大多数公司都是从单体架构开始的，即便现在抗住双十一流量洪峰的淘宝，它最早用的也是LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）。对于任何一个刚起步的项目来说，选择简单快速的方式来实现无可厚非。一旦架构开始变得复杂往往是因为业务的体量越来越大，一旦用户量以及流量开始增加，服务器的性能就会受到挑战。随着我们手里的数据越来越多，SQL 操作越来越慢，数据库就会成为瓶颈。这个时候我想你一定会想到分库分表，从而突破网络IO、硬件资源、连接数的限制等，然后胸有成竹地拍拍胸脯说：“只要我数据库能无限扩容不就万事大吉了！”先别太兴奋，你需要想一想，分库分表可能带来的棘手问题，比如：数据库连接过多，如果每个RPC都要连接所有的库，扩容则会导致连接数增加，需要考虑单元化；事务一致性问题，解决方案包括2PC、3PC、TCC、消息事务、最大努力通知等；跨库关联查询问题，我们可以考虑的方案包括全局表、字段冗余、系统层组装、ER表翻页、排序、函数计算问题，需要先在不同的分片节点中将数据进行排序并返回，然后将不同分片返回的结果集进行汇总和再次排序，最终返回给用户。全局主键避重问题，常见的主键生成策略包括UUID、结合数据库维护主键ID表、雪花算法Snowflake。
对于大部分程序员来说，数据库用了很久，但依然会出现面对棘手问题束手无策的状况，大多是因为对数据库出现问题的情况和处理思路模糊不清。很多技术专家在总结程序员核心能力的时候都会提到至关重要的一点：精通数据库。精通意味着：第二底层原理要懂，懂了才能更自由地应对复杂多变的业务场景。
以架构师的思路和视野学习数据库 ，既能够夯实分库分表、分布式部署等核心技术点，又能够掌握普通开发者难以触及的数据库架构设计方法论。你在数据库层面，也就拥有了同行难以复制的核心竞争力。
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