DB分布式-兩種方式
1. JDBC擴展
sharding-jdbc: 直接封裝JDBC，代碼遷移成本低，適用於任何連接池及ORM框架，JAR包提供服務，未使用中間層，不用額外部署，DBA無需改變原有運維方式，使用DRUID sql解析器，速度快。
分布策略靈活，SQL解析功能完善，能支持分布式生成全局主鍵，讀寫分離，柔性（努力送達）事物
盜圖
TDDL（taobao data distribute layer）:中間層，以jar包形式調用
2. 服務中間件
Amoeba： 獨立中間件服務，用戶鏈接amoeba操作Mysql集群，后端還是jdbc driver
Cobar：后端jdbc driver改為原生的mysql通信協議層，這里將不支持Jdbc規范，但也更具靈活性
Mycat : 增加nio方式，多種聚合，活躍
跨庫分頁-摘自網文，覺得不錯
方法一：全局視野法
（1）將order by time offset X limit Y，改寫成order by time offset 0 limit X+Y
（2）服務層對得到的N*(X+Y)條數據進行內存排序，內存排序后再取偏移量X后的Y條記錄
這種方法隨着翻頁的進行，性能越來越低。
方法二：業務折衷法-禁止跳頁查詢
（1）用正常的方法取得第一頁數據，並得到第一頁記錄的time_max
（2）每次翻頁，將order by time offset X limit Y，改寫成order by time where time>$time_max limit Y
以保證每次只返回一頁數據，性能為常量。
方法三：業務折衷法-允許模糊數據
（1）將order by time offset X limit Y，改寫成order by time offset X/N limit Y/N
方法四：二次查詢法
（1）將order by time offset X limit Y，改寫成order by time offset X/N limit Y
（2）找到最小值time_min
（3）between二次查詢，order by time between $time_min and $time_i_max
（4）設置虛擬time_min，找到time_min在各個分庫的offset，從而得到time_min在全局的offset
（5）得到了time_min在全局的offset，自然得到了全局的offset X limit Y