为什么mysql-cluster没有在国内大规模使用以及对比proxysql 、 Atlas

尽管 MySQL Cluster 在分布式数据库领域享有盛誉，但它在国内并未得到广泛采用。原因如下：

• 高成本：MySQL Cluster 的部署和维护成本都非常高，这对于预算有限的企业来说是一个巨大的负担。
• 复杂性：MySQL Cluster 的架构和管理都非常复杂，这需要专业的DBA团队进行操作和维护。
• 技术限制：MySQL Cluster 存在某些技术限制，例如对事务的支持有限，这可能不适合某些高并发场景。
• 缺乏专业支持：MySQL Cluster 在国内缺乏专业的技术支持，这对于企业在部署和使用过程中遇到问题时是一个很大的挑战。

MySQL Cluster 与 Proxysql 和 Atlas

与 MySQL Cluster 相比，Proxysql 和 Atlas 具有以下优势：

Proxysql：

• 低成本：Proxysql 是一款开源的代理服务器，它可以免费使用，这对于预算有限的企业来说是一个很大的优势。
• 易用性：Proxysql 的配置相对简单，即使是初学者也可以轻松管理。
• 高并发性：Proxysql 能够处理大量的并发连接，这使其非常适合高并发场景。

Atlas：

• 云原生：Atlas 是由 MongoDB 开发的云原生分布式数据库，它可以轻松地部署和管理在云环境中。
• 高可用性：Atlas 提供了高可用性保证，确保数据库在任何情况下都能保持可用。
• 弹性扩展：Atlas 可以根据需要自动扩展或缩小，这使得它非常适合可变工作负载。

总的来说，Proxysql 和 Atlas 更适合在国内中小企业和初创公司中使用，因为它们具有较低的成本、更简单的易用性和更灵活的扩展性。而 MySQL Cluster 更适合具有大型预算和专业DBA团队的大型企业。

需要注意的是，数据库的选择应根据具体需求而定。如果您需要一个高性能、高可用且易于管理的分布式数据库解决方案，Proxysql 和 Atlas 是不错的选择。而如果您需要一个成本较低、复杂性较低且支持较广泛的事务处理的解决方案，MySQL Cluster 仍然是一个值得考虑的选项。

MySQL Cluster 是 MySQL 官方提供的高可用、可扩展的分布式数据库解决方案。然而，它在国内并没有得到广泛应用，主要原因如下：

• 复杂性：MySQL Cluster 的架构相对复杂，需要专业的团队来部署和维护。与单实例 MySQL 相比，其学习曲线更陡峭，管理成本也更高。
• 对硬件要求高：MySQL Cluster 需要部署在专用服务器或云集群上，硬件要求也较高，这会增加部署成本。
• 技术成熟度：MySQL Cluster 是一个相对较新的技术，在国内的成熟度还不高，缺乏广泛的社区支持和成熟的运维实践。

MySQL Cluster 与 ProxySQL 和 Atlas 的对比

为了解决 MySQL Cluster 的不足，国内企业更倾向于使用 ProxySQL 或 Atlas 等工具。以下是它们的对比：

ProxySQL

• 优势：
  • 轻量级且易于部署
  • 可用于负载均衡、查询路由和故障转移
  • 支持 MySQL 协议和 NoSQL 数据源
• 劣势：
  • 不提供数据复制功能
  • 高并发场景下性能可能受限

Atlas

• 优势：
  • 提供分布式架构，具有高可用性和扩展性
  • 支持基于 Paxos 的 ACID 事务
  • 具有丰富的运维管理工具
• 劣势：
  • 费用较高
  • 部署和管理相对复杂
  • 对 MySQL 协议的兼容性可能存在问题

选择建议

在选择合适的解决方案时，需要根据实际业务需求进行权衡。

• 如果需要高可用性和可扩展性，且对成本和复杂性不敏感，Atlas 是一个不错的选择。
• 如果需要轻量级且易于部署的负载均衡和故障转移解决方案，ProxySQL 是一个合适的候选者。
• 如果对成熟度和社区支持要求较高，MySQL Cluster 仍然是一个值得考虑的选择，但需要做好相应的投入和团队建设。

国内替代方案

国内也有一些自主研发的 MySQL 数据库分布式解决方案，如 TiDB、PolarDB 和 OceanBase。它们针对国内市场进行了优化，在性能、稳定性和易用性方面都有不错的表现。企业可以根据自身需求进行选择。

选择提示

在选择分布式数据库解决方案时，建议遵循以下提示：

• 明确业务需求，包括数据量、并发量、可用性要求等。
• 评估团队的技术能力和运维资源。
• 考虑成本和性价比。
• 参考行业最佳实践和用户反馈。
• 充分测试和验证，确保解决方案满足实际需求。

尽管 MySQL Cluster 是一款优秀的高可用数据库系统，但在国内，其使用率却远低于预期。究其原因，主要在于以下几点：

历史因素：

• 早期国内互联网发展时期，MySQL 并非主流数据库，Oracle 和 SQL Server 占据了大部分市场份额。

• MySQL Cluster 推出较晚，未能赶上国内数据库市场的早期布局。

技术限制：

• MySQL Cluster 的 NDB 存储引擎具有较高的写入延迟，难以满足某些场景的实时性要求。

• NDB 的集群管理复杂，需要较高的运维技术水平才能保障稳定运行。

生态环境：

• MySQL Cluster 社区活跃度较低，中文资料和技术支持有限。

• 国内主流的数据库生态系统以 MySQL 单机版和中间件（如 Sharding、HAProxy）为主，MySQL Cluster 未能融入其中。

对比 MySQL Cluster、ProxySQL 和 Atlas

为了进一步理解为什么 MySQL Cluster 在国内不受欢迎，有必要将其与其他热门数据库解决方案进行对比。

ProxySQL

ProxySQL 是一款 MySQL 中间件，它提供以下优点：

• 流量代理和负载均衡：ProxySQL 可以将客户端请求分发到后端 MySQL 节点，实现负载均衡和故障转移。
• 查询优化：ProxySQL 能够识别并重写不合理的 SQL 语句，优化数据库性能。
• 高可用性：ProxySQL 本身具有高可用性，可以保障客户端连接的稳定性。

相比之下，MySQL Cluster 虽然也具备集群管理和负载均衡能力，但其查询优化和高可用性方面稍逊于 ProxySQL。

Atlas

Atlas 是 MongoDB 的云托管服务，它提供以下优势：

• 弹性扩展：Atlas 可根据业务需求自动伸缩数据库容量。
• 高可用性：Atlas 采用多数据中心架构，确保数据库的高可用性和数据可靠性。
• 简化运维：Atlas 提供了全托管服务，大大降低了运维负担。

MySQL Cluster 作为一款关系型数据库，其扩展性和易用性与云原生数据库 MongoDB 相比，存在一定差距。此外，Atlas 的全托管服务模式也更适合希望节省运维成本的用户。

总结

MySQL Cluster 在国内使用率较低的原因多方面，既有历史因素，也有技术限制和生态环境的影响。相比之下，ProxySQL 和 Atlas 在特定场景下提供了更具优势的解决方案。因此，用户在选择数据库解决方案时，需要综合考虑自身业务需求、技术水平和运维成本等因素，做出最适合的选择。