3、Mycat分库分表

  一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面。

一、分表

1.如何划分表

问题：在两台主机上的两个数据库中的表，能否关联查询？

答案：不可以关联查询

分库的原则：有紧密关联关系的表应该在一个库里，相互没有关联关系的表可以分到不同的库里。

2.schema.xml配置

[root@host79 conf]# pwd

/usr/local/mycat/conf

[root@host79 conf]# vim schema.xml

 

<?xml version="1.0"?>

<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">

<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">

 

        <schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">

                <table name="customer" dataNode="dn2" ></table>

        </schema>

        <dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="orders" />

        <dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="orders" />

 

        <dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"

                          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">

                <heartbeat>select user()</heartbeat>

                <!-- can have multi write hosts -->

                <writeHost host="hostM1" url="192.168.188.188:3306" user="root"

                                   password="123456">

                </writeHost>

 

        </dataHost>

        <dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"

                          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">

                <heartbeat>select user()</heartbeat>

                <!-- can have multi write hosts -->

                <writeHost host="hostM2" url="192.168.188.189:3306" user="root"

                                   password="123456">

                </writeHost>  

           

        </dataHost>

              

</mycat:schema>

3.新增数据库

  分库操作不是在原来的老数据库上进行操作，需要准备两台机器分别安装新的数据库

[root@host79 ~]# mysql -uroot -p123456

mysql> CREATE DATABASE orders;

[root@host80 ~]# mysql -uroot -p123456

mysql> CREATE DATABASE orders;

4.创建表

#启动 Mycat

[root@host79 bin]# ./mycat console

 

[root@host79 ~]# mysql -umycat -p123456 -h 192.168.188.188 -P 8066

mysql> use TESTDB;

 

#客户表 rows:20万

CREATE TABLE customer(

 id INT AUTO_INCREMENT,

 NAME VARCHAR(200),

 PRIMARY KEY(id)

);

 

 

#订单表 rows:600万

CREATE TABLE orders(

 id INT AUTO_INCREMENT,

 order_type INT,

 customer_id INT,

 amount DECIMAL(10,2),

 PRIMARY KEY(id)

);

#订单详细表 rows:600万

CREATE TABLE orders_detail(

 id INT AUTO_INCREMENT,

 detail VARCHAR(2000),

 order_id INT,

 PRIMARY KEY(id)

);

#订单状态字典表 rows:20

CREATE TABLE dict_order_type(

  id INT AUTO_INCREMENT,

  order_type VARCHAR(200),

  PRIMARY KEY(id)

);

5.测试

[root@host79 ~]# mysql -uroot -p123456

mysql> use orders;

mysql> show tables;

 

[root@host80 ~]# mysql -uroot -p123456

mysql> use orders;

mysql> show tables;

 

二、分表

  相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中 包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分 到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。

1、 选择要拆分的表

  MySQL 单表存储数据条数是有瓶颈的，单表达到 1000 万条数据就达到了瓶颈，会影响查询效率，需要进行水平拆分（分表）进行优化。

  例如：例子中的 orders、orders_detail 都已经达到 600 万行数据，需要进行分表优化。

2、 分表字段

  以 orders 表为例，可以根据不同自字段进行分表

 

3.schema.xml配置文件

#为 orders 表设置数据节点为 dn1、dn2，并指定分片规则为 mod_rule（自定义的名字）

<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" ></table>

 

4.rule.xml配置文件

#在 rule 配置文件里新增分片规则 mod_rule，并指定规则适用字段为 customer_id，

#还有选择分片算法 mod-long（对字段求模运算），customer_id 对两个节点求模，根据结果分片

#配置算法 mod-long 参数 count 为 2，两个节点

<tableRule name="mod_rule">

  <rule>

    <columns>customer_id</columns>

    <algorithm>mod-long</algorithm>

  </rule>

</tableRule>

 

 

<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">

  <!-- how many data nodes -->

  <property name="count">2</property>

</function>

 

 

5.重启mycat

[root@host79 bin]# ./mycat console

6.mycat实现分片

#在 mycat 里向 orders 表插入数据，INSERT 字段不能省略

>mysql

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES (1,101,100,100100);

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(2,101,100,100300);

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(3,101,101,120000);

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(4,101,101,103000);

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(5,102,101,100400);

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(6,102,100,100020);

#在mycat、dn1、dn2中查看orders表数据，分表成功

 

 

7.mycat的分片"join"

  Orders 订单表已经进行分表操作了，和它关联的 orders_detail 订单详情表如何进行 join 查询。

  我们要对 orders_detail 也要进行分片操作。Join 的原理如下图：

 

[1].Mycat 借鉴了 NewSQL 领域的新秀 Foundation DB 的设计思路，Foundation DB 创新性的提出了 Table Group 的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了JION 的效率和性能问 题，根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上。

[2].schema.xml

#修改 schema.xml 配置文件

[root@host79 conf]# pwd

/usr/local/mycat/conf

[root@host79 conf]# vim schema.xml

<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" >

  <childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id" />

</table>

 

 

#在host80下创建orders_detail表

#订单详细表 rows:600万

CREATE TABLE orders_detail(

 id INT AUTO_INCREMENT,

 detail VARCHAR(2000),

 order_id INT,

 PRIMARY KEY(id)

);

 

#host79重启mycat

#使用host79的mycat进行登录

#访问Mycat想oders_detail表插入数据

 

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) values(1,'detail1',1);

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(2,'detail1',2);

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(3,'detail1',3);

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(4,'detail1',4);

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(5,'detail1',5);

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(6,'detail1',6);

 

#在mycat、host79、host80中运行两个join语句

Select o.*,od.detail from orders o inner join orders_detail od on o.id=od.order_id;

 

 

1.全局表

  在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较 棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特性：

① 变动不频繁

② 数据量总体变化不大

③ 数据规模不大，很少有超过数十万条记录

  鉴于此，Mycat 定义了一种特殊的表，称之为“全局表”，全局表具有以下特性：

① 全局表的插入、更新操作会实时在所有节点上执行，保持各个分片的数据一致性

② 全局表的查询操作，只从一个节点获取

③ 全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作

  将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表，则从另外一个方面，很好的解决了数据JOIN 的难题。通过全局表+基于 E-R 关系的分片策略，Mycat 可以满足 80%以上的企业应用开发

2.schema.xml

[root@host79 ~]# pwd

/root

[root@host79 ~]# vim /usr/local/mycat/conf/schema.xml

<schema>

  <table name="dict_order_type" dataNode="dn1,dn2" type="global" ></table>

</schema>

 

[1].host80创建dict_order_type

mysql> use orders;

mysql> create table dict_order_type;

[2].host79/mycat下插入数据

mysql> use TESTDB;

 

INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,'type1');

INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,'type2');

[3].测试

#host79 mycat

mysql>select * from dict_order_type;

 

#host79 mysql

mysql>select * from dict_order_type;

 

#host80 mysql

mysql>select * from dict_order_type;

 

 分片规则

1.取模

  此规则为对分片字段求摸运算。也是水平分表最常用规则。

 

2.分片枚举

  通过在配置文件中配置可能的枚举 id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则。

 

#（1）修改schema.xml配置文件

<table name="orders_ware_info" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding_by_intfile" ></table>

#（2）修改rule.xml配置文件

<tableRule name="sharding_by_intfile">

 <rule>

 <columns>areacode</columns>

 <algorithm>hash-int</algorithm>

 </rule>

 </tableRule>

…

<function name="hash-int"

 class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">

 <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>

 <property name="type">1</property>

 <property name="defaultNode">0</property>

 </function>

# columns：分片字段，algorithm：分片函数

# mapFile：标识配置文件名称，type：0为int型、非0为String，

#defaultNode：默认节点:小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点，

# 设置默认节点如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如不设置不识别就报错

#（3）修改partition-hash-int.txt配置文件

110=0

120=1

#（4）重启 Mycat

#（5）访问Mycat创建表

#订单归属区域信息表 

CREATE TABLE orders_ware_info

(

 `id` INT AUTO_INCREMENT comment '编号',

 `order_id` INT comment '订单编号',

 `address` VARCHAR(200) comment '地址',

`areacode` VARCHAR(20) comment '区域编号',

PRIMARY KEY(id)

);

#（6）插入数据

INSERT INTO orders_ware_info(id, order_id,address,areacode) VALUES (1,1,'北京','110');

INSERT INTO orders_ware_info(id, order_id,address,areacode) VALUES (2,2,'天津','120');

#（7）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

 

3.范围约定

  此分片适用于提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片。

#（1）修改schema.xml配置文件

<table name="payment_info" dataNode="dn1,dn2" rule="auto_sharding_long" ></table>

#（2）修改rule.xml配置文件

<tableRule name="auto_sharding_long">

 <rule>

 <columns>order_id</columns>

 <algorithm>rang-long</algorithm>

 </rule>

 </tableRule>

…

<function name="rang-long"

 class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">

 <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>

 <property name="defaultNode">0</property>

 </function>

# columns：分片字段，algorithm：分片函数

# mapFile：标识配置文件名称

#defaultNode：默认节点:小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点， # 设置默认节点如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如不设置不识别就

报错

#（3）修改autopartition-long.txt配置文件

0-102=0

103-200=1

#（4）重启 Mycat

#（5）访问Mycat创建表

#支付信息表

CREATE TABLE payment_info

(

 `id` INT AUTO_INCREMENT comment '编号',

 `order_id` INT comment '订单编号',

 `payment_status` INT comment '支付状态',

 PRIMARY KEY(id)

);

#（6）插入数据

INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (1,101,0);

INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (2,102,1);

INSERT INTO payment_info (id,order_id ,payment_status) VALUES (3,103,0);

INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (4,104,1);

#（7）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

 

4.按日期（天)分片

 

#（1）修改schema.xml配置文件

<table name="login_info" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding_by_date" ></table>

#（2）修改rule.xml配置文件

<tableRule name="sharding_by_date">

 <rule>

 <columns>login_date</columns>

 <algorithm>shardingByDate</algorithm>

 </rule>

 </tableRule>

…

<function name="shardingByDate" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">

 <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>

 <property name="sBeginDate">2019-01-01</property>

 <property name="sEndDate">2019-01-04</property>

 <property name="sPartionDay">2</property>

 </function>

# columns：分片字段，algorithm：分片函数

#dateFormat ：日期格式

#sBeginDate ：开始日期

#sEndDate：结束日期,则代表数据达到了这个日期的分片后循环从开始分片插入

#sPartionDay ：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔 2 天一个分区

#（3）重启 Mycat

#（4）访问Mycat创建表

#用户信息表 

CREATE TABLE login_info

(

 `id` INT AUTO_INCREMENT comment '编号',

 `user_id` INT comment '用户编号',

 `login_date` date comment '登录日期',

 PRIMARY KEY(id)

);

#（6）插入数据

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (1,101,'2019-01-01');

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (2,102,'2019-01-02');

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (3,103,'2019-01-03');

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (4,104,'2019-01-04');

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (5,103,'2019-01-05');

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (6,104,'2019-01-06');

#（7）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

 

 

全局序列

  在实现分库分表的情况下，数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此，Mycat 提供了全局 sequence，并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式

1.本地文件

  此方式 Mycat 将 sequence 配置到文件中，当使用到 sequence 中的配置后，Mycat 会更下classpath 中的 sequence_conf.properties 文件中 sequence 当前的值。

① 优点：本地加载，读取速度较快

② 缺点：抗风险能力差，Mycat 所在主机宕机后，无法读取本地文件。

2、 数据库方式

  利用数据库一个表 来进行计数累加。但是并不是每次生成序列都读写数据库，这样效率太低。Mycat 会预加载一部分号段到 Mycat 的内存中，这样大部分读写序列都是在内存中完成的。如果内存中的号段用完了 Mycat 会再向数据库要一次。

 

问：那如果 Mycat 崩溃了 ，那内存中的序列岂不是都没了？

答：是的。如果是这样，那么 Mycat 启动后会向数据库申请新的号段，原有号段会弃用。也就是说如果 Mycat 重启，那么损失是当前的号段没用完的号码，但是不会因此出现主键重复

① 建库序列脚本(host79/root)

#在 dn1 上创建全局序列表

CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE (NAME VARCHAR(50) NOT NULL,current_value INT NOT

NULL,increment INT NOT NULL DEFAULT 100, PRIMARY KEY(NAME)) ENGINE=INNODB;

 

#创建全局序列所需函数

DELIMITER $$

CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64)

DETERMINISTIC

BEGIN

DECLARE retval VARCHAR(64);

SET retval="-999999999,null";

SELECT CONCAT(CAST(current_value AS CHAR),",",CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM

MYCAT_SEQUENCE WHERE NAME = seq_name;

RETURN retval;

END $$

DELIMITER ;

 

 

DELIMITER $$

CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),VALUE INTEGER) RETURNS

VARCHAR(64)

DETERMINISTIC

BEGIN

UPDATE MYCAT_SEQUENCE

SET current_value = VALUE

WHERE NAME = seq_name;

RETURN mycat_seq_currval(seq_name);

END $$

DELIMITER ;

 

DELIMITER $$

CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64)

DETERMINISTIC

BEGIN

UPDATE MYCAT_SEQUENCE

SET current_value = current_value + increment WHERE NAME = seq_name;

RETURN mycat_seq_currval(seq_name);

END $$

DELIMITER ;

 

#初始化序列表记录

INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(NAME,current_value,increment) VALUES ('ORDERS', 400000,100);

 

② 修改 Mycat 配置

#修改sequence_db_conf.properties

vim sequence_db_conf.properties

#意思是 ORDERS这个序列在dn1这个节点上，具体dn1节点是哪台机子，请参考schema.xml

  

#修改server.xml

vim server.xml

#全局序列类型：0-本地文件，1-数据库方式，2-时间戳方式。此处应该修改成1

#重启Mycat

 

③ 验证全局序列

#登录 Mycat，插入数据

insert into orders(id,amount,customer_id,order_type) values(next value for MYCATSEQ_ORDERS,1000,101,102);

#查询数据

  

#重启Mycat后，再次插入数据，再查询

 

3.时间戳方式

  全局序列ID= 64 位二进制 (42(毫秒)+5(机器 ID)+5(业务编码)+12(重复累加) 换算成十进制为 18 位数的long 类型，每毫秒可以并发 12 位二进制的累加。

① 优点：配置简单

② 缺点：18 位 ID 过长

4、 自主生成全局序列

  可在 java 项目里自己生成全局序列，如下：

① 根据业务逻辑组合

② 可以利用 redis 的单线程原子性 incr 来生成序列但，自主生成需要单独在工程中用 java 代码实现，还是推荐使用 Mycat 自带全局序列。