MySQL分布式数据库实践：策略与技术探索

本资源是一份关于基于MySQL的分布式数据库实践的演讲稿，标题为《基于MySQL的分布式数据库实践_公开.pdf》，由杨海朝在2011年4月15日的DTCC2011会议上分享。演讲者作为资深MySQL DBA，探讨了在业务快速增长的背景下，如何有效地进行数据库分片（Database Sharding）以应对高并发和数据量膨胀的需求。 首先，演讲强调了在设计阶段就要遵循CAP定理和BASE理论，尽可能实现去中心化并异步处理操作，以避免分布式事务带来的复杂性。在架构设计上，提到了按功能划分数据库、使用Master-Slave模式以及MPSM（Multiple Port per Server Model）等方法，同时采用水平切分技术，如表分区（例如将数据划分为256个表），确保数据分布均衡。 接下来，作者介绍了几种数据库扩展实践： 1. **Scaling Practice #1** - SPSM（Single Primary Shard with Multiple Masters）：通过增加奴隶节点的数量来提升读取性能。 2. **Scaling Practice #2** - 物理分离索引和数据，每个数据库使用单独的端口，进一步优化资源管理。 3. **Scaling Practice #3** - 提升单机性能，利用SSD、I/O Drive、Cache Cache和Flashcache等硬件加速存储和读取速度。 4. **Scaling Practice #4** 分裂策略：包括Master与Slave的拆分、基于表对象拆分和根据不同的分区键进行拆分，以适应不同的业务需求。 5. **Scaling Practice #5** - 时间维度分片，适用于有时间序列数据的场景，通过持续归档来节省存储空间。 6. **Scaling Practice #6** - 使用中间件来简化开发和运维，降低系统的复杂性。 这份演讲提供了实用的指导，帮助读者理解在实际项目中如何灵活运用MySQL分布式数据库技术，以应对不断增长的业务挑战。通过这些策略，可以有效提升系统的可扩展性和性能，降低运维成本。