数据库

1 创建第二套mycat环境 新建一台虚拟机，并安装mycat。 这里进入到第一台虚拟机中的mycat目录，将原虚拟机中的mycat目录整个拷贝到新服务器中： 进入到新服务器中，同样需要安装JAVA，

1 问题 我们通过使用MyCat，对MySQL数据库实现了读写分离，但是由于MyCat是单节点服务，当访问端所有压力到达mycat后，可能会引发单点故障。 2 MyCat集群架构 通过增加MyCat节

之前创建了 PAYMENT_ADDRESS 数据表，根据 area_id 的值，进行分片设置。 那么在实际使用当中，虽然我们在建表时将 id 字段设置为了主键，但该主键的作用域仅在单个分区可用。

当我们要记录用户在使用系统期间相关操作时，会产生大量数据，可以根据日期，将其平均分布到所有数据库分片中，以分散单节点压力。

前边介绍了根据表中某一个字段进行取模运算后的余数，来对数据表的存储进行分片，这种分片对数据实现的分片，带有随机性； 也介绍了将表中的某一个字段，按照我们指定的存储节点，将其保存。

有些业务需要按照一定规则来存放数据，这个分片规则需要由我们自己来定义。如我们在某东下单后，系统会根据收货地址，调用对应的区域仓库，安排发货。这类业务，就可以采用本条规则来实现。

之前在对数据表进行水平拆分时，已经使用了取模运算。 是根据数据表中的某一个字段，有些地方说必须整型，其实除整型类型的字段外，这里可适用于所有字段，对其进行十进制的求模运算。

在实际的业务中，有些表中的数据非常稳定，几乎不会发生更新，比如用来存储行政区划数据，或者国家地区数据，这些数据稳定的表，也被称为字典表。

在实际工作中，经常会遇到多张表进行 join 查询的操作，例如 orders 表被我们做了水平拆分，表中记录分散存储在两个数据分片中，但是 order_details 表并没有做分片

垂直拆分，解决了单库容量过大的问题，但是对于单表记录过大的问题，并没有解决。 1 水平拆分 按照数据表中某个字段的某种规则，将记录分散到多个库中，每个库该表中存储一部分记录。

随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。

为了分担单台数据库服务器的压力，采用了一主一从模式，对数据进行了读取操作的分离； 但是如果 master 发生故障时，整个数据库将不可用。

在完成了MySQL主从复制的搭建后，下边通过MyCat来实现数据库的读写分离。需要通过修改mycat配置完成。

如果服务器较少，为了充分发挥现有服务器的利用率，可以使用容器化技术来安装mysql。并搭建mysql的主从复制架构。

进入官网 http://www.mycat.org.cn/ 可以看到当前最新版本为 Mycat2，企业中一般不会选择最新版本，一是不够稳定，二是如果出现问题，解决方案不是太容易找到。

什么是读写分离？ 将数据库的查询和其他需要使数据库数据发生变化的操作进行分开的操作。 基本的原理： 让主数据库处理事务性的插入、修改、删除操作； 让从数据库处理查询操作。

随着互联网的发展，数据的量级也是呈指数式的增长，从GB到TB到PB。传统的关系型数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。那么如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？ 此时就需要建立数据库的集群，