1樓：Cle Lin
1：主鍵問題，不知道題主是不是想問全域性序列問題，這個，我們系統直接拋棄了序列這一說
2：分布式事務方面，我們也是直接拋棄了跨分片事務這麼一說，直接讓同一筆訂單所有邏輯落在同一分片上，從前端控制語句更新不跨分片進行。靠底下每個分片的mysql來控制事務
3：資料擴容我想這是最好解決的乙個問題，在一開始建造系統的時候就用邏輯上劃分好足量的datahost，前期機器少沒關係，用虛擬機器做節點即可，後期直接堆廉價的pc server進入集群，把虛擬機器前往物理server，提高整體集群硬體能力。
4：不知道還沒開始解決這個問題
2樓：jhh
每個階段包括兩種sql，稱為mapsql和reducesql，另外每個階段包括三個操作，map，資料洗牌和reduce；map和reduce分別執行mapsql和reducesql；
先在不同的資料庫節點中執行map操作，map操作執行mapsql，它的輸入是每個資料庫節點上的表裡面的資料，輸出根據某個字段按照一定的規則進行分割，放到不同的結果集中，結果集作為資料洗牌的輸入
然後執行資料洗牌的過程，將不同結果集拷貝到不同的將要執行reduce的資料庫節點上
在不同的資料庫節點中執行reduce操作，reduce操作執行reducesql；
最後返回結果
3樓：彭河森
在微軟工作的AWS資深使用者出來答一下，資料庫已經夠多的了，麻煩不要再重複造輪子了好嗎？
問題1-3) 可以參閱亞馬遜AWS DynamoDB的思路，文獻在此[1]，後來開源版本被Netflix 發布出來，叫做Dynomite [2]。問題4) 可以採用AWS ElasticData Pipeline，定期自動化同步到EMR Hadoop集群或者S3並進行處理。[3]
4樓：申礫
TiDB 中的事務: PingCAP
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Tony 乙個現在比較好的解決方案是 將meta data存放在control plane，然後data plane通過control plane來統一。對於control plane，有兩種解決方案。第一，用cluster，這時，需要選用支援強一致的系統，比如etcd和ZooKeeper 還有一些...
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