数据库的负载均衡跟应用程序完全不同，因为数据是唯一准确的，多个数据库里面的数据是一样的。

常见的Sql Server数据库负载均衡软件Moebius for Sql Server，实现原理如下图：

读的时候可以负载均衡，写基于触发器，写完第一个数据库之后，会触发日志写另外两个数据库。

只有一个IP，适合做查询业务多的。

同步效率不敢保证。中间层如果宕掉就都宕掉了。

读写分离源于一个客观情况，二八原则，20%是写，80%是读。

数据库是硬盘存的，写很麻烦，把读和写操作分开（程序也是分开的），可以有效降低压力。

1、日志传送：

基于文件共享操作日志，从数据库根据日志完成数据更新。有延迟，不大用。

2、事务复制：

1）快照复制，定时做快照（snapshot）,也是通过共享文件夹，定时传输，从数据库周期性恢复，及时性很差，不适合大批量修改的，适合做报表数据库。

2）事务复制：主流方式，延迟有几秒。

发布服务器（主数据库）：

订阅服务器（从数据库）：

复制代理（分发服务器）：发布服务器的时候指定的，在发布服务器，叫推，如果在订阅服务器，叫拉。

垂直分库：

把一个数据库按照业务拆分成多个数据库，用多个服务器分担压力。如何解决一个业务需要多块数据？

不是一个程序同时访问多个数据库连接，一般是通过服务的形式提供。

如果解决事务？

最终一致性策略，A完成，写个任务，B完成，失败重试，彻底失败，回滚或者人工介入。

水平分库：

把数据库按照时间、地域分成多个数据库，多个库的结构是一样的。

垂直分表：把一张表分成两张表，表是硬盘里面的一个文件，文件越大，访问越慢。有些数据占空间，更新少，查询少，就适合垂直分出去。

水平分表：因为数据多了，体积大了，分完多个表的结构是一模一样的，可以按照时间分表，很多数据有实时性，过期的数据大部分情况下是没用的。按地域拆分，不同地域的数据是不冲突的。可按唯一标识分表，上亿条数据要存，按照Id取余分配。

按照唯一标识分有数据的更新如何解决？

根据ID定位表，再更新，查询不好解决，利用全文检索可以完成查询。

数据库提供的功能，可以按照条件，把一张表的数据分开成不同的硬盘文件。