前面我们介绍了MySQL Galera的相关内容
这期开始讲一个数据库分库分表中间件Mycat
该专题的理论内容我会参考官方的文档，最后实践部分会根据自己的环境
1. 垂直切分
一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：
系统被切分成了，用户，订单交易，支付几个模块。
一个架构设计较好的应用系统，其总体功能肯定是由很多个功能模块所组成的，而每一个功能模块所需要的数据对应到数据库中就是一个或者多个表。而在架构设计中，各个功能模块相互之间的交互点越统一越少，系统的耦合度就越低，系统各个模块的维护性以及扩展性也就越好。这样的系统，实现数据的垂直切分也就越容易。
但是往往系统之有些表难以做到完全的独立，存在着跨库join 的情况，对于这类的表，就需要去做平衡，是数据库让步业务，共用一个数据源，还是分成多个库，业务之间通过接口来做调用。在系统初期，数据量比较少，或者资源有限的情况下，会选择共用数据源，但是当数据发展到了一定的规模，负载很大的情况，就需要必须去做分割。
一般来讲业务存在着复杂join 的场景是难以切分的，往往业务独立的易于切分。如何切分，切分到何种 程度是考验技术架构的一个难题。
下面来分析下垂直切分的优缺点：
优点
拆分后业务清晰，拆分规则明确
系统之间整合或扩展容易
数据维护简单
缺点
由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。
2. 水平切分
相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。
简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，如图：
拆分规则
拆分数据就需要定义分片规则。
关系型数据库是行列的二维模型，拆分的第一原则是找到拆分维度。
比如：从会员的角度来分析，商户订单交易类系统中查询会员某天某月某个订单，那么就需要按照会员结合日期来拆分， 不同的数据按照会员 ID 做分组，这样所有的数据查询 join 都会在单库内解决；
如果从商户的角度来讲，要查询某个商家某天所有的订单数，就需要按照商户ID做拆分；但是如果系统既想按会员拆分，又想按商家数据，则会有一定的困难。如何找到合适的分片规则需要综合考虑衡量。
几种典型的分片规则包括：
如图，切分原则都是根据业务找到适合的切分规则分散到不同的库，下面用用户 ID 求模举例：
既然数据做了拆分有优点也就优缺点。
优点:
拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做；
不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈；
应用端改造较少；
提高了系统的稳定性跟负载能力
缺点:
拆分规则难以抽象；
分片事务一致性难以解决；
数据多次扩展难度跟维护量极大；
跨库 join 性能较差。
3. Mycat的引入
前面讲了垂直切分跟水平切分的不同跟优缺点，会发现每种切分方式都有缺点，但共同的特点缺点有：
引入分布式事务的问题；
跨节点 Join 的问题；
跨节点合并排序分页问题；
多数据源管理问题。
针对数据源管理，目前主要有两种思路：
可能 90%以上的人在面对上面这两种解决思路的时候都会倾向于选择第二种，尤其是系统不断变得庞大复杂 的时候。
确实，这是一个非常正确的选择，虽然短期内需要付出的成本可能会相对更大一些，但是对整个系统的 扩展性来说，是非常有帮助的。
这时我们可以引入Mycat，通过数据切分解决传统数据库的缺陷，又有了 NoSQL 易于扩展的优点。
它通过中间代理层规避了多数据源的处理问题，对应用完全透明，同时对数据切分后存在的问题，也做了解决方案。
4. 数据切分的原则
由于数据切分后数据Join 的难度在此也分享一下数据切分的经验：
第一原则：能不切分尽量不要切分。
第二原则：如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好。
第三原则：数据切分尽量通过数据冗余或表分组（Table Group）来降低跨库 Join 的可能。
第四原则：由于数据库中间件对数据 Join 实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量少使用多表 Join。
上述一些专业术语在后面的章节做解释
5. 参考资料
http://www.mycat.io/document/mycat-definitive-guide.pdf
京公网安备 11010802041100号