目前，随着互联网连接的激增，一些大型网站使用数据库集群来提高数据库的可靠性和性能。 那么，在介绍数据库集群之前，有几个问题需要弄清楚。
1 .为什么要使用数据库群集
(1)使用数据库集群可以分离读写，提高数据库的系统性能。
正如您所知，mysql支持分布式。 MySQL Proxy最强大的功能之一是实现“读写分离”。 基本原理是让主数据库处理事务查询，从数据库
物理选择查询。 数据库复制用于使事务查询所做的更改与群集中的从数据库同步，并确保从数据库和主数据库中的数据保持一致。 当然，主服务器也可以提供查询服务。
使用读写分离的最大作用不仅仅是环境服务器的压力。 请看这张图：
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为什么读写分离可以提高数据库性能？ (摘自互联网)
1 .物理服务器增加，负载增加
2 .主从只负责各自的写入和读取，大大缓解x锁和s锁的竞争
3 .可以从库中配置myisam引擎，从而提高查询性能，减少系统开销
4 .从库中同步主库的数据和直接从主库写是有区别的。 从主库发送的binlog中恢复数据。 但最重要的区别在于，从主库向库发送binlog是异步的，从库恢复数据也是异步的
5 .读写分离比写场景更适合。 如果只有一台服务器，则如果选择过多，update和delete将被这些选择访问的数据堵塞，并等待选择结束，从而导致并发性不高。 对于写入和读取比率相近的APP应用，需要部署双主相互复制
6 .可以从库中启动几个：--skip-innodb、--skip-bdb、--low-priority-updates、--delay-key-write=ALL等当然，这些设定也需要根据具体的业务需求来决定，不一定能用
7 .分散读取。 假设有1主3从，不考虑上述1中所述的从机的单方面设置，假设现在1分钟内有10条写入，150条读取。 那么，1主站3从站总共相当于40条写入，但读出总数没有变化，所以平均每个服务器承担10条写入和50条读出(主库不承担读出操作)。 因此，写入保持不变，但读取会大幅分散，从而提高系统性能。 此外，分散读取也会间接提高写入性能。 所以，整体性能提高了。 简言之，就是用机器和带宽交换性能。 MySQL官方文档有相关的运算公式。 有关正式文档，请参考6.9常见问题解答中的“MySQL复制何时以及可以在多大程度上提高系统性能”
8.MySQL复制的另一大功能是增加冗馀度和可用性。 在一个数据库服务器关闭后，通过调整另一个从库可以以最快的速度恢复服务，因此不能只查看性能。 也就是说，1主机1从机也可以。
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2 .数据库集群与分布式数据库有何区别？
一句话，分布式并行工作，集群串联工作。
1 )分散是指将不同的业务分散到不同的地方。 集群是指将多台服务器集中在一起，实现相同的业务。 每个分布式节点都可以创建群集。 集群不一定是点
布式的。
比如新浪网，访问者多了，他就可以建立集群。 在前面放置应答服务器，后面几台服务器完成同样的业务。 如果有业务访问时，响应服务器发送给哪个服务器的
负荷不是很重，要在哪个台上完成？ 从狭义上理解方差，与集群相同，但其组织比较松散。 它不像一个集群，而是有一个组织性的，即使一台服务器崩溃了，其他服务器也可以登上山顶。
每个分布式节点执行不同的业务，当一个节点崩溃时，任何业务都将无法访问。
2 )简单来说，分布式通过减少单个任务的执行时间来提高效率，而集群通过增加每单位时间执行的任务数来提高效率。
例如，如果一个任务由10个子任务组成，每个子任务单独执行需要一个小时，则在一台服务器上执行任务需要10个小时。
采用分布式方案，提供10台服务器。 每个服务器只处理一个子任务。 不考虑子任务之间的依赖关系，执行此任务只需一个小时。 这种工作模式的典型代表之一是
Hadoop的地图/记录分布式计算模型)
在群集方案中，同样提供10台服务器，每个服务器都可以独立处理此任务。 假设10个任务同时到达，10个服务器同时运行，1小时后10个任务同时完成。 于是，
从整体来看，还是一个小时内完成一项任务！
请看下图：