概述总的来说,分布式数据库大多可以分为两种架构风格一种是 NewSQL,它的代表系统是 Google Spanner;另一种是从单体数据库中间件基础上演进出来的,被称为 Prxoy 风 格,没有公认的代表系统,便于理解,所以选了一个出现较早的产品来指代这种风 格,这就是 PostgreSQL-XC(下文简称 PGXC)。数据库从逻辑上拆分为 5 个部分,分别是客户端通讯管理器 (Client C            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录MySQL分布式架构介绍环境准备MySQL多实例安装主从环境搭建数据准备Mycat安装初始基础配置文件读写分离+MHA再探配置文件垂直分表水平拆分范围分片(auto-sharding-long)取模分片(mod-long)枚举分片全局表E-R分片返回MySQL目录MySQL分布式架构介绍备份恢复 主从复制 MHA Atlas分布式架构演变
如下图,最开始我们的所有数据库都存到一个MySQL实例            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式数据库系统是相对于集中式数据库系统而言的,是将数据库技术与网络技术相结合的产物。分布式数据库(Distributed DataBase,DDB)比较确切的定义是:分布式数据库是由一组数据组成的,这组数据分布在计算机网络的不同计算机上,网络中的每个结点具有独立处理的能力,成为场地自治,它可以执行局部应用,同时,每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。负责分布式数据库的建立、查询、更新、复制            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式数据库系统是由若干个站集合而成。这些站又称为节点,它们在通讯网络中联接在一起,每个节点都是一个独立的数据库系统,它们都拥有各自的数据库、中央处理机、终端,以及各自的局部数据库管理系统。因此分布式数据库系统可以看作是一系列集中式数据库系统的联合。它们在逻辑上属于同一系统,但在物理结构上是分布式的。分布式数据库系统已经成为信息处理学科的重要领域,正在迅速发展之中,原因基于以下几点:1、它可以解决            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            第一节 分布式多层数据库开发简介Delphi提出的MIDAS(Multi-Tier distributed Application Services Suite多层分布式应用服务器组),是把原来Two- Tier数据连接放到了服务器端的COM组件上,客户端只剩下了执行文件和MIDAS.DLL,前台和服务器上的COM组件,通过DCOM机制互相沟通。这个多的一层,称为应用程序服务器(Applicati            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据分配类型 (1)集中式 数据有划分。但是划分后的逻辑片断依然完全集中在一个结点,即 有分片无分配,如同集中式数据库。(2)划分式 数据按应用需求和来源,分布在各个结点上, 彼此之 间没有重复数据。(3)全重复式 每个结点都有一个全部数据的副本,可以完全做到数 据检索的局部访问,但更新代价太大。(4)部分重复式 (混合式)分片后的逻辑片断按用户需求和应用需要分配,需要 共享的片断通过数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录1.什么是分布式数据库2.PolarDB-X 是什么样的存在2.1 产品架构2.2 物理拓扑3. 部署PolarDB-X3.1 安装PXD3.2 部署 PolarDB-X4.参考1.什么是分布式数据库分布式数据库,是相对于单体数据库而言的,
简单的说,分布式数据库就是用分布式架构实现的数据库。当前分布式数据库可以分为三个技术方向,一是以 DRDS、TDSQL 等为代表的 Sharding 技术            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式数据库系统与并行数据库系统MPPDB有许多相似点,如都有用网络连接各个数据处理结点的特点。网络中的所有结点构成一个逻辑上的统一整体,用户可以对各个结点上的数据进行透明存取等等。由于分布式数据库系统和并行数据库系统的应用目标和具体实现方法不同,因为它们之间也具有很大的不同,主要有以下几点:1. 应用目标不同 (1)并行数据库系统的目标是充分发挥并行计算机的优势,利用系统中的各个处理机            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            服务器推荐: 
一)web服务器:linux + apache + tomcat + j2sdk1.5 
二)数据库服务器:linux + orcale 
三)文件服务器:linux + vsftp 
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方案一(数据库保存所有服务器索引信息) 
全对称结构,没有中央服务器 
web方案: 
只从本地数据库检索符合条件的记录,给出结果            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、前言随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩充,数据库应用已经普遍建立于计算机网络之上。这时集中式数据库系统表现出它的不足:数据按实际需要已在网络上分布存储,再采用集中式处理,势必造成通信开销大;应用程序集中在一台计算机上运行,一旦该计算机发生故障,则整个系统受到影响,可靠性不高;集中式处理引起系统的规模和配置都不够灵活,系统的可扩充性差。在这种形势下,集中式DB的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录分布式事务原理及解决方案MySQL 分布式原理事务的定义解决方案1. 2PC(基于MySQL XA)2. 3PC (XA)3. TCC4. RocketMQ 消息队列5. Seata (TM、RM 和 TC)分布式事务原理及解决方案 MySQL 分布式原理在 MySQL 中,使用分布式事务的应用程序设计一个或者多个资源管理器和一个事务管理器。资源管理器(RM)用于提供通向事务资源的途            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            系统分析:OLAP or OLTP?在互联网时代,海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题,对于海量数据处理,按照使用场景,主要分为两种类型:联机事务处理(OLTP)和联机分析处理(OLAP)。  联机事务处理(OLTP)也称为面向交易的处理系统,其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处理,并在很短的时间内给出处理结果。  联机分析            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            主数据库:10.8.0.1 从数据库:122.112.246.108三、主从配置步骤1、确保主数据库与从数据库里的数据一样例如:主数据库里的a的数据库里有b,c,d表,那从数据库里的就应该有一个模子刻出来的a的数据库和b,c,d表2、在主数据库里创建一个同步账号1)每个从数据库会使用一个MySQL账号来连接主数据库,所以我们要在主数据库里创建一个账号,并且该账号要授予REPLICATION SLA            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、HBase的整体架构1、Client客户端2、ZooKeeper集群3、HMaster4、HRegionServer5、Region1. HBase的数据存储原理2. HBase读数据流程3. HBase写数据流程4. HBase的flush、compact机制4.1 Flush触发条件4.1.1 memstore级别限制4.1.2 region级别限制4.1.3 Region Se            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            MySQL XA分为两类,内部XA与外部XA;内部XA用于同一实例下跨多个引擎的事务,由大家熟悉的Binlog作为协调者;外部XA用于跨多MySQL实例的分布式事务,需要应用层介入作为协调者(崩溃时的悬挂事务,全局提交还是回滚,需要由应用层决定,对应用层的实现要求较高);  本文,假设读者已经知道MySQL数据库外部分布式事务XA的使用,而将重点放在MySQL数据库,如何处理外部分布式事务XA的c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录传送门前言1. 分布式数据库架构演变1.1 原始人时代1.2 提升读性能`1.2.1 增加从库`提升写高可用双主同步双主当主从`1.2.2 增加缓存``数据一致性问题`解决主从不一致引入数据库中间件使用双主当主从解决缓存不一致缓存双淘汰设置缓存失效时间`1.3 提升写性能`3.1 垂直切分3.1.1 垂直分库3.1.2 垂直分表3.2 `水平切分`3.2.1 `水平分表`3.2.1.1            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             一:基础概念常见的数据库类型关系型数据库以二维表格(行和列,类似excel)来存储数据,表格与表格之间的数据关系用字段引用来表示。Oraele,SQL Server,MySQL,DB2等。非关系型数据库面向高性能并发读写的key-value数据库:Redis,ToKyo,Cabinet,Flare等。面向海量数据访问的稳定性数据库特点:在海量数据中快速查询数据:MongoDB,Couc            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式数据库架构1、MySQL常见架构设计对于mysql架构,一定会使用到读写分离,在此基础上有五种常见架构设计:一主一从或多从、主主复制、级联复制、主主与级联复制结合。1.1、主从复制这种架构设计是使用的最多的。在读写分离的基础上,会存在一台master作为写机,一个或多个slave作为读机。因为在实际的情况下,读的请求量一般是远远大于写请求的。 采用这种架构之后,当应用写入输入时,会把数据写入            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            分布式数据库系统原理——读书笔记(一)目录一.了解分布式数据库系统技术二.分布式数据处理 1.什么需要分布处理  2.为什么需要分布处理? 三.什么是分布式数据库系统1.分布式数据库的定义:2. 分布式数据系统(Distributed Database System,DDBS)3.DDBS环境 四.数据发送的不同选择五.DDBS的承诺1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-20 08:47:04
                            
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            这是这门课的第二课,感觉收获还是很多的。那我接下来说一说我在本次可课程中了解到如何分布式数据库吧。一、基于ORACLE的分布式数据库架构设计那么作为一个分布式数据库,那么我们要在数据库层面之上架构一个中间,这个中间层包括查询、加载等服务来协调各数据库并满足不同用户的要求关系型分布式数据库架构的示例:二、分布式数据库架构的优势:1、数据的并行计算和访问2、I/O通道的扩展3、主机资源的整合4、灵活的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-04 15:34:45
                            
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