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MySQL高可用方案选型参考

可选MySQL高可用方案 MySQL的各种高可用方案，大多是基于以下几种基础来部署的： 基于主从复制； 基于Galera协议； 基于NDB引擎； 基于中间件/proxy； 基于共享存储； 基于主机高可用 作为热备节点的slave服务器，硬件配置不能低于master节点； 如果对延迟问题很敏感的话，可考虑使用MariaDB分支版本，或者直接上线MySQL 5.7最新版本，利用多线程复制的方式可以很大程度降低复制延迟 图解：MySQL双节点（单向/双向主从复制），采用keepalived实现高可用架构。 多节点主从+MHA/MMM 多节点主从，可以采用一主多从，或者双主多从的模式。 这种模式下，可以采用MHA或MMM来管理整个集群，目前MHA应用的最多，优先推荐MHA，最新的MHA也已支持MySQL 5.6的GTID模式了，是个好消息。 多节点主从+etcd/zookeeper 在大规模节点环境下，采用keepalived或者MHA作为MySQL的高可用管理还是有些复杂或麻烦。

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    10款常见MySQL高可用方案选型解读

    关于对高可用的分级我们暂不做详细的讨论，这里只讨论常用高可用方案的优缺点以及选型。 二、高可用方案 1 、主从或主主半同步复制 使用双节点数据库，搭建单向或者双向的半同步复制。 MHA也可以扩展到如下的多节点集群： 优点： 可以进行故障的自动检测和转移 可扩展性较好，可以根据需要扩展MySQL的节点数量和结构 相比于双节点的MySQL复制，三节点/多节点的MySQL发生不可用的概率更低 比较常见的方案如下： MySQL Cluster MySQL Cluster是官方集群的部署方案，通过使用NDB存储引擎实时备份冗余数据，实现数据库的高可用性和数据一致性。 的MySQL高可用集群， 是多主数据同步的MySQL集群解决方案，使用简单，没有单点故障，可用性高。 Paxos与MySQL相结合可以实现在分布式的MySQL数据的强一致性。

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    MySQL8.0实战(二) - 数据库的选型

    SQL语言操作数据 3.2 非关系型数据库的适用场景 3.2.1 数据结构不固定的场景 3.2.2 对事务要求不高,但读写并发比较大的场景 3.2.3 对数据的处理操作比较简单的场景 4 关系统型数据库选型步骤 5.3 MySQL的安全性和稳定性 ◆MySQL主从复制集群可达到99%的可用性。 ◆配合主从复制高可用架构可以达到99.99%的可用性。 ◆支持对存储在MySQL的数据进行分级安全控制。 6 下载安装MySQL MySQL版本 8.0.16 6.1 Mac环境 下载命令 brew install mysql 安装结果 ==> Pouring mysql-8.0.16.mojave.bottle.tar.gz 安装mysql时，yum默认会从yum仓库中安装mysql最新的GA版本；如何选择自己的版本 查看mysql yum仓库中mysql版本 yum repolist all | grep mysql 可以看到 MySQL 5.5 5.6 5.7为禁用状态 而MySQL 8.0为启用状态 安装MySQL yum install mysql-community-server 参考 CentOS7 安装 mysql8

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    前端技术选型

    技术选型是我们必然会碰到的，我们常常面临的不是单个技术的选型，而是对于一个项目所涉及的一整套技术、方案、规范或者产品的选型。我们需要仔细的去权衡各种技术、各种组合的利弊，做出取舍。 技术选型需要考虑的因素 项目因素 明确现在项目的规模、重要程度。 项目的需求（特别是非功能性需求）也会限制技术的选型 团队因素 考虑团队的因素，也就是人的因素，考虑团队人员的技术组成。 如何进行技术选型 上面列出了很多技术选型需要考虑的因素，那么到底该如何进行技术选型呢？ 首先明确选型的需求和目的，最好能列出必须要考虑的各种因素以及评判标准。寻找候选技术和产品。 可以列个技术选型分析表（小的不太重要的技术选型不一定要这么麻烦，而重要的技术选型则可能要反复各个步骤多次） 团队、技术成熟度、性能、架构一致性... 选型最后 当一个技术或产品选型后，下面要做的便是接入和推进。抓住时机，坚定地推进。

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    MySQL架构设计谈：从开发规范、选型、拆分到减压（转）

    在大家和MySQL数据库愉快玩耍的同时，我来聊聊MySQL架构设计相关的一些话题。 本文大纲：MySQL数据库开发规范MySQL高可用架构选型MySQL Sharding拆分利用NoSQL为MySQL减压一、MySQL数据库开发规范 数据库规范到底有多重要？ （3）MySQL版本选择MySQL社区版，用户群体最大MySQL企业版，收费Percona Server版，新特性多，和MySQL社区版最接近MariaDB版，国内用户暂时不多选择优先级：MySQL社区版 二、MySQL高可用架构选型 MySQL高可用方面，目前业界主流依然是基于异步复制的技术，例如Keepalived、MHA、ZooKeeper等，要求数据强一致的场景逐步开始使用分布式协议，这方面的典型代表有 读操作先到Redis，Redis中取不到再从MySQL数据库访问，从MySQL读取到数据后，还要回写到Redis。

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    OLAP组件选型

    OLAP组件选型 一、OLAP简介 1、olap准则 2、OLAP场景的关键特征 3、与oltp比较 二、开源引擎 1、Hive 2、spark SQL 3、presto 4、kylin 5、impala 6、druid 7、Greeplum 8、clickhouse 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据 2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建 Spark SQL、Presto、Kylin、Impala、Druid、Clickhouse、Greeplum等，可以说目前没有一个引擎能在数据量，灵活程度和性能上做到完美，用户需要根据自己的需求进行选型 没有完整的事务支持 不支持二级索引 有限的SQL支持，join实现与众不同 不支持窗口功能 元数据管理需要人工干预维护 三、选型要求 1、实时性要求较高，对接kafka，实时查询数据

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    还在纠结报表选型？

    通常都会遇到报表需求，数量少的，零星需要做的，可能手工就搞定了，数量多的，长期做的，基本都会选用一个报表工具，因为长期做，就必须考虑成本了，找一个称手的工具来降本增效是非常重要的报表工具有那么多，那就得选型 ，因为它选起来太复杂了，稍有不慎就可能花了冤枉钱了再比如想选个手机，这事情就很简单，直接各电商旗舰店挑个看着顺眼的再看看价格是否可接受就可以了，这样的选型就没啥好纠结的，因为选起来很简单，功能都差不多， 而价格也是公开透明的报表工具的选型也一样，有纠结的时候，也有不纠结的时候之前选型非常纠结选型纠结是因为要对功能和价格之间做权衡，不能只看一样，怎样权衡是个难题，就会纠结如果有个功能无穷好，价格无穷低的产品 “中国式复杂报表”的制作难题，让选型人员知道，报表工具必须能做中国式复杂报表才可以，后来报表做起来简单了，但随着大数据时代的到来在数据准备阶段又总遇到问题，影响了开发效率，润乾报表又开发出了SPL计算层 ，让选型人员知道，报表数据准备阶段的难题，应该有个计算层来处理才会更好润乾专注报表20年，20年前它的功能是各厂商模仿的对象，也是选型人员用来检验各产品功能的标尺20年后，同样还是这样，功能照着润乾报表去选就行了

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    技术选型指南

    这是一篇综合类技术选型指南，试图为你提供一份比较通用的技术选型思维框架。当你需要进行技术选型时，可以参照它来设计自己的决策树。 ---- 反模式 有一些技术选型策略可能会导致灾难性的失败，这些选型中存在一些共同的反模式，比如： 舆论驱动选型 人云亦云，盲目听信外人或者某些布道师的主观性言论，这就是舆论驱动选型。 单一指标驱动选型 根据任何一个单一指标进行选型都会给你带来灾难，更何况很多指标并不适合作为选型的依据。 如果技术选型只是个数字游戏，那还要你干嘛？ 话语权驱动选型 这几乎是最糟的选型，但却屡见不鲜。技术栈的更迭往往会带来话语权的变化，而这将给公司带来灾难。 粉丝驱动选型 对于生命线产品，最糟糕的选型莫过于粉丝驱动选型了，这次可没有“几乎”。对于技术人员来讲，最重要的特质是客观冷静，这样才能配得上“专业”二字。

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