MySql之数据库分库分表中间件mycat

MySql之数据库分库分表中间件mycat
⼀、mycat的安装
环境准备：准备⼀台虚拟机192.168.152.128
1. 下载mycat
cd /software
wget http://dl.mycat.io/1.6-RELEASE/Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz
2. 解压mycat
tar -zxvf Mycat-server-1.6-RELEASE-20161028204710-linux.tar.gz
3. 剪切mycat到/usr/local⽬录下
mv /software/mycat /usr/local
4. 启动mycat
/usr/local/mycat/bin/mycat start 启动
/usr/local/mycat/bin/mycat status 查看启动状态
说明：这⾥有个⼩插曲，启动⼀会mycat⼜会⾃⼰停⽌
通过查看⽇志
vim /usr/local/mycat/logs/wrapper.log
报：Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=64M; support was removed in 8.0
这是因为使⽤的是jdk8的版本，jdk8以后就没有永久代了，⽽mycat的wrapper.conf⾥⾯配置了jdk8以前的永久代的内存⼤⼩，我们只需要注释这个配置就可以了重新启动mycat：
/usr/local/mycat/bin/mycat start
就不会出现启动⼀会⼜⾃⼰停⽌的问题了
连接mycat：
mysql -uroot -p123456 -h192.168.152.128 -P8066
可以看到mycat连接成功
5. linux下mycat常⽤命令
/usr/local/mycat/bin/mycat start 启动
/usr/local/mycat/bin/mycat stop 停⽌
/usr/local/mycat/bin/mycat console 前台运⾏
/usr/local/mycat/bin/mycat restart 重启服务
/usr/local/mycat/bin/mycat pause 暂停
/usr/local/mycat/bin/mycat status 查看启动状态
⼆、mycat配置详解
1. ⾸先查看mycat的⽂件⽬录
mycat的主要配置⽂件都在conf⽬录下,核⼼的配置⽂件是schema.xml、server.xml、rule.xml这3个配置⽂件，下⾯我们来对这3个配置⽂件进⾏详细介绍
2. schema.xml
是Mycat最重要的配置⽂件之⼀。

主要管理Mycat逻辑库、逻辑表、表、分⽚规则、DataSource。

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!--
schema标签:指定Mycat的逻辑库（mycat的Schema，可以指定多个schema标签）
checkSQLschema属性：
False 过滤schema定义。

select * from pany;=> select * from company;
True 不过滤schema定义，当我们把testdb输错了或者没有设置⼤⼩写敏感就会报错
sqlMaxLimit属性：
Limit ⾃动加⼊limit，查询语句如果没有加⼊分页参数，当数据量很⼤的时候,mycat认为会有问题时就启⽤这个参数只返回100条。

例如：select * from company。

-->
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<!--
table标签：指定Mycat中的逻辑表。

最后要做数据分⽚的表。

mycat中的表，可以和实体有具体映射关系，也可以没有具体映射关系（如果没有映射关系会报错）。

dataNode属性：数据节点，把相应的表存到对应的DB中。

rule属性：分⽚规则。

对应rule.xml中的规则。

ruleRequired属性：指定该属性的表是否需要分⽚规则。

True 必须制定，如果没有制定，就会报错。

primaryKey属性：值为具体的物理表的主键id，如果使⽤⾮主键进⾏分⽚，那么Mycat会缓存主键和具体dataNode的信息，如果下次再使⽤⾮主键进⾏查询的时候，就不⽤⼴播所有dn。

type属性：逻辑表的类型。

普通表和全局表，全局表不需要分⽚，是为了解决跨库join的，全局表⼀般是数据量⽐较⼩、基本不会增长的表
autoIncrement属性：Mycat根据last_insert_id()返回结果。

这个需要和mysql⾃增长主键配合。

needAddLimit属性：是否⾃动在每⼀条SQL语句后⾯加上limit限制。

-->
<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
<!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join
with any table whose sharding node is in the same data node -->
<table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
<table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
<!-- random sharding using mod sharind rule -->
<table name="hotnews" primaryKey="ID" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2,dn3"
rule="mod-long" />
<!-- <table name="dual" primaryKey="ID" dataNode="dnx,dnoracle2" type="global"
needAddLimit="false"/> <table name="worker" primaryKey="ID" dataNode="jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3"
rule="mod-long" /> -->
<table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
rule="sharding-by-intfile" />
<table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2"
rule="sharding-by-intfile">
<childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
parentKey="id">
<childTable name="order_items" joinKey="order_id"
parentKey="id" />
</childTable>
<childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id"
parentKey="id" />
</table>
<!-- <table name="oc_call" primaryKey="ID" dataNode="dn1$0-743" rule="latest-month-calldate"
/> -->
</schema>
<!--
dataNode标签:定义数据节点
dataHost属性: 主机的名称
database属性: 数据库
-->
<!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"
/> -->
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
<!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
<dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
<dataNode name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
<dataNode name="jdbc_dn3" dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->
<!--
dataHost标签:主要定义和Mysql集群有关的信息，数据实例、读写分离配置和⼼跳检测语句。

balance属性：读操作负载均衡配置
0 代表不开启读写分离，所有的读操作都发送到writeHost上。

1 writeHost和readHost都要参与select语句的负载均衡。

例如：双主双从模式 M1->S1, M2->S2, M1和M2互为主备。

M2/S1/S2都要参与select语句的负载均衡。

2 所有读操作都随机分配给writeHost/readHost
3 所有的读操作随机分发到writeHost下⾯的readHost上执⾏。

writeType属性：写操作负载均衡配置
0 所有的写操作都分发到第⼀个writeHost。

如果第⼀个挂了，分发到第⼆个。

1 所有的写操作都要随机分发到所有配置的writeHost上。

1.5以后不推荐。

dbType属性：⽀持的数据库类型，mycat⽀持多种db类型：mysql、oracle等
switchType属性：切换类型，主备切换，主主切换。

-1 代表不⾃动切换
1 默认值，⾃动切换。

对应的⼼跳检测语句select user();
2 基于Mysql主从同步的状态决定是否切换。

对应的⼼跳检测语句show slave status;
3 基于MySQL Galera Cluster切换机制。

对应的⼼跳检测语句show status like ‘wsrep%’;
maxCon属性：单个writeHost/readHost节点的最⼤连接数
minCon属性：单个writeHost/readHost节点的最⼩连接数
-->
<dataHost name="localhost1" 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="localhost:3306" user="root"
password="123456">
<!-- can have multi read hosts -->
<readHost host="hostS2" url="192.168.1.200:3306" user="root" password="xxx" />
</writeHost>
<writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"
password="123456" />
<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
</dataHost>
<!--
<dataHost name="sequoiadb1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="sequoiadb" dbDriver="jdbc">
<heartbeat> </heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="sequoiadb://:11920/SAMPLE" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="oracle1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select 1 from dual</heartbeat> <connectionInitSql>alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'</connectionInitSql>
<writeHost host="hostM1" url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:nange" user="base" password="123456" > </writeHost> </dataHost>
<dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="mongodb" dbDriver="jdbc">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM" url="mongodb://192.168.0.99/test" user="admin" password="123456" ></writeHost> </dataHost>
<dataHost name="sparksql" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="spark" dbDriver="jdbc">
<heartbeat> </heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="jdbc:hive2://feng01:10000" user="jifeng" password="jifeng"></writeHost> </dataHost> -->
<!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" dbType="mysql"
dbDriver="jdbc"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <writeHost host="hostM1"
url="jdbc:mysql://localhost:3306" user="root" password="123456"> </writeHost>
</dataHost> -->
</mycat:schema>
3. server.xml
主要⽤于管理Mycat的⽤户名，权限，⿊⽩名单等等设置。

这个⽂件主要和Mycat Server运⾏环境有关。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- you may not use this file except in compliance with the License. - You
may obtain a copy of the License at - - /licenses/LICENSE-2.0
- - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT
WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the
License for the specific language governing permissions and - limitations
under the License. -->
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<system>
<property name="useSqlStat">0</property> <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
<property name="useGlobleTableCheck">0</property> <!-- 1为开启全加班⼀致性检测、0为关闭 -->
<property name="sequnceHandlerType">2</property>
<!-- <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议-->
<!-- <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号-->
<!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
<!--
属性说明备注
useSqlStat
开启实时统计1为开启，0为关闭useGlobleTableCheck 全局表⼀致性检测1为开启，0为关闭sequnceHandlerType
Mycat 全局ID 类型
0本地⽂件⽅式1数据库⽅式2时间戳序列⽅式3分布式ZK ID ⽣成器4 ZK 递增ID ⽣成useCompression mysql 压缩协议1为开启，0为不开启fakeMySQLVersion 伪装的MySQL 版本号
processorBufferChunk 每次分配Socket Direct Buffer ⼤⼩默认4096字节
processors
系统可⽤线程数
默认
Runtime.getRuntime().availableProcessors()
返回值processorExecutor NIOProcessor 共享
businessExecutor 线程池⼤⼩
processorBufferPoolType 每次分配Socket Direct Buffer ⼤⼩默认是4096个字节maxStringLiteralLength sql 解析时最⼤⽂本长度默认是65535(即64K)backSocketNoDelay TCP 连接相关属性默认值1frontSocketNoDelay TCP 连接相关属性默认值1
serverPort
指定服务端⼝
默认8066
<property name="processors">1</property>
<property name="processorExecutor">32</property> -->
<!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena--> <property name="processorBufferPoolType">0</property> <!--默认是65535 64K ⽤于sql 解析时最⼤⽂本长度 -->
<!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>--> <!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>--> <!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>--> <!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>--> <!--<property name="processorExecutor">16</property>--> <!-- <property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property> <property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property>
<property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> -->
<!--分布式事务开关，0为不过滤分布式事务，1为过滤分布式事务（如果分布式事务内只涉及全局表，则不过滤），2为不过滤分布式事务,但是记录分布式事务⽇志--> <property name="handleDistributedTransactions">0</property>
<!-- off heap for merge/order/group/limit 1开启 0关闭 -->
<property name="useOffHeapForMerge">1</property> <!-- 单位为m -->
<property name="memoryPageSize">1m</property> <!-- 单位为k -->
<property name="spillsFileBufferSize">1k</property> <property name="useStreamOutput">0</property>
<!-- 单位为m -->
<property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
<!--是否采⽤zookeeper 协调切换 -->
<property name="useZKSwitch">true</property>
</system> <!--
Firewall 标签:全局SQL 防⽕墙设置
定义访问控制策略：如⽩名单/⿊名单 --> <!--
<firewall> <whitehost>
<host host="127.0.0.1" user="mycat"/> <host host="127.0.0.2" user="mycat"/> </whitehost>
<blacklist check="false"> </blacklist> </firewall> --> <!-- User 标签:定义可访问mycat 的⽤户名称/密码/是否只读 -->
<user name="root">
<property name="password">123456</property> <property name="schemas">TESTDB</property> <!-- Privileges 标签:表级 DML 权限设置
控制DML ：insert/update/select/delete 单独给select 权限：0010 单独给insert 权限：1000 -->
<!--
<privileges check="false">
<schema name="TESTDB" dml="0110" > <table name="tb01" dml="0000"></table> <table name="tb02" dml="1111"></table> </schema> </privileges> --> </user>
<user name="user">
<property name="password">user</property> <property name="schemas">TESTDB</property> <property name="readOnly">true</property> </user></mycat:server>
下⾯附⼀个表格说明server.xml 的system 标签下的各个标签和属性的说明：
serverPort指定服务端⼝默认8066
managerPort指定管理端⼝默认9066
idleTimeout连接空闲时间默认30分钟，单位毫秒
bindIp Mycat服务监听的IP地址
frontWriteQueueSize前端连接写队列长度为了让⽤户知道是否队列过长（SQL结果集
返回太多）。

当超过指定阀值后，会产⽣⼀
个告警⽇志
1过滤分布式事务
2不过滤分布式事务但记录分布式事务⽇志
useOffHeapForMerge是否让Mycat开启⾮堆内存 1 开启，0关闭
memoryPageSize内存分页⼤⼩
useStreamOutput是否使⽤流输出
systemReserveMemorySize系统保留内存⼤⼩
useZKSwitch是否采⽤zookeeper协调切换true/false
4. rule.xml
定义分⽚规则策略⽂件。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- you may not use this file except in compliance with the License. - You
may obtain a copy of the License at - - /licenses/LICENSE-2.0
- - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT
WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the
License for the specific language governing permissions and - limitations
under the License. -->
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!--
tableRule标签:定义table分⽚策略
-->
<tableRule name="rule1">
<!--
rule标签:策略定义标签
-->
<rule>
<!--
columns标签:对应的分⽚字段
-->
<columns>id</columns>
<!--
algorithm标签:tableRule分⽚策略对应的function名称
-->
<algorithm>func1</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="rule2">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>func1</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>sharding_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="crc32slot">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>crc32slot</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-month">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>partbymonth</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="latest-month-calldate">
<rule>
<columns>calldate</columns>
<algorithm>latestMonth</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-mod</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="jch">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>jump-consistent-hash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<!--
function标签:定义分⽚函数
-->
<function name="murmur"
class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
<property name="count">2</property><!-- 要分⽚的数据库节点数量，必须指定，否则没法分⽚ -->
<property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- ⼀个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
<!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。

以properties⽂件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。

所有权重值必须是正整数， <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
⽤于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按⾏输出到这个⽂件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 -->
</function>
<function name="crc32slot"
class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
<property name="count">2</property><!-- 要分⽚的数据库节点数量，必须指定，否则没法分⽚ -->
</function>
<function name="hash-int"
class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>
<function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">3</property>
</function>
<function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount">8</property>
<property name="partitionLength">128</property>
</function>
<function name="latestMonth"
class="testMonthPartion">
<property name="splitOneDay">24</property>
</function>
<function name="partbymonth"
class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
</function>
<function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
<property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
</function>
<function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
<property name="totalBuckets">3</property>
</function>
</mycat:rule>
rule是定义分⽚规则的
三、mycat⼯作原理
四、mycat基础概念
1. mycat⽀持的数据库
2. 逻辑库（Schema）
在实际应⽤中，业务开发⼈员并不需要知道中间件的存在，只需要知道数据库的概念，所以数据库中间件可以被看作是⼀个或者多个数据库集群构成的逻辑库。

3. 逻辑表
在分布式数据库中，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
4. DataNode、DataHost、Rule
DataNode：数据切分后，⼀个⼤表被分到不同的分⽚数据库上⾯，每个分⽚所在的数据库就是分⽚节点
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。

⼀个或多个分⽚节点（DataNode）所在的机器就是节点主机（DataHost）
Rule：分⽚规则，选择合适的分⽚规则很重要，将极⼤的避免后续处理数据的难度
5. myca分⽚原则
5.1 数据拆分之前的思考
分⽚规则虽然能解决⼤表对数据库系统的压⼒，但它并不是万能的，也有⼀些不利之处。

因此⾸要问题是：
1）分不分库
2）分哪些库
3）什么规则分
4）分多少⽚
5.2 mycat数据切分原则
1）达到⼀定数量级才分，⼀般是单表达到800万数据就要考虑数据拆分了。

2）不到800万，但跟⼤表（超800万的表）有关联查询的表也要拆分，在此称为⼤表关联表
3）⼤表关联表如何拆分：⼩于100万的使⽤全局表；⼤于100万⼩于800万跟⼤表使⽤同样的拆分策略；⽆法跟⼤表使⽤相同规则的，可以考虑从java代码上分步骤查询，不⽤关联查询，或者破例使⽤全局表。

4）全局表：如品牌表250万，跟⼤表order关联，⼜⽆法跟⼤表使⽤同样的拆分策略，也做成了全局表。

全局表必须满⾜的条件：没有太激烈的并发update（如多线程同时update同⼀条记录）；虽有多线程update，但不是操作同⼀条记录；批量insert没问题。

5）拆分字段是不可修改的
6）拆分字段只能是⼀个字段，如果想按照两个字段拆分，必须新建⼀个冗余字段，冗余字段的值使⽤两个字段的值拼接⽽成（如⼤区+年⽉拼接成：“区域_年⽉⽇” 字段）
7）拆分算法的选择和合理性判断：按照选定的算法拆分后每个库中单表不得超过800万记录
8）能不拆分的尽量不拆分。

如果某个表不跟其他表关联查询，数据量⼜少、直接不拆分，使⽤单库即可
5.3 Mycat分库分表原则
1）能不分就不分，1000万以内的表，不建议分⽚，通过合适的索引，读写分离等⽅式，可以很好的解决性能问题
2）分⽚数量尽量少，分⽚尽量均匀分布在多个DataHost上，因为⼀个查询SQL跨分⽚越多，则总体性能越差，虽然要好于所有数据在⼀个分⽚的结果，只在必要的时候进⾏扩容，增加分⽚数量。

3）分⽚规则需要慎重选择，分⽚规则的选择，需要考虑数据的增长模式，数据的访问模式，分⽚关联性问题，以及分⽚扩容问题，最近的分⽚策略为范围分⽚，枚举分⽚，⼀致性Hash分⽚，这⼏种分⽚都有利于扩容
4）尽量不要在⼀个事物中的SQL跨越多个分⽚，分布式事物⼀直是⼀个不好处理的问题
5）查询条件尽量优化，尽量避免select * 的⽅式，⼤量数据结果集下，会消耗⼤量的CPU资源和带宽，查询应尽量避免返回⼤的结果集，并且应尽量为频繁使⽤的查询语句建⽴索引
5.4 mycat常⽤分⽚规则
1）时间类：按天分⽚、⾃然⽉分⽚、单⽉⼩时分⽚
2）哈希类：Hash固定分⽚、⽇期范围Hash分⽚、截取数字Hash求模范围分⽚、截取数字Hash分⽚、⼀致性Hash分⽚
3）取模类：取模分⽚、取模范围分⽚、范围求模分⽚
4）其他类：枚举分⽚、范围约定分⽚、应⽤指定分⽚、冷热数据分⽚。