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这篇文章不能称之为原创,完全是基于cobar的官方文档搭建,,从这里也间接的可以看到cobar的文档有多详细
一、cobar简介:
Cobar是关系型数据库的分布式处理系统,它可以在分布式的环境下看上去像传统数据库一样为您提供海量数据服务。
产品在阿里巴巴B2B公司已经稳定运行了3年以上。
目前已经接管了3000+个MySQL数据库的schema,为应用提供数据服务。
据最近统计cobar集群目前平均每天处理近50亿次的SQL执行请求。
cobar官方文档地址:
二、cobar解决的问题以及cobar存在的不足:
1.cobar解决的问题:
(1).分布式:Cobar的分布式主要是通过将表放入不同的库来实现:
A. Cobar支持将一张表水平拆分成多份分别放入不同的库来实现表的水平拆分
B. Cobar也支持将不同的表放入不同的库
C. 多数情况下,用户会将以上两种方式混合使用
这里需要强调的是,Cobar不支持将一张表,例如test表拆分成test_1, test_2, test_3.....放在同一个库中,必须将拆分后的表分别放入不同的库来实现分布式。
(2).HA:在用户配置了MySQL心跳的情况下,Cobar可以自动向后端连接的MySQL发送心跳,判断MySQL运行状况,一旦运行出现异常,Cobar可以自动切换到备机工作。但需要强调的是:
A. Cobar的主备切换有两种触发方式,一种是用户手动触发,一种是Cobar的心跳语句检测到异常后自动触发。那么,当心跳检测到主机异常,切换到备机, 如果主机恢复了,需要用户手动切回主机工作,Cobar不会在主机恢复时自动切换回主机,除非备机的心跳也返回异常。
B. Cobar只检查MySQL主备异常,不关心主备之间的数据同步,因此用户需要在使用Cobar之前在MySQL主备上配置双向同步,详情可以参阅MySQL参考手册。
2.存在的不足:
(1).不支持跨库情况下的join、分页、排序、子查询操作。
(2).SET语句执行会被忽略,事务和字符集设置除外。
(3).分库情况下,insert语句必须包含拆分字段列名。
(4).分库情况下,update语句不能更新拆分字段的值。
(5).不支持SAVEPOINT操作。
(6).暂时只支持MySQL数据节点。
(7).使用JDBC时,不支持rewriteBatchedStatements=true参数设置(默认为false)。
(8).使用JDBC时,不支持useServerPrepStmts=true参数设置(默认为false)。
(9).使用JDBC时,BLOB, BINARY, VARBINARY字段不能使用setBlob()或setBinaryStream()方法设置参数。
3.Cobar逻辑层次图
dataSource:数据源,表示一个具体的数据库连接,与一个物理存在的schema一一对应。
dataNode:数据节点,由主、备数据源,数据源的HA以及连接池共同组成,可以将一个dataNode理解为一个分库。
table:表,包括拆分表(如tb1,tb2)和非拆分表。
tableRule:路由规则,用于判断SQL语句被路由到具体哪些datanode执行。
schema:cobar可以定义包含拆分表的schema(如schema1),也可以定义无拆分表的schema(如schema2)。
以上层次关系具有较强的灵活性,用户可以将表自由放置不同的datanode,也可将不同的datasource放置在同一MySQL实例上。
三、cobar配置实例:
1.实验场景描述及拓扑图:
(1).系统对外提供的数据库名是dbtest,并且其中有两张表tb1和tb2。
(2).tb1表的数据被映射到物理数据库dbtest1的tb1上。
(3).tb2表的一部分数据被映射到物理数据库dbtest2的tb2上,另外一部分数据被映射到物理数据库dbtest3的tb2上。
如下图所示:
2.环境准备:
(1).操作系统:linux[red hat linux 6]
(2).mysql:mysql 5.1以上版本[数据库也已经安装好,mysql 5.6.14]
(3).jdk:使用1.6以上版本[默认已经装好,如果不清楚,请看上一篇amoeba博文]
(4).cobar服务器:192.168.1.104:3306 用户名和密码:root/kongzhong
(5).数据库环境描述:
dbtest1:192.168.1.102:3306/tb1
dbtest2:192.168.1.102:3307/tb2
dbtest3:192.168.1.100:3306/tb2
(6).建库脚本如下:[脚本执行就不演示了]
#创建dbtest1脚本 dropdatabaseif exists dbtest1; createdatabasedbtest1; use dbtest1; #在dbtest1上创建tb1 createtabletb1( id intnotnull, gmt datetime); #创建dbtest2 dropdatabaseif exists dbtest2; createdatabasedbtest2; use dbtest2; #在dbtest2上创建tb2 createtabletb2( id intnotnull, val varchar(256)); #创建dbtest3 dropdatabaseif exists dbtest3; createdatabasedbtest3; use dbtest3; #在dbtest3上创建tb2 createtabletb2( id intnotnull, val varchar(256));

MySQL和SQLite的主要区别在于设计理念和使用场景:1.MySQL适用于大型应用和企业级解决方案,支持高性能和高并发;2.SQLite适合移动应用和桌面软件,轻量级且易于嵌入。

MySQL中的索引是数据库表中一列或多列的有序结构,用于加速数据检索。1)索引通过减少扫描数据量提升查询速度。2)B-Tree索引利用平衡树结构,适合范围查询和排序。3)创建索引使用CREATEINDEX语句,如CREATEINDEXidx_customer_idONorders(customer_id)。4)复合索引可优化多列查询,如CREATEINDEXidx_customer_orderONorders(customer_id,order_date)。5)使用EXPLAIN分析查询计划,避

在MySQL中使用事务可以确保数据一致性。1)通过STARTTRANSACTION开始事务,执行SQL操作后用COMMIT提交或ROLLBACK回滚。2)使用SAVEPOINT可以设置保存点,允许部分回滚。3)性能优化建议包括缩短事务时间、避免大规模查询和合理使用隔离级别。

选择PostgreSQL而非MySQL的场景包括:1)需要复杂查询和高级SQL功能,2)要求严格的数据完整性和ACID遵从性,3)需要高级空间功能,4)处理大数据集时需要高性能。PostgreSQL在这些方面表现出色,适合需要复杂数据处理和高数据完整性的项目。

MySQL数据库的安全可以通过以下措施实现:1.用户权限管理:通过CREATEUSER和GRANT命令严格控制访问权限。2.加密传输:配置SSL/TLS确保数据传输安全。3.数据库备份和恢复:使用mysqldump或mysqlpump定期备份数据。4.高级安全策略:使用防火墙限制访问,并启用审计日志记录操作。5.性能优化与最佳实践:通过索引和查询优化以及定期维护兼顾安全和性能。

如何有效监控MySQL性能?使用mysqladmin、SHOWGLOBALSTATUS、PerconaMonitoringandManagement(PMM)和MySQLEnterpriseMonitor等工具。1.使用mysqladmin查看连接数。2.用SHOWGLOBALSTATUS查看查询数。3.PMM提供详细性能数据和图形化界面。4.MySQLEnterpriseMonitor提供丰富的监控功能和报警机制。

MySQL和SQLServer的区别在于:1)MySQL是开源的,适用于Web和嵌入式系统,2)SQLServer是微软的商业产品,适用于企业级应用。两者在存储引擎、性能优化和应用场景上有显着差异,选择时需考虑项目规模和未来扩展性。

在需要高可用性、高级安全性和良好集成性的企业级应用场景下,应选择SQLServer而不是MySQL。1)SQLServer提供企业级功能,如高可用性和高级安全性。2)它与微软生态系统如VisualStudio和PowerBI紧密集成。3)SQLServer在性能优化方面表现出色,支持内存优化表和列存储索引。


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