电商数据库网摘

oracle集群
Oracle RAC是业界最流行的产品。其架构的最大特色是共享存储架构（Shared-disk），整个RAC集群是创建在一个共享的存储设备之上的，节点之间采用 高速网络互连。在 Oracle RAC 环境中，每一个 Oracle 数据块都被赋予一个（且只有一个）“主”Oracle RAC 节点。该 Oracle RAC 节点的全局缓存服务 (GCS) 负责管理对这些数据块集的访问。当其中一个 Oracle 节点须要访问某个 Oracle 数据块时，它必须首先与该数据块协商。而后，该主节点的 GCS 或者指示请求的 Oracle 节点从磁盘中获取该数据块，或者指示该Oracle 数据块的当前持有者将被请求的数据块发送到请求节点。Oracle 尝试跨全部 RAC 节点统一分发该数据块的全部权。在 Oracle RAC 环境中，数据块大体相等的全部节点都将被指定为主节点。（若是 Oracle RAC 节点数是 Oracle 数据块数的约数，则全部 RAC 节点都是具备一样数量的数据块的主节点。）

mysql集群
MySQL cluster和Oracle RAC彻底不一样，它采用Shared-nothing架构。整个集群由管理节点(ndb_mgmd)，处理节点(mysqld)和存储节点(ndbd)组 成，不存在一个共享的存储设备。MySQL cluster主要利用了NDB存储引擎来实现，NDB存储引擎是一个内存式存储引擎，要求数据必须所有加载到内存之中。数据被自动分布在集群中的不一样存 储节点上，每一个存储节点只保存完整数据的一个分片(fragment)。同时，用户能够设置同一份数据保存在多个不一样的存储节点上，以保证单点故障不会形成数据丢失。
MySQL cluster的优势在于其是一个分布式的数据库集群，处理节点和存储节点均可以线性增长，整个集群没有单点故障，可用性和扩展性均可以作到很高，更适合 OLTP应用。可是它的问题在于：1.NDB存储引擎必需要求数据所有加载到内存之中，限制比较大，可是目前NDB新版本对此作了改进，容许只在内存中加 载索引数据，数据能够保存在磁盘上。2.目前的MySQL cluster的性能还不理想，由于数据是按照主键hash分布到不一样的存储节点上，若是应用不是经过主键去获取数据的话，必须在全部的存储节点上扫描， 返回结果处处理节点上去处理。并且，写操做须要同时写多份数据到不一样的存储节点上，对节点间的网络要求很高。

分布式数据库拆分

数据库分片
Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能，而是在具体技术细节之上的抽象处理，是水平扩展(Scale Out，亦或横向扩展、向外扩展)的解决方案，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。
把热度高的数据划分开来，使用配置恰好的硬件，提升访问速度，加强用户体验
把不一样的用户的数据根据用户的id放到不一样的数据库中，不一样用户对应的交易数据也跟着到不一样的数据库；以后能够把交易完成和正在交易的数据库分开。
一个全国经济信息系统，能够按照不一样地区把不一样数据放到不一样数据库中，随着时间增长数据也会愈来愈大，到时还能够工具年份在从新划分数据库。
一个大中型的电子商的电子商务网站必定会遇到数据量巨大的问题，能够根据用户对象或者使用和被使用的数据进行分片。这样避免了在一个库中数据膨胀而带来的瓶颈。
在数据库分片时最好分到不一样的服务器中，或者不一样的存储中，避免磁盘竞争 
数据库分片存在比较大问题就是人查询或者统计涉及到跨库就比较麻烦。特别是join时若是涉及到多个节点，将很是困难，应该尽可能避免。

数据库水平分片

读写分离
读写分离架构利用了数据库的复制技术，将读和写分布在不一样的处理节点上，从而达到提升可用性和扩展性的目的。
读写分离简单的说是把对数据库读和写的操做分开对应不一样的数据库服务器，这样能有效地减轻数据库压力，也能减轻io压力。主数据库提供写操做，从数据库提供读操做，其实在不少系统中，主要是读的操做。当主数据库进行写操做时，数据要同步到从的数据库，这样才能有效保证数据库完整性。Quest SharePlex就是比较牛的同步数据工具，据说比oracle自己的流复制还好，mysql也有本身的同步数据技术。mysql只要是经过二进制日志来复制数据。经过日志在从数据库重复主数据库的操做达到复制数据目的。这个复制比较好的就是经过异步方法，把数据同步到从数据库。
主数据库同步到从数据库后，从数据库通常由多台数据库组成这样才能达到减轻压力的目的。读的操做怎么样分配到从数据库上？应该根据服务器的压力把读的操做分配到服务器，而不是简单的随机分配。mysql提供了MySQL-Proxy实现读写分离操做。不过MySQL-Proxy好像好久不更新了。oracle能够经过F5有效分配读从数据库的压力。
上面说的数据库同步复制，都是在从同一种数据库中，若是我要把oracle的数据同步到mysql中，其实要实现这种方案的理由很简单，mysql免费，oracle太贵。好像Quest SharePlex也实现不了改功能吧。好像如今市面尚未这个工具吧。那样应该怎么实现数据同步？其实咱们能够考虑本身开发一套同步数据组件，经过消息，实现异步复制数据。其实这个实现起来要考虑不少方面问题，高并发的问题，失败记录等。其实这种方法也能够同步数据到memcache中。据说oracle的Stream也能实现，不过没有试过。
经过ebay读写分离的结构图，经过Share Plex 近乎实时的复制数据到其余数据库节点，再经过F5特定的模块检查数据库状态，并进行负载均衡，IO 成功的作到了分布，读写分离，并且极大的提升了可用性。目前读写分离技术比较多，比较有名的为amoeba，有兴趣的同窗能够研究下。

数据库缓存
读写分离如今应用很是普遍，特别是时国内外大型网站，都使用的很是多，不少都是本身研发缓存系统，淘宝还开源了Tair系统，有兴趣的能够研究下。比较有名的是memcached使用memcached最好的可能算facebook了。经过memcached分担读的操做，把经常使用的对象数据存储到memcached中，当有读操做过来时先访问memcached若是memcached没有该数据再从数据库获取，同时把数据放到memcached中，下次访问就能够直接访问memcached了。

有一次在和一个朋友聊天时他们正在着手在线文档系统架构设计，因为文档访问压力很是大，每次请求数据库也很是大，因为大量的的文档数据在服务端和客户端传输，会常常形成网络堵塞。我建议他能够把文档分片，减小一次性大文件传输。再根据文档热度把一些文档保持到缓存中。其实文档也好，数据库也好，不少方法只要根据业务要求也能够达到殊途同归的之效。