模，请投靠Mycat Plus吧！ Mycat原理 Mycat的原理并不复杂，复杂的是代码，如果代码也不复杂，那么早就成为一个传说了。 Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分 片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再 返回给用户。 上述图片里，Orders表被分为三个分片datanode（简称dn)，这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost)，即 datanode=database@datahost方式，因此你可以用一台到N台服务器来分片，分片规则为（sharding rule)典型的字符串枚举 分片规则，一个规则的定义是分片字段（sharding column)+分片函数(rule function)，这里的分片字段为prov而分片函数为字 符串枚举方式。 当Mycat收到一个SQL时，会先解析这个SQL，查找涉及到的表，然后看此表的定义，如果有分片规则，则获取到SQL里分片字 段的值，并匹配分片函数，得到该
系统开发中，数据库是非常重要的一个点。除了程序的本身的优化，如：SQL语句优化、代码优化，数据库的处理本身优化也是非常重要的。主从、热备、分表分库等都是系统发展迟早会遇到的技术问题问题。Mycat是一个广受好评的数据库中间件，已经在很多产品上进行使用了。下面就针对Mycat的基础知识和应用做一总结性梳理，这些内容有的是从网上收集的，有的是自己做的测试验证信息，如有错误，烦请谅解和指出！
目前，对于互联网海量数据的存储以及处理，按使用场景，分为OLTP（联机事务处理，比如即时交易，强调快速响应与处理）与OLAP（联机分析处理，比如BI，强调多维数据分析）。对于这些数据的存储，主要有两种解决方案，即基于SQL的关系型数据库，和NoSQL的非关系型数据库。 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效，比如键值存储（redis,ROMA,Memcached）数据库应用在排行更新，会话保存，面向文档的数据库（mongoDB、couchDB）应用在日志记录，面向列的数据库（Cassandra、HBase）在博客中的应用。关系型数据库最大的问题在于速度与可扩展性上，而这些NoSQL数据库一般部署简单，支持扩展，而且速度极高。 但是，NoSQL目前还是只能做为关系型数据库在某些特定应用场景的补充，不能完全替代严谨规范的关系型数据库。
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，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（Native）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，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里；
数据库分片是一种用于提升数据库性能的架构模式，选择正确的分片策略和实施方式对于提高数据库性能和应对大规模数据挑战至关重要。
Vitess自2011年以来一直为YouTube的所有数据库流量提供服务，目前已被许多企业采用，以满足其生产需求。
在传统的中小公司里面，尤其是以企业内部的办公系统、REP系统，或者体量不是很大的互联网公司里面，搭建一套单库和单表足以应对生产的业务数据量了。而在一些互联网大公司里面，单表每天有上100w的数据业务增量时，就要考虑分库分表的策略了。否则，无论是数据的存储、访问、更新等操作，单库和单表都会影响系统和数据库的性能。
MyCAT的目标是：低成本的将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端，解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
如果你使用过 Google 或 YouTube，那么你很可能已经访问过分片数据。分片通过将数据分区存储在多个服务器上，而不是将所有内容放在一个巨大的服务器上，以实现扩展数据库的目的。这篇文章将介绍数据库分片的工作原理、思考如何给你自己的数据库分片，以及其他一些有用的、可以提供帮助的工具，尤其是针对 MySQL 和 Postgres。
随着手机和互联网成为人们眼中的日常必需品，网站和商业服务每周接收数十亿次访问的情况已经司空见惯——这还只是一个侧面。
文章集中整理总结mysql分库分表开源产品，分布式数据库的设计，以及实际应用案例等相关内容，部分附上本文作者实际应用过程中的理解。
1分库分表的几种形式 把一个实例中的多个数据库拆分到不同的实例 一后有的节点还是无法负担写负载 把一个库中的表分离到不同的数据库中 终极大招水平拆分!即分片处理(通常所说的分库分表即此) 不同于MyS
水平分表是在同一个数据库内，把同一个表的数据按照一定的规则拆到多个表中。前面以及介绍过来，这里不再重复介绍。
MySQL近两年一直稳居第二，随时有可能超过Oracle计晋升为第一名，因为MySQL的性能一直在被优化，同时安全机制也是逐渐成熟，更重要的是开源免费的。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
一边有一个经常引诱我让我“娱乐至死”的视频，还有一个不停“鞭策“我让我快点学习的大BOSS。正是有这两种极端的爱才让我常常在自信中明白自己努力的方向。嗯,"人间不值得"！
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章，本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成，以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
分片策略（如果要看各个策略的实际操作，看ShardingSphere专题视频即可）
上诉种种都是官网对其定义，是否还是有些模糊，下面我们通过一个分库分表的案例来讲解 MyCAT 中核心的概念和相关名词，案例如下图：
Sharding-Proxy是一个分布式数据库中间件，定位为透明化的数据库代理端。作为开发人员可以完全把它当成数据库，而它具体的分片规则在Sharding-Proxy中配置。它的整体架构图如下：
接上篇，上篇主要是从字段类型，索引，SQL语句，参数配置，缓存等介绍了关于MySQL的优化，下面从表的设计，分库，分片，中间件，NoSQL等提供更多关于MySQL的优化。
今天，终于安排到Mycat系列文章了。在Mycat系列文章中，我们一起从一个利用Mycat实现分库分表的案例作为入门程序。后续会持续更新Mycat原理、架构和底层源码解析的文章。希望Mycat系列文章能够帮助小伙伴们彻底掌握Mycat。
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后，接下来面临的一个问题就是，数据库的分片规则：有那么多 MySQL ，一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中？这就是我们今天要讨论的问题。
初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。
作者简介 初八，携程资深研发经理，专注于订单后台系统架构优化工作；JefferyXin，携程高级后端开发专家，专注系统性能、业务架构等领域。 一、背景 随着机票订单业务的不断增长，当前订单处理系统的架构已经不能满足日益增长的业务需求，系统性能捉襟见肘，主要体现在以下方面： 数据库CPU资源在业务高峰期经常达到50%以上，运行状况亮起了黄灯 磁盘存储空间严重不足，需要经常清理磁盘数据腾挪可用空间 系统扩容能力不足，如果需要提升处理能力只能更换配置更好的硬件资源 因此我们迫切需要调整和优化机票订单数据库
分库分表的做法有很多种，例如编写代码库，在程序中支持多数据库，程序需要知道每个数据库的地址，并要编写代码进行支持；使用中间件将多个数据库引擎连接起来，程序只需要知道中间件地址。
ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各种多样化的应用场景。
1.下载jdk，地址 https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
Tech 导读 本文以降低sharding-jdbc数据库连接数实践为主线，探究了sharding-jdbc的路由规则，对比分析了四种改造方案，给出了一种自定义分表算法的优化方案。
demo 地址：https://github.com/FleyX/demo-project/tree/master/spring-boot/sjdemo 部分内容参考 ShardingSphere 官方文档：官方文档
NoSQL，指的是非关系型的数据库。NoSQL 有时也称作 Not Only SQL（意即"不仅仅是SQL"） 的缩写，其显著特点是不使用SQL作为查询语言，数据存储不需要特定的表格模式。
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