分布式数据库选型——数据水平拆分方案

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分布式数据库选型——数据水平拆分方案

mq4096 2019-06-19 16:17:37 浏览20007
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概述

水平拆分的概念随着分布式数据库的推广已为大部分人熟知。分库分表、异构索引、小表广播、这些功能几乎是产品功能需求标配。然而有些客户使用分布式数据库后的体验不尽如意。
本文尝试从数据的角度总结分布式数据的复制(replication)和分区(partition)技术原理和方案,其中分区也有称为分片(sharding),希望能引起读者一些思考,在分布式数据库选型中能注意这些细节的区别,选择适合业务的数据水平拆分方案。

分布式数据库架构

分布式数据库以集群形式存在,有多个节点。集群架构有共享磁盘架构(shared-disk)和无共享架构(shared-nothing)。后者有时也称为水平扩展(horizontal scale)或向外扩展(scale out),本文主要总结无共享架构方案。

无共享架构的各个节点之间的通信都是软件层面使用网络实现

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