对于开发同学来说，访问数据库，是代码中必不可少的一个环节。 系统中收集到用户的核心数据，为了安全性，我们一般会存储到数据库，比如：mysql，oracle等。 后端开发的日常工作，需要不断的建库和建表，来满足业务需求。通常情况下，建库的频率比建表要低很多，所以，我们这篇文章主要讨论建表相关的内容。 如果我们在建表的时候不注意细节，等后面系统上线之后，表的维护成本变得非常高，而且很容易踩坑。

Redis 支持三种集群方案：主从复制模式，Sentinel（哨兵）模式，Cluster 模式。通过持久化功能，Redis保证了即使在服务器重启的情况下也不会丢失（或少量丢失）数据，因为持久化会把内存中数据保存到硬盘上，重启会从硬盘上加载数据。但是由于数据是存储在一台服务器上的，如果这台服务器出现硬盘故障等问题，也会导致数据丢失。

在上一篇关于《MongoDB入门》的文章中，咱们把单机版的MongoDB讲了个大概，但很多情况下，单节点服务往往并不能满足系统需求，毕竟单节点部署的方式有很多隐患：没有灾备能力，吞吐量不够, 拓展性不足，本文讲继续大家学习MongoDB高可用性。

MongoDB是数据库家族中的一员，是一款专为扩展性、高性能和高可用而设计的数据库，它可以从单节点部署扩展到大型、复杂的多数据中心架构，也能提供高性能的数据读写操作；而且提供了数据复制、无感知的故障自动选主等功能，从而实现数据节点高可用。

在5.x版本之后ElasticSearch新增了索引重建功能，可以直接在ES集群里面对数据进行重建并且支持跨集群间的数据迁移。在保证数据的一致性和可用性情况下，使用一个新的索引替换掉旧的索引。

由于主要讲解MySQL面试的核心知识点，因此不会对某些技术细节进行深入讲解，但文中提到的技术点都会附上具体讲解的链接，因而当大家看到自己不理解的面试点时，可直接戳进对应的链接中做深入研究。

兜兜转转，经过《全解MySQL专栏》前面二十多篇的内容讲解后，基本对MySQL单机模式下的各方面进阶知识做了详细阐述，同时在前面的《分库分表概念篇》、《分库分表隐患篇》两章中也首次提到了数据库的一些高可用方案，但前两章大多属于方法论，并未涵盖真正的实操过程。接下来的内容，会以目前这章作为分割点，开启MySQL高可用方案的落地实践分享的新章程！

前面《分库分表的正确姿势》、《分库分表的后患问题》两篇中，对数据库的分库分表技术进行了全面阐述，但前两篇大多属于方法论，并不存在具体的实战实操，而只有理论没有实践的技术永远都属纸上谈兵，所以接下来会再开几个单章对分库分表各类方案进行落地。

上篇《分库分表的正确姿势》中已经将分库分表的方法论全面阐述清楚了，总体看下来用一个字形容，那就是爽！尤其是分库分表技术能够让数据存储层真正成为三高架构，但前面爽是爽了，接着一起来看看分库分表后产生一系列的后患问题，注意我这里的用词，是一系列而不是几个，也就是分库分表虽然好，但你要解决的问题是海量的。

本文会讲解不同高并发场景下的MySQL架构设计方案，也包括对于各类大流量/大数据该如何优雅的处理，也包括架构调整后带来的后患又该如何解决？其中内容会涵盖库内分表、主从复制、读写分离、双主热备、垂直分库、水平集群、分库分表实践、分布式事务、分布式ID、数据一致性探讨......等内容。