百度分布式数据库实践与进展详解

"这篇文档是关于百度在分布式数据库领域的实践与进展的分享，主要涵盖了分布式数据库的产品定位、设计原则、架构、数据访问模式、数据划分、数据拓扑、事务实现以及读写分离策略。" 在分布式数据库的实践中，百度旨在保持数据库特性的同时，扩大数据处理规模，提供低延迟的在线访问，并支持复杂关系的数据操作。设计原则强调了保持应用访问方式不变，即应用程序无需更改即可使用分布式数据库，同时应用需了解数据的逻辑分布。此外，根据不同的访问模式，系统提供了不同功能，如自动发现、人工决定和自动处理。 分布式架构中，前端APP客户端通过libmysqlclient或jdbc发送SQL命令，数据库代理（dbproxy）会将SQL命令拆解为多个子请求，发送到相应的集群（Cluster）。每个集群包含Master和Slave节点，负责数据的读写。SQL的执行过程包括数据的拉取、拆解、合并、排序和限制，以返回最终结果。 数据访问模式分为基于PartitionKey和不基于PartitionKey两类，涵盖单表单机、单表多机、多表单机、多表多机等多种场景。数据划分依据特定的列进行，该列不可更新且与索引无关，支持范围分断、散列取模、枚举和组合模式等划分方式。数据关系可以是继承或绑定。 事务实现方面，百度的分布式数据库支持在同一分片上的请求，由MySQL自身保证事务性，同时也支持数据绑定和小表继承。但不支持分布式事务。为了保证会话一致性，读写分离策略规定事务内的所有语句发送至主库执行，读操作则可选择从库，前提是确保从上次查询到此次查询之间没有数据更新且超过了主从同步的延迟时间。 总结来说，百度的分布式数据库实践着重于提供高效、可扩展且兼容传统数据库特性的解决方案，通过智能的数据分区和读写分离策略来优化性能和一致性，满足大规模数据处理的需求。这种实践对于其他大型互联网公司处理海量数据的挑战具有参考价值。