前期回顾
前面我们介绍了MySQL Galera的相关内容
这期开始讲一个数据库分库分表中间件Mycat
该专题的理论内容我会参考官方的文档，最后实践部分会根据自己的环境
1. OLTP 和 OLAP
在互联网时代，海量数据的存储与访问成为系统设计与使用的瓶颈问题，对于海量数据处理，按照使用场景， 主要分为两种类型：
- 联机事务处理（OLTP）
- 联机分析处理（OLAP）。
联机事务处理（OLTP）也称为面向交易的处理系统，其基本特征是原始数据可以立即传送到计算中心进行处 理，并在很短的时间内给出处理结果。
联机分析处理（OLAP）是指通过多维的方式对数据进行分析、查询和报表，可以同数据挖掘工具、统计分析 工具配合使用，增强决策分析功能。
对于两者的主要区别可以用下表来说明：
2. 关系型数据库和NoSQL 数据库
针对上面两类系统有多种技术实现方案，存储部分的数据库主要分为两大类：
- 关系型数据库
- NoSQL 数据库。
关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，其借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的 数据。主流的 oracle、DB2、MS SQL Server 和 mysql 都属于这类传统数据库
NoSQL数据库，全称为 Not Only SQL，意思就是适用关系型数据库的时候就使用关系型数据库，不适用的 时候也没有必要非使用关系型数据库不可，可以考虑使用更加合适的数据存储。主要分为临时性键值存储 （memcached、Redis）、永久性键值存储（ROMA、Redis）、面向文档的数据库（MongoDB、CouchDB）、 面向列的数据库（Cassandra、HBase），每种 NoSQL 都有其特有的使用场景及优点。
Oracle，MySQL等传统的关系数据库非常成熟并且已大规模商用，为什么还要用 NoSQL 数据库呢？主要是 由于随着互联网发展，数据量越来越大，对性能要求越来越高，传统数据库存在着先天性的缺陷，即单机（单库） 性能瓶颈，并且扩展困难。这样既有单机单库瓶颈，却又扩展困难，自然无法满足日益增长的海量数据存储及其 性能要求，所以才会出现了各种不同的 NoSQL 产品，NoSQL 根本性的优势在于在云计算时代，简单、易于大规 模分布式扩展，并且读写性能非常高
下面分析下两者的特点，及优缺点：
虽然在云计算时代，传统数据库存在着先天性的弊端，但是 NoSQL 数据库又无法将其替代，NoSQL只能作为传统数据的补充而不能将其替代，所以规避传统数据库的缺点是目前大数据时代必须要解决的问题。
如果传统 数据易于扩展，可切分，就可以避免单机（单库）的性能缺陷，但是由于目前开源或者商用的传统数据库基本不支持大规模自动扩展，所以就需要借助第三方来做处理，那就是本书要讲的数据切分，下面就来分析一下如何进行数据切分。
3. 何为数据切分？
简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）上面，以达到分散单台设备负载的效果。
数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。
一种是按照不同的表（或者 Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；
另外一种则是根据 表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数 据的水平（横向）切分。
垂直切分
垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小， 业务逻辑非常清晰的系统。
在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。
根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。
水平切分
水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。
因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中， 对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。