关键词：
吞吐量: 单位时间内处理的请求数
TPS: 每秒处理的事务数
QPS: 每秒处理的查询次数
三个方法论
1.Shared Everthing
针对单个系统，完全共享CPU,Memory，磁盘系统，这样并行处理能力最差，比如SQLServer
2.Shared Nothing
不存在共享资源，并行和扩展能力更好，比如hadoop
3.Shared Disk
各个处理单元，使用私有的CPU，Memory，但是使用共公有的disk
纵向扩展:
扩展一个点的能力支撑更多的请求，类似于螳臂当车:
两种方式:
1. 提升硬件性能
比如CPU,内存大小，更好性能的网卡
2. 提升单机架构性能
读多写少，用cache；读少写多，使用消息队列，异步更新，比如kafka，RMQ
使用无锁算法，比如CAS
分区就是PARTITION, RANGE分区，就是比如把表的数据按时间分成，70年代，80年代，90年代的数据，HASH分区，就是把表的数据根据HASH值的不同分成不同的区
横向扩展
用更多的节点支撑更大的请求，类似于蚂蚁搬家，主要有4种方式:
1.主从复制
主库用来读写，从库用来读，提升读性能
2.分库分表 (数据分片 sharding)
分库、分表、达到线性扩展的目的
3.数据库中间件
比如rmq，kafka，来达到读写分离的目的
4.集群
使用集群来弥补单机性能的不足(这里忽然想到分布式和集群的区别，分布式就是不同机器上面部署着不同的服务，而集群就是不同机器上面部署着相同的服务)
主从复制
是最常用的技术，可以扩展出很多的从库，从而减轻主库负担，能够实现读写分离
缺点：如果写过多，主库成为性能瓶颈，从库数据容易不一致
为了解决这个缺点，就得想办法做sharding
数据分片
1.垂直分片
其实就是按column列分片，某几列属于同一片，另外几列属于另一片，比如把一个表的12列(12个字段)分成3个小片，每片4列
2. 水平分片
就是不修改表结构，比如按时间来进行拆分，比如2021年1月1日之前的数据存在A库，之后的存在B库
虽然sharding很好用，但是这样会加大业务代码的复杂性，而且单个shard失效可能会导致整个系统不可用(这种情况，就得考虑主从复制，对每个shard都备份一个或者多个从库)
分区是库内的，分片是库外的
数据库中间件
需要多注意，主从复制的各种小分类
不同主从复制的开启方法
集群架构， 这个我真看不懂。。。。
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