1.sharding-jdbc（sharding-sphere）

1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA、Hibernate、Mybatis、Spring JDBC Template,或直接使用JDBC

2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP、C3P0、Durid等

3.分片策略灵活,可支持等号、between、in等多维度分片,也可支持多分片键。

4.SQL解析功能完善,支持聚合、分组、排序、limit、or等查询,并支持Binding Table以及笛卡尔积表查询。

5.性能高,单库查询QPS为原生JDBC的99.8%,双库查询QPS比单库增加94%。

1.理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库。目前仅支持mysql

2.维护会比较麻烦，需要逐个项目的修改配置。不能进行跨库连接，代码需要进行改造。

3.在扩展数据库服务器时需要考虑一致性哈希问题，或者采用分片键局部取模方式，也难免要进行部分的数据迁移。

2.mycat

1.支持Mysql集群，可以作为Proxy使用

2.支持JDBC连接ORACLE、DB2、SQL Server，将其模拟为MySQL Server使用

3.自动故障切换，高可用性

4.支持读写分离，支持Mysql双主多从，以及一主多从的模式 ，支持全局表，数据自动分片到多个节点，用于高效表关联查询

5.支持独有的基于E-R 关系的分片策略，实现了高效的表关联查询

6.多平台支持，部署和实施简单

1.mycat不支持二维路由，仅支持单库多表或多库单表 由于自定义连接池，这样就会存在mycat自身维护一个连接池，MySQL也有一个连接池，任何一个连接池上限都会成为性能的瓶。

3.tidb

1 .高度兼容 MySQL 　大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB，分库分表后的 MySQL 集群亦可通过 TiDB 工具进行实时迁移。

2.水平弹性扩展 　通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。

3.分布式事务 　TiDB 100% 支持标准的 ACID 事务。

4. 真正金融级高可用    相比于传统主从 (M-S) 复制方案，基于 Raft 的多数派选举协议可以提供金融级的 100% 数据强一致性保证，且在不丢失大多数副本的前提下，可以实现故障的自动恢复 (auto-failover)，无需人工介入。

5 .一站式 HTAP 解决方案 　TiDB 作为典型的 OLTP 行存数据库，同时兼具强大的 OLAP 性能，配合 TiSpark，可提供一站式 HTAP解决方案，一份存储同时处理OLTP & OLAP无需传统繁琐的 ETL 过程。

6.云原生 SQL 数据库     TiDB 是为云而设计的数据库，同 Kubernetes深度耦合，支持公有云、私有云和混合云，使部署、配置和维护变得十分简单。

缺点： 该项目较新，还没有经过大量的生产环境检验，可能会存在一定的风险。

不适用场景：

(1) 单机 MySQL 能满足的场景也用不到 TiDB。

(2) 数据条数少于 5000w 的场景下通常用不到 TiDB，TiDB 是为大规模的数据场景 设计的。

(3)如果你的应用数据量小（所有数据千万级别行以下），且没有高可用、强一致性或 者多数据中心复制等要求，那么就不适合使用 TiDB。

下面详细讲一下mycat，因为部署和对系统的改造量相对较小，但实测mycat的网络消耗和线程池的问题对性能的消耗还是挺严重的，所以还是根据现有情况选择。

mycat

如图所示：MyCAT使用Mysql的通讯协议模拟成了一个Mysql服务器，并建立了完整的Schema（数据库）、Table （数据表）、User(用户)的逻辑模型，并将这套逻辑模型映射到后端的存储节点DataNode（MySQL Instance）上的真实物理库中，这样一来，所有能使用Mysql的客户端以及编程语言都能将MyCAT当成是Mysql Server来使用，不必开发新的客户端协议。

2.工作原理

Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。

当Mycat收到一个SQL时，会先解析这个SQL，查找涉及到的表，然后看此表的定义，如果有分片规则，则获取到SQL里分片字段的值，并匹配分片函数，得到该SQL对应的分片列表，然后将SQL发往这些分片去执行，最后收集和处理所有分片返回的结果数据，并输出到客户端。以select * from Orders where prov=?语句为例，查到prov=wuhan，按照分片函数，wuhan返回dn1，于是SQL就发给了MySQL1，去取DB1上的查询结果，并返回给用户。

3.分片策略(分表分库)

MyCAT通过定义表的分片规则来实现分片，每个表格可以捆绑一个分片规则，每个分片规则指定一个分片字段并绑定一个函数，来实现动态分片算法。

1、Schema：逻辑库，与MySQL中的Database（数据库）对应，一个逻辑库中定义了所包括的Table。

2、Table：表，即物理数据库中存储的某一张表，与传统数据库不同，这里的表格需要声明其所存储的逻辑数据节点DataNode。在此可以指定表的分片规则。

3、DataNode：MyCAT的逻辑数据节点，是存放table的具体物理节点，也称之为分片节点，通过DataSource来关联到后端某个具体数据库上

4、DataSource：定义某个物理库的访问地址，用于捆绑到Datanode上

4.分片规则

1.分片枚举 通过在配置文件中配置可能的枚举 id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则.

2.固定分片 hash 算法 本条规则类似于十进制的求模运算，区别在于是二进制的操作,是取 id 的二进制低 10 位，即 id 二进制 &1111111111。 此算法的优点在于如果按照 10 进制取模运算，在连续插入 1-10 时候 1-10 会被分到 1-10 个分片，增大了插入的事务控制难度，而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片，减少插入事务事务控制难度。

3.按日期分片 此规则为按天分片。 按单月小时拆分 此规则是单月内按照小时拆分，最小粒度是小时，可以一天最多 24 个分片，最少 1 个分片，一个月完后下月从头开始循环。每个月月尾，需要手工清理数据。 4.截取数字 hash 解析 此规则是截取字符串中的 int 数值 hash 分片。 5.日期范围 hash 分片 思想与范围求模一致，当由于日期在取模会有数据集中问题，所以改成 hash 方法。 先根据日期分组，再根据时间 hash 使得短期内数据分布的更均匀。 优点可以避免扩容时的数据迁移，又可以一定程度上避免范围分片的热点问题。要求日期格式尽量精确些，不然达不到局部均匀的目的

6.一致性 hash 一致性哈希主要应用于分布式集群对机器添加、删除的管理 1 按照常用hash算法将要管理的对象映射到一个2^32-1的闭合环形上 2 按照常用hash算法将机器映射也映射到此闭合环形上 3 以顺时针计算，将要管理的对象纳入离自己最近的机器上

4.删除节点时，该机器存储的对象按照顺时针就近原理分配到临近机器上

5.增加节点时，按照哈希算法获得机器hash值，然后把临近对象分配到该节点

6. 通过虚拟节点方式，增加hash环节点的密集度，保障平衡性 特性: 1 平衡性：各节点的对象个数相对均衡 2 单调性：新对象加入时不影响原对象的存储位置 3 分散性：相同内容会被分散到相同节点 4 负载：同一个节点不能被不同用户映射不同内容

5.读写分离

数据库读写分离对于大型系统或者访问量很高的互联网应用来说，是必不可少的一个重要功能。对于MySQL来说，标准的读写分离是主从模式，一个写节点Master后面跟着多个读节点，读节点的数量取决于系统的压力，通常是1-3个读节点的配置 Mycat读写分离和自动切换机制，需要mysql的主从复制机制配合。

6.mysql主从复制

1、主DB server和从DB server数据库的版本一致

2、主DB server和从DB server数据库数据一致[ 这里就会可以把主的备份在从上还原，也可以直接将主的数据目录拷贝到从的相应数据目录]

3、主DB server开启二进制日志,主DB server和从DB server的server_id都必须唯一

7. mycat分布式事务解决方案

准备阶段：事务协调者(事务管理器)给每个参与者(资源管理器)发送准备消息，每个参与者要么直接返回失败(如权限验证失败)，要么在本地执行事务，写本地的redo和undo日志但不提交，可以进一步将准备阶段分为以下三个步骤： 1）协调者节点向所有参与者节点询问是否可以执行提交操作(vote)，并开始等待各参与者节点的响应。 2）参与者节点执行询问发起为止的所有事务操作，并将Undo信息和Redo信息写入日志。 3）各参与者节点响应协调者节点发起的询问。如果参与者节点的事务操作实际执行成功，则它返回一个”同意”消息；如果参与者节点的事务操作实际执行失败，则它返回一个”中止”消息。 提交阶段：如果协调者收到了参与者的失败消息或者超时，直接给每个参与者发送回滚(Rollback)消息，否则发送提交(Commit)消息，参与者根据协调者的指令执行提交或者回滚操作，释放所有事务处理过程中使用的锁资源。 二阶段提交所存在缺点的： 1）同步阻塞问题，执行过程中所有参与节点都是事务阻塞型的，当参与者占有公共资源时，其他第三方节点访问公共资源不得不处于阻塞状态。 2）单点故障，由于协调者的重要性一旦协调者发生故障参与者会一直阻塞下去。 3）数据不一致，在二阶段提交的阶段二中，当协调者向参与者发送commit请求之后，发生了局部网络异常或者在发送commit请求过程中协调者发生了故障，这回导致只有一部分参与者接受到了commit请求，而在这部分参与者接到commit请求之后就会执行commit操作，但是其他部分未接到commit请求的机器则无法执行事务提交，于是整个分布式系统便出现了数据部一致性的现象。

8.mycat不适用场景

1.非分片字段查询 如果该分片字段选择度高，也是业务常用的查询维度，一般只有一个或极少数个DB节点命中（返回结果集）。示例中只有3个DB节点，而实际应用中的DB节点数远超过这个，假如有50个，那么前端的一个查询，落到MySQL数据库上则变成50个查询，会极大消耗Mycat和MySQL数据库资源。

2.分页排序 但Mycat向应用返回的结果集取决于哪个DB节点最先返回结果给Mycat。如果Mycat最先收到DB1节点的结果集，那么Mycat返回给应用端的结果集为 [0,1]，如果Mycat最先收到DB2节点的结果集，那么返回给应用端的结果集为 [5,6]。也就是说，相同情况下，同一个SQL，在Mycat上执行时会有不同的返回结果。

3.任意表JOIN 无法跨库join

4.分布式事务 Mycat并没有根据二阶段提交协议实现 XA事务，而是只保证 prepare 阶段数据一致性的 弱XA事务