mycat读写分离原理 mycat还有必要学吗？

mycat还有必要学吗？

当然，我们需要学习，因为MYCAT是一个用Java编写的数据库中间件，它实现了MySQL协议的服务器。MYCAT实现的是读写分离和自动切换机制，需要配合MySQL数据库的主从复制机制。

我那些刚刚研究过MYCAT的朋友们肯定不理解碎片。一般来说，MYCAT的一个片段代表MySQL中的一个数据库。当一个较大的表需要分段时，MYCAT会根据前面设置的规则将数据分散到较大的表中，并将其放在每个分段上，这称为“表拆分”，需要在每个相应的分区上创建一个同名的数据库和一个结构相同的表。

因此MYCAT可以在数据库中存储大量数据，提高检索性能。当然，MYCAT在大数据中的应用非同寻常。

大数据现在很火，如果想学大数据，应该去哪里培训比较好？

现在学习大数据的人越来越多，很多学生在报名上思之前都提出了关于大数据实践的问题，上思的咨询老师也回答了很多问题，比如大数据培训和学习是否可靠，如何选择大数据培训机构等等打开。今天，尚思将写一篇文章来解释大数据培训和学习。

很多想参与大数据技术工作的人都参加过大数据培训，但大数据培训真的可靠吗？现在无论是大数据培训还是其他学习，我们都称之为职业技能学习，这是以工作为导向的。但是，工作的标尺是看不见的，它无法量化标准，所以有大数据培训这种专业力量培养的好与坏的情况，这个时候我们需要擦亮眼睛。在练习之前，我们应该考虑以下问题：

1。你需要大数据培训吗

首先，如果你想自学大数据技术，你必须具备自学能力。自学能力是学习it技能的必要条件。如果自学能力不够，建议不要这样做。自律必须很强。我们必须严格要求自己。我们不应该让懒惰占便宜。我们应该有计划地学习。

2. 大数据培训能得到什么帮助

既然我们已经把钱花在了大数据培训和学习上，就一定要注意投入和产出。首先要看这些钱是否比较值钱。大数据培训机构能为我们提供什么帮助，我们能得到什么？例如，它可以为我们提供一个良好的学习环境，在学习过程中督促学习，提高学习效率，为我们提供答疑和教学，制定一套合适的学习计划。

3. 培训后是否能找到合适的工作

最重要的是参加大数据培训后是否能找到合适的工作，即培训后是否能学到满足企业需要的大数据技术知识。

在我们考虑了以上几点之后，我相信您已经对大数据是自学还是培训有了一定的了解。如果你还不明白，可以请教尚硅谷老师。

2020大数据学习路线图：

mysql表数据量太大，达到了1亿多条数据，除了分库分表之外，还有没有其他的解决方式？

在正常配置下，MySQL只能承载2000万数据（同时读写，表中有大文本字段，单服务器）。现在已经超过1亿，而且还在增加，建议按以下方式处理：

1子表。它可以按时间或一定的规则进行拆分，以便尽可能地查询子表中的数据库。这是最有效的方法。特别是写，放入一个新表，并定期同步。如果记录不断更新，最好将写入的数据放在redis中，并定期同步表3的大文本字段，将它们分隔成一个新的独立表。对于较大的文本字段，可以使用NoSQL数据库

4优化体系结构，或者优化SQL查询，避免联合表查询，尽量不要使用count（*）、in、recursion等性能消耗语句

5使用内存缓存，或者在前端读取时增加缓存数据库。重复读取时，直接从缓存中读取。

以上是一种低成本的管理方法，基本上几个服务器就可以做到，但是管理起来有点麻烦。

当然，如果总体数据量特别大，我不关心投资成本。让我们使用集群和tidb

我的姐夫，两个姐夫和表弟都是远洋水手。

首先，船员有很多种，如水手、船长、轮机员、三副、二副、大副、船长等等。你说一个月5万元，至少你得当大副。比如我姐夫，他基本上不识字，当了几十年水手，现在一个月1200米，加上各种补贴，只有1万元。我的妻子和二哥还没有升任大副，拿到这张证书才2万元，你经历了多少培训，花了多少钱，别人都无法理解。一句话，5万元一个月是很少的。他们中的许多人想转行，但他们发现自己什么也做不了。为了年复一年的生存，他们必须逃跑。当他们回首往事时，他们已经老了。

几点了？一年六个月？这是不现实的。早年，由于靠泊、人员更替等各种原因，经常是36个月，也就是3年。后来，有18个月，12个月，高级军官，一艘船是8-10个月。和我妻子和二哥一样，一般都是8个月。今年因为疫情，很难靠岸，所以我在船上呆了13个月，而我姐夫已经呆了12个月左右，然后在家呆了半年。基本上，旅行挣的钱几个月就花在家里了。

国内货船船员工资不高。我的亲戚都是国际油轮。过去几年好多了。几年前，进出中东的国际石油运输不得不在索马里全程防范海盗。他们非常紧张。如果是海盗，他们是否会活着回来还不确定。

根据我家庭的实际情况，这是不存在的。开一条船很难。这不是万不得已的办法。没人想去。在我早年的时候，我的一个表弟刚去当水手。他在船上晕船了一年。晕船的人都知道这有多难，更别说一年了。

跑船一个月5万，一年干6个月，为何大多数人不愿意选择这份工作？

子仓库子表是一种比较落后的优化方法，因为成本比较高。

遇到数据库瓶颈：

-首先考虑SQL优化，这是最简单的方法。对现有系统没有影响。

-第二个是考虑数据库读写分离，这也是一个相对简单的方法。在数据库级配置中，系统级只需要调整获取数据库连接的逻辑即可。读取数据时，可以同时获得主库和从库连接。写入数据时，仅获取主库连接。

-考虑添加缓存层。数据缓存在缓存中，再次访问时不再从数据库检索。通常，缓存层对系统是透明的，对系统本身没有影响。但是，cache的引入也引入了相应的需要考虑的问题，如雪崩、命中率、分布式cache等]-还有一种非技术手段，就是改变需求。性能问题的原因是否不合理？还是要求太复杂？需求可以简化吗？这种方法对系统的影响相对较小。

-最后，考虑子数据库和子表。优先考虑子数据库，因为它比子表简单。将相应的表移动到新的数据库中，并调整系统的逻辑以获得数据库连接。在这里，我们需要考虑移动哪些表。在提高性能的前提下，我们首先尝试避免分布式事务。

-最后，考虑子表。子表的主要原因是单个表中的数据量很大。子表分为纵断面和横断面。垂直剪切是按列剪切的，例如用户表。常用信息为基本信息表，其他信息为明细表。横切是按行切割。例如，一个有1亿数据的表被分成10个有1000万数据的表。这涉及到数据应该存储在哪个表中或从哪个表中获取。在表被划分之后，可以对数据库进行进一步的优化。

-如果涉及分布式事务，应考虑如何保证分布式事务。理论上，2个，3个，帕克斯，帽子，底座。相应中间件的使用。

系统的设计和优化不是模仿的问题，而是需要根据实际场景进行处理。

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