分库分表、分布式数据库、MPP

分库分表、分布式数据库、MPP的区别吗？

一、MySQL分库分表和MySQL分布式集群在性能方面各有优劣，具体取决于应用场景和需求。

MySQL分库分表：

在分库分表的场景下，可以将负载分散到多个数据库实例上，从而提高整体性能。这种架构可以更好地处理大量并发请求，因为每个数据库实例都可以独立地处理一部分请求。此外，通过水平分库和分表，可以大大增加单个数据库的读写能力。但是，跨库事务的处理可能会引入一些延迟，并且如果一个数据库实例出现故障，整个系统的可用性可能会受到影响。

MySQL分布式集群：

分布式集群可以提供更好的可扩展性和高可用性。通过将多个数据库实例组合成一个集群，可以轻松地增加系统的整体性能和容量。这种架构还可以实现负载均衡，将请求分散到不同的数据库实例上。此外，一些分布式数据库解决方案还提供了自动故障恢复功能，以确保系统的可用性。然而，分布式集群的架构相对复杂，数据一致性和事务管理的复杂性可能会增加。

综上所述，MySQL分库分表和MySQL分布式集群在性能方面各有优势。选择哪种架构取决于应用场景和需求。如果需要处理大量并发请求并且关注单个数据库的性能，那么分库分表可能更适合。如果需要更好的可扩展性和高可用性，并且愿意付出一些额外的复杂性，那么分布式集群可能是一个更好的选择。

二、MySQL分库分表和MySQL MPP（大规模并行处理）

是两种不同的数据处理策略，它们在数据划分方式、扩展性和事务处理方面存在一些差异。

1、数据划分方式：

MySQL分库分表：将数据划分到不同的数据库和表，通过水平或垂直的方式进行拆分。这种划分方式可以减轻单个数据库的
负载，提高查询性能，但跨库/跨表的事务处理可能变得复杂。MySQL MPP：采用分布式架构，将数据划分成多个部分，并在多台计算机上运行。每个节点都有自己的CPU、内存、磁盘和网络连接，通过共享数据和计算资源进行协作，从而实现高速的处理能力和可扩展性。

扩展性：

MySQL分库分表：通过增加数据库实例的数量来扩展系统性能。每个数据库实例可以独立地处理一部分数据，从而实现负
载均衡。然而，这种扩展方式可能受到硬件资源的限制。MySQL MPP：通过增加计算节点来扩展系统性能。每个节点都可以独立地处理一部分数据，从而实现高效的并行处理。
这种架构可以充分利用集群中的硬件资源，实现线性扩展。

事务处理：

MySQL分库分表：跨库/跨表的事务处理可能变得复杂。在分布式环境下，事务的一致性和同步问题需要额外关注和处理。MySQL MPP：分布式集群中的事务处理相对简单。由于数据被划分成多个部分并分布在不同的节点上，事务可以在各个节点
上独立执行，减少了事务的一致性和同步问题。

综上所述，MySQL分库分表和MySQL MPP在数据划分方式、扩展性和事务处理方面存在一定差异。选择哪种策略取决于具体的业务需求和数据处理规模。如果需要处理大规模数据并充分利用硬件资源，那么MySQL MPP可能更适合。如果需要处理中等规模数据并关注单个数据库的性能，那么MySQL分库分表可能更合适。

1）分库分表做法，主要是因为早期单机数据库（主要还是MySQL这种低成本场景）下无法在一个库一张表来承载同一业务表下所有的数据，因而将数据划分到不同的物理库表中去，从业务视角来形成一个大的逻辑表。这样的话能够充分利用水平拆分能力，来存储超大的数据集。一般拆分逻辑依赖业务给出相关的字段，配合分表规则，来做hash、range的拆分。这种方式一般通过一些富客户端来支持用户sql，好处很直观，针对点查询效率很高，插入数据效率高，
缺点：问题点很多，也不太好解决，主要在于涉及到不同分库的sql操作，比如怎么支持跨库表join，怎么支持分布式事务来更新，如果sql中不带分区键导致全逻辑表查询等等。另外，数据量越来越大时有热点问题怎么办，数据怎么重分布，宕机怎么恢复，路由表变更怎么办，怎么做多个实例的服务发现，怎么做读写分离，等等。

解决办法：最终就是让业务上做妥协，最终一致性，不支持join，允许局部节点故障，等等。

2）本质上，分库分表中间件相当于把数据库解决不了的问题推到业务侧，让业务参与解决或者妥协。随着云计算平台分布式数据库越来越强大，分库分表的技术会慢慢的退出历史舞台。简单来说，分布式数据库把上面的问题尽量的在数据系统内部解决掉，给客户的接口非常简单，统一的endpoint，标准的数据库协议，完整的sql支持能力，等等，但内部一样有各种数据分区逻辑。分布式数据库从广义上来说，就是实现数据库语义的分布式架构下的系统，像云上各种OLTP和OLAP产品，应该都可以称之为分布式数据库。分布式数据库中最重要的就是数据怎么摆放，数据在多个机器上平均分摊持有一份数据做sharding，还是多个节点相互复制一份数据做主备，还是利用底层共享存储共享一份完整数据集，衍生出不一样的系统架构和能力。

3）mpp数据库主要区别于smp数据库。后者一般是单机架构，而单机能力毕竟有限，在OLAP计算数据量非常大的时候，单机数据库的分析能力非常有限。mpp数据库构建一套分布式计算集群（mpp数据库肯定是分布式系统，但狭义上应该不算那些只考虑数据切片的分布式数据库），增强计算能力，在计算中再针对数据集做切片调度执行等，最终希望能实现计算力的水平扩展。废话较多，总结一下。这些概念本身不是完全无关的，相互有关系。我接触过的发展过程：单机数据库，到主备分布式数据库（解决高可用和数据高可靠），到分库分表（sharding解决横向扩展）+主备分布式数据库（解决部分数据的可用和数据可靠性，全局数据无强一致保障），再到主备+内部自动分区和复杂分布式计算的分布式数据库（数据，语义，能力，免运维都很强），再到数据层共享存储、计算层横向弹性扩缩容的分布式数据库架构（能力越来越强，成本、弹性、故障恢复速度、灾备等），等等。无论上单机还是分布式数据库，针对单个sql，最终只会在一个节点上执行完成，而mpp数据库会对这个sql执行计算任务分解，靠整个集群的算力分布式调度计算，最后整体完成sql。这个可能是与分布式数据库的差异。但分布式数据库与mpp数据库不是一个差异化很大的概念，技术实现上也会有很多重叠的。