前言：最近公司要讨论分库分表，正好一起参加了培训。一般mysql单表数据库容量达到一定的极限，性能会急剧下降，之前工作的时候已经大佬们高喊几次了分库分表，但是最终没能实现或者落地的方案不佳。在这里一篇很好的文章指出了当前开源的分库分表的框架的不足，并介绍了使用TiDb作为新的分布式数据库的各种优点传送门。

目前的常用的分库分表概述

一种是中间件代理，例如mycat和sharding-proxy,对于应用是比较透明的，支持的语言也多；第二种是侵入式,也就是数据库直连，例如sharding-jdbc。sharding-proxy和sharding-jdbc都已经整合到sharding-Sphere里，中文文档可以点击这里

sharding-sphere作为分库分表的实现短板。

sharding-sphere包含三个项目：sharding-jdbc、sharding-proxy和Sharding-Sidecar。如果有兴趣大家可一查看demo，里面包含各种应用场景。我仅仅以后台人员的角度来看局限性。

• shrdingkey粘连 例如sharding-jdbc里面需要指出分库键和分表键，如果你的业务很复杂，意味着你要建立很多shrdingkey；即使你认为这没有啥，最要命的是你增删改查都必须带上这个shrdingkey才能路由到你要去的那张表，这就好比回娘家，还真得左右一只鸡右手一只鸭，不然娘家不认你。
• 数据冷热均衡、高可用复杂度很高 一般分表分库数据，热点数据我就需要设计非常复杂的算法，提前规划好几张库几张表；例如购物记录表，你设计2个库，每个库水平切4张表，再为这些表设计一套均衡的数据分流，但是人员表你最多一个库两张表，再为这冲业务维度设计一套数据均衡。最后，你要为这些来个主从、读写分离保证高可用，...同志，你确定你能行吗？牛逼的话希望可以给口饭吃。
• 扩容非常困难 如果你已经提前规划好了几个库几个表，并且为每个业务表都设计好一套牛逼的算法，保证一百年性能不出问题，并且也给了我一口汤喝，百年之后老板的儿子要扩容。运维人员需要根据你的算法，再来扩容，4库变成8个库，每个库再来切一下，再来弄个高可用，再来迁移数据。运维黑人问号脸：我去你***%……%%35433454
• sql不支持关联查询、分布式事务复杂度高、一致性差。不过这些都是分布式都面临的问题，已阅。

TIDB原理简介

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• TiDB Server ：解析SQL 请求，最后通过 PD 找到存储计算所需数据的 TiKV （键值对）然后返回。TiDB 是无状态的，也就是无脑传话机，本身不存储任何数据。
• PD Server： TiKV存储集群的元信息；对 TiKV 集群进行调度和负载均衡；分配全局唯一且递增的事务 ID。他是集群，集群是要选举的，必须是奇数个哦！ PD Server是指挥官，负责调度。
• TiKV Server： 负责存储数据，基本单元就是Region，也就是一个K-V。多个Region组成一个TiKV 节点，多个节点组成一个GROUP。

TiDB作为分布式数据库的优点

• 对于现有得应用非常透明化。Tidb的原理是解析sql语句，进入自己的key-value存储单元获取数据，使得现有得应用可以平滑过渡，挂的是关系型数据库的皮，做的是NOSQL数据库的事，我们叫他不是个东...new SQL。他借用了mysql引擎，所以你直接在NAVICAT上就可以直接界面化操作啦。

• 可以非常快捷的伸缩，实现冷热数据的均衡。例如使用sharding-jdbc，要实现热点数据的分布存储，抛开复杂的分库分表算法不说，每次扩容对于运维人员非常繁琐。但是TIDB就不存在啦，只要扩展TiDB Server 节点增加计算能力，扩展TIKV节点增加存储能力就可以。这是一场战争，号角吹响，补兵不行补兵，传话的不够加传话的，指挥官挂了选新的。男人不能说自己不xing.

• 支持分布式事务，数据强一致性，百亿级存储。根据官网吹牛（shihua）逼(shishuo)说,金融级高可用。

TiDB作为分布式数据库的缺点

• 存储过程、触发器、事件、外键约束不支持，但是这个是人家谦（chenqie）虚的说法(zuobudao)，分布式数据库谁还用这些鸡肋玩意儿,特别是触发器。

• 硬件要求高，不多说的，反正就是高，你想想人家这么快肯定IO轻松不了，人家大神都说了，最好全换成SSD。

  
  
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TiDB的安装

作为后台人员，我们就是用最快捷的docker快速安装搭建TIDB，Tidb官网已经给出了非常完整的文档，这里不再详述。这也是我第一次在简书写，毕竟支持MARKDOWN还是很爽的，工作繁忙，下一章我会示例一下docker安装TIDB快速整合后台应用的DEMO。

参看文章

• docker-compose安装TIDB:官方安装
• tiDB SQL优化:TiDB 的正确使用姿势
• 十问 TiDB