Mysql变成分布式数据库

　1、amoeba相当于一个SQL请求的路由器，目的是为负载均衡、读写分离、高可用性提供机制，而不是完全实现它们。用户需要结合使用MySQL的Replication等机制来实现副本同步等功能。amoeba对底层数据库连接管理和路由实现也采用了可插拨的机制，第三方可以开发更高级的策略类来替代作者的实现。这个程序总体上比较符合KISS的思想。

2、由上一条，建议使用MySQL的Replication机制建立Master-Slave来做副本。我一开始理解有误，使用了amoeba的virtual DB（负载均衡pool）做writePool，结果使得本应插入同一个表中的数据被拆分地写入了不同的物理数据库中。这样自然与副本的语义不符了。

3、amoeba已经实现了数据的垂直切分与水平切分。水平切分方面，粒度是行。使用SQLJEP语句可以设计出复杂的切分规则，个人认为是比较强大的。垂直切分的粒度是表，可以把针对不同表的请求发送到不同的节点上执行，但不能以列作为分片粒度。从作者的说法看，amoeba不做SQL解析和重写。在目前的机制下似乎是难以实现同一个表不同的列在不同节点上的分布。不过对开发人员来说，设计良好的表结构应该可以实现简单的基于关系属性的负载均衡的。

分布式存储是一种数据存储技术，通过网络使用企业中的每台机器上的磁盘空间，并将这些分散的存储资源构成一个虚拟的存储设备，数据分散的存储在企业的各个角落。

温馨提示：以上内容仅供参考。

应答时间：2021-08-16，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。

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扩展资料

如何评价CSDN

1取消免费资源，擅自将用户0积分的资源改为需要积分的资源，没有通知作者。

2利用新增“动态调分”功能，自动为所有资源开启所有选择，自动调高热门资源所需积分，没有通知作者。

3设置所有资源为仅VIP下载资源，作者本人不可以取消。没有开会员的话，积分再多也下载不了。逼迫下载者花钱开会员，而下载资源后作者获得积分。但是作者如果不开会员，积分就没有用，开了会员有免费下载次数，积分也没有用。所有相当于作者什么都没有得到，如果作者想下载别的资源，还需要花钱开会员。通过 下载给予作者积分+不开会员不让下载的方法，CSDN将所有积分资源直接变现，而且不需要给作者任何分成，甚至不愿意给作者一点免费下载的优惠。

CSDN总部落户长沙

全球TMT2020年5月11日，CSDN将总部落户长沙。 CSDN创始人蒋涛表示，此次总部落户长沙，将在长沙积极营造开发者产业生态，吸引中国开发者及其上下游服务产业虚拟和实体聚集，建设100亿年产值的集团体系。

CSDN此次签约和落户后，将会继续专注深度赋能中国开发者人群，推动中国重塑本土IT生态。一方面继续深入耕耘开发者学习市场；同时拓展开发者工作和所在企业的需求，并逐步建立全方位的开发者生态服务体系。

CSDN此次落户长沙，还带动了大量上下游关联企业在长沙开展业务和落地，如战略伙伴上市公司中国领先的通信技术服务商宜通世纪、全球网络安全创新500强安恒信息、中国领先的视觉内容服务商视觉中国，核心技术商巨杉数据库、TAOS、Dcloud和大数据公司易观，以及各种数字化技术服务商如伯明顿阿米巴软件和创我软件等。

MVCC的目的就是多版本并发控制，在数据库中的实现，就是为了解决裂前读写冲突，它的实现原理主要是依赖记录中的 3个隐式字段，undo log ，read view 来实现的。

MVCC是一种并发控制的方法，一般在数据库管理系统中，实现对数据库的并发访问，在编程语言中实现事务内存。MVCC在MySQL InnoDB中的实现主要是为了提高数据库并发性能，用更好的方式去处理读-写冲突，做到即使有读写冲突时，也能做到不加锁，非阻塞并发读。

MVCC带来的好处：

多版本并发控制（MVCC）是一种用来解决读写冲突的无锁并发控制，也就是为事务分配单向增长的时间戳，为每个修改保存一个版本，版本与事务时间戳关联，读 *** 作只读该事务开始前的数据库的快照，所以MVCC可以为数据库解决以下问题：

1、在并发读写数据库时，可以做到在读 *** 作时不用阻塞写 *** 作，写 *** 作也不用阻塞读 *** 作，提高了数据库并发读写的性能。

2、同时还可以解决脏读，幻读，不可高源旦重复读等事务隔离问题，但不能解决更新丢失问题。

MVCC多版本并发控制：

MVCC（Multi-version Cocurrent Control）多版本并发控制技术是一种利用多个不同版本的数据实现并发控制的技术，其思想是为每次事务前生成一个新版本的数据，在读取数据时选择不同版本的数据可以实现对事务结果的完整性读取。

在使用MVCC时，每个事务都是基于一个已生效的基础版本进行更新，事务可以并行进行，历史版本数据从而可以组装成一种链状结构。

巨杉数据库 SequoiaDB 中的MVCC多版本并发控制技术基于内存老版本和事务段实现的。在MVCC多版本并发控制技术实现过程中，会涉及全局时间戳、全局事务高源ID、全局事务可见性等技术特性。

1 随机变量的分布函数

2 连续型随机变量及其概率密度

3 重要的连续型随机变量分布

1 随机变量的分布函数

「背景」：对于非离散型的随机变量，其取值不能一一列举出来，因此就不能像离散型随机变量那样使用分布律描述它。非离散型随机变量有很多种，其中「连续型随机变量」极其常见，因此我们重点研究连续型随机变量。对于连续性随机变量，在某个点的概率为，另外，实际中，对于元件的寿命，测量的误差等，研究其落在某个区间的概率更有意义，因此我们引出了随机变量的分布函数

「定义」：设是一个随机变量， 是任意实数，函数

则为的「分布函数」。

❝

虽然对于离散型随机变量，我们可以使用分布律来全面地描述它，但为了从数学上能够统一地对随机变量进行研究，因此，我们针对离散型随机变量和非离散型随机变量统一地定义了分布函数。

❞

「性质」

是一个不减函数

❝

对于任意实数 ,有 成立

❞

，

，

, 即 是右连续的

用分布函数表示事件概率

❝

这里的表示 分布函数 在处理左极限。同理，表示 分布函数 在处理右极限 。

细心的同学也许注意到背景部分提到连续型随机变量在某一个点的概率为0，这里还整 和 搞这么麻烦是为了啥？原因是这部分内容，对连续型和离散型随机变量都成立，离散型随机变量在某一个点有具体的不为0的概率值，因此不能忽略！

❞

2 连续型随机变量及其概率密度

定义，如果随机变量的分布函数,存在非负函数，使对于任意实数有

则称 为「连续型随机变量」 ，其中函数称为的「概率密度函数」，简称「概率密度」

概率密度具有以下性质：

对于任意实数 ，

若在处连续，则有

连续型随机变量，任取一个指定实数的概率为，即

证明如下：

❝

根据分布函数定义，有 ,我们知道 表示 在处理左极限，即 , 由于 在定义域内连续，所以有

❞

相关推论：

这里虽然 , 但随机变量是可以取到 点的， 也就是说 对于事件，如果其发生的概率, 不一定是 不可能事件， 但是如果已经知道 是不可能事件，则必有

连续型随机变量，计算区间概率时，区间端点可有可无，即

由第二条可知，我们假设 , 会发现虽然， 但是却不能取到 点，所以得出结论：对于事件，如果其发生的概率，则不一定是必然事件，但是如果已经知道 是必然事件，则必有

3 重要的连续型随机变量分布

31 均匀分布

若连续型随机变量具有概率密度

则称在区间 上服从「均匀分布」，记作

❝

必要性证明

❞

分布函数

性质

落在子区间内的概率，只跟子区间长度有关，跟子区间位置无关，证明很简单，不再赘述

应用

在公交站台的等车时间，针落在坐标纸上的倾斜角等

32 指数分布

若连续型随机变量具有概率密度

其中为常数，则称服从参数为的「指数分布」，记作

❝

必要性证明

❞

分布函数

性质

「无记忆性」，如果是某一元件的寿命，那么已知原件已经使用了小时，它总共能用至少 小时的条件概率，与从开始使用时算起它至少能用 小时的概率相等，数学表达式为

❝

证明如下

❞

应用

服务系统的服务时间，通话时间，某消耗品的寿命等

33 正态分布

若连续型随机变量具有概率密度

其中为常数，则称服从参数为的「正态分布」或「高斯(Gauss)分布」，记作

❝

必要性证明

很明显, 下面证明

令 ，则

我们先求 的积分，很难直接求出其积分，我们需要用到一个技巧，令

❞

分布函数

性质

正态分布曲线关于 对称

当 时取得最大值，

其他特性，可参考下图理解:

❝

曲线在 处有拐点

曲线以轴为渐近线

离越远，的值就越小，这表明对于同样长度的区间，当区间离越远，落在这个区间的概率就越小

如果固定,改变的值，则图形沿着轴平移，而不改变其形状。被称作位置参数(参考下图**和蓝色的线)

如果固定,改变的值，由于其最大值 随着变小，而变得越尖，因而落在附近的概率变大 (参考下图红色和**的线)

❞

当 时称随机变量服从「标准正态分布」，其概率密度和分布函数分别用和表示，则有

由性质很容易推知:

❝

证明如下：

的分布函数为

❞

❝

第二种证明方法， 令 则

❞

由该引理可知

❝

我们看到，正态分布的值落在内几乎时肯定的事情，这就是「 法则」

❞

设，若 满足条件

，

则称点为标准正态分布的「上 分位点」

应用

在自然现象和社会现象中，大量随机变量都服从或者近似服从正态分布。例如，一个地区的男性成年人身高，测量某零件长度的误差，海洋波浪的高度，半导体器件中的热噪声电流或电压等。后续我们还会介绍正态分布的其他重要特性

数据库

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