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首先数据库是一个软件，最基础的功能就是数据存储和数据查询。对于数据的处理方式如果通泛来说是分为读和写，所以分布式方案的很多场景其实也是围绕着这两个维度来做的。
在开始分布式方案前，要说下为什么要有分布式方案。如果单机可以解决的事情，其实完全没有必要去再考虑分布式了。如果要分，其实就不能再很自然的合起来，这也是分布式方案里需要掌握的一个平衡。 现在行业里说的HTAP方案，其实就是融合了OLTP+OLAP的场景，如果从单机的角度来说，Oracle肯定是最好的HTAP解决方案了。 但是oracle里面除了价格的问题之外，还有一个问题，那就是扩展性，暂不说sharding的细节，Oracle里面的设计思想就是share everything,所以分区表的方案还是比较合适的。
但是MySQL显然不行，因为你几乎听不到互联网行业里在用分区表的方案，因为再怎么分，怎么扩展，数据都是在单机上，况且单机性能还差强人意。 所以单机容量，单机性能都是一个瓶颈，那么就可以有两个或者多个实例来分担压力。
我来简单举个例子。从数据的处理角度来说，数据有读写需求，那么我们的需求就可以分别对读需求和写需求做扩展。
读需求的扩展相对来说简单一些，就是常说的读写分离了。这种一般的中间件都可以支持。
就如同下图的方案里面的左下角所示，对读的需求可以轻松实现读扩展，这里的读扩展是线性的，不是指数级的，对业务来说是透明的。
难点就在于写扩展了，写扩展的核心是涉及到分布式事务的部分，能不拆就不拆，如果实在要拆，那么我们可以分不同的维度，比如对于流水型数据，这类数据的前后依赖度很低，所以写需求就是insert，写的需求比较单一。这种方式可以使用中间件的方案来辅助，做到sharding的分片方案。 我们通常理解的分布式方案其实很多也是在说这个。这种方案的扩展是指数级别的，比如2个节点，变为4个，4个变为8个等等，对业务算是透明的。
但是还有一类更为复杂的，那就是状态型数据，我们不能直接拆，或者说直接分片，我们可以根据业务的维度来拆分，这种拆分就不建议直接使用中间件了。 比如一个业务如果拆分可以拆分为业务1，业务2，业务3。。。业务8，那么这8个业务的拆分逻辑建议不是做成hash的平滑方式，而是建议根据业务逻辑的优先级和其他维度来组合，比如业务1的优先级高，那么完全可以是一个独立的节点，业务3-业务6的数据量和优先级不同，则完全可以是一个节点。数据的写入路由规则建议还是通过应用层面来进行处理。这是一种更加可控的方案。这种扩展方案对应用不是透明的，需要应用的配合和处理。但是收益也显然是最佳的平衡状态，比如游戏行业里很常见的游戏服概念，就是这种分法，所以扩展起来可以是线性的。
如果要说这个基础之上的分布式方案，其实是把一套集群或者业务当做一个透明的节点，使用其他的辅助方案来达到扩展的需求，基于关系型的分布式方案更多是基于静态路由来处理，对于扩容来说还是需要做很多额外的工作，没法做到平滑的弹性。这一点上自然是NoSQL,NewSQL的用武之地了。
所以在方案的选择上，要有大局观和更高的视野，不一定什么都是MySQL,Oracle，深耕下去自然是不错的，还可以考虑其他更好的方案。
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