随着大数据互联网的广泛应用，海量数据的存储、访问已成系统设计的瓶颈。这也给系统的稳定性和可扩展性带来了很大的问题。那我们今天讲解的就是关于大数据培训之数据库的读写分离，跟小编一起来了解吧！
1、实现原理：读写分离简单来说就是将数据库的读写操作分离出来对应不同的数据库服务器，可以有效降低数据库和io的压力。主数据库提供写操作，从数据库提供读操作。其实在很多系统中，主要是读操作。主数据库写入时，数据要同步到从数据库，这样才能有效保证数据库的完整性。
2.实现方法：在MS Sql server中，可以通过发布定义实现数据库复制。复制是将一组数据从一个数据源复制到多个数据源的技术，是将一个数据发布到多个存储站点的有效方法。使用复制技术，用户可以将一个数据发布到多个服务器。复制技术可以保证分布在不同地方的数据自动同步更新，从而保证数据的一致性。有三种类型的SQL SERVER复制技术，即快照复制、事务复制和合并复制。SQL SERVER主要使用发布和订阅来处理复制。源数据所在的服务器是发布服务器，负责发布数据。发布服务器将要发布的数据的所有更改复制到包含分发数据库的分发服务器，分发数据库可以接收数据的所有更改，保存这些更改，然后将这些更改分发到订阅服务器。
3.优点和缺点
（1）数据：实时性差。数据没有实时同步到自读服务器。当数据写入主服务器时，直到下一次同步时才能查询。
（2）数据量大时同步效率差：当单个表中的数据量过大时，由于索引、磁盘IO等问题，插入和更新的性能会变得非常差。
（3）同时连接多个(至少两个)数据库：至少连接两个数据数据库，实际读写操作在程序代码中完成，容易造成混淆
（4）读取高性能、高可靠性、可扩展性的：只读服务器，由于没有写操作，会大大减少磁盘IO等性能问题；只读服务器可采用负载均衡，将主数据库分布到多个只读服务器，实现读操作的可扩展性。
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