mycat同时 *** 作多个mysql数据库

用户制作数据库的分库分表，Mycat软件压缩包，加压后即可使用。

多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。

数据库集群的方式有多种，前面的介绍的一种是主从复制，读写分离，这一种方式在一般的系统已经够用了，但是对系统可用性要求很高的系统，这样是会有缺陷的，原因是：主只有一个，万一主挂了呢？那系统的所有读 *** 作都将被中断，系统不能提供写服务，当重挂了，系统不同提高读服务，所以无论那一台数据库挂了，系统都会受到影响。对于高可用的系统，那是不行的，比如：电商系统等等。

问题1：

首先认清楚：集群是个物理形态，分布式是个工作方式。

分布式：一个业务分拆多个子业务，部署在不同的服务器上；

集群：同一个业务，部署在多个服务器上。

问题2：

跨机房要根据网络线上IP数据同步 如果同步到当前 *** 作电脑必须 对方IP必须能通 ，然后在进行相关 *** 作！(比如日志同步数据 、工具同步数据、触发器存储过程同步数据等)

问题3：

oralce、MySQL等（具体要看你做那些分布式 *** 作）

处理大量数据并发 *** 作可以采用如下几种方法:

1使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接 *** 作。

3分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:网页链接

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