《数据库中间件MyShard》
如何使用MySQL进行分片和分区管理
如何使用MySQL进行分片和分区管理MySQL是目前最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一，广泛应用于各类网站、企业和应用程序中。
随着数据量的不断增长，对数据库的性能和扩展性要求也越来越高。
为了应对这种需求，MySQL提供了分片和分区管理的功能，可以有效地提升数据库的处理能力和扩展性。
一、分片管理分片是将一个数据库水平切分成多个独立的部分，每个部分包含部分数据和相应的数据库节点。
通过将数据分散到多个节点，可以减轻单个数据库的负载，提高数据库的并发处理能力。
1. 设计分片键分片键是用于决定数据切分位置的字段，一般是根据业务需求来选择。
例如，可以根据用户ID来进行分片，将用户相关的数据分配到不同的节点上。
2. 创建分片表在进行分片之前，需要创建分片表。
分片表是指逻辑上的表，由多个物理表组成。
每个物理表存储一个分片的数据。
3. 配置数据切分规则在MySQL数据库中，有多种方式来进行数据切分。
例如，可以按照哈希值、范围、列表或自定义函数等方式来切分数据。
4. 配置分片节点每个分片节点是一个独立的数据库服务器，可以位于同一个物理服务器上，也可以位于不同的机器上。
需要将每个分片节点的连接信息、分片键范围等配置到中央管理节点上。
5. 启动分片服务配置完成后，可以启动分片服务。
分片服务会根据配置的分片规则，将数据自动分配到不同的节点上。
对外部应用程序来说，仍然可以像访问普通的单一数据库一样进行访问。
二、分区管理分区是将数据库的数据按照某种规则划分成多个单独的部分，每个部分称为一个分区。
通过对数据进行分区，可以提高查询性能，降低索引维护的成本。
1. 设计分区策略分区策略是用于决定如何划分分区的规则。
可以按照时间、地理位置、业务需求等多种方式进行划分。
例如，可以按照日期来划分分区，将每天的数据存储到不同的分区中。
2. 创建分区表在进行分区之前，需要创建分区表。
分区表是指逻辑上的表，由多个分区组成。
每个分区可以是一个独立的物理表、文件或目录。
《数据库中间件MyShard》
实现在主主复制功能
跨IDC部署
2020/3/26
2
高可用系统
APP
APP
代理层
服务层
数据层
2020/3/26
高可用系统：透明的应用故障切换、消除 单点故障 • 应用程序故障发生时，可以自动透明地
切换到其他服务器上 • 应用程序和查询不会中断，用户感觉不
到故障的发生 代理层服务层高可用 • 代理层智能路由 • 服务层多点连接 • 读写分离 数据层 • 集群容错技术 • 磁盘备份技术 • 多机房容灾技术
2020/3/26
KV
HASET [table_name] SET V1=:v1,V2=:v2 WHERE K1=:k1 and K2=:k2
HADELETE [table_name] WHERE K1=:k1 and K2=:k2
读
操
Select * from a where partition_key=1 and ( 其他条件) ;
2020/3/26
6
binlog同步原理
Myshard(g1) SQL线程
IO线程
IO线程
IO线程
Myshard(g2) SQL线程
IO线程
IO线程
IO线程
中继日志
MySQL
MySQL
2020/3/26
Binlog
Binlog
中继日志
MySQL
MySQL
Binlog
Binlog
7
CAP原理
Consistency
强一致性：W=N，R=1 高可用性：W=1
HBase：W=N，R=1 MyShard：W=1，R=1
2020/3/26
mysql desc字段名 -回复
mysql desc字段名-回复MySQL DESC字段名MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统，被广泛用于存储和管理大量数据。
在MySQL中，DESC (describe)是用来获取表结构信息的命令。
在本文中，我们将深入探讨DESC字段名的使用方法和作用。
首先，让我们明确DESC字段名的含义。
DESC在MySQL中是DESCRIBE 的缩写，用于显示指定表的列信息。
通过DESC命令，我们可以获取到表的列名、数据类型、字符集、是否为空等详细信息。
而字段名则是指表中的列名，可以用于指定需要显示具体列信息的列名。
使用DESC命令获取表结构信息非常简单。
只需要在mysql命令行或者查询工具中执行以下语句即可：DESC 表名;例如，我们有一个名为customers的表，想要获取该表的结构信息，则可以执行以下命令：DESC customers;执行DESC命令后，MySQL将返回一个结果集，包含表的列名以及其他相关信息。
每个列的信息通常包括以下内容：1. 列名：这是指列的名称，用于唯一标识该列。
2. 数据类型：每个列都有一个特定的数据类型，用于定义该列可以存储的数据类型，例如INT、VARCHAR等。
3. 字符集：字符集定义了列中能够存储的字符集。
4. 是否为空：这是指列是否允许为空值。
如果是YES，则表示该列可以存储NULL值，如果是NO，则表示该列不允许为空值。
5. 键：这是指该列是否是表的主键或索引列。
如果该列是主键列，则显示为PRI，如果是索引列，则显示为MUL(多个索引列用逗号隔开)，否则显示为空。
6. 默认值：这是指当没有给该列赋值时，默认为该列存储的值。
7. 额外信息：这是指该列是否有额外的说明信息，例如AUTO_INCREMENT表示该列是自动递增的。
通过DESC命令获取到表结构信息后，我们可以进一步通过指定字段名来获取某个具体列的详细信息。
例如，我们想要获取表中列名为name的信息，可以执行以下命令：DESC 表名字段名;例如，要获取customers表中name列的详细信息，可以执行以下命令：DESC customers name;执行以上命令后，MySQL将返回仅包含name列的详细信息，包括该列的数据类型、字符集、是否为空等。
mysql出现问题：mysql系统参数如何设置解决方案（mysql小虚竹）
mysql出现问题：mysql系统参数如何设置解决方案（mysql小虚竹）❤️作者主页：小虚竹❤️作者简介：大家好,我是小虚竹。
Java领域优质创作者 ，CSDN博客专家 ，华为云享专家 ，掘金年度人气作者 ，阿里云专家博主❤️技术活，该赏❤️点赞 收藏⭐再看，养成习惯PC端左侧加我微信，进社群，有送书等更多活动！文章目录•••oo▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪▪oo▪▪▪▪▪▪▪▪▪•问题如何开启和关闭mysql系统参数(多环境：windows和linux)解决方案以开启关闭慢查询日志为例。
开启慢查询日志第一种方式可以在mysql的配置文件里开启慢查询日志。
mysql中“my.ini”文件：•1、linux系统中，默认该文件的位置是“/etc/mysql/f”；•2、windows系统中，默认该文件的位置是“C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server **\Data\my.ini”。
其中C:\ProgramData是隐藏目录，需要显示隐藏目录才能找到。
[mysqld]slow_query_log = 1slow_query_log_file =/data/mysql/log/query_log/slow_statement.loglong_query_time = 10log_output = FILE配置项说明：slow_query_log:1代表开启慢查询日志。
0：代表关闭慢查询日志。
slow_query_log_file：慢查询日志保存的地方和对应的文件名。
long_query_time：指定SQL语句执行时间超过多少秒时记录慢查询日志。
log_output：File:表示将日志存入文件,默认值是’FILE’；Table:表示将日志存入数据库,这样日志信息就会被写入到mysql.slow_log表中。
经验之谈：当记录到数据表中时，则数据表中记录的慢查询时间只能精确到秒；如果是记录到日志文件中，则日志文件中记录的慢查询时间能够精确到微秒。
shardingjdbc分布式事务原理
shardingjdbc分布式事务原理ShardingJDBC是一种开源的Java数据库中间件，用于实现分布式数据库的数据分片和分布式事务。
分布式事务是指涉及多个数据库的事务操作，需要保证多个数据库之间的数据一致性和事务的原子性。
在分布式系统中，数据分片是将数据按照某种规则分散到多个数据库中的过程。
ShardingJDBC通过数据分片算法将数据按照某种规则分配到不同的数据库中，实现数据的分布式存储和查询。
例如，可以根据用户ID对数据进行分片，将用户ID为1-100的数据存储在数据库A中，用户ID为101-200的数据存储在数据库B中。
在分布式事务中，多个数据库之间的事务操作需要保证原子性和一致性。
ShardingJDBC通过协调器和多个数据库的协作实现分布式事务的原子性和一致性。
当一个事务涉及到多个数据库时，ShardingJDBC将事务操作分为多个子事务，每个子事务对应一个数据库。
协调器负责协调和管理多个子事务的执行，确保所有子事务要么全部成功提交，要么全部回滚。
具体的分布式事务流程如下：1. 应用程序发起分布式事务请求。
2. ShardingJDBC的协调器接收到事务请求后，生成全局事务ID，并将该事务ID与子事务进行关联。
3. 协调器向各个数据库的本地事务管理器发送事务开始的请求。
4. 各个数据库的本地事务管理器收到事务开始的请求后，开始执行本地事务，并生成本地事务ID。
5. 本地事务管理器将本地事务ID和全局事务ID进行关联，并将本地事务执行结果返回给协调器。
6. 协调器收到各个数据库的本地事务执行结果后，根据结果进行判断。
如果所有子事务都执行成功，则向各个数据库的本地事务管理器发送事务提交的请求；如果有任何一个子事务执行失败，则向各个数据库的本地事务管理器发送事务回滚的请求。
7. 各个数据库的本地事务管理器收到事务提交或回滚的请求后，执行相应的操作，并将操作结果返回给协调器。
8. 协调器收到各个数据库的事务提交或回滚的结果后，根据结果判断整个分布式事务的执行结果。
mysql分片实现原理
mysql分片实现原理
MySQL 分片是一种用于平衡数据量和服务负载的技术。
它的实现
原理主要是将一个数据库表的若干数据分成多个节点存储，每个节点
相当于一个单独的数据库，彼此之间是可以相互通信的，而如果要访
问数据，那么系统会将用户的请求转发到正确的节点上。
用户的访问
请求首先到达到一个中央节点，该节点会根据数据的分布情况和服务
器负载状态等多个因素，来权衡决定把用户的请求发送到哪一个节点上，之后在被选定的节点上服务器会运行查询，从而实现MySQL数据
库的分片。
MySQL分片可以将数据库表中的记录分割成多个独立的节点，允
许多台服务器共同处理每个节点上的数据，从而有效节省计算负责量，提高数据库的扩展性和可靠性等。
它的工作原理类似与一搬站，中央
节点会根据服务器负载状态，把客户的请求发送到相应的节点上，然
后客户的请求会被处理，并从节点返回给客户服务器。
MySQL分片还可以实现在线水平扩展，可以很容易地添加新的服
务器，从而可以更快的处理客户的请求。
此外，MySQL分片也允许使用代理节点实现分片，代理节点会处理来自客户的查询，而被分片的节
点只会处理真正的查询，这样可以大大提高运行效率，而且可以更迅
速的响应客户的请求。
MySQL分片是一种非常有效的数据库技术，它可以有效的分割数
据库中的记录，从而大大提高数据库的性能，而且可以方便实现在线
扩展、灵活维护等等，是一种非常适用的数据库技术。
MySQL中文参考手册MySQL学习总结-MySQL-API函数描述
MySQL函数描述、学习总结（适用版本：MySQL 3.23.7alpla）1. MySQL API (2)1.1. MySQL C API (2)1.2. C API数据类型 (3)1.3. C API函数概述 (6)1.4. C API函数描述 (9)1.4.1. mysql_affected_rows() (10)1.4.2. mysql_close() (11)1.4.3. mysql_connect() (11)1.4.4. mysql_change_user() (12)1.4.5. mysql_create_db() (13)1.4.6. mysql_data_seek() (14)1.4.7. mysql_debug() (15)1.4.8. mysql_drop_db() (15)1.4.9. mysql_dump_debug_info() (16)1.4.10. mysql_eof() (17)1.4.11. mysql_errno() (18)1.4.12. mysql_error() (19)1.4.13. mysql_escape_string() (20)1.4.14. mysql_fetch_field() (21)1.4.15. mysql_fetch_fields() (22)1.4.16. mysql_fetch_field_direct() (23)1.4.17. mysql_fetch_lengths() (23)1.4.18. mysql_fetch_row() (24)1.4.19. mysql_field_count() (26)1.4.20. mysql_field_seek() (27)1.4.21. mysql_field_tell() (28)1.4.22. mysql_free_result() (28)1.4.23. mysql_get_client_info() (29)1.4.24. mysql_get_host_info() (29)1.4.25. mysql_get_proto_info() (30)1.4.26. mysql_get_server_info() (30)1.4.27. mysql_info() (30)1.4.28. mysql_init() (31)1.4.29. mysql_insert_id() (32)1.4.30. mysql_kill() (32)1.4.31. mysql_list_dbs() (33)1.4.32. mysql_list_fields() (34)1.4.33. mysql_list_processes() (35)1.4.34. mysql_list_tables() (35)1.4.35. mysql_num_fields() (36)1.4.36. mysql_num_rows() (38)1.4.37. mysql_options() (38)1.4.38. mysql_ping() (40)1.4.39. mysql_query() (41)1.4.40. mysql_real_connect() (41)1.4.41. mysql_real_query() (43)1.4.42. mysql_reload() (44)1.4.43. mysql_row_seek() (45)1.4.44. mysql_row_tell() (45)1.4.45. mysql_select_db() (46)1.4.46. mysql_shutdown() (47)1.4.47. mysql_stat() (47)1.4.48. mysql_store_result() (48)1.4.49. mysql_thread_id() (49)1.4.50. mysql_use_result() (50)1.4.51. 为什么在mysql_query()返回成功后，mysql_store_result()有时返回NULL? (51)1.4.52. 我能从查询中得到什么结果？ (51)1.4.53. 我怎样能得到最后插入的行的唯一ID？ (52)1.MySQL API1.1. MySQL C APIC API代码是随MySQL分发的，它被包含在mysqlclient库且允许C程序存取一个数据库。
MaxScale：实现MySQL读写分离与负载均衡的中间件利器
MaxScale：实现MySQL读写分离与负载均衡的中间件利器1、MaxScale 是干什么的？配置好了MySQL的主从复制结构后，我们希望实现读写分离，把读操作分散到从服务器中，并且对多个从服务器能实现负载均衡。
读写分离和负载均衡是MySQL集群的基础需求，MaxScale 就可以帮着我们方便的实现这些功能。
2、MaxScale 的基础构成MaxScale 是MySQL的兄弟公司 MariaDB 开发的，现在已经发展得非常成熟。
MaxScale 是插件式结构，允许用户开发适合自己的插件。
MaxScale 目前提供的插件功能分为5类：认证插件提供了登录认证功能，MaxScale 会读取并缓存数据库中 user 表中的信息，当有连接进来时，先从缓存信息中进行验证，如果没有此用户，会从后端数据库中更新信息，再次进行验证协议插件包括客户端连接协议，和连接数据库的协议路由插件决定如何把客户端的请求转发给后端数据库服务器，读写分离和负载均衡的功能就是由这个模块实现的监控插件对各个数据库服务器进行监控，例如发现某个数据库服务器响应很慢，那么就不向其转发请求了日志和过滤插件提供简单的数据库防火墙功能，可以对SQL进行过滤和容错3、MaxScale 的安装使用例如有 3 台数据库服务器，是一主二从的结构。
过程概述（1）配置好集群环境（2）下载安装 MaxScale（3）配置 MaxScale，添加各数据库信息（4）启动 MaxScale，查看是否正确连接数据库（5）客户端连接 MaxScale，进行测试详细过程（1）配置一主二从的集群环境准备3台服务器，安装MySQL，配置一主二从的复制结构。
（2）安装 MaxScale最好在另一台服务器上安装，如果资源不足，可以和某个MySQL放在一起。
根据自己的服务器选择合适的安装包。
以 centos 7 为例 安装步骤如下：yum install libaio.x86_64 libaio-devel.x86_64 novacom-server.x86_64 libedit -yrpm -ivh maxscale-1.4.3-1.centos.7.x86_64.rpm（3）配置 MaxScale在开始配置之前，需要在 master 中为 MaxScale 创建两个用户，用于监控模块和路由模块。
MySQL数据库在区块链应用中的存储和验证
MySQL数据库在区块链应用中的存储和验证随着区块链技术的迅速发展，越来越多的企业和机构开始关注和应用区块链技术。
在区块链应用中，数据的存储和验证是不可或缺的重要环节。
本文将讨论MySQL数据库在区块链应用中的存储和验证方面的应用。
一、区块链技术简介区块链是一种去中心化的分布式账本技术，它通过将数据记录在一个个区块中，并以链式结构连接起来，实现了去中心化和不可篡改的特点。
区块链技术的核心是共识算法和加密技术，它们保证了数据的安全性和可信度。
二、数据存储在区块链中的挑战由于区块链的去中心化性质，每个节点都需要存储完整的链式账本数据，对于大规模的区块链应用来说，数据存储的需求是巨大的。
同时，由于区块链数据的不可篡改性，一旦数据被写入区块链，就无法修改或删除，这给数据的存储和管理带来了额外的挑战。
三、MySQL数据库在区块链应用中的存储作用MySQL数据库是一种常见的关系型数据库管理系统，它具有稳定性和可扩展性的特点。
在区块链应用中，MySQL数据库可以用来存储一些与交易相关的元数据和索引信息。
例如，可以将一些交易的哈希值、交易发送者和接收者的公钥等信息存储在MySQL数据库中，以便快速查询和验证交易信息。
四、MySQL数据库在区块链应用中的验证作用在区块链应用中，对于一笔交易的验证是非常重要的。
当一个节点接收到一个新的交易时，它需要通过验证来确保该交易是合法的。
而MySQL数据库可以提供一些验证所需的数据和信息。
例如，可以通过查询MySQL数据库中存储的公钥信息，验证交易发送者的签名是否有效。
五、MySQL数据库的优化策略由于区块链应用中的数据规模庞大，对数据库的性能和效率要求较高。
因此，针对MySQL数据库在区块链应用中的存储和验证需求，我们可以采取一些优化策略，提升数据库的性能和效率。
1. 数据分库分表：可以将数据库的数据按照一定的规则进行分库分表，提高数据库的并发访问能力和查询效率。
例如，可以按照交易的哈希值或时间戳进行分片，将不同的数据存储在不同的数据库实例或表中。
使用MySQL进行数据拆分和复制的工具推荐
使用MySQL进行数据拆分和复制的工具推荐MySQL是一种广泛使用的关系型数据库管理系统，被许多企业和个人用于存储和管理大量的数据。
然而，在处理大规模数据时，MySQL可能会面临一些性能和可靠性方面的挑战。
为了解决这些问题，有一些工具可以帮助我们进行数据拆分和复制，以提高MySQL的性能和稳定性。
在本文中，我将向大家推荐几种常用的工具。
1. MySQL ProxyMySQL Proxy是一个开源的数据库代理，它可以用于拆分和复制MySQL的数据。
它的工作原理是将客户端的请求重定向到一个或多个MySQL服务器，从而实现数据的分割和复制。
MySQL Proxy具有灵活的配置选项，可以根据应用程序的需求进行定制。
此外，MySQL Proxy还提供了一些额外的功能，如负载均衡和故障转移。
2. MySQL ClusterMySQL Cluster是一个基于MySQL的集群解决方案，可以实现数据的拆分和复制。
它通过在多个节点上分布和复制数据来提高性能和可靠性。
MySQL Cluster使用InnoDB存储引擎来处理数据，它提供了ACID事务管理和强一致性。
MySQL Cluster还提供了自动故障检测和恢复机制，以确保数据的可用性。
3. Tungsten ReplicatorTungsten Replicator是一个开源的MySQL数据复制工具，它可以在多个MySQL服务器之间复制数据。
Tungsten Replicator提供了高性能和可靠的数据复制，可以实现实时的数据同步。
它支持多种拓扑结构，包括单主复制、多主复制和环状复制。
Tungsten Replicator还提供了一些高级功能，如并行复制和数据过滤。
4. VitessVitess是一个开源的数据库中间件，专门用于拆分和复制MySQL数据库。
它可以将一个大型MySQL数据库拆分为多个小型数据库，并实现数据的分发和复制。
Vitess支持水平和垂直拆分，可以根据应用程序的负载情况进行动态调整。
mysql5 表碎片整理
mysql5 表碎片整理MySQL 5 是一个流行的关系型数据库管理系统，表碎片整理是一种优化数据库性能的重要操作。
表碎片是指表中的数据在物理存储上不连续，这可能会导致查询性能下降。
在 MySQL 5 中，可以通过以下几种方式来进行表碎片整理：1. 使用 OPTIMIZE TABLE 命令：OPTIMIZE TABLE 是 MySQL 中用于整理表碎片的命令。
它会重新组织表的存储布局，从而提高查询性能。
你可以在 MySQL 命令行或者通过客户端工具执行这个命令。
例如，如果你要整理名为 table_name 的表，你可以执行以下命令：OPTIMIZE TABLE table_name;2. 使用 ALTER TABLE 命令：另一种整理表碎片的方法是通过ALTER TABLE 命令重建表。
这个方法可以在表的结构发生变化时一并整理碎片。
你可以执行类似以下的命令来实现这一操作：ALTER TABLE table_name ENGINE=InnoDB;3. 定期维护，除了上述方法，定期维护数据库也是整理表碎片的重要手段。
你可以设置定期任务，比如每周或每月执行一次表碎片整理操作，以确保数据库性能的稳定。
4. 使用专业工具，除了 MySQL 自带的命令和功能外，还有一些第三方工具可以帮助你进行表碎片整理，例如 Percona Toolkit 和 MySQLTuner 等。
总之，表碎片整理是 MySQL 数据库性能优化的一个重要环节，通过定期整理表碎片可以提高数据库的查询性能和整体运行效率。
在进行表碎片整理时，建议在低峰期进行，以避免对数据库正常运行造成影响。
mysql 分布式解决方案
mysql 分布式解决方案《MySQL分布式解决方案》MySQL是一个流行的开源关系型数据库管理系统，它被广泛应用于各种规模的数据库应用中。
然而，随着数据规模的不断增加，单一MySQL服务器可能无法满足高可用性和大规模数据处理的需求。
为了解决这个问题，人们开始探索MySQL的分布式解决方案。
MySQL的分布式解决方案通常涉及多个数据库节点，这些节点可以分布在不同的物理服务器上，从而提供更大的容量和更高的可用性。
有几种常见的MySQL分布式解决方案，包括MySQL Cluster、MySQL Group Replication和MySQL Fabric。
MySQL Cluster是MySQL官方提供的用于构建实时高可用性和高吞吐量的分布式数据库的解决方案。
它采用了共享存储架构和自动分片技术，可以方便地扩展数据存储容量和处理能力。
MySQL Group Replication是MySQL官方提供的基于组复制技术的分布式解决方案。
它允许多个MySQL实例协同工作，实现数据库的自动故障转移和负载均衡。
MySQL Fabric是一个管理和监控多个MySQL服务器的框架，它提供了自动分片、负载均衡和故障恢复功能，以及用于管理分布式数据库的命令行工具和REST API。
除了这些官方解决方案，还有一些第三方分布式数据库解决方案，如Vitess、TiDB和Galera Cluster等，它们都可以与MySQL集成，并提供了更加灵活和可定制化的分布式数据库解决方案。
总的来说，MySQL的分布式解决方案为用户提供了更高的性能、可用性和扩展性，可以满足不同规模的数据库应用需求。
随着技术的不断发展，我们相信未来会有更多创新的分布式数据库解决方案出现，为用户提供更好的数据库服务。
架构组件：基于shard-jdbc中间件,实现数据分库分表
架构组件：基于shard-jdbc中间件，实现数据分库分表文档修订摘要目录架构组件：基于shard-jdbc中间件，实现数据分库分表 (1)1.1. 水平分割 (3)1.2. Shard-jdbc 中间件 (4)1.3. 项目演示 (4)1.1.水平分割1、水平分库1)、概念：以字段为依据，按照一定策略，将一个库中的数据拆分到多个库中。
2)、结果每个库的结构都一样；数据都不一样；所有库的并集是全量数据；2、水平分表1)、概念以字段为依据，按照一定策略，将一个表中的数据拆分到多个表中。
2)、结果每个表的结构都一样；数据都不一样；所有表的并集是全量数据；1.2.Shard-jdbc 中间件1、架构图2、特点1)、Sharding-JDBC直接封装JDBC API，旧代码迁移成本几乎为零。
2)、适用于任何基于Java的ORM框架，如Hibernate、Mybatis等。
3)、可基于任何第三方的数据库连接池，如DBCP、C3P0、BoneCP、Druid等。
4)、以jar包形式提供服务，无proxy代理层，无需额外部署，无其他依赖。
5)、分片策略灵活，可支持等号、between、in等多维度分片，也可支持多分片键。
6)、SQL解析功能完善，支持聚合、分组、排序、limit、or等查询。
1.3.项目演示1、项目结构2、数据库配置3、核心代码块数据库分库策略数据表1分表策略数据表2分表策略数据源集成配置/*** 数据库分库分表配置*/@Configurationpublic class ShardJdbcConfig {// 省略了druid 配置，源码中有/*** Shard-JDBC 分库配置*/@Beanpublic DataSource dataSource (@Autowired DruidDataSource dataOneSource,@Autowired DruidDataSource dataTwoSource,@Autowired DruidDataSource dataThreeSource) throws Exception {ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getTableRule01());shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getTableRule02());shardJdbcConfig.setDefaultDataSourceName("ds_0");Map<String,DataSource> dataMap = new LinkedHashMap<>() ;dataMap.put("ds_0",dataOneSource) ;dataMap.put("ds_2",dataTwoSource) ;dataMap.put("ds_3",dataThreeSource) ;Properties prop = new Properties();return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataMap, shardJdbcConfig, new HashMap<>(), prop);}/*** Shard-JDBC 分表配置*/private static TableRuleConfiguration getTableRule01() {TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();result.setLogicTable("table_one");result.setActualDataNodes("ds_${2..3}.table_one_${1..5}");result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new DataSourceAlg()));result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("phone", new TableOneAlg()));return result;}private static TableRuleConfiguration getTableRule02() {TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();测试代码执行流程}/*** 2、生成表table_one 数据*/@RequestMapping("/insertOne")public String insertOne (){shardService.insertOne();return "SUCCESS" ;}/*** 3、生成表table_two 数据*/@RequestMapping("/insertTwo")public String insertTwo (){shardService.insertTwo();return "SUCCESS" ;}/*** 4、查询表table_one 数据*/@RequestMapping("/selectOneByPhone/{phone}")public TableOne selectOneByPhone (@PathVariable("phone") String phone){。
mysqldesc（DESCRIBE）命令实例讲解
| Last_name | varchar(30) | YES | | NULL |
|
| Start_date | date | YES | | NULL |
|
| Salary | int(6) | YES | | NULL |
|
| city | varchar(20) | YES | | NULL |
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
mysql>
mysql> desc employee;
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
| ID | int(2) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
| First_name | varchar(20) | YES | | NULL | |
这篇文章主要介绍了关于anemometer图形化显示mysql慢日志的工具搭建及使用的详细介绍anemometer是一个图形化显示mysql慢日志的工具anemometer可以很轻松的帮你去分析慢查询日志让你很容易就能找到哪些sql需要优化
mysqldesc（ DESCRIBE）命令实例讲解
mysql desc命令用于查看表结构，是DESCRIBE命令的简写形式。
MySQL的数据分片和分布式查询策略
MySQL的数据分片和分布式查询策略介绍在现代的大数据时代，数据库技术的发展日新月异。
为了应对海量数据的存储和查询需求，MySQL引入了数据分片和分布式查询策略。
本文将会对MySQL的数据分片和分布式查询策略进行详细的介绍和探讨。
1. 数据分片的概念和原理数据分片是指将一个庞大的数据库拆分成多个较小的部分，分布在不同的物理服务器上，从而实现数据的分散存储和查询的并行化。
数据分片通常基于某种规则，将数据按照一定的方式拆分成多个分片，并将每个分片存储在不同的服务器上。
数据分片的原理主要包括两个方面：分片规则和数据路由。
- 分片规则：指的是将数据按照某种规则进行拆分。
常见的分片规则包括按照ID范围、按照时间、按照哈希等。
不同的规则适用于不同的场景，选择合适的分片规则能够提高数据库的性能和可扩展性。
- 数据路由：指的是根据查询请求将查询路由到对应的分片上。
当查询请求到达时，系统需要根据请求的条件和分片规则计算出对应的分片，然后将查询转发到该分片上进行处理。
2. 数据分片的优势和挑战数据分片具有一些显著的优势，但也伴随着一些挑战。
- 优势：- 提高数据库的性能和可扩展性：通过将数据分散存储在不同的服务器上，可以实现数据的并行处理，提高查询的吞吐量和响应速度。
同时，数据分片也能够提供更好的可扩展性，当数据量增加时，只需增加分片，而不是单纯地增加硬件资源。
- 提高系统的可用性：通过将数据分散存储，当某个分片发生故障时，数据库仍然可以继续提供服务。
- 挑战：- 数据一致性问题：将数据分散存储后，每个分片上可能存在数据不一致的问题。
需要使用一致性哈希算法等技术来解决数据一致性问题。
- 查询路由的开销：对于每个查询请求，都需要计算出对应的分片，因此查询路由的开销较大。
需要通过合理的设计和优化来降低查询路由的开销。
3. 分布式查询的实现在数据分片的基础上，MySQL还引入了分布式查询策略，以实现跨分片的查询操作。
- 查询组件：MySQL通过引入查询组件的概念，将查询拆解成多个子查询，并将子查询发送到各个分片上执行。
sharding-jdbc查询入参没有分片键的处理逻辑 -回复
sharding-jdbc查询入参没有分片键的处理逻辑-回复以下是一篇关于Sharding-JDBC查询入参没有分片键的处理逻辑的文章：标题：Sharding-JDBC查询入参没有分片键的处理逻辑解析摘要：Sharding-JDBC是一个分布式数据库中间件，用于将数据分片并存储在不同的物理数据库中。
在使用Sharding-JDBC进行查询时，如果查询的入参没有包含分片键，系统会如何处理呢？本文将一步一步回答这个问题。
引言：随着大数据时代的到来，单一数据库已经无法满足业务的需求。
分片算法的出现，让数据库得到了水平扩展的能力，而Sharding-JDBC作为一个开源的分布式数据库中间件，提供了一个简单易用的方式来进行数据库分片。
在使用Sharding-JDBC进行查询时，如果查询的入参没有包含分片键，系统会如何处理呢？本文将一步一步回答这个问题。
正文：1. Sharding-JDBC介绍Sharding-JDBC是一个基于Java语言实现的分布式数据库中间件，主要用于将数据分片并存储在不同的物理数据库中。
它提供了数据分片、读写分离、分布式事务等功能，可以对业务开发者屏蔽底层数据分片的细节，使得业务开发人员可以像操作单一数据库一样来进行操作。
2. Sharding-JDBC的数据分片逻辑在Sharding-JDBC中，数据分片逻辑是通过分片键来确定的。
分片键是在进行数据分片时，根据某个字段的取值进行区分。
比如，根据用户ID 进行分片，将用户ID为偶数的数据存储在一个数据库中，用户ID为奇数的数据存储在另一个数据库中。
3. 查询入参没有包含分片键的处理逻辑在使用Sharding-JDBC进行查询时，如果查询的入参没有包含分片键，系统会如何处理呢？下面将一步一步进行解析。
3.1 未包含分片键的查询SQL假设有一个分片键是用户ID，那么如果进行如下查询：SELECT * FROM user WHERE username = 'test'，其中username并不是分片键。
如何使用MySQL进行实时数据处理
如何使用MySQL进行实时数据处理导语：随着数据量的不断增加和实时数据处理的需求日益提升，如何高效地利用数据库进行实时数据处理成为了许多企业关注的焦点。
MySQL作为一种常用的关系型数据库管理系统，具备高性能、可扩展性以及强大的数据处理功能，成为众多企业选择的首选。
本文将针对如何利用MySQL进行实时数据处理进行深入探讨和分析，希望能为大家带来一些有益的启示和指导。
一、MySQL简介MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于各种规模的企业和机构，具备高可靠性、高性能、可扩展性等优点。
MySQL采用了客户端/服务器架构，支持多线程处理，能够实现高并发访问。
此外，MySQL还提供了丰富的存储引擎，如InnoDB、MyISAM等，可以根据实际需求选择适合的引擎。
二、MySQL在实时数据处理中的应用1. 实时数据采集和存储实时数据处理的第一步是获取数据并存储到数据库中。
MySQL提供了丰富的API和工具，可以方便地获取数据并进行存储。
例如，可以使用MySQL的存储过程或触发器来实现数据的实时采集和存储。
2. 数据清洗和转换在进行实时数据处理之前，通常需要对原始数据进行清洗和转换，以满足后续处理的需求。
MySQL提供了强大的SQL语言和函数，可以方便地实现数据清洗和转换。
例如，可以使用SQL的操作函数对数据进行过滤、去重、合并等操作。
3. 实时数据分析和计算MySQL具备强大的数据分析和计算能力，可以方便地实现各种实时分析和计算操作。
例如，可以使用MySQL的聚合函数、窗口函数等进行实时统计和计算。
此外，使用MySQL的分区表功能还可以更好地处理大数据量的实时计算需求。
4. 实时数据可视化和报表MySQL可以与各种数据可视化工具和报表工具配合使用，方便地生成实时数据可视化和报表。
例如，可以使用Tableau、Power BI等工具连接MySQL数据库，实时展示数据，并生成各种图表和报表。
三、MySQL在实时数据处理中的优化1. 索引优化对于需要频繁进行数据查询的表，可以通过创建合适的索引来提高查询性能。
如何通过MySQL实现数据的分布式事务处理
如何通过MySQL实现数据的分布式事务处理一、简介数据的分布式事务处理是在分布式环境下保持数据的一致性和完整性的重要问题。
MySQL作为一款常用的关系型数据库管理系统，在数据的分布式事务处理中扮演着重要的角色。
本文将探讨如何通过MySQL实现数据的分布式事务处理，以实现数据的一致性和完整性。
二、分布式事务的概念分布式事务是指涉及多个数据库或其他资源的事务处理过程。
在分布式系统中，由于数据的分布和资源的复杂性，数据的一致性和完整性变得更加复杂。
保障分布式事务的一致性和完整性是实现分布式系统的关键。
三、MySQL的分布式事务处理1. 数据库分片数据库分片是将一个数据库拆分成多个片（shard），每个片存储不同数据的一部分。
分片可以基于数据范围、哈希、一致性哈希等进行。
通过分片，可以将数据分散存储，充分利用系统资源，提高系统的性能和扩展性。
2. 事务管理器事务管理器是分布式事务的核心组件，负责协调各个参与者的事务并保证数据的一致性。
MySQL的事务管理器通常采用两阶段提交（2PC）协议。
在这个协议中，事务管理器负责分配全局事务ID，并在提交前进行事务的预提交，并将预提交结果发送给各个参与者，待所有参与者确认无误后再进行最终提交。
这样可以保证所有参与者的事务要么全部提交成功，要么全部回滚，保持数据的一致性。
3. 数据同步在分布式系统中，数据的一致性是非常重要的。
MySQL通过主从复制（Master-Slave）来实现数据的同步。
主数据库（Master）负责处理写操作，而从数据库（Slave）复制主数据库的数据，并处理读操作。
通过数据的同步，可以保证在分布式环境中的数据一致性。
4. 高可用性和故障恢复在分布式系统中，高可用性和故障恢复是非常重要的。
MySQL通过主从复制和自动故障转移（Automatic Failover）来实现高可用性和故障恢复。
当主数据库发生故障时，从数据库可以自动接管并成为新的主数据库，确保系统的正常运行。
my数据库 状态 字段设计
my数据库状态字段设计【原创实用版】目录1.数据库概述2.数据库状态3.字段设计原则4.my 数据库的设计实践正文1.数据库概述数据库是一种用于存储和管理数据的计算机软件系统。
它允许用户创建、访问和维护数据，同时提供了对数据的高效检索、更新和删除等功能。
数据库可以分为关系型数据库、非关系型数据库和分布式数据库等类型，其中关系型数据库是最常见的一种。
2.数据库状态在数据库的设计和使用过程中，数据库的状态是一个非常重要的概念。
它主要包括以下几种：（1）正常状态：数据库按照预先设计的结构和规则存储和管理数据，能够正常响应用户的查询和操作请求。
（2）异常状态：由于硬件故障、软件错误或操作失误等原因，导致数据库不能正常运行或数据损坏。
（3）备份状态：为了防止数据丢失，数据库管理员会定期对数据库进行备份。
备份状态指的是数据库在某个时间点的数据备份情况。
（4）恢复状态：当数据库发生异常状态时，需要通过数据恢复技术来恢复数据库的正常状态。
恢复状态指的是数据库在恢复过程中的状态。
3.字段设计原则在数据库的设计过程中，字段设计是非常关键的一环。
合理的字段设计可以提高数据的存储效率、保证数据的完整性和一致性，以及方便后续的数据分析和应用。
以下是一些字段设计原则：（1）合理命名：字段名应该简洁明了，能够准确表达字段的含义。
（2）数据类型选择：根据字段的实际存储数据类型选择合适的数据类型，例如整型、浮点型、字符串等。
（3）字段约束：合理设置字段的约束条件，如非空约束、唯一约束等，以保证数据的完整性和一致性。
（4）索引设计：根据查询需求，为经常被查询的字段创建索引，以提高查询效率。
4.my 数据库的设计实践以一个简单的博客系统为例，我们可以设计一个名为 my 数据库的数据库。
该数据库主要包括以下表：（1）用户表：用于存储系统用户信息，包括用户 ID、用户名、密码、邮箱等字段。
（2）文章表：用于存储博客文章信息，包括文章 ID、标题、作者、内容、发布时间等字段。
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2020/3/26
KV
HASET [table_name] SET V1=:v1,V2=:v2 WHERE K1=:k1 and K2=:k2
HADELETE [table_name] WHERE K1=:k1 and K2=:k2
读
操
Select * from a where partition_key=1 and ( 其他条件) ;
13
sharding
MyShard
hash分区 根据分区键查询，支持in语法
MySQL
MySQL
数据
MySQL
范围分区 根据范围查询，支持跨分片的范围查询
2020/3/26
14
结构化数据模型和半关系操作模型
用户表
用户标识 1 2
用户姓名 张三 李四
考分表
用户标识 1 2
数学 90 87
语文 80 56
以空间换时间
▪ 建表存储索引数据 ▪ 存储主键、索引、版本字段 ▪ 可存储部分数据
以效率换一致性
create index idx_order_uid on order partition key uid sharding_rule hash_int_100;
2020/3/26
CREATE QUICK INDEX idx_order_q ON order PARTITION KEY uid SHARDING_RULE hash_int_100 WITH type = “10";
实现在主主复制功能
跨IDC部署
2020/3/26
2
高可用系统
APP
APP
代理层
服务层
数据层
2020/3/26
高可用系统：透明的应用故障切换、消除 单点故障 • 应用程序故障发生时，可以自动透明地
切换到其他服务器上 • 应用程序和查询不会中断，用户感觉不
到故障的发生 代理层服务层高可用 • 代理层智能路由 • 服务层多点连接 • 读写分离 数据层 • 集群容错技术 • 磁盘备份技术 • 多机房容灾技术
Availability
C: Consistency 一致性 A: Availability 可用性 P: Tolerance of network Partition
分区容错性
Toleerance to network
Partitions
传统关系型数据库：CA 非关系型数据库： AP
2020/3/26
2020/3/26
6
binlog同步原理
Myshard(g1) SQL线程
IO线程
IO线程
IO线程
Myshard(g2) SQL线程
IO线程
IO线程
IO线程
中继日志
MySQL
MySQL
2020/3/26
Binlog
Binlog
中继日志
MySQL
MySQL
Binlog
Binlog
7
CAP原理
Consistency
3
为什么要开发MyShard
数据服务
读写分离
主数据库 IDC1
高可用
数据服务
写代理
主数据库 IDC1
可伸缩
数据服务
MMysyhsahradrd IDIDC1C1
从数据库 IDC2
2020/3/26
从数据库 IDC3
主数据库 IDC2
主数据库 IDC3
MMysyhsharadrd IDC2
MMysyhsharadrd IDC3
2020/3/26
MyShard介绍
欢聚时代：喻先兵
1
MyShard是什么
MyShard是一个数据库中间件
/p/myshard/
位于应用程序和MySQL之间
截取用户SQL请求、SQLRewrite、转发到MySQL
MyShard是一种高可用数据库
4
开源的NoSQL
mongoDB
HBase
2020/3/26
为什么不采用这些NoSQL？ • 跨IDC的高可用 • 全局第二索引
5
MyShard部署模型
客户端 服务代理 MyShard[IDC1]
同步服务
MyShard[IDC2]
客户端
•
服务代理
同步服务
MySQL分区 客户端 服务代理
同步服务
MySQL分区 • •
8
BASE模型
Basically Availble 基本可用
Soft-state 软状态/柔性事务
Eventual Consistency 最终一致性
2020/3/26
9
Quorum NRW
N：复制的节点数量 R：成功读操作的最小节点数 W：成功写操作的最小节点数 W+R〉N，可以保证强一致性 典型的场景：
w (k:1) w (k:3)
(k:3)
w (k:3)
(k:0)
(k:3)
w (k:1) w (k:2)
(k:3)
实现简单
2020/3/26
优化资源
高效适用
11
第二索引
MyShard 用户表[uid分区]
MyShard
按用户名查询怎 么办？
用户索引[按用户名分区]
MySQL
MySQL
MySQL
MySQL
MySQL
MySQL
数据
第二索引
Select * from user where uid=1 and name like=‘%’; Select * from user where name=‘henry’;
Байду номын сангаас
2020/3/26
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索引类型
全局第二索引
一致性第二索引
▪ 建表存储索引数据 ▪ 存储所有字段 ▪ 存储所有数据
select count(*) from order where uid=1 and type=10;
本地索引
▪ 在原表上建索引 ▪ mysql的索引格式
以空间换时间 ALTER TABLE order add INDEX idx_order_local ( prod_id,order_time) ;
MySQL分区 MyShard[IDC3]
高可用性、分区容错性、最 终一致性
– Multi-Master【主主服 务】模型
– 专业灵活高效的版本冲突 检测解决机制
可伸缩性
– 灵活的分布式策略和路由 能力
– 海量存储能力 – 高并发服务能力 其他特性
– MySQL协议的服务能力和 半关系型操作模型
– 高效可靠数据同步能力
强一致性：W=N，R=1 高可用性：W=1
HBase：W=N，R=1 MyShard：W=1，R=1
2020/3/26
10
最终一致性模型
机房A 最近版本值
机房B 最近版本值
机房C 最近版本值
w (k:1)
(k:0)
(k:1)
w (k:2) w (k:3)
(k:3)
w (k:2)
(k:0)
(k:2)
作
Select f1,f2,f3 from a where partition_key=1 and ( 其他条件) ;