隨著資料量不斷增大，傳統的架構模式難以解決業務量不斷增長所帶來的問題，特別是在業務成線性、甚至指數級上公升的情況。此時我們不得不通過水平擴充套件，把資料庫放到不同伺服器上來解決問題，也就是我們說的資料庫中介軟體。
作為資料庫中介軟體，分布式資料庫中介軟體ddm將底層資料庫儲存引擎以集群方式管理起來，使用者使用非常方便。應用程式不需要關心具體有多少分片。類似操作單機資料庫，使用者通過ddm管理控制台進行資料庫運維，使用jdbc等驅動服務或sql客戶端連線資料庫，進行資料讀寫。
ddm服務的業務架構圖示
分片是解決資料庫儲存容量限制的直接途徑。分片包括垂直分片與水平分片兩種方式。
垂直分片
垂直分片又叫縱向分割，即以邏輯表為單位，把原有資料庫切分成多個資料庫。切分後不同的表儲存在不同的資料庫上。
垂直分片與業務架構設計有密切的聯絡。比如從業務領域對系統進行架構優化，分成多個子業務系統，各個子業務系統耦合度較低。子業務系統間以介面方式進行資料通訊和資料交換。垂直拆分後業務清晰，拆分規則明確，系統之間容易整合與擴充套件。一般用於資料庫上層架構設計。
垂直分片示意圖
水平分片
水平分片又叫橫向分割，即以邏輯表中的資料行記錄為單位，把原有邏輯資料庫切分成多個物理資料庫分片，表資料記錄分布儲存在各個分片上。
水平分片主要用業務架構無法繼續細分，而資料庫中單張表資料量太大，查詢效能下降的場景。通過水平分片，即解決單庫容量問題，同時提高併發查詢效能。
水平分片示意圖
ddm實現了自動水平分片，應用無需關心某個資料該儲存在哪一塊分片上。對邏輯表水平分片需要依據一定的分片規則，例如乙個訂單跟蹤系統（見上圖），我們選取訂單號(orderid)作為拆分鍵，分別對「訂單流水表」、「訂單詳情表」以及「物流跟蹤表」進行水平拆分，拆分規則為對鍵值hash後求模，則分片計算規則如下：
h(key(orderid)) = hash(key(orderid))%n
其中，n表示一共有n個資料分片，h(key(orderid))表示該訂單經過訂單號hash並求模後儲存的分片編號。
分片後資料儲存示意圖
路由分發
路由分發與水平分片同為ddm的基礎功能。在分布式資料庫中，路由的作用即將sql語句進行解析，並**到正確的分片上，保證sql執行後得到正確的結果，並且節約qps資源。例如：訂單支付系統包含了shard0、shard1、shard2三個分片，訂單號2017010112345678的訂單資料儲存在shard0分片上，則應該將以下語句路由分發到shard0分片上執行。
select customer, orderstatus, createdate from order
where orderid = '2017010112345678';
如果同時路由到shard0、shard1、shard2三個分片，會造成多餘的查詢，浪費資源；如果路由到shard1、shard2分片，則得不到正確的返回結果。
ddm對單張表的路由解析流程如下：
單張表的路由解析流程
讀寫分離
資料庫中對計算和快取資源消耗較多的往往是密集或複雜的sql查詢。當系統資源被查詢語句消耗，反過來會影響資料寫入操作，進而導致資料庫整體效能下降，響應緩慢。因此，當資料庫cpu和記憶體資源占用居高不下，且讀寫比例較高時，可以為資料庫新增唯讀例項。
新增唯讀例項的作用有以下：
1、將查詢非事務性查詢sql路由到唯讀例項中執行，主例項上執行事務性sql，在很大程度上緩解主例項上的s鎖與x鎖的競爭。
2、對唯讀例項上的錶可配置不提供事務支援的資料庫引擎，進而提公升查詢效率。
3、增加唯讀例項，也相當於資料庫橫向擴充套件，直接增加負載能力，同時增加資料冗餘，確保資料庫高可用。
ddm服務實現了自動讀寫分離，使用者購買了rds唯讀例項後，將唯讀例項資訊同步到ddm中即可，無需再做其他配置。同時，ddm支援使用者在sql中自定義讀寫分離策略，具體用法請參考如何實現讀寫分離。
讀寫分離示意圖
平滑擴容
隨著業務增長，邏輯庫儲存空間不足，併發壓力較大，此時可對ddm例項邏輯庫進行平滑擴容，通過增加rds例項來提高資料儲存能力與併發支援能力。
平滑擴容是一種水平擴容方式，通過增加rds例項的數量來提公升總體資料儲存容量，把分庫平滑擴容到新增加的rds例項上，保證所有的資料都是均衡分布在每個分庫上，降單個rds例項的處理壓力。平滑擴容原理如下圖所示。
平滑擴容原理
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分布式資料庫中介軟體DDM如何配置讀寫分離詳細教程
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