第六周总结

一、数据分片

解决单表的访问压力和存储压力

概念：将一张表拆分成若干片，分布到多个服务器上；

挑战：

• 需要大量的额外代码，处理逻辑因此变得更加复杂

• 无法执行多分片的联合查询

• 无法使用数据库事务

• 随着数据的增加，如何增加更多的服务器 --- 伸缩性，扩容

分布式数据库中间件（Mycat）

如何做集群的伸缩

单服务单数据库

单服务数据库主从

业务分服务和分库

业务划分+单业务主从复制+分片



二、NoSQL

1、CAP原理

一致性(Consisitency)：每次读取的数据都应该是最近写入的数据或者返回一个错误，而不是过期数据，也就是说，数据是一致性的;

可用性(Availability)：每次请求都应该得到一个相应，而不是返回一个错误或者失去响应，不过这个响应不需要保证数据是最近写入的，也就是说系统需要一直都是可以正常使用的，不会引起调用者的异常，但是并不保证响应的数据是最新的；

分区耐受性(Partition tolerance): 即使因为网络原因，部分服务器节点之间消息丢失或者延迟了，系统依然应该是可以操作的



2、最终一致性

• 根据时间戳，最后写入覆盖

• 客户端冲突解决，业务上进行解决

• 投票解决冲突（写入三个节点，大于等于2个节点成功才返回）

3、Hbase架构

4、ACID与BASE

• 关系型数据库ACID的概念

• 原子性（Atomicity）

• NoSql数据库BASE的概念

• 基本可用（Basically Available）： 系统在出现不可预知的故障时，允许损失部分可用性，如响应时间上的损失或者功能上的损失

5、NoSql数据库案例（Doris — 海量KV Engine）