MySQL体系结构和存储引擎

一、定义数据库和实例

数据库和实例在数据库领域很容易被混淆。作为常见的数据库术语，这两个词定义如下:

数据库

物理操作系统文件或其他形式文件类型的集合。在MySQL数据库中，数据库文件可以是frm、MYD、MYI、ibd结尾的文件。当使用NDB引擎时，数据库的文件可能不是操作系统上的文件，而是存放于内存之中的文件，但是定义仍然不变。

那么什么是NDB引擎(这里稍微普及一下)?
NDB也称为NDB CLUSTER, 是另一种存储引擎，但是它主要存储数据在内存中，并且独立于MySQL Server实例。它是MySQL Cluster使用的存储引擎。 NDB代表“网络数据库”。

参考资料:
InnoDB和NDB，MySQL群集和InnoDB群集之间有什么区别？

实例

MySQL数据库由后台线程以及一个共享内存区组成。共享内存可以被运行的后台线程所共享。需要牢记的是，数据库实例才是真正用于操作数据库文件的。

两个词的可以互换使用，但两者的概念完全不同。
因为在MySQL数据库中，实例与数据库的关系通常是一一对应的，即一个实例对应一个数据库，一个数据库对应一个实例。但是，在集群情况下可能存在一个数据库被多个数据实例使用的情况。

关于MySQL集群可以参考:
Mysql集群搭建（多实例、主从）
如何在Ubuntu 16.04上安装MySQL集群

MySQL体系结构

数据库和数据库实例容易混淆?

从概念上来说，
数据库是文件的集合，是依照某种数据模型组织起来并存放于二级存储器中的数据集合;
数据库实例是程序，是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件，用户对数据库数据的任何操作，包括数据库定义、数据查询、数据维护、数据库运行控制等都是在数据库实例下进行的，应用程序只有通过数据库实例才能和数据库打交道。

MySQL数据库体系结构，如下图所示:

由图可知，MySQL由以下几部分组成:
连接池组件
管理服务和工具组件
SQL接口组件
查询分析器组件
优化器组件
缓存组件
插件式存储组件
物理文件

MySQL区别于其他数据库的最重要的一个特点是骑插件式的表存储引擎。

存储引擎是基于表的，而不是数据库。

二、MySQL存储引擎

存储引擎是MySQL区别于其他数据库的一个最重要特性。

存储引擎的好处是，每个存储引擎都有各自的特点，能够根据具体的应用建立不同存储引擎表。

1.InnoDB存储

InnoDB存储引擎支持事务，其设计目标主要面向在线事务处理的应用。

特点:行锁设置、支持外键、并支持类似于Oracle的非锁定读(默认读取操作不会产生锁)。

从MySQL数据库5.5.8版本开始InnoDB是默认的存储引擎。

每个InnoDB存储引擎的表单独放到一个独立的ibd文件中。

InnoDB存储引擎支持用裸设备用来建立表空间。

InnoDB通过使用多版本并发控制来获得高并发性，并且实现了SQL标准的4种隔离级别，默认为RE-PEATABLE级别。同时使用了next-key locking的策略避免幻读现象的产生。

InnoDB存储引擎还提供了插入缓冲、二次写、自适应哈希索引、预读等高性能和高可用的功能。

对于表中数据的存储，InnoDB存储引擎采用了聚集的方式，因此每张表的存储都是按主键的顺序进行存放。如果没有显式地在表定义时指定主键，InnoDB存储引擎会为每一行生成一个6字节的ROWID，并以此作为主键。

InnoDB存储引擎是MySQL数据库最为常用的一种引擎。

SpringBoot+MyBatis-Plus实现多数据源

一、介绍

dynamic-datasource-spring-boot-starter 是一个基于springboot的快速集成多数据源的启动器。

1.dynamic-datasource-spring-boot-starter开源地址

GitHub开源地址(具体详情可参考官方文档):
https://github.com/baomidou/dynamic-datasource-spring-boot-starter

2.说明和应用场景

可用于主从分离、读写分离、分布式事务等。

二、详细整合步骤

1.导入Maven依赖

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<dependency>
    <groupId>com.baomidou</groupId>
    <artifactId>dynamic-datasource-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>2.5.4</version>
</dependency>

2.application.yml配置

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spring:
  datasource:
    dynamic:
      primary: db1 #设置默认的数据源,默认值为master
      datasource:
        db1:  #数据源db1
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/wordpress_master?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
          username: root
          password: 123456
        db2: #数据源db2
          driver-class-name: com.mysql.jdbc.Driver
          url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/wordpress_slave?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=Asia/Shanghai
          username: root
          password: 123456
      type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
      druid:
        initial-size: 10
        max-active: 100
        min-idle: 10
        max-wait: 60000
        pool-prepared-statements: true
        max-pool-prepared-statement-per-connection-size: 20
        time-between-eviction-runs-millis: 60000
        min-evictable-idle-time-millis: 300000
        #Oracle需要打开注释
        #validation-query: SELECT 1 FROM DUAL
        test-while-idle: true
        test-on-borrow: false
        test-on-return: false
        stat-view-servlet:
          enabled: true
          url-pattern: /druid/*
          #login-username: admin
          #login-password: admin
        filter:
          stat:
            log-slow-sql: true
            slow-sql-millis: 1000
            merge-sql: false
          wall:
            config:
              multi-statement-allow: true

3.完成1、2步后，启动应用

如果控制台不报错且出现如下图所示，就表示成功整合:

4.注意事项

启动主类需要排除Druid相关依赖，否则会出现如下错误:

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***************************
APPLICATION FAILED TO START
***************************

Description:

Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured.

Reason: Failed to determine a suitable driver class

解决办法，加上如下代码即可:

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@SpringBootApplication(exclude = DruidDataSourceAutoConfigure.class)

Iaas、Paas、Saas对比分析

Iaas、Paas、Saas对比分析

从Iaas、Paas到Saas，客户所要管理负责由多到少，成本也越来越低。下面所列举的，足以看出。
以我所待的公司，无论是外包还是创业公司也好。基本上采用的都是Saas这种模式，Sass对于客户而言省事省时省钱(从Applications到Compute无需管理)。对于供应商，也就是我们而言，由于从应用开发到部署，再到维护都由我们负责，从一定程度上降低一些问题排错的时间成本(过去写一套系统部署在不同的操作系统，不同的操作系统的版本环境存在差异，可能会遇到在这个系统正常运行，在那个系统出现一些问题，不排除是因为代码的原因，但有的时候也与环境有极大的关系)。

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