有一个程序员走进酒吧，点了一杯酒，然后就开始盯着手机看。
酒吧老板看见了，走过来问：“你怎么不喝酒，怎么一直盯着手机？”
程序员抬起头，回答道：“我在找 bug。”
酒吧老板笑了笑，说：“你找到了吗？”
程序员叹了口气，说：“没有，酒吧这地方根本没有 stack trace。”
NDB (Cluster) 和 InnoDB 是 MySQL 中两种常用的存储引擎，它们各自有不同的特性和适用场景。下面是它们的优缺点对比：
1. 架构与设计
NDB (Cluster)：
分布式架构：NDB Cluster 是一个分布式数据库引擎，数据分布在多个节点（数据节点）上，支持高可用性、自动分片和扩展。
内存优先：NDB 主要设计为内存存储引擎，尽管它也支持将数据持久化到磁盘，但数据的主要存储是在内存中。它通过内存中的数据高速访问来提供高性能。
数据复制：NDB 提供内建的同步复制功能，支持多个数据节点之间的数据复制和故障恢复。
InnoDB：
单节点：InnoDB 是传统的单节点存储引擎，不支持分布式存储。所有数据都存储在单个节点的磁盘上。
持久化存储：InnoDB 主要是磁盘存储引擎，数据的持久化和事务日志的管理是通过磁盘进行的，但也会将数据缓存到内存中，以提高查询性能。
事务支持：InnoDB 提供强大的事务支持（ACID），支持
ROLLBACK
、COMMIT
、SAVEPOINT
等操作。
2. 性能
NDB (Cluster)：
高并发与低延迟：由于数据存储在内存中，NDB 提供了高并发、低延迟的数据访问。对于需要极高性能和快速响应的大规模应用，NDB 是一个很好的选择。
扩展性：NDB 是一个分布式数据库引擎，支持水平扩展，可以在多台服务器上分布数据，支持负载均衡和自动故障恢复。这使得 NDB 适合需要大规模并发读写和动态扩展的应用。
节点故障恢复：NDB 支持自动故障切换，可以在节点失败时快速恢复数据。多副本机制可以保证系统的高可用性。
InnoDB：
单节点性能：InnoDB 在单机环境下性能表现非常稳定，适合单台服务器的应用。其缓存、索引和事务机制优化了在单节点上的性能。
持久化性能：InnoDB 在支持事务的同时，保证了数据的持久性，能够承受系统崩溃后的数据恢复。虽然其性能可能不如 NDB 在内存中的速度，但对于一般的在线事务处理（OLTP）系统来说，InnoDB 的性能足够强大。
ACID 事务支持：InnoDB 支持完全的 ACID 事务，包括强一致性、隔离性和持久性等，适合需要强一致性和高事务处理能力的应用。
3. 事务支持
NDB (Cluster)：
支持事务：NDB 支持 ACID 事务，但其事务支持更多的是针对分布式环境，事务管理会涉及到多个节点，因此会有一定的性能开销。
事务的复杂性：由于 NDB 是一个分布式系统，事务管理会更加复杂，特别是在跨节点的事务中，可能会有性能瓶颈。
InnoDB：
强事务支持：InnoDB 提供强大的事务支持，包括 ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）特性，能够支持高并发事务处理。
锁机制：InnoDB 支持多种类型的锁（行锁、表锁），并能够通过 MVCC（多版本并发控制）机制支持高并发的事务处理。
4. 可扩展性
NDB (Cluster)：
水平扩展：NDB 是为分布式和高可用系统设计的，支持在多个节点之间分布数据，具有很好的 水平扩展性。这使得它特别适合需要大规模数据存储和高并发的应用。
数据分区与分片：NDB 自动处理数据分区，允许在多个节点之间自动分配和存储数据。当需要扩展时，可以通过添加更多节点来进行扩展。
InnoDB：
垂直扩展：InnoDB 通常通过增加单台服务器的硬件性能（CPU、内存、存储）来扩展性能，因此它的可扩展性是 垂直扩展，而不是像 NDB 那样的 水平扩展。
分表分库：InnoDB 本身不支持自动的水平扩展，需要通过手动分库分表来扩展数据存储能力。
5. 高可用性与容错性
NDB (Cluster)：
高可用性：NDB Cluster 设计时考虑了高可用性，支持自动数据备份、数据节点的冗余和故障恢复。如果一个数据节点宕机，系统会自动切换到其他节点，不会丢失数据。
多副本机制：NDB 支持数据的多副本机制，可以配置多个数据节点，保证数据在节点之间的同步，确保系统在节点故障时仍然能够正常运行。
InnoDB：
主从复制：InnoDB 支持 MySQL 的 主从复制，可以通过设置主数据库和从数据库来实现数据的冗余备份。
数据恢复：InnoDB 支持 自动崩溃恢复，即使发生故障，数据也可以通过日志文件恢复。
高可用性：InnoDB 通过复制、GTID（全局事务标识符）等技术可以在一定程度上实现高可用性，但它的高可用性机制不如 NDB Cluster 那样原生支持分布式高可用。
6. 适用场景
NDB (Cluster)：
适合高并发和高可用要求的分布式应用：如大规模分布式存储、需要动态扩展的应用，或者对于系统可用性和数据恢复要求非常高的场景。
适用于电信行业、在线游戏、社交平台等需要快速响应、大量数据处理和高并发访问的场景。
InnoDB：
适合传统的 OLTP 应用，例如大多数的金融、电子商务、CRM、ERP 系统等，尤其是对事务一致性和强 ACID 支持有较高要求的应用。
适用于单节点数据库，如果不需要分布式扩展或负载均衡，InnoDB 是一个成熟、稳定且性能优化良好的选择。
总结：NDB vs InnoDB
| 特性 | NDB Cluster | InnoDB |
|---|---|---|
| 架构 | 分布式，支持多节点、高可用性 | 单节点，支持数据复制（主从） |
| 存储方式 | 主要内存存储，支持磁盘持久化 | 磁盘存储，使用缓存提高性能 |
| 事务支持 | 支持 ACID 事务，分布式事务开销较大 | 支持 ACID 事务，广泛用于 OLTP 系统 |
| 扩展性 | 水平扩展，自动分片 | 垂直扩展，需手动分库分表 |
| 适用场景 | 高并发、高可用性、分布式应用 | 传统 OLTP 应用，强一致性需求的应用 |
| 高可用性与容错性 | 支持数据复制，自动故障恢复 | 主从复制，手动配置高可用性 |
总的来说，NDB Cluster 适合分布式、高并发和高可用的应用场景，而 InnoDB 则在传统的 OLTP 系统中表现得更为稳定和成熟。如果你的应用需要水平扩展、自动故障恢复和分布式存储，NDB 是一个不错的选择；如果你需要一个稳定的、ACID 支持强大的事务型数据库，InnoDB 是更常见的选择。
