众所周知数据库的管理往往离不开各种的数据优化，而要想进行优化通常我们都是通过参数来完成优化的。那么到底这些参数有哪些呢？为此在本篇文章中课课家笔者就为大家简单介绍MySQL，以供大家参考参考，希望能帮助到大家。
1) 分布式DB水平切分中用到的主要关键技术：分库，分表，M-S,集群，负载均衡
2) 需求分析：一个大型互联网应用每天几十亿的PV对DB造成了相当高的负载，对系统的稳定性的扩展性带来极大挑战。
3) 现有解决方式：通过数据切分提高网站性能，横向扩展数据层
水平切分DB，有效降低了单台机器的负载，也减小了宕机的可能性。
集群方案：解决DB宕机带来的单点DB不能访问问题。
读写分离策略：极大限度提高了应用中Read数据的速度和并发量。
典型例子：Taobao,Alibaba,Tencent，它们大都实现了自己的分布式数据访问层（DDAL）。Taobao的基于ibatis和spring的的分布式数据访问层，已有多年的应用，运行效率和生产实效性得到了开发人员和用户的肯定。
水平切分需要考虑的后续问题：分库后路由规则的选择和制定，以及后期扩展。如，如何以最少的数据迁移达到最大容量的扩展。因些路由表分规则以及负载均衡的考虑很重要。
4）对于DB切分，实质上就是数据切分。下面从What, Why, How三个方面来讲述。
What？什么是数据切分？
具体将有什么样的切分方式呢和路由方式呢？举个简单的例子：我们针对一个应用中的日志来说明，比如日志文章（article）表有如下字段：
article_id(int),title(varchar(128)),content(varchar(1024)),user_id(int)
面对这样的一个表，我们怎样切分呢？怎样将这样的数据分布到不同的数据库中的表中去呢？其实分析blog的应用，我们不难得出这样的结论：blog的应用中，用户分为两种：浏览者和blog的主人。浏览者浏览某个blog，实际上是在一个特定的用户的blog下进行浏览的，而blog的主人管理自己的blog，也同样是在特定的用户blog下进行操作的（在自己的空间下）。所谓的特定的用户，用数据库的字段表示就是“user_id”。就是这个“user_id”，它就是我们需要的分库的依据和规则的基础。我们可以这样做，将user_id为1～10000的所有的文章信息放入DB1中的article表中，将user_id为10001～20000的所有文章信息放入DB2中的article表中，以此类推，一直到DBn。这样一来，文章数据就很自然的被分到了各个数据库中，达到了数据切分的目的。接下来要解决的问题就是怎样找到具体的数据库呢？其实问题也是简单明显的，既然分库的时候我们用到了区分字段user_id，那么很自然，数据库路由的过程当然还是少不了user_id的。考虑一下我们刚才呈现的blog应用，不管是访问别人的blog还是管理自己的blog，总之我都要知道这个blog的用户是谁吧，也就是我们知道了这个blog的user_id，就利用这个user_id，利用分库时候的规则，反过来定位具体的数据库，比如user_id是234，利用该才的规则，就应该定位到DB1，假如user_id是12343，利用该才的规则，就应该定位到DB2。以此类推，利用分库的规则，反向的路由到具体的DB，这个过程我们称之为“DB路由”。
当然考虑到数据切分的DB设计必然是非常规，不正统的DB设计。那么什么样的DB设计是正统的DB设计呢？
我们平常规规矩矩用的基本都是。平常我们会自觉的按照范式来设计我们的数据库，负载高点可能考虑使用相关的Replication机制来提高读写的吞吐和性能，这可能已经可以满足很多需求，但这套机制自身的缺陷还是比较显而易见的。上面提到的“自觉的按照范式设计”。考虑到数据切分的DB设计，将违背这个通常的规矩和约束，为了切分，我们不得不在数据库的表中出现冗余字段，用作区分字段或者叫做分库的标记字段，比如上面的article的例子中的user_id这样的字段（当然，刚才的例子并没有很好的体现出user_id的冗余性，因为user_id这个字段即使就是不分库，也是要出现的，算是我们捡了便宜吧）。当然冗余字段的出现并不只是在分库的场景下才出现的，在很多大型应用中，冗余也是必须的，这个涉及到高效DB的设计。
Mysql实现海量海量数据存储查询时，主要有几个关键点，分表，分库，集群，M-S，负载均衡。
其中分库分表是很重要的一点。分库是如何将海量的MySQL数据放到不同的服务器中，分表则是在分库基础上对数据现进行逻辑上的划分。
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数据划分可有多种方式，找到一个主键后，可以按号段分，也可以Hash取模分，也可以选择在认证库中保存DB配置。具体如何选择具体情况具体分析。
划分后，就是后期的查找和维护工作了。为了实现快速查找，得有一个高效的查找机制，这里可以选择建索引的方法，并充分借鉴已有的成熟的路由技术。同时，增减数据时，还要考虑到索引的维护，数据迁移时，数据的重新分摊也是一个要考虑的问题。下面具体分析数据变更的情形：
大型应用中Mysql经常碰到数据无限扩充的情况。常用解决方案如下：
MySQL master/slave: 只适合大量读的情形，未必适合海量数据。
MySQL cluster: 提供的可能不是大家想要那种功能。
MySQL proxy: MySQL master/slave配合
MySQL 5.1 partition: 只是将一个表存储上逻辑分开，部分改善了性能，但是可扩展性仍然是问题。
MySQL对于海量数据按应用逻辑分表分数据库，通过程序来决定数据存放的表。但是
跨区查询是一个问题，当需要快速查找一个数据时你得准确知道那个数据存在哪个地方。为了达到这个目的，可以将分表逻辑放到中间层，这样上层的应用则就简单很多，也便于扩展。下面结合网上一个关于分表查询很好的例子分析：
Why?为什么要切分数据？
1) 像Oracle这样成熟稳定的DB可以支撑海量数据的存储和查询，但是价格不是所有人都承受得起。
2) 负载高点时，Master-Slaver模式中存在瓶颈。现有技术中，在负载高点时使用相关的Replication机制来实现相关的读写的吞吐性能。这种机制存在两个瓶颈：一是有效性依赖于读操作的比例，这里Master往往会成为瓶颈所在，写操作时需要一个顺序队列来执行，过载时Master会承受不住，Slaver的数据同步延迟也会很大，同时还会消耗CPU的计算能力，为write操作在Master上执行以后还是需要在每台slave机器上都跑一次。而Sharding可以轻松的将计算，存储，I/O并行分发到多台机器上，这样可以充分利用多台机器各种处理能力，同时可以避免单点失败，提供系统的可用性，进行很好的错误隔离。
3) 用免费的MySQL和廉价的Server甚至是PC做集群，达到小型机+大型商业DB的效果，减少大量的资金投入，降低运营成本，何乐而不为呢？
How？如何切分数据？
先对数据切分的方法和形式进行比较详细的阐述和说明。
数据切分可以是物理上的，对数据通过一系列的切分规则将数据分布到不同的DB服务器上，通过路由规则路由访问特定的数据库，这样一来每次访问面对的就不是单台服务器了，而是N台服务器，这样就可以降低单台机器的负载压力。
数据切分也可以是数据库内的，对数据通过一系列的切分规则，将数据分布到一个数据库的不同表中，比如将article分为article_001,article_002等子表，若干个子表水平拼合有组成了逻辑上一个完整的article表，这样做的目的其实也是很简单的。举个例子说明，比如article表中现在有5000w条数据，此时我们需要在这个表中增加（insert）一条新的数据，insert完毕后，数据库会针对这张表重新建立索引，5000w行数据建立索引的系统开销还是不容忽视的。但是反过来，假如我们将这个表分成100个table呢，从article_001一直到article_100，5000w行数据平均下来，每个子表里边就只有50万行数据，这时候我们向一张只有50w行数据的table中insert数据后建立索引的时间就会呈数量级的下降，极大了提高了DB的运行时效率，提高了DB的并发量。当然分表的好处还不知这些，还有诸如写操作的锁操作等，都会带来很多显然的好处。
综上，分库降低了单点机器的负载；分表，提高了数据操作的效率，尤其是Write操作的效率。
上文中提到，要想做到数据的水平切分，在每一个表中都要有相冗余字符作为切分依据和标记字段，通常的应用中我们选用user_id作为区分字段，基于此就有如下三种分库的方式和规则：（当然还可以有其他的方式）
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按号段分：
(1) user_id为区分，1～1000的对应DB1，1001～2000的对应DB2，以此类推；
优点：可部分迁移
缺点：数据分布不均
(2) hash取模分：
对user_id进行hash（或者如果user_id是数值型的话直接使用user_id的值也可），然后用一个特定的数字，比如应用中需要将一个数据库切分成4个数据库的话，我们就用4这个数字对user_id的hash值进行取模运算，也就是user_id%4,这样的话每次运算就有四种可能：结果为1的时候对应DB1；结果为2的时候对应DB2；结果为3的时候对应DB3；结果为0的时候对应DB4，这样一来就非常均匀的将数据分配到4个DB中。
优点：数据分布均匀
缺点：数据迁移的时候麻烦，不能按照机器性能分摊数据
(3) 在认证库中保存数据库配置
就是建立一个DB，这个DB单独保存user_id到DB的映射关系，每次访问数据库的时候都要先查询一次这个数据库，以得到具体的DB信息，然后才能进行我们需要的查询操作。
优点：灵活性强，一对一关系
缺点：每次查询之前都要多一次查询，性能大打折扣
以上就是通常的开发中我们选择的三种方式，有些复杂的项目中可能会混合使用这三种
方式。
4) 接下来对分布式数据库解决海量数据的存访问题做进一步介绍
分布式数据方案提供功能如下：
（1）提供分库规则和路由规则（RouteRule简称RR），将上面的说明中提到的三中切分规则直接内嵌入本系统，具体的嵌入方式在接下来的内容中进行详细的说明和论述；
（2）引入集群（Group）的概念，解决容错性的问题，保证数据的高可用性；
（3）引入负载均衡策略（LoadBalancePolicy简称LB）；
（4）引入集群节点可用性探测机制，对单点机器的可用性进行定时的侦测，以保证LB策略的正确实施，以确保系统的高度稳定性；
（5）引入读/写分离，提高数据的查询速度；
5）MySQL partition
MySQL 5.1 的 partition 功能由于单张表的数据跨文件，批量查询时候同样存在上述问题，不过它是在 MySQL 内部实现的，不需要外部调用者关心。其查询实现的原理应该大致类似。但 partition 只解决了 IO 的瓶颈，并不能解决 CPU 计算的瓶颈，因此无法代替传统的手工分表方式。
对于这个问题还有许多其他方法，学网络的应该很熟悉DNS的两种查询方法：递归方式和迭代方式。这些思路也可以应用到数据库查询中来并应用。如，HSCALE分表分数据库的思路：HSCALE是在MySQL proxy的基础上，在MySQL proxy的层面将上层的请求分配到实际的表上。实际的原理是通过拦截SQL进行替换和服务器重定向再将SQL传递到目标服务器上。它的分表算法可以由自定义的Lua脚本来实现，非常灵活。目前已经能支持同数据库分表，跨数据库的实现也将增加，因为在MySQL proxy的框架下，这并不是很困难的事情。使用HSCALE有2个开销，一是网络层面的，、MySQL proxy对每个SQL会增加0.0 ms级的网络延迟，如果增加了HSCALE, 则会增加0. ms级延迟。第2个开销则是MySQL proxy, Lua, SQL解析，HSCALE算法等造成。现在的版本或许不是很成熟，但是在原理上基本上没多大障碍，发展下去将是一个不错的选择。
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