mycat中间件进行MySQL数据表的水平拆分

水平拆分——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，如图：

 

实现分表

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

编号	分表字段	效果
1	id（主键、或创建时间）	查询订单注重时效，历史订单被查询的次数少，如此分片会造成一个节点访问多，一个访问少，不平均。

2	customer_id（客户 id）	根据客户 id 去分，两个节点访问平均，一个客户的所 有订单都在同一个节点

 3、 修改配置文件 schema.xml

#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> 

#如下图

4、 修改配置文件 rule.xml

#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>

#如下图：

 

 

5、 在数据节点 dn2 上建 orders 表

6、 重启 Mycat，让配置生效7、 访问 Mycat 实现分片

7、 访问 Mycat 实现分片

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

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、 ER 表

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。

#修改 schema.xml 配置文件
…
<table name="orders" dataNode="dn1,dn2"    rule="mod_rule" >
<childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</table>
…

#在 dn2 创建 orders_detail 表
#重启Mycat
#访问Mycat 向 orders_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、dn1、dn2中运行两个表join语句
Select o.*,od.detail from orders o inner join orders_detail od on o.id=od.order_id;

2、 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

#修改 schema.xml 配置文件

…

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

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

</table>

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

…

#在 dn2 创建 dict_order_type 表

#重启Mycat

#访问Mycat 向 dict_order_type 表插入数据

INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,'type1'); INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,'type2');

 #在Mycat、dn1、dn2中查询表数据

 

常用分片规则

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。5.1 配置分表中，orders 表采用了此规则。

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>

…

<columns>order_id</columns>

<algorithm>rang-long</algorithm>


<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

此规则为按天分片。设定时间格式、范围

#（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 TABLElogin_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？

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

#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

 

 

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。