Mycat个人心得笔记（一）

                                 Mycat个人心得笔记（一）

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目录

                                 Mycat个人心得笔记（一）

一.简介

MyCat的目标是：

二.数据库策略(单击策略,集群策略)

一.单机

二.策略:三范式原则(可以去看看相关技术博客)

◆ 第一范式（1NF）：

◆ 第二范式（2NF）：

◆ 第三范式（3NF）：

三.范式总结：

四.最终结论:早期使用的单机设计模式;解决利用查询时间效率换区空间资源的节省;

五.企业中主流设计原则：反三范式

六.索引

三.数据库集群

一.数据库的集群结构:

二.mysql数据库的主从复制

三.mysql的主从复制原理

                  下篇博客写如何搭建数据库集群 多台数据库安装

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一.简介

上几篇博客介绍了，Nginx 前端请求并发  Redis集群 缓存处理，数据库方面的技术没有介绍，下面简单介绍下关于数据库集群方面的技术

• 一个彻底开源的，面向企业应用开发的“大数据库集群”
• 支持事务、ACID、可以替代Mysql的加强版数据库
• 一个可以视为“Mysql”集群的企业级数据库，用来替代昂贵的Oracle集群
• 一个融合内存缓存技术、Nosql技术、HDFS大数据的新型SQL Server
• 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品
• 一个新颖的数据库中间件产品

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。

二.数据库策略(单击策略,集群策略)

一.单机

早期硬件极其昂贵,系统的并发能力要求不高;如现在的常用的Mysql

二.策略:三范式原则(可以去看看相关技术博客)

◆ 第一范式（1NF）：

强调的是列的原子性，即列不能够再分成其他几列。 
考虑这样一个表：【联系人】（姓名，性别，电话） 
如果在实际场景中，一个联系人有家庭电话和公司电话，那么这种表结构设计就没有达到 1NF。要符合 1NF 我们只需把列（电话）拆分，即：【联系人】（姓名，性别，家庭电话，公司电话）。1NF 很好辨别，但是 2NF 和 3NF 就容易搞混淆。 
 

◆ 第二范式（2NF）：

首先是 1NF，另外包含两部分内容，一是表必须有一个主键；二是没有包含在主键中的列必须完全依赖于主键，而不能只依赖于主键的一部分。 
考虑一个订单明细表：【OrderDetail】（OrderID，ProductID，UnitPrice，Discount，Quantity，ProductName）。 
因为我们知道在一个订单中可以订购多种产品，所以单单一个 OrderID 是不足以成为主键的，主键应该是（OrderID，ProductID）。显而易见 Discount（折扣），Quantity（数量）完全依赖（取决）于主键（OderID，ProductID），而 UnitPrice，ProductName 只依赖于 ProductID。所以 OrderDetail 表不符合 2NF。不符合 2NF 的设计容易产生冗余数据。 
可以把【OrderDetail】表拆分为【OrderDetail】（OrderID，ProductID，Discount，Quantity）和【Product】（ProductID，UnitPrice，ProductName）来消除原订单表中UnitPrice，ProductName多次重复的情况。 
 

◆ 第三范式（3NF）：

首先是 2NF，另外非主键列必须直接依赖于主键，不能存在传递依赖。即不能存在：非主键列 A 依赖于非主键列 B，非主键列 B 依赖于主键的情况。 
考虑一个订单表【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）主键是（OrderID）。 
其中 OrderDate，CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 等非主键列都完全依赖于主键（OrderID），所以符合 2NF。不过问题是 CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity 直接依赖的是 CustomerID（非主键列），而不是直接依赖于主键，它是通过传递才依赖于主键，所以不符合 3NF。 
通过拆分【Order】为【Order】（OrderID，OrderDate，CustomerID）和【Customer】（CustomerID，CustomerName，CustomerAddr，CustomerCity）从而达到 3NF。 
第二范式（2NF）和第三范式（3NF）的概念很容易混淆，区分它们的关键点在于，2NF：非主键列是否完全依赖于主键，还是依赖于主键的一部分；3NF：非主键列是直接依赖于主键，还是直接依赖于非主键列。
参考文献 https://blog.csdn.net/QingKing520/article/details/52937728

三.范式总结：

• 数据库字段数据不可拆分(关系型数据库自动满足这个要求)
• 在满足第一范式的基础上,所有的非主键字段必须完全依赖主键字段;
• 第二范式的一种特殊情况,不是复合主键,非主键字段必须依赖主键字段不能依赖其他非主键字段

只要不满足三范式设计的表格都要进行拆分处理,造成数据库表格结构极其精简,但是表非常多,使用数据是需要关联查询,满足三范式就不能做冗余字段;

早起，硬盘存储过小，牺牲查询时间效率，换取空间资源的节省 

四.最终结论:早期使用的单机设计模式;解决利用查询时间效率换区空间资源的节省;

• 用户的要求越来越高;
• 单机设计策略不能在使用三范式;
• 找到一种设计模式,利用空间资源换区查询时间效率--违反三范式就能做到--反范式

五.企业中主流设计原则：反三范式

• 物理内存、硬盘空间极其昂贵。在设计中节省空间首要指标。
• 现今设计的节省时间，提高效率，提高用户的使用满意度。查询速度快，页面展现快。
• 缺点：信息在数据库中不唯一，需要对多处维护。
• 反三范式：目的，利用空间换时间。

六.索引

       定义:按照一定规则(排序)的组成数据结构.实现存储在磁盘,利用索引快速定位目的数据的一批文件 

      磁盘最小数据存储为512B  存储都是512的倍数

• mysql数据库每生成一条或一批数据存储在磁盘上,
• 都会对应在索引的数据内添加数据的索引信息,
• 从而可以利用索引数据快速定义磁盘目的起始地址;
• 可以帮助查询数据的起始位置,从而让磁头进行更少磁盘io操作

mysql中的所用数据结构 B+TREE (硬盘中数据的结构)

三阶的b+tree最多帮助查找27条数据,随着数据越来越多,数据库会把b+tree变得越来越高,越来越宽

阶数+1次io   能使用id做索引,能不是使用string类型的user_id,user_name做索引  保证排序

单机数据库无论从设计,从索引的优化,都会最终瓶颈卡在硬件读写速度上现代磁盘150M/S;

单机无法解决海量高并发的数据，最快固态硬盘在传输速度3500M/s左右

三.数据库集群

一.数据库的集群结构:

 

数据库的主从复制技术是高可用分布式集群的基础

 

二.mysql数据库的主从复制

            mysql数据支持一主多从,多级主从;搭建主从结构之前了解主从复制原理

 

三.mysql的主从复制原理

    一主一从为结构,了解复制的原理

搭建主从mysql结构时

• 主节点:开启一个二进制日志文件(mysql默认不开二进制)
• 从节点:开启io线程,读取主节点二进制文件
•       开启中继日志,保存io读取的数据
•       开启sql线程,跟新本地数据

                  下篇博客写如何搭建数据库集群 多台数据库安装

                                                             https://blog.csdn.net/LiuY521/article/details/90749424