我一直在做很多关于可用选项的阅读。我还亲自推荐了高性能MySQL第二版。

这是我设法拼凑而成的：

聚类

一般而言，集群是将负载分布在许多服务器上，这些服务器在外部应用程序中似乎是一台服务器。

MySQL NDB集群

MySQL NDB
Cluster是一个具有同步复制和自动数据分割功能的分布式，无内存的，无共享的存储引擎（对不起，我从高性能书上借来的字面意思是，但它们放在那儿很好）。对于某些应用程序来说，这可能是一个高性能的解决方案，但是Web应用程序通常无法在其上很好地工作。

主要问题在于，除了非常简单的查询（仅涉及一个表）之外，群集通常还必须在多个节点上搜索数据，从而使网络延迟蔓延，并显着减慢查询的完成时间。由于该应用程序将群集视为一台计算机，因此无法告诉它从哪个节点获取数据。

此外，内存需求对于许多大型数据库而言并不可行。

连续红杉

这是MySQL的另一种群集解决方案，它充当MySQL服务器之上的中间件。它提供同步复制，负载平衡和故障转移。它还可以确保请求始终从最新副本中获取数据，并自动选择具有新数据的节点。

我读了一些不错的东西，总的来说，这听起来很有希望。

联邦

联合类似于集群，因此我也在这里进行了介绍。MySQL通过联合存储引擎提供联合。与NDB群集解决方案类似，它仅适用于简单查询-
但对于复杂查询，群集甚至更糟（因为网络延迟要高得多）。

复制和负载平衡

MySQL具有在不同服务器上创建数据库复制的内置功能。这可用于许多用途-在服务器之间分配负载，热备份，创建测试服务器和故障转移。

复制的基本设置涉及一台主服务器主要处理写操作，而一个或多个从服务器仅处理读操作。master-
master配置的更高级的变化是，它允许通过同时写入多个服务器来扩展写入。

每种配置都有其优缺点，但是它们共同面临的一个问题是复制滞后-
由于MySQL复制是异步的，因此并非所有节点始终都具有最新数据。这要求应用程序了解复制，并结合复制感知查询才能按预期工作。对于某些应用程序来说，这可能不是问题，但是如果您始终需要最新的数据，事情就会变得有些复杂。

复制需要一些负载平衡以在节点之间分配负载。这可以像对应用程序代码进行某些修改一样简单，也可以使用专用的软件和硬件解决方案。

分片和分割

分片是扩展数据库解决方案的常用方法。您将数据拆分为较小的碎片，并将其散布在不同的服务器节点上。这需要应用程序知道对数据存储的修改才能有效地工作，因为它需要知道在哪里可以找到所需的信息。

有可用的抽象框架来帮助处理数据分片，例如Hibernate
Shards，它是Hibernate
ORM的扩展（不幸的是，它是Java的。我正在使用PHP）。HiveDB是另一个这样的解决方案，它也支持分片重新平衡。

其他

狮身人面像

Sphinx是全文搜索引擎，其功能远不止测试搜索。对于许多查询，它比MySQL快得多（尤其是对于分组和排序），并且可以并行查询远程系统并汇总结果-
这使其在分片中非常有用。

通常，狮身人面像应与其他扩展解决方案一起使用，以获取更多可用的硬件和基础架构。不利的一面是，您再次需要应用程序代码来了解sphinx，以便明智地使用它。

摘要

伸缩解决方案因需要它的应用程序的需求而异。对于我们和大多数Web应用程序，我相信复制（可能是多主服务器）是负载平衡器分配负载的一种方式。为了能够水平扩展，还必须对特定问题区域（巨大的表）进行分片。

我还将对Continentant Sequoia进行一下测试，看看它是否能够真正实现它所承诺的目标，因为它将对应用程序代码进行的更改最少。