标签：库存 协议栈 用户 哈希表 固定 前端 个数 方式 emc
前言
DDM是什么？这是华为云Paas推出的分布式数据库中间件，DDM(Distributed Database Middleware)是一个实现了Mysql协议栈的服务器，前端用户可以把它看做一个数据库代理，用Mysql客户端工具和命令行访问，而DDM后端连接一到多个Mysql Server。因此，DDM本身并不存储数据，数据是在后端连接的Mysql Server上存储的。简单来说，DDM就是Mysql的最佳伴侣，一定程度上让Mysql拥有了跟Oracle PK的能力。这样听起来DDM好像是Mysql的辅助大神，这里有必要对八卦下DDM发展背景，了解下DDM的前世历程。
NoSQL与SQL之争
目前，互联网常有海量数据高并发和存储的场景，对于数据的存储，目前有基于SQL （Structured Query Language）的关系型数据库和NoSQL（Not Only SQL）的非关系型数据库。SQL数据存在特定结构的表中；而NoSQL则更加灵活和可扩展，存储方式可以是JSON文档、哈希表或者其他方式，比如键值存储（redis,ROMA,Memcached）数据库应用在排行更新，会话保存，面向文档的数据库（mongoDB、couchDB）应用在日志记录，面向列的数据库（Cassandra、HBase）在博客中的应用。而且速度极高。
虽然在云计算时代，传统数据库存在着先天性的弊端，但是NoSQL数据库只能在特定场景下有奇效，只能作为传统数据的补充而不能将其替代。
关系型数据库性能瓶颈
目前绝大多数数据库不具备自动扩展，自动迁移的能力，对于单库单表性能瓶颈明显，当单表超过1000W数据量，性能会出现比较明显的下降。为了解决该难题，常见的做法就是进行分库分表来规避。
垂直分库：可按照业务模块进行划分，把数据分在不同的库中。
水平分库：我们发现某些表的数据量已经超过1000W，QPS显著下降，这里可以对这种表进行进一步水平拆分，做成多个分片表。大多数电商企业会按照日期分片，但又衍生出来一些问题，在固定时段中对某个分片压力很大，其他分片此时处于空闲状态，在电商企业高并发的场景下，会产生大量数据，此时又产生短时间内单库QPS瓶颈的问题。
拆分规则优化：可以根据拆分字段，进行取模的方式来做到数据大致平均分布到多个分片上。可以保证整体系统的QPS得到提升，但又衍生出来一些问题：分片数量不够需要扩容的问题，跨分片事务一致性无法保证的问题。
数据库中间件
为了减少对应用的侵入性，并且要将压力打在中间件上，该中间件负责和上层应用打交道，对应用可表现为一个独立的数据库，而屏蔽底层复杂的系统细节。分布式数据库中间件除了基本的分表分库功能，还可以丰富一下，比如讲读写分离或者水平扩容功能集成在一起，或者比如读写分离本身也可以作为一个独立的中间件。（DDM，Cobar，MyCAT, TDDL等）。
上述提到的分片数量不够的扩容以及分布式事务一致性的问题，在华为云的DDM已经得到解决，并且中间件的功能在不断丰富，已经成为高并发应用的绝对利器。
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