关于数据库分布式架构的一些想法。

关于数据库分布式架构的一些想法。

最近一段时间在研究数据库的分布式部署，但是并不是所有的数据库本身都支持分布式，那么怎么办呢。

本人自己没有用过分布式的数据库，根据自己的想到一种简单分布式的架构，来进行分布式的部署。

现在先上图，

大概的想法是在数据库外面多加一次 分布式引擎和引擎数据库，来实现对多个数据库的管理，

首先我们来说一下此种方案的可行性，它是基于原来数据库的基础上在搭建平行的数据库来分摊压力，而分布式引擎的作用则是处理主程序对数据库的请求，并返回请求的结果的，

此种方案的难点和核心点在于分库，依据什么来分库会影响到最终搭建成的系统的运行效率，一个好的依据可以把原来的压力平均分摊给各个数据库（最好情况），而一个差的依据会导致压力集中到分布式引擎，导致压力剧增，运行效率和承受压力比原来还大，

在下以为分库的依据有以下几点需要注意的地方，

1.分开的数据库数据要平均，尽量每个数据库的数据量是相近的。

2. 面向客户的数据尽量是连续，即主程序一次查询出来面向客户的数据是从1个或者2个数据库就能查询出来的，也不是是1个表的数据只存在其中的一个数据库中，而是面向客户的数据只是查询分页的20条至50条直接，要尽量保证这些数据是在1个数据库就能全取出来的。

3.有业务关联性的数据最好都放在一个数据库中，比如这是一个管理系统，那么本系统的流程中的所有相关数据最好是放在一个库中。

4.关于引擎数据库最好采用NOSQL数据库，个人建议考虑Redis，引擎数据库主要存储map、索引、排序类的信息，引擎可以在引擎数据库中找到我该去哪里去数据，去哪里取数据比较快，客户关心的数据都在哪，引擎找到从哪里取数据之后，再开启线程从各个数据库把数据取出来，然后合成一个最好的结果集返回给主程序。

下面我们来说一下这个架构的各个部分的功能职责。

数据库主要的作用是增删查改，

增：新增一条数据，数据库引擎根据分库规则判断应该插入到哪个数据库。

删：数据库引擎根据 引擎数据的索引和map找到需要删除的数据，并对某个数据库进行操作。

查：数据库引擎根据条件查找  分页条数的 数据id，根据索引和map取出数据合并为一个结果集返给主程序。

改：数据库引擎根据 引擎数据的索引和map找到需要修改的数据,对某个数据库进行操作。

锁：锁加在引擎数据库上的，可以保证数据的一致性。

并发：每个请求进入到分布式引擎，然后在引擎数据库上得到map和索引ID，在各个线程去各个数据库进行操作，所以压力是在引擎数据库和引擎上，所以个人推荐引擎数据库为Redis或者其他内存上的数据库。

并不是所有的操作都需要排队等待，例如增、删，可以直接并行处理，免去了锁表的苦恼，但会导致查询的数据不是最及时准确的，但影响不大，可以接受。

事务：对数据进行一系列操作，这是在应用程序中非常常见的操作，那么如何保证数据的原子性呢，具体可以参考NOSQL的做法，或者在分布式引擎中写入事务逻辑控制。

以上是我个人的一些想法和思考，可能并不是很成熟，如果各位有补充可以在评论区留言探讨。

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