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mysql 分布式数据库（mysql分布式数据库搭建）

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0707

mysql分布式集群的搭建方案？

MySQL分布式集群的搭建方案可以参考以下步骤：

准备集群搭建环境：使用6台虚拟机来搭建MYSQL集群，每台虚拟机应配置相应的节点，包括管理节点（MGM）、数据节点（NDB）和SQL节点。

安装程序：在两台机器上面同时进行（1）在MySQL cluster官网下载msi安装软件MySQL-cluster-gpl-7.4.11-win32.msi 可能需要Oracle用户注册后下载。（2）在命令行中切换到MySQL安装后bin目录下执行：MySQLd --install MySQL 注册服务。（3）设置环境变量：将MySQL安装后bin目录添加到环境变量中。

启动集群服务：以命令行方式启动集群服务，首先启动管理节点的MySQL Cluster服务（用ndb_mgmd命令），然后逐个启动数据节点的MySQL Cluster服务（用ndbd命令）。

mysql 分布式数据库（mysql分布式数据库搭建）

配置SQL节点：在SQL节点上配置MySQL，使其能够连接到Cluster。具体步骤包括编辑my.cnf配置文件，添加MySQL Cluster连接驱动程序库，以及设置SQL节点的连接参数。

测试集群功能：通过在SQL节点上执行SQL语句来测试集群功能，验证集群是否能够正常工作。

以上是MySQL分布式集群的基本搭建方案，具体操作可能因环境和需求而有所不同，请根据实际情况进行调整。

大家搭建过mysql分布式集群吗？

MySQL分布式集群搭建

：管理节点（MGM）：这类节点的作用是管理MySQLCluster内的其他节点，如提供配置数据，并停止节点，运行备份等。由于这类节点负责管理其他节点的配置，应该在启动其他节点之前启动这类节点。MGM节点是用命令“ndb_mgmd”启动的；

数据节点（NDB）：这类节点用于保存Cluster的数据，数据节点的数目与副本的数目相关，是片段的倍数。例如，对于两个副本，每个副本有两个片段，那么就有4个数据节点，没有必要设定过多的副本，在NDB中数据会尽量的保存在内存中。数据节点使用命令“ndb”启动的；

SQL节点：这是用来访问Cluster数据的节点，对于MySQL Cluster，客户端节点是使用NDB Cluster存储引擎的传统MySQL服务器。通常，SQL节点使用命令“mysqld-ndbcluster”启动的；

mysql适用于大型还是小型数据库？

答案是小型数据库。

因为MySQL是一种关系型数据库管理系统，关系数据库将数据保存在不同的表中，而不是将所有数据放在一个大仓库内，这样就增加了速度并提高了灵活性。

具有体积小，重量轻，并且是开源免费的数据库，所以是很多中小型企业公司的首选。而一般大型数据库都使用的是oracle数据库。

支撑日活百万用户的高并发系统，应该如何设计其数据库架构？ ？

之前做过一个每天访问量达到800w的系统，简单说下自己的见解！

从整个应用系统来看，想要支持超高并发量，负载均衡，缓存，消息中间件，数据库读写分离，分库分表等必不可少，既然文章只问了数据库系统，那就只谈数据库！

mysql 分布式数据库（mysql分布式数据库搭建）

数据库层面，一般无外乎是主从复制，读写分离，分库分表这些东西！

1，从单台数据库性能来看，单个mysql实例最大连接数为16384，就是说在同一时间最多能容纳那么多的访问量，同时受服务器CPU，内存，硬盘等的影响，但是在实际应用中能达到2000就不错了！

需要使用druid等数据库监控中间件，实时的监控数据库连接，sql效率等各种指标，在达到瓶颈之前找到办法，show status;这个指令也可以方便的查看数据库实例的各项指标

单台数据库实例配置最优化是保证整个数据库集群最优化的基本保证！

2，数据库集群:以分库分表为例，分库分表的方式有很多，比如mycat，Sharding-jdbc等。

分库分表的思想很简单，比如单表1亿的数据量，查询效率很低，如果使用8库1024表拆分，每张表中的数据不会超过10万，对数据库来说不存在任何瓶颈，就算总数据量达到100亿，单表的查询也不会慢！

拆分的策略通常以某个全局唯一的业务主键使用某种方式(比如hash取模，按月份等等)进行分库分表的计算！

那么问题来了，全局唯一的字段怎么获取？普通的数据库主键自增，uuid等不再合适，可以使用redis，zookeeper等获取全局唯一的id，具体可参见之前的其他回答！

问题:分库分表之后存在跨库join的问题，通常的解决方式为1，尽量使用分库分表主键能保证在同一库，同一类型的表中进行连接查询，2，增加专门的查询库:将常用的数据字段冗余到查询库中，方便连接查询和常用字段的快速查询；

4，sql优化：最基本的条件查询，count，分组等使用索引字段等避免全局查询，避免null值判断，避免使用not in，避免无效的like语句，避免查询的时候使用函数操作等等！

5，像秒杀系统等这种瞬时高并发，最好借助缓存系统来完成！

总而言之，数据库是整个应用系统当中最核心，也是最容易出问题的地方，做好监控，提前预防才能保证系统访问量的增长！