在构建分布式数据库集群架构时，实现高可用性、支持单表千万级数据存储以及海量数据的有效管理是核心目标。本工作笔记基于MyCat实践，总结了垂直分库划分原则及相关数据处理与存储支持服务的关键点。

一、高可用性设计

高可用是分布式系统的基石，通过主从复制、故障自动切换和负载均衡机制确保服务连续性。MyCat支持多节点部署，结合ZooKeeper实现集群状态监控与故障恢复，避免单点故障。建议配置至少一主两从，并定期进行容灾演练。

二、单表千万级海量存储

针对单表存储千万级数据的需求，采用水平分片（分表）策略，将数据分散到多个物理节点。关键点包括：

• 选择合适的分片键（如用户ID或时间戳），确保数据均匀分布。
• 设置合理的分片规则，避免数据倾斜。
• 结合索引优化和缓存机制，提升查询性能。

三、垂直分库划分原则

垂直分库根据业务模块将数据拆分到独立数据库，降低单库压力。划分原则包括：

• 业务耦合度：将关联紧密的表置于同一库，减少跨库查询。
• 数据特性：按读写频率、数据大小分类，例如将高频交易与历史日志分离。
• 扩展性：预留模块化扩展能力，便于新增业务快速集成。
• 维护性：确保每个库职责单一，简化备份与监控。

四、数据处理和存储支持服务

为保障数据一致性和效率，需整合以下服务：

• 数据路由：MyCat作为中间件，透明路由SQL请求至对应节点。
• 事务管理：支持分布式事务，采用XA协议或最终一致性方案。
• 监控与备份：实时监控节点状态，自动化备份与恢复流程。
• 弹性扩展：动态添加节点，支持在线扩容，最小化业务中断。

通过以上架构设计，MyCat集群能够实现高可用、海量数据存储与高效处理，为业务提供稳定可靠的数据服务。后续需持续优化分片策略与监控体系，以应对数据增长挑战。