分布式数据库学习的总结

算是最近对分布式数据库学习的总结吧（仅限于关系型数据库）。

• 什么时候需要考虑分布式数据库
  
  虽然分布式数据库看起来是一个很酷炫，而且是可以解决一切大量存储，读取的完美解决方案，但是不可避免的，在实现方式上要比单机数据库麻烦一些。那么什么时候需要考虑分布式数据库呢？ 根据以往的经验，如果你的系统/应用比以下规模要小，那基本不用考虑分布式数据库。
  
  ■企业级方面
  
  个人接触过的企业级应用，其作为数据仓库，每天从数十个系统导入数据，同时又分发到数十个系统。这样规模的系统，运行了7，8年，也仅仅是一个Oracle足够了。当然它的实时性要求不高。 其他的系统，大量数据的也有用到Oracle, DB2 cluster（一般是2个服务器），运行10多年也足够了。
  
  
  ■互联网方面
  
  虽然没有什么经验，但是类似 iteye.com 这样的规模，根据其前站长分享的文章，也仅仅使用了缓存，没有使用分布式数据库。 所以，如果你的系统/应用从长远来看，比以上两个规模都小，或者相当的话，是不用考虑分布式数据库的。
  
  
• 企业级数据库的解决方式
  
  对于企业级数据库，例如Oracle，SQL-Server，DB2等，都有各自的cluster(集群)解决方案。不过cluster并非真正意义上的分布式数据库，仅仅是解决高可用性(HA)下数据库的负载均衡问题。最大的缺点就是每个数据库都是冗余的。所谓冗余，就是每个数据库的数据都是一模一样的，正因为一模一样，所以可以很简单的解决负载问题。但是数据量上升到一定程度，对集群中的每个数据库同样会造成很大的压力。
  虽然如此，但正如上面“是否使用分布式数据库”，你的系统/应用运行10年，可能都不会遇到这样的问题：因为企业级数据库的性能很高，也很容易通过硬件来扩展性能。夸张点说，甚至有的人整个IT职业生涯，都不会遇到必须使用分布式数据库的场合。
  
  分布式数据库最重要的概念就是sharding，这其中最复杂，最有挑战的就是水平切分表数据。这样的特性也逐渐的出现在了企业级数据库中。
  
  例如 SQL-Server：
  http://www.infoq.com/cn/news/2011/02/SQL-Sharding
  不过费用非常高。
  
  Oracle：
  http://www.eygle.com/archives/2015/11/2015_oow_oracle_sharding.html
  仅仅是开始而已。正如文中所说，在Oracle的应用场景中，这种需求不是非常多。
  DB2：资料几乎没有，以后再调查吧。
  
  企业级数据库的一个特点是价格昂贵，随之而来的是性能非常高。所以如果是部署企业级应用，总的思路应该是提高单台数据库的性能（数据库设计+程序优化+硬件提升）。迫不得已，可以使用Cluster。
  如果要做水平切分表数据，那数据库的数量也必然会上升，成本会大量上升，此时就不应该考虑企业级数据库了。
  
  
• 目前流行的分布式数据库解决方案
  
  目前在互联网公司中分布式数据库是使用最广泛的 --- 当然，我们局限于大的互联网公司。例如 iteye.com，它也是互联网公司，但是没有必要使用分布式数据库。而BAT的许多应用，因为有上亿级的用户，就必须使用了。
  
  当需要使用成千上百台服务器的时候，大家普遍选择的是免费的数据库，例如MySQL。所以网上的文章大多是MySQL的解决方案。
  
  对于MySQL的解决方案，一般主要分为两类。
  第一类：多库冗余的方案
      代表产品：Gelera。http://galeracluster.com/
      这类产品的主要特性是可以提供多个主库，主库之间的同步是实时的，不会有延迟。但是每个数据库都保存了全部的数据，所以
      是冗余的。这类产品没有水平切分表的功能，所以和上面说的企业级的cluster差不多。最大特点是省钱。
  
  第二类：水平切分表的方案
      当数据的量很大，cluster已经解决不了的时候，一般会首先采用垂直切分，也就是分库。把不同的功能分配到不同的数据库里。
      也有一种观点认为垂直切分是把一个表的字段切分，分配到不同的表里。
      垂直切分虽然可以按照业务需求，把数据库的负载分开，但是对于每一个数据库，如果表的数据超大，就需要采用另一种方案，
      也就是水平切分，把一个表的数据按照某个规则分配到不同的数据库的不同的表里，一般把这个叫做sharding。
      MySQL提供了sharding的解决方案：MySQL Cluster (别看名字叫cluster，其实它也提供了sharding的功能)。
      http://www.mysql.com/products/cluster/features.html
      看介绍功能非常强大，但是也有一些限制，比如数据库引擎不能使用innoDB，必须使用NDB等。
  
  第三类：各个公司自定制的分库，分表方案
      使用自己定制的方案，各个公司都遵循了差不多同一个思路：垂直切分（分库），水平切分（分表）。网上的资料有很多，各个
      公司分享的资料也有很多。但是因为这确实是有价值的技术，所以大家的分享也就都是“浅尝辄止”，总体思路分享了，细节是
      绝对不会分享的。所以资料看多了，也就发现思路都差不多，就看你怎么做了。
      云栖社区这篇分享不错：https://yq.aliyun.com/edu/lesson/44?spm=5176.100242.lessonh1.36.loWn19，算是讲了很多的
      细节。
  
  第四类：使用云服务 
      很多大型的云服务提供商基本都提供了分布式数据库的服务，如果想节省成本，降低风险，这绝对是好的选择。
  
  
• 自己的一点想法
  
  如果有一天自己会面对分布式数据库的场景，并且MySQL提供的方案无法使用的时候，自己会如何设计其中的架构呢？
  大概的架构应该是下面这个样子：
  
  
  
   
  
  对于蓝色的“分布式管理器”来说，它应该是一个数据库连接的模拟，或者说是代理。与具体的编程语言无关，总之它就好像是一个数据库。而客户端（无论是Java，C#，PHP），连接它的时候，就和连接一个普通的数据库没什么区别。
  
  之后，蓝色的“分布式管理器”会把请求发送给绿色的“分布式管理器”，绿色的“分布式管理器”负责连接数据库，负责具体的数据处理。
  
  ▶ACID的满足
  A：原子性。因为数据的存储依赖于现成的数据库产品，所以原子性不成问题。
  C：一致性和I：隔离性。因为数据分布在不同的数据库上，所以无法使用数据库的事物功能。而数据库的数量很多，即使是2阶段提交也会造成负载的增加和不稳定。所以，分布式管理器中必须要控制事物，也就是每条数据记录，都必须有一些控制事物信息的字段，如事物ID，事物状态等。而我们读取数据的时候，也必须参照这些事物的信息才可以。
  如果一个事物更新3个数据库，在数据准备阶段都没有问题，但是提交阶段出错了（如，死锁，网络故障，机器故障），那么怎么保证事物的完整性？
  个人觉得上面的云栖社区分享的分布式数据库中的方法不错：也就是上面绿色的“分布式管理器”，当它提交数据操作到数据库的时候，如果发现提交失败，那么就再次提交，直到成功为止。
  D：存储性。因为数据的存储依赖于现成的数据库产品，所以存储性也不成问题。
  
  ▶蓝色和绿色的“分布式管理器”有什么区别？
  按照个人的设想，他们应该是同一个东西，只不过在不同的配置下，发挥了不同的作用。
  蓝色的“分布式管理器”，具有事物信息控制，连接数控制等功能。
  绿色的“分布式管理器”，具有连接数据库，发送SQL，返回结果的功能。
  所以，理论上，绿色的也可以换成蓝色的，这个层级可以一直延伸下去（当然层级过多没什么意义）。
  
  ▶如何实现sharding的功能？
  最好是要求每个表固定一个名称的字段，然后蓝色的“分布式管理器”，会根据一定的规则（如取模，或者按数字区间分段），把数据分配到不同的数据库上。或者这个字段是可以配置的也可以。
  
  ▶分布到不同数据库上的数据，如何进行查询？
  这应该是把数据sharding后最有挑战的工作。可以要求具有相关业务的表的数据，它们的sharding字段的值都相同，这样即使是多个表，相关联的部分就总是会分配到相同的数据库上。
  比如表A和表B，前10000条数据，两个表的sharding字段的值都是A001，后10000条数据，两个表的sharding字段的值都是A002。这样至少可以保证前10000条数据都分配到一个数据库，后10000条数据也分配到一个数据库。
  
  在查询的时候，如果查询条件指定了sharding字段，那就可以直接定位到数据库。如果不指定sharding字段，那么就每个数据库都进行查询，各个查询结果汇总到查询结果最大的那个绿色的“分布式管理器”。如果有order by, group 等对结果集进行合并的操作，就再创建一个临时表，把所有的结果放入这个临时表，然后进行 order by, group 等等处理。当然，这样会影响速度。
  
  所以，如果可以的话，尽量避免联合查询，客户端分别查询出结果，由客户端来控制是最好的。这也要求事先对业务数据进行好的设计。
  
  总之，上面是个人的一些设想，实现起来还是很复杂的，例如事物管理，连接管理，多个“分布式管理器”的协调，SQL语句的解析等等。

 

以上就是近期对分布式数据库学习的总结。如有错误，欢迎指正。