海量数据存储的解决方案（分布式数据库）
一、大型互联网系统数据的存储处理
解释：主库集群并不能解决并发写的压力
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。 因为是一个集群，集群上的每一个节点上面存的数据是要保证是一样的。在任何一台节点上去插入一条数据，最终这些数据都要同步到集群的各个节点上面去的，也就是说个个节点上面的也会进行一次写操作，所以并没有起到缓解的作用。
带来负面的影响：1.数据库的一致性，2.主键唯一性的问题
分区表和分表：
优先选择的是分区表，评估一下数据的量，有没有超出单个库的处理能力，如果没有，完全可以采用分区表的这种方式来做，因为使用分区表呢，就把处理数据的难度就交给了数据库自身来处理了。
分区表是只能在单个库里，对一个表进行分区的，那么如果并发的压力超过了单个库的处理能力，就要考虑使用分表策略了，
分表：指一个数据库中的某个表数据量特别大，把它拆成多个表，放到多个库上面去，分散他们的压力。
分表的规则：
1.范围分区：适合于数值型的/时间型的就可以使用范围分区
2.列表分区：比如：类型为字符串，有限个枚举这类的，如城市 就可以使用列表分区
3.散列分区：不具备 1.2特点的，考虑用散列分区，对这个值求哈希值，然后用这个值去求余或其他等操作选择合适的表
4.复合分区：是对1，2，3的综合使用
数据库中间件：能够帮我们屏蔽掉后段数据存储的变化带来对上层代码的影响，
总结：
[注]：分布式数据库：就是Mysql数据库构成的，分库，分表的，读写分离的集群
二、方案选型
1.数据库中间件的两种实现模式：
客户端模式：吃内存（与应用争内存），不适用海量数据的存储，但是适用于高并发的场景
2.常用的数据库中间件
三、分布式数据库原理、技术难点
1.数据库拆分：
四、高级技能
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