随着业务数据量和访问压力持续增长，单节点数据库可能面临存储容量和读写性能瓶颈。PolarDB MySQL版多主集群分区表支持按分布键将数据水平拆分到多个物理分片，并由多个读写节点共同承载业务负载。该方案结合了共享存储的弹性与分布式计算的横向扩展能力，可用于提升大规模业务的并发吞吐能力。
产品架构
多主集群分区表采用存储与计算分离的架构：
存储层：存储层池化存储资源（共享存储），提供按需资源分配。
计算层：计算层支持多个节点同时读写（无共享），以横向扩展读写性能。
适用范围
目前仅PolarDB MySQL版8.0.2内核版本支持多主集群分区表。
核心优势和能力
自动水平拆分
在创建多主集群分区表时指定分布键，系统根据分布规则将数据自动分布到不同的物理分片中。
对业务透明
多主集群分区表的使用方式与普通表相近，应用通常无需感知数据的物理分布。
横向写扩展
支持多个读写节点同时承载写入任务，可根据业务负载灵活扩展计算资源。
一体化分布式DDL
提供了一个全面集成的一体化分布式DDL框架，确保所有相关联的操作如添加/删除索引、修改列定义等都能在一个统一且透明的过程中顺利完成，极大简化了维护流程。
全局读能力
通过全局只读节点读取集群内的全局数据，用于承载跨库、跨分片的只读查询，无需额外搭建汇聚集群和DTS同步链路。
适用场景
多主集群分区表是多主集群（Limitless）提供的数据组织形态，主要面向电商、游戏等大数据量、高并发读写的应用场景。
电商交易场景
面向大表、高并发写入和热点业务，通过分布键将数据和访问压力分散到多个读写节点，降低单节点压力。
分库分表场景
面向已经采用分库分表架构的业务，提供透明的数据拆分和一体化分布式DDL能力，降低应用改造与日常维护成本。
性能对比
使用Sysbench分别压测了市面上主流商用的分布式数据库1、分布式数据库2、以及PolarDB多主集群分区表：
测试说明：在购买页面，分别购买分布式数据库1、分布式数据库2以及PolarDB多主分区表，确保所购买创建的集群成本一致。
测试过程：Sysbench在一台32核128GB内存的ECS测试机上运行，通过128个并发请求线程对各个分布式数据库进行性能测试。测试了四种工作负载模式：oltp_point_select、oltp_read_only、oltp_write_only和oltp_read_write从而评估各个分布式数据库的性能表现。
测试结果：以下是对各个分布式数据库性能对比如下，以QPS为例：
在上述测试环境和工作负载下，PolarDB多主集群分区表表现出良好的综合性能。实际性能会受到实例规格、数据规模、数据分布和业务负载等因素影响。