概念
中间件，也就是处于中间的软件，通过位置而非功能或特性来定义。中间件根据不同的功能又可以分为不同的种类，比如服务中间件Tomcat，消息中间件MQ等，这里主要讨论数据库中间件。
数据库平台需要解决以下三个问题：
- 可以为各个服务提供高性能、大容量、高可用的数据访问
- 满足增量数据的订阅与消费，比如缓存数据一致性的需求
- 异地，异构数据源的同步
整个数据库解决方案中，各个部分都有与之对应的中间件。
类别
分库分表
分库分表中间件主要负责与上层应用交互，屏蔽读写分离或者分库分表的底层实现细节，对开发人员透明，像操作单库单表一样去操作数据。分库分表中间件除了基本的分库分表功能，还可以提供读写分离、水平扩容等功能。
典型的分库分表中间件有两种设计方案：
- 直接为应用提供依赖，如Java中引入Jar文件，使用特定代理数据源，内部管理多个普通数据源（c3p0、druid、dbcp等），每个数据源各自与不同的库建立连接。典型代表有网易的DDB和阿里的TDDL等。
- 单独部署代理服务，应用层通过标准JDBC访问代理，代理服务根据数据库（如MySQL）的标准通信协议解析请求，再转发到集群中的各个分库分表。典型代表有阿里Cobar，Mycat（基于Cobar）等。
数据增量
关于数据增量订阅/消费通过一个应用场景来说明。
为了提高查询效率，应对高并发，通常会把热点数据放入缓存中（如从MySQL数据中查询出数据，载入到Redis），如果数据变更该如何通知Redis进行缓存更新？
- 一般思路：更新数据时，先更新database，然后再更新redis。这样实现思路最简单，但是database与缓存操作耦合度很高，并且如何保证database与cache的数据一致性。
- 其他思路：在MySQL主从复制的实现方案中，Slave会读取Master的二进制日志文件（binlog），从而实现两者数据同步。同样的我们可以模拟一个Slave来订阅database的binlog，进而执行CURD操作，更新cache中数据。
典型的中间件有阿里Canal（支持MySQL），Erosa（支持Oracle）等。
数据同步
数据同步可以实现跨（同）机房同步以及异地容灾备份、分流等功能。可以涉及多种数据库，处理之后的数据也可以以多种形式存储。某种程度上，数据增量订阅/消费也可以看做是一种数据同步，典型的数据同步中间件有Otter，JingoBus，DRC等。
数据迁移
相同数据库之间的数据迁移较为简单，如MySQL主备同步，更改相应的配置即可，难点是异构数据库（甚至是不同数据源）之间的数据迁移。典型的中间件有yugong，DataX等。
参考资料
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