近年来,随着信息技术的进步,互联网产业蓬勃发展,不断地改变着人们的生产和生活方式。由于互联网业务的不断扩张以及数据的不断积累和飞速增长,数据的存储需求越来越难以满足。传统数据库无法应对海量数据的处理,而新兴的NoSQL技术又无法完全替代传统的关系型数据库系统。因此如何构建能够支撑海量数据存储的关系型数据库成为了本文的研究对象。基于SEDA架构的并行处理分布式数据库是本文的研究方向。本文设计和实现了一个面向海量数据分布式的关系型数据库,选题自中科院智能交通先导项目——解决海量卡口数据的多条件快速查询问题,为项目提供高性能、高可用、横向扩展的数据库技术方案。本文详细论述了构建基于MySQL的分布式sQL数据库所需的关键技术,包括SEDA并发模型,负载均衡技术、数据分片技术、数据库高可用技术、分布式协调服务等。完成了系统的详细架构,详细介绍了代理&计算群、存储群、元数据群及集群管理工具的相关功能和实现要点。论文主要成果为,设计和实现了一种分布式数据库集群：采取水平分片方式对数据库表进行拆分,采用MySQL读写分离集群对分片进行存储,采用数据库中间件,对外提供统一接口,进而实现存储和计算分布式的关系型数据库集群。论文涉及的主要工作如下：设计并实现了MySQL读写分离集群的高可用与负载均衡；设计并实现了基于SEDA架构的数据库中间件,对外提供统一数据库服务,屏蔽下层复杂集群架构；设计并实现了集群的资源隔离,高可用以及可扩展特性。经过测试,本文提出的分布式数据库集群在海量数据条件,对单表进行检索的效率远超单机数据,并实现了高可用,可扩展,负载均衡,资源隔离等特性。