mysqlsource数据不中断

mysqlsource是一个Kafka Connect插件，用于将MySQL数据库中的数据导入到Kafka集群中。当数据不中断时，意味着MySQL数据库中的数据持续发生变化，并且mysqlsource能够及时地捕捉到这些变化并将其推送到Kafka集群中。

这可能是由于以下原因导致的：

1 数据库中的数据持续不断地发生变化，例如有新的数据插入或旧的数据被更新。

2 mysqlsource插件已正确配置并且能够正常运行，能够及时地捕捉到数据变化并将其推送到Kafka集群中。

3 Kafka集群正常运行，能够接收并处理mysqlsource插件推送的数据。

在实际生产环境中，为了确保数据不中断，需要对mysqlsource插件、MySQL数据库和Kafka集群进行监控和维护。例如，可以使用监控工具来检查mysqlsource插件是否正常运行，使用日志分析工具来快速定位问题，并且需要定期备份和恢复MySQL数据库和Kafka集群以确保数据的完整性和可靠性。

mysql数据库KEY分区用法

按照KEY进行分区类似于按照HASH分区，除了HASH分区使用的用户定义的表达式，而KEY分区的

哈希函数是由MySQL

服务器提供。MySQL

簇(Cluster)使用函数MD5()来实现KEY分区;对于使用其他存储引擎的表，服务器使用其自己内部的

哈希函数，这些函数是基于与PASSWORD()一样的运算法则。

“CREATE

TABLE

PARTITION

BY

KEY”的语法规则类似于创建一个通过HASH分区的表的规则。它们唯一的区别在于使用的关键字是KEY而不是HASH，并且KEY分区只采用一个或多个列名的一个列表。

通过线性KEY分割一个表也是可能的。下面是一个简单的例子：

CREATE

TABLE

tk

(

col1

INT

NOT

NULL,

col2

CHAR(5),

col3

DATE

)

PARTITION

BY

LINEAR

KEY

(col1)

PARTITIONS

3;

在KEY分区中使用关键字LINEAR和在HASH分区中使用具有同样的作用，分区的编号是通过2的幂(powers-of-two)算法得到，而不是通过模数算法。

从 Shard 到 Sharding

Shard 这个词英文的意思是 碎片 而作为数据库相关的技术用语 似乎最早见于大型多人在线角色扮演游戏(MMORPG)中的 Sharding 姑且称之为 分片

Sharding 不是一门新技术 而是一个相对简朴的软件理念 如您所知 MySQL 之后才有了数据表分区功能 那么在此之前 很多 MySQL 的潜在用户都对 MySQL 的扩展性有所顾虑 而是否具备分区功能就成了衡量一个数据库可扩展性与否的一个关键指标(当然不是唯一指标) 数据库扩展性是一个永恒的话题 MySQL 的推广者经常会被问到 如在单一数据库上处理应用数据捉襟见肘而需要进行分区化之类的处理 是如何办到的呢 答案是 Sharding

Sharding 不是一个某个特定数据库软件附属的功能 而是在具体技术细节之上的抽象处理 是水平扩展(Scale Out 亦或横向扩展 向外扩展)的解决方案 其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制 解决数据库扩展性问题

事关数据库扩展性

说起数据库扩展性 这是个非常大的话题 目前的商业数据都有自己的扩展性解决方案 在过去相对来说比较成熟 但是随着互联网的高速发展 不可避免的会带来一些计算模式上的演变 这样很多主流商业系统也难免暴露出一些不足之处 比如 Oracle 的 RAC 是采用共享存储机制 对于 I/O 密集型的应用 瓶颈很容易落在存储上 这样的机制决定后续扩容只能是 Scale Up（向上扩展） 类型 对于硬件成本 开发人员的要求 维护成本都相对比较高

Sharding 基本上是针对开源数据库的扩展性解决方案 很少有听说商业数据库进行 Sharding 的 目前业界的趋势基本上是拥抱 Scale Out 逐渐从 Scale Up 中解放出来

Sharding 的应用场景

任何技术都是在合适的场合下能发挥应有的作用 Sharding 也一样 联机游戏 IM BSP 都是比较适合 Sharding 的应用场景 其共性是抽象出来的数据对象之间的关联数据很小 比如IM 每个用户如果抽象成一个数据对象 完全可以独立存储在任何一个地方 数据对象是 Share Nothing 的 再比如 Blog 服务提供商的站点内容 基本为用户生成内容(UGC) 完全可以把不同的用户隔离到不同的存储集合 而对用户来说是透明的

这个 Share Nothing 是从数据库集群中借用的概念 举例来说 有些类型的数据粒度之间就不是 Share Nothing 的 比如类似交易记录的历史表信息 如果一条记录中既包含卖家信息与买家信息 如果随着时间推移 买 卖家会分别与其他用户继续进行交易 这样不可避免的两个买卖家的信息会分布到不同的 Sharding DB 上 而这时如果针对买卖家查询 就会跨越更多的 Sharding 开销就会比较大

Sharding 并不是数据库扩展方案的银d 也有其不适合的场景 比如处理事务型的应用就会非常复杂 对于跨不同DB的事务 很难保证完整性 得不偿失 所以 采用什么样的 Sharding 形式 不是生搬硬套的

Sharding与数据库分区(Partition)的区别

有的时候 Sharding 也被近似等同于水平分区(Horizontal Partitioning) 网上很多地方也用 水平分区来指代 Sharding 但我个人认为二者之间实际上还是有区别的 的确 Sharding 的思想是从分区的思想而来 但数据库分区基本上是数据对象级别的处理 比如表和索引的分区 每个子数据集上能够有不同的物理存储属性 还是单个数据库范围内的 *** 作 而 Sharding 是能够跨数据库 甚至跨越物理机器的

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16326

分析五种数据库开发工具的相同点：能够连接到数据库并执行查询，通常使用图形化用户界面（GUI）来方便用户执行 *** 作，支持 SQL 语言。不同点：面向对象特性 ，VB：差；PB：较好；C++ Builder/Dephi：很好； VC：一般 ；JAVA：非常好

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