1。Mycat 是什么？
从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了 MySQL 协议的的Server，前端用户可以把它看作是一个数据库代理，用 MySQL 客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL 原生（Native）协议与多个 MySQL 服务器通信，也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为 N 个小表，存储在后端 MySQL 服务器里或者其他数据库里。
对于 DBA 来说 Mycat 就是 MySQL Server，而 Mycat 后面连接的 MySQL Server，Mycat 本身并不存储数据，数据是在后端的 MySQL 上存储的，因此数据可靠性以及事务等都是 MySQL 保证的，简单的说，Mycat 就是 MySQL 最佳伴侣。
对于软件工程师来说 Mycat 就是一个近似等于 MySQL 的数据库服务器，你可以用连接 MySQL 的方式去连接 Mycat。
对于架构师来说Mycat 是一个强大的数据库中间件，不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份，而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性，借助于即将发布的 Mycat 智能优化模块，系统的数据访问瓶颈和热点一目了然，根据这些统计分析数据，你可以自动或手工调整后端存储，将不同的表映射到不同存储引擎上，而整个应用的代码一行也不用改变。
2。MyCat原理
Mycat 的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的 SQL 语句，首先对 SQL 语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此 SQL 发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。
当 Mycat 收到一个 SQL 时，会先解析这个 SQL，查找涉及到的表，然后看此表的定义，如果有分片规则，则获取到 SQL 里分片字段的值，并匹配分片函数，得到该 SQL 对应的分片列表，然后将 SQL 发往这些分片去执行，最后收集和处理所有分片返回的结果数据，并输出到客户端。以 select * from Orders where prov=?语句为例，查到 prov=wuhan，按照分片函数，wuhan 返回 dn1，于是 SQL 就发给了 MySQL1，去取 DB1 上的查询结果，并返回给用户。如果上述 SQL 改为 select * from Orders where prov in (‘wuhan’,‘beijing’)，那么，SQL 就会发给MySQL1 与 MySQL2 去执行，然后结果集合并后输出给用户。但通常业务中我们的 SQL 会有 Order By 以及Limit 翻页语法，此时就涉及到结果集在 Mycat 端的二次处理，这部分的代码也比较复杂，而最复杂的则属两个表的 Jion 问题，为此，Mycat 提出了创新性的 ER 分片、全局表、HBT（Human Brain Tech)人工智能的 Catlet、以及结合 Storm/Spark 引擎等解决办法。
Mycat几个典型的应用场景：
• 单纯的读写分离，此时配置最为简单，支持读写分离，主从切换；
• 分表分库，对于超过 1000 万的表进行分片，最大支持 1000 亿的单表分片；
• 多租户应用，每个应用一个库，但应用程序只连接 Mycat，从而不改造程序本身，实现多租户化；
• 报表系统，借助于 Mycat 的分表能力，处理大规模报表的统计；
• 替代 Hbase，分析大数据；
• 作为海量数据实时查询的一种简单有效方案，比如 100 亿条频繁查询的记录需要在 3 秒内查询出来结果
3。基本概念
数据库中间件：
Mycat 是数据库中间件，就是介于数据库与应用之间，进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数据进行分片处理之后，从原有的一个库，被切分为多个分片数据库，所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。
逻辑库(schema):
通常对实际应用来说，并不需要知道中间件的存在，业务开发人员只需要知道数据库的概念，所以数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库
逻辑表（table）:
分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成。
分片表:
分布式数据库中，对应用来说，读写数据的表就是逻辑表。逻辑表，可以是数据切分后，分布在一个或多个分片库中，也可以不做数据切分，不分片，只有一个表构成
非分片表：
一个数据库中并不是所有的表都很大，某些表是可以不用进行切分的，非分片是相对分片表来说的，就是那些不需要进行数据切分的表
ER表：
关系型数据库是基于实体关系模型（Entity-Relationship Model)之上，通过其描述了真实世界中事物与关系，Mycat 中的 ER 表即是来源于此。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，即子表依赖于父表，通过表分组（Table Group）保证数据 Join 不会跨库操作。
全局表：
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的表，这些表基本上很少变动，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。对于这类的表，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，所以 Mycat 中通过数据冗余来解决这类表的 join，即所有的分片都有一份数据的拷贝，所有将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表。
分片节点(dataNode)：
数据切分后，一个大表被分到不同的分片数据库上面，每个表分片所在的数据库就是分片节点（dataNode）。
节点主机(dataHost)
数据切分后，每个分片节点（dataNode）不一定都会独占一台机器，同一机器上面可以有多个分片数据库，这样一个或多个分片节点（dataNode）所在的机器就是节点主机（dataHost）
分片规则(rule)：
前面讲了数据切分，一个大表被分成若干个分片表，就需要一定的规则，这样按照某种业务规则把数据分到某个分片的规则就是分片规则，数据切分选择合适的分片规则非常重要，将极大的避免后续数据处理的难度。
全局序列号(sequence)：
数据切分后，原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用，因此需要引入外部机制保证数据唯一性标识，这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号（sequence）。
4。数据切分
什么是切分：简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库（主机）
上面，以达到分散单台设备负载的效果。
切分的分类：根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。
垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决
水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。