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简介
TDSQL MySQL 版是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。
产品特点
OLTP
TDSQL 是面向 OLTP 业务的分布式数据库。
水平拆分
TDSQL 是支持水平拆分的分布式数据库。
水平切分是按照某种规则，将一个表的数据分散到多个物理独立的数据库服务器中，形成“独立”的数据库“分片”。多个分片共同组成一个逻辑完整的数据库实例。
Shared Nothing 架构
Shared Nothing 架构能够通过简单堆叠机器，对数据和访问容量进行扩展，Shared Nothing 架构虽能够满足大部分用户的数据库容量需求，但本质上是小型机 + 共享存储，会碰到容量和性能天花板，且价格相对昂贵。
数据分裂方式（分片规则）
TDSQL 主流以自动水平拆分为基础，通过将 shardkey 求模，并通过代理网关（TProxy）按求模后值的特定范围分散到不同库中的分片方案。
关系型数据库是一个二维模型，数据的切分通常就需要找到一个分片字段（shardkey）以确定拆分维度，再通过定义规则来实现数据库的拆分。
几种常见的分片键选择方案如下：
基于日期顺序。例如按年拆分，2015年一个分片，2016年一个分片。
优势：简单明了，易于查找。
劣势：当期（2016年）的热数据的服务器性能可能不足，而存储冷数据性能却闲置。
基于用户 ID 求模，将求模后字段的特定范围分散到不同库中。
优势：性能相对均衡，相同用户数据在一个库中。
劣势：可能导致数据倾斜（例如设计的是商户系统，某电子商城的一个商户数据能比几千个小商户的数据还多）。
将主键（primary key）求模，将求模后字段的特定范围分散到不同库中。
优势：性能相对均衡，不容易出现数据倾斜的问题，相同主键的数据在一个库中。
劣势：数据随机分散，某些业务逻辑可能需要跨分片 join 却不能直接支持。
在多张表分片方案前，也有几种方案：
Noshard：即不分片。
tableshard：即每张表分表时，仅根据自身情况，不考虑表间关系，随意选择分表键分表。
groupshard：即几张有关联的表，按相同的分表键进行设计，这样可以将相关的数据聚合在一台物理节点。
在分片的数据源管理方面，目前也有两种思路：
客户端模式：由业务程序模块中的配置来管理多个分片的数据源，分片的读写与数据整合在业务程序内进行。
中间件代理模式：在分片数据库前端搭建一个中间件代理，后端多个分片数据库对前端应用程序透明。
TDSQL 能够帮您解决什么问题
单机数据库到达瓶颈
面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。
应用层分片开发工作量大
应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。而基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。
解决开源方案或 NoSQL 的难题
选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，而且这些产品免费或者费用相对较低。但您可能需要注意开源方案或 NoSQL 的以下问题：
1. 产品 bug 修复取决于社区进度，若遭遇严重 bug 您是否可以等待。
2. 您的团队是否有熟悉并能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。
3. 关联系统是否做好准备。
4. 您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。
是
否
本页内容是否解决了您的问题？