下文主要給大家?guī)韒ysql是否支持分布式，希望這些內容能夠帶給大家實際用處，這也是我編輯mysql是否支持分布式這篇文章的主要目的。好了，廢話不多說，大家直接看下文吧。

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首先數(shù)據(jù)庫是一個軟件，最基礎的功能就是數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)查詢。對于數(shù)據(jù)的處理方式如果通泛來說是分為讀和寫，所以分布式方案的很多場景其實也是圍繞著這兩個維度來做的。

在開始分布式方案前，要說下為什么要有分布式方案。如果單機可以解決的事情，其實完全沒有必要去再考慮分布式了。如果要分，其實就不能再很自然的合起來，這也是分布式方案里需要掌握的一個平衡。 現(xiàn)在行業(yè)里說的HTAP方案，其實就是融合了OLTP+OLAP的場景，如果從單機的角度來說，Oracle肯定是最好的HTAP解決方案了。 但是oracle里面除了價格的問題之外，還有一個問題，那就是擴展性，暫不說sharding的細節(jié)，Oracle里面的設計思想就是share everything,所以分區(qū)表的方案還是比較合適的。

但是MySQL顯然不行，因為你幾乎聽不到互聯(lián)網行業(yè)里在用分區(qū)表的方案，因為再怎么分，怎么擴展，數(shù)據(jù)都是在單機上，況且單機性能還差強人意。 所以單機容量，單機性能都是一個瓶頸，那么就可以有兩個或者多個實例來分擔壓力。

我來簡單舉個例子。從數(shù)據(jù)的處理角度來說，數(shù)據(jù)有讀寫需求，那么我們的需求就可以分別對讀需求和寫需求做擴展。

讀需求的擴展相對來說簡單一些，就是常說的讀寫分離了。這種一般的中間件都可以支持。

就如同下圖的方案里面的左下角所示，對讀的需求可以輕松實現(xiàn)讀擴展，這里的讀擴展是線性的，不是指數(shù)級的，對業(yè)務來說是透明的。

難點就在于寫擴展了，寫擴展的核心是涉及到分布式事務的部分，能不拆就不拆，如果實在要拆，那么我們可以分不同的維度，比如對于流水型數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)的前后依賴度很低，所以寫需求就是insert，寫的需求比較單一。這種方式可以使用中間件的方案來輔助，做到sharding的分片方案。 我們通常理解的分布式方案其實很多也是在說這個。這種方案的擴展是指數(shù)級別的，比如2個節(jié)點，變?yōu)?個，4個變?yōu)?個等等，對業(yè)務算是透明的。

但是還有一類更為復雜的，那就是狀態(tài)型數(shù)據(jù)，我們不能直接拆，或者說直接分片，我們可以根據(jù)業(yè)務的維度來拆分，這種拆分就不建議直接使用中間件了。 比如一個業(yè)務如果拆分可以拆分為業(yè)務1，業(yè)務2，業(yè)務3。。。業(yè)務8，那么這8個業(yè)務的拆分邏輯建議不是做成hash的平滑方式，而是建議根據(jù)業(yè)務邏輯的優(yōu)先級和其他維度來組合，比如業(yè)務1的優(yōu)先級高，那么完全可以是一個獨立的節(jié)點，業(yè)務3-業(yè)務6的數(shù)據(jù)量和優(yōu)先級不同，則完全可以是一個節(jié)點。數(shù)據(jù)的寫入路由規(guī)則建議還是通過應用層面來進行處理。這是一種更加可控的方案。這種擴展方案對應用不是透明的，需要應用的配合和處理。但是收益也顯然是最佳的平衡狀態(tài)，比如游戲行業(yè)里很常見的游戲服概念，就是這種分法，所以擴展起來可以是線性的。

如果要說這個基礎之上的分布式方案，其實是把一套集群或者業(yè)務當做一個透明的節(jié)點，使用其他的輔助方案來達到擴展的需求，基于關系型的分布式方案更多是基于靜態(tài)路由來處理，對于擴容來說還是需要做很多額外的工作，沒法做到平滑的彈性。這一點上自然是NoSQL,NewSQL的用武之地了。

所以在方案的選擇上，要有大局觀和更高的視野，不一定什么都是MySQL,Oracle，深耕下去自然是不錯的，還可以考慮其他更好的方案。

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