垂直切?️ 存放在同一目錄 資料中的的資料分散存放到多個資料庫
1.一種是按照不同的表（或者schema）來切分到不同的資料庫（主機）之上，這種切可以稱之為資料的垂直（縱向）切分
另外一種則是根據表中的資料的邏輯關係，將同乙個表中的資料按照某種條件拆分到多台資料庫（主機）上面，這種切分稱之為資料的水平（橫向）切分。
水平切割 把不同一張表存放在不同的資料中，解決單錶資料過大的情況。
mycat 水平分割 解決 水平切割的問題：
cobar :阿里
schema 邏輯庫 與 mysql 中的 dabase 對應
邏輯庫中定義了 的table
table 表，
邏輯庫(schema)：資料庫中介軟體可以被看做是乙個或多個資料庫集群構成的邏輯庫。
邏輯表（table）：那麼就會有邏輯表，分布式資料庫中，對應用來說，讀寫資料的表就是邏輯表。邏輯表，可以是資料切分後，分布在乙個或多個分片庫中，也可以不做資料切分，不分片，只有乙個表構成
分片表：是指那些原有的很大資料的表，需要切分到多個資料庫的表，這樣，每個分片都有一部分資料，所有分片構成了完整的資料。 總而言之就是需要進行分片的表。
非分片表：乙個資料庫中並不是所有的表都很大，某些表是可以不用進行切分的，非分片是相對分片表來說的，就是那些不需要進行資料切分的表
分片節點(datanode)資料切分後，乙個大表被分到不同的分片資料庫上面，每個表分片所在的資料庫就是分片節點（datanode）。
節點主機(datahost)資料切分後，每個分片節點（datanode）不一定都會獨佔一台機器，同一機器上面可以有多個分片資料庫，這樣乙個或多個分片節點（datanode）所在的機器就是節點主機（datahost）,為了規避單節點主機併發數限制，盡量將讀寫壓力高的分片節點（datanode）均衡的放在不同的節點主機（datahost）。
分片規則(rule)個大表被分成若干個分片表，就需要一定的規則，這樣按照某種業務規則把資料分到某個分片的規則就是分片規則，資料切分選擇合適的分片規則非常重要，將極大的避免後續資料處理的難度。
schema.xmlschema.xml作為mycat中重要的配置檔案之一，管理著mycat的邏輯庫、表、分片規則、datanode以及datasource。
schema 標籤用於定義mycat例項中的邏輯庫
table 標籤定義了mycat中的邏輯表
datanode 標籤定義了mycat中的資料節點，也就是我們通常說所的資料分片。
datahost標籤在mycat邏輯庫中也是作為最底層的標籤存在，直接定義了具體的資料庫例項、讀寫分離配置和心跳語句。
server.xml介紹
server.xml幾乎儲存了所有mycat需要的系統配置資訊。最常用的是在此配置使用者名稱、密碼及許可權。
rule.xmlrule.xml裡面就定義了我們對錶進行拆分所涉及到的規則定義。我們可以靈活的對錶使用不同的分片演算法，或者對錶使用相同的演算法但具體的引數不同。這個檔案裡面主要有tablerule和function這兩個標籤。在具體使用過程中可以按照需求新增tablerule
和function。mysql來說，標準的讀寫分離是主從模式，乙個寫節點master後面跟著多個讀節點，讀節點的數量取決於系統的壓力，通常是1-3個讀節點的配置
mycat讀寫分離和自動切換機制，需要mysql的主從複製機制配合
mysql的主從複製 資料同步 binlog
資料庫分片技術
假如您有乙個應用程式，隨著業務越來越有起色，系統所牽涉到的資料量也就越來越大，此時您要涉及到對系統進行伸縮 scale 的問題了。一種典型的擴充套件方法叫做 向上伸縮 scale up 它的意思是通過使用更好的硬體來提高系統的效能引數。而另一種方法則叫做 向外伸縮 scale out 它是指通過增加...
MySQL資料庫分片技術調研
將這段時間了解的mysql分片技術和主從複製只是整理清楚畫了思維導圖記錄一下，希望能給需要的人一些幫助 1 海量資料的操作超出單錶 單庫的最大限制 2 訪問壓力超出資料庫系統限制，效能下降 3 資料庫複製 容災等問題 一 採用資料分表分庫提高資料庫的效能限制 1 可選sharding策略 2 sha...
資料庫分片
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