mycat常用分片规则

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mycat分表策略

mycat分表策略Mycat分表策略Mycat是一个开源的分布式数据库中间件，提供了分片和分表的功能，可以实现数据库的水平扩展和负载均衡。

在使用Mycat进行分表时，需要考虑合理的分表策略，以满足业务需求和提高数据库性能。

分表是将一个大的表拆分成多个小的表，将数据分散存储在不同的数据库节点上，以减轻单一数据库的负担。

Mycat提供了多种分表策略，可以根据数据的特点和业务需求选择合适的策略。

一、垂直拆分垂直拆分是将一个表按照列的关系进行拆分，将不同的列存储在不同的表中。

这种策略适合于业务逻辑复杂、数据冗余度高的场景。

例如，一个订单表中既包含订单基本信息，又包含订单明细信息，可以将基本信息和明细信息分别存储在不同的表中，以提高查询效率。

二、水平拆分水平拆分是将一个表按照行的关系进行拆分，将不同的行分散存储在不同的表中。

这种策略适合于数据量大、访问频率高的场景。

例如，一个用户表中包含了数百万甚至上亿的用户数据，可以按照用户ID或者其他字段进行拆分，将不同的用户数据存储在不同的表中，以提高查询效率和并发性能。

三、范围拆分范围拆分是将一个表按照某个字段的范围进行拆分，将不同范围内的数据存储在不同的表中。

这种策略适合于按照某个字段进行查询和统计的场景。

例如，一个商品表中包含了大量的商品数据，可以按照商品价格进行拆分，将价格在一定范围内的商品数据存储在不同的表中，以提高查询效率和统计性能。

四、哈希拆分哈希拆分是根据某个字段的哈希值进行拆分，将哈希值相同的数据存储在同一个表中。

这种策略适合于随机访问的场景，可以将访问频率高的数据分散存储在不同的表中，以提高查询效率和并发性能。

在选择分表策略时，需要考虑以下几点：1. 数据特点：根据数据的特点选择合适的分表策略，例如，如果数据冗余度高，可以选择垂直拆分；如果数据量大，可以选择水平拆分；如果需要按照某个字段进行查询和统计，可以选择范围拆分。

2. 业务需求：根据业务需求选择合适的分表策略，例如，如果需要快速查询和统计数据，可以选择哈希拆分；如果需要按照某个字段进行分组和排序，可以选择范围拆分。

详解 mycat分片.(DOC)

MYcat 分片规则. 枚举法：通过在配置文件中配置可能的枚举id，自己配置分片，使用规则：<tableRule name="sharding-by-intfile"><rule><columns>user_id</columns><algorithm>hash-int</algorithm></rule></tableRule><function name="hash-int"class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"><property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property><property name="type">0</property><property name="defaultNode">0</property></function>partition-hash-int.txt 配置：10000=010010=1DEFAULT_NODE=1上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String，所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1/*** 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*默认节点的作用：枚举分片时，如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点* 如果不配置默认节点（defaultNode值小于0表示不配置默认节点），碰到* 不识别的枚举值就会报错，* like this：can't find datanode for sharding column:column_nameval:ffffffff*/2.固定分片hash算法<tableRule name="rule1"><rule><columns>user_id</columns><algorithm>func1</algorithm></rule></tableRule><function name="func1"class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong"><property name="partitionCount">2,1</property><property name="partitionLength">256,512</property></function>配置说明：上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表分区长度:默认为最大2^n=1024 ,即最大支持1024分区约束 :count,length两个数组的长度必须是一致的。

mycat rule规则

mycat rule规则
MycatRule规则是指在Mycat数据库中，用于控制SQL语句执行和数据访问权限的规则集合。

这些规则是基于Mycat的特性和功能开发的，可以帮助用户更好地管理和控制数据库的访问和操作。

Mycat Rule规则主要包括以下几种类型：
1. DataNode规则：用于控制数据分片和数据访问权限，可以指定哪些数据节点可以访问哪些表。

2. Function规则：用于定义自定义函数和存储过程，在SQL语句中可以直接调用。

3. CRUD规则：用于控制数据的增删改查操作，可以限制用户对数据库的访问权限。

4. Schema规则：用于定义数据库的逻辑结构，可以将多个表和视图组织在一个逻辑数据库中。

5. User规则：用于管理用户和角色，可以限制用户对数据库的访问权限。

Mycat Rule规则可以通过Mycat管理界面或者配置文件进行配置和修改。

用户可以根据自己的需求和业务场景，灵活地制定和管理规则，提高数据库的安全性和性能。

总之，Mycat Rule规则是Mycat数据库的重要组成部分，它可以帮助用户更好地管理和控制数据库的访问和操作，保障数据库的安全性和稳定性。

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mycat分库分表看这一篇就够了

mycat分库分表看这⼀篇就够了之前我们已经讲解过了数据的切分，主要有两种⽅式，分别是垂直切分和⽔平切分，所谓的垂直切分就是将不同的表分布在不同的数据库实例中，⽽⽔平切分指的是将⼀张表的数据按照不同的切分规则切分在不同实例的相同名称的表中。

下⾯先来描述mycat的分库操作,在进⾏分库操作的时候需要注意⼀点：有关联关系的表应该放在⼀个库⾥，相互没有关联关系的表可以分到不同的库中。

数据⽂件--客户表CREATE TABLE customer(id INT AUTO_INCREMENT,NAME VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id));--订单表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CREATE TABLE orders_detail(id INT AUTO_INCREMENT,detail VARCHAR(2000),order_id INT,PRIMARY KEY(id));--订单状态字典表CREATE TABLE dict_order_type(id INT AUTO_INCREMENT,order_type VARCHAR(200),PRIMARY KEY(id));1、分库实战在上述的数据⽂件中，我们包含四个不同的表，现在将不同的表分布在不同的库中，但是访问的时候使⽤的是同⼀个mycat的终端，这些操作其实很简单，都是由mycat来完成的，我们需要做的事情就是修改⼏个简单的配置即可。

1、修改schema.xml⽂件<?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><writeHost host="hostM1" url="192.168.85.111:3306" 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><writeHost host="hostM2" url="192.168.85.113:3306" user="root" password="123456"></writeHost></dataHost></mycat:schema>mysql -uroot -p123456 -h 192.168.85.111 -P80664、插⼊sql语句执⾏上述的建表语句，会发现，customer在node03上，⽽其他的表在node01上，此时完成了分库的功能。

Mycat（水平拆分——分表取模，mycat的分片join，全局表）

Mycat（⽔平拆分——分表取模，mycat的分⽚join，全局表）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，⽽别的某些⾏⼜切分到其他的数据库中。

配置分表取模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1000万条数据时就达到了瓶颈，会影响查询效率，需要进⾏⽔平拆分（分表）进⾏优化。

列如：当orders 和 orders_detail都达到600万⾏数据，需要进⾏分表优化。

2.分表字段以orders 表为列，可以根据不同字段进⾏分表编号分表字段效果1id（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，如此会形成⼀个节点访问多，⼀个节点访问少。

2customer_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dn1,dn2，并指定分⽚规则mod_rule(⾃定义的名字)<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule"></table>4.修改配置⽂件rule.xml#在rule 配置⽂件⾥⾯新增分⽚规则mod_rule，并指定规则适⽤字段为customer_id#还有选择分⽚算法mod-long（对字段取模运算），customer_id对两个节点取模，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>往下找到算法的具体实现5.在数据节点dn2上建orders表6.重启mycat。

mycat常用分片规则

mycat常用分片规则摘要：1.mycat 分片概述2.mycat 分片规则详解2.1 基于用户ID 的分片规则2.2 基于订单ID 的分片规则2.3 基于时间戳的分片规则2.4 基于地理位置的分片规则2.5 基于随机数的分片规则2.6 基于范围的分片规则正文：一、mycat 分片概述MyCAT 是一个开源的分布式关系型数据库中间件，其基于Java 语言编写，支持多数据源、分布式事务、高并发访问等特性。

在MyCAT 中，为了提高数据库的并发性能和扩展性，常采用分片技术对数据进行切分。

所谓分片，就是将原本存储在单张表中的数据，根据一定的规则切割成多个小表，分别存储在不同的数据节点中。

这样可以有效降低单个节点的压力，提高整体系统的并发处理能力。

二、mycat 分片规则详解MyCAT 支持多种分片规则，下面我们详细了解一下：2.1 基于用户ID 的分片规则该规则根据用户ID 将数据切分到不同的表中。

例如，对于订单表和订单明细表，可以根据用户ID 进行切分，使得某个用户的订单及其明细数据都存储在同一个表中。

这样，在查询某个用户的订单信息时，只需要访问一个表即可，大大提高了查询效率。

2.2 基于订单ID 的分片规则该规则根据订单ID 将数据切分到不同的表中。

这种规则适用于订单ID 作为主键的情况，例如订单表。

通过根据订单ID 进行切分，可以将数据均匀分布到不同的表中，提高并发性能。

2.3 基于时间戳的分片规则该规则根据数据产生的时间戳将数据切分到不同的表中。

例如，可以将一天内的订单数据存储在一个表中，将历史订单数据存储在另一个表中。

这样，在查询最新订单时，只需要访问当天的表即可，避免了查询历史数据时造成性能下降。

2.4 基于地理位置的分片规则该规则根据数据的地理位置信息将数据切分到不同的表中。

例如，对于存储用户地址信息的表，可以根据用户的省份、城市等信息进行切分。

这样，在查询某个地区的用户信息时，只需要访问对应的表即可，提高了查询效率。

mycat分库分表规则

mycat分库分表规则
Mycat是一个开源的、跨平台的、基于Java的MySQL中继代理，它提供了一种简单的方法来处理高并发的读写操作。

在Mycat中，分库分表规则主要是为了解决单一数据库或单一表性能瓶颈的问题。

以下是Mycat分库分表规则的一些建议：
1. 分库规则：
根据业务规则进行分库：将不同业务或不同模块的数据放在不同的数据库中。

例如，用户数据和订单数据可以放在不同的数据库中。

根据读写分离进行分库：将读操作和写操作分散到不同的数据库中，以提高读写性能。

2. 分表规则：
根据业务规则进行分表：将不同业务或不同模块的数据放在不同的表中。

例如，用户数据和订单数据可以放在不同的表中。

根据数据量大小进行分表：当单个表的数据量过大时，可以考虑将数据分散到多个表中。

这可以通过水平拆分来实现，即按照某个字段（如ID、时间等）将数据分散到不同的表中。

根据查询模式进行分表：如果某些查询需要跨多个表
进行，可以考虑将这些查询的数据分散到不同的表中，以提高查询性能。

在实施分库分表规则时，需要考虑一些额外的因素，如事务的一致性、数据的备份和恢复等。

此外，Mycat还提供了一些工具和插件来帮助用户更好地管理和优化分库分表规则。

mycat的分片算法

mycat的分片算法
Mycat是一种高性能的分布式数据库中间件，它提供了许多功能，如
负载均衡、故障转移和分片等。

在MyCat中，分片算法是非常重要的一部分，它可以帮助我们有效地管理数据，提高数据库的运行效率。

Mycat的分片算法主要包括三个方面：哈希分片、范围分片和一致性
哈希分片。

首先是哈希分片，它将所有的数据按照给定的哈希函数进
行分片，将相同哈希值的数据分到同一个分片中，这种分片方式比较
简单，但是可能会出现数据热点的问题。

其次是范围分片，它将所有
的数据按照指定的范围进行分片，每个分片都管理一定范围内的数据，这样可以有效地避免数据热点的问题。

最后是一致性哈希分片，它采
用一致性哈希算法将所有的数据进行分片，这种分片方式可以保证数
据的均衡分布，同时也比较容易进行扩展。

在MyCat中，我们可以根据实际需求选择不同的分片算法。

如果数据的分布比较均匀，我们可以采用简单的哈希分片算法，这种算法速度快、实现简单，但是容易出现数据热点的问题；如果数据分布较为集中，我们可以选择范围分片算法，这种算法可以根据数据的属性进行
分片，避免数据热点的问题；如果我们需要进行扩展，可以选择一致
性哈希分片算法，这种算法可以保证分布式系统的可扩展性和负载均
衡性，同时也能够保证数据的一致性。

总的来说，Mycat的分片算法是分布式系统中非常重要的一部分，它可以帮助我们有效地管理数据，提高系统的运行效率。

在使用MyCat 的时候，我们需要根据实际需求选择合适的分片算法，并且需要注意数据的均衡分布，避免出现数据热点的问题，这样才能够保证系统的高效稳定运行。

MyCat高可用、注解、分片策略详解

MyCat⾼可⽤、注解、分⽚策略详解1.Mycat ⾼可⽤⽬前 Mycat 没有实现对多 Mycat 集群的⽀持，可以暂时使⽤ HAProxy 来做负载。

思路：HAProxy 对 Mycat 进⾏负载。

Keepalived 实现 VIP。

2.Mycat 注解注解的作⽤当关联的数据不在同⼀个节点的时候，Mycat 是⽆法实现跨库 join 的。

举例：如果直接在 150 插⼊主表数据，151 插⼊明细表数据，此时关联查询⽆法查询出来。

-- 150 节点插⼊INSERT INTO `order_info` (`order_id`, `uid`, `nums`, `state`, `create_time`, `update_time`) VALUES (9, 1000003, 2673, 1, '2019-9-25 11:35:49', '2019-9-25 11:35:49');-- 151 节点插⼊INSERT INTO `order_detail` (`order_id`, `id`, `goods_id`, `price`, `is_pay`, `is_ship`, `status`) VALUES (9, 20180001, 2673, 19.99, 1, 1, 1);在 mycat 数据库查询，直接查询没有结果。

select a.order_id,b.price from order_info a, order_detail b where a.nums = b.goods_id;Mycat 作为⼀个中间件，有很多⾃⾝不⽀持的 SQL 语句，⽐如存储过程，但是这些语句在实际的数据库节点上是可以执⾏的。

有没有办法让 Mycat 做⼀层透明的代理转发，直接找到⽬标数据节点去执⾏这些 SQL 语句呢？那我们必须要有⼀种⽅式告诉 Mycat 应该在哪个节点上执⾏。

这个就是 Mycat 的注解。

mycat 分表规则

Mycat 分表规则什么是 MycatMycat是一个开源的MySQL代理服务器，用于将数据库的访问请求进行分片、分流和负载均衡，能够提高数据库的性能和可靠性。

在大型互联网公司中广泛使用，可以支持海量数据的存储和查询。

分表的必要性随着应用数据量的增加，单一表的数据行也会呈现爆满的趋势，这会导致查询性能的下降。

而且，当数据规模达到一定级别时，单一数据库可能无法存储全部数据。

因此，需要通过分表的方式来解决这些问题。

Mycat 分表规则Mycat提供了多种分表规则，可以根据实际需求选择适合的规则。

下面介绍几种常用的分表规则。

1. 哈希分表哈希分表是将数据根据某个属性的哈希值进行分片的方式。

通过选择合适的哈希函数，可以将数据均匀地分布到不同的表中，以实现负载均衡。

通过哈希分表，可以确保相同属性值的数据存放在同一个表中，从而提高查询效率。

但是，哈希分表不支持跨表的查询操作，这需要在应用程序中进行处理。

2. 范围分表范围分表是根据数据的某个属性的范围进行分片的方式。

可以按照属性值的大小将数据划分到不同的表中。

范围分表支持跨表的查询操作，因为不同的数据可能存储在不同的表中。

但是，范围分表需要提前确定好分表的范围，一旦范围变化，需要重新进行数据迁移。

3. 列表分表列表分表是根据数据的某个属性的列表进行分片的方式。

可以根据预先定义的列表将数据划分到不同的表中。

列表分表也支持跨表的查询操作，但是需要事先定义好列表。

列表的变更需要进行数据迁移，并且如果列表过长，可能会导致分表数目过多，不利于负载均衡。

4. 轮询分表轮询分表是将数据按照顺序依次存放到不同的表中，类似于循环队列的方式。

每次插入数据时，选择当前轮到的表进行插入。

轮询分表的好处是简单、高效，不需要额外的哈希函数或列表定义。

但是，轮询分表不支持跨表的查询操作。

Mycat 分表的实现Mycat提供了灵活的配置选项，可以根据不同的分表规则进行配置。

下面介绍如何通过Mycat实现分表。

mycat2读写分离原理

mycat2读写分离原理在 MySQL 数据库中，Mycat（Make Your Cache At Top）是一个开源的数据库中间件，提供了读写分离、分片、分表等功能。

Mycat2 是 Mycat 的升级版本，支持更多特性和性能优化。

以下是 Mycat2 的读写分离原理：1. 数据分片： Mycat2 支持水平分片，将大表按照某个规则分成多个分片（Sharding）。

每个分片包含数据的一个子集。

分片的选择规则可以基于范围、哈希等方式。

2. 读写分离规则： Mycat2 允许配置读写分离规则，将读操作和写操作分发到不同的 MySQL 节点上。

这样可以提高系统的读取性能，分担写入压力。

3. 数据节点：在 Mycat2 中，每个 MySQL 实例被称为一个数据节点。

通过配置，可以将这些数据节点组织成一个逻辑的数据组。

4. 负载均衡： Mycat2 提供了负载均衡的功能，可以根据不同的负载均衡策略将请求分发到不同的数据节点上。

这样可以确保每个节点的负载相对均衡。

5. 故障转移：当某个数据节点发生故障时，Mycat2 能够自动将请求转发到其他正常的节点，确保系统的高可用性。

6. 连接池：Mycat2 使用连接池来管理与MySQL 数据节点的连接，有效地减少了连接创建和销毁的开销，提高了数据库访问的效率。

7. 全局序列： Mycat2 提供了全局序列（Global Sequence）的功能，用于生成唯一的全局标识符，避免了分布式环境下的 ID 重复问题。

8. 缓存管理： Mycat2 支持缓存管理，可以通过配置来启用或禁用缓存，并设置缓存的策略。

这有助于提高读取性能。

总体而言，Mycat2 通过数据分片和读写分离的策略，有效地提高了数据库系统的性能、可用性，并简化了分布式环境下的数据库管理。

这些特性使得 Mycat2 在大规模应用中能够更好地处理数据库访问的复杂性。

mycat分片规则

mycat分片规则MyCat是一款开源的数据库分片中间件，由南京高思数据库技术有限公司研发，是基于Java的数据库中间件组件，具有易于部署，高可靠性和良好的性能特性。

由于MyCat具有分布式数据库能力，可将数据库中的数据分散到多个服务器（称为节点）上，实现分片，从而有效提高系统的性能和稳定性。

MyCat的分片功能实现的关键是分片规则。

用户在创建Mycat数据库时，必须指定Mycat的分片规则，以便Mycat知道如何将数据正确地分布到节点之间。

Mycat支持两种常见的分片规则：哈希分片规则和范围分片规则。

哈希分片规则是最常用的Mycat分片规则。

哈希分片根据指定的一个或多个字段，使用哈希函数将数据均匀分布到集群中的节点上。

这种方法保证了数据的分布均匀，每个节点都能负责相同数量的数据，减少了节点之间的压力，而且还可以有效避免单点故障的发生。

范围分片是Mycat另一种常用的分布规则。

它将数据按照升序或者降序的顺序，根据指定字段的值分布到每个节点上。

例如，按照用户ID分片，系统可以将ID从0到10的用户数据分布到节点A，ID从11到20的用户数据分布到节点B，以此类推，从而实现数据的均匀分布。

虽然MyCat的分片规则提供了良好的可扩展性，但也有一些注意事项。

首先，在Mycat数据库中，每张表只能有一种分片规则。

即使两张表的数据结构完全相同，也不能同时使用同一种分片规则。

其次，Mycat对分片规则的参数需要进行调优以保证系统的性能，例如，哈希分片规则必须指定节点数量以避免特定节点的压力过大。

另外，用户经常在数据分片过程中发现不同的节点内的数据不匹配，无法实现期望的完整数据分片，这是因为Mycat默认使用无状态分片，因此，对于复杂的分片场景，用户可以考虑将Mycat设置为有状态分片。

总而言之，Mycat非常适合于分布式系统中应用，它提供数据和性能的可扩展性，以满足大数据系统的需求。

使用Mycat时，用户必须先熟悉分片规则，并能够熟练掌握哈希分片和范围分片的应用，以此来达到最优的性能提升。

Mycat分片规则详解--取模分片

Mycat分⽚规则详解--取模分⽚
实现⽅式：切分规则根据配置中输⼊的数值n。

此种分⽚规则将数据分成n份（通常dn节点也为n），从⽽将数据均匀的分布于各节点上。

优点：这种策略可以很好的分散数据库写的压⼒。

⽐较适合于单点查询的情景
缺点：不⽅便扩展；出现了范围查询，就需要MyCAT去合并结果，当数据量偏⾼的时候，这种跨库查询+合并结果消耗的时间有可能会增加很多，尤其是还出现了order by的时候
配置⽰例：
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">

<property name="count">3</property>
</function>
相关属性：
count：表⽰需要取模的最⼤值，将数据分成该配置的切⽚。

mycat 原理

mycat 原理Mycat原理。

Mycat是一个开源的分布式数据库中间件，它是为了解决MySQL数据库的扩展性和高可用性而设计的。

Mycat可以将多个MySQL数据库组合成一个逻辑的数据库集群，从而实现数据的分片存储和负载均衡。

在本文中，我将介绍Mycat的原理及其工作机制。

Mycat的原理主要包括分片规则、路由规则和SQL解析。

首先，分片规则是指将数据按照一定的规则分散到不同的数据库节点上，这样可以实现数据的水平分片存储。

其次，路由规则是指根据SQL语句的特征将请求路由到相应的数据库节点上，从而实现负载均衡和高效的数据访问。

最后，SQL解析是指解析SQL语句，根据分片规则和路由规则将SQL请求转发到相应的数据库节点上，并将结果返回给客户端。

Mycat的工作机制主要包括SQL拦截、路由分发和结果集合并。

首先，SQL拦截是指Mycat拦截客户端的SQL请求，然后根据路由规则将请求路由到相应的数据库节点上。

其次，路由分发是指Mycat将SQL请求分发到各个数据库节点上，并将结果集合并后返回给客户端。

最后，结果集合并是指Mycat将各个数据库节点返回的结果集进行合并，然后返回给客户端，从而实现透明的数据访问。

总的来说，Mycat的原理和工作机制都是围绕着数据分片存储、负载均衡和高可用性展开的。

通过分片规则、路由规则和SQL解析，Mycat可以实现数据的水平分片存储和高效的数据访问。

通过SQL拦截、路由分发和结果集合并，Mycat 可以实现负载均衡和高可用性。

因此，Mycat在大数据时代具有重要的意义，它可以帮助企业解决数据库的扩展性和高可用性问题，从而提高数据访问的效率和可靠性。

总之，Mycat作为一个开源的分布式数据库中间件，其原理和工作机制都非常复杂和精妙。

通过深入理解Mycat的原理和工作机制，我们可以更好地应用Mycat 来解决数据库的扩展性和高可用性问题，从而更好地满足企业的数据访问需求。

希望本文对你理解Mycat有所帮助。

mycat读写分离+垂直切分+水平切分+er分片+全局表测试

mycat读写分离+垂直切分+⽔平切分+er分⽚+全局表测试读写分离：利⽤最基础的mysql主从复制，事务性的查询⽆法分离出去（因为会导致数据不⼀致），这样就⽆法做到真正的读写分离，因为有些场景可能⼤部分都是事物性的读。

解决⽅法： galera for mysql 强⼀致性。

好的实例连接：安装使⽤过程遇到的问题：1、mycat启动后报错，进程直接退出： Error: Exception thrown by the agent : .MalformedURLException: Local host name unknown: .UnknownHostException: ys-fs: ys-fs: Name or service not known原因：本机要配置/etc/hosts 127.0.0.1 主机名⼀、垂直切分测试：1、schema.xml⾥⾯加⼊：<schema name="weixin" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="weixin" /><schema name="yixin" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="yixin" /><schema name="sms" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="sms" /><dataNode name="weixin" dataHost="host0" database="weixin" /><dataNode name="yixin" dataHost="host1" database="yixin" /><dataNode name="sms" dataHost="host2" database="sms" /><dataHost name="host0" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"><heartbeat>select user()</heartbeat><writeHost host="namenode" url="192.168.168.230:3306" user="root" password="youngsun" /></dataHost><dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"><heartbeat>select user()</heartbeat><writeHost host="hadoop1" url="192.168.168.231:3306" user="root" password="youngsun" /></dataHost><dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"><heartbeat>select user()</heartbeat><writeHost host="hadoop2" url="192.168.168.232:3306" user="root" password="youngsun" /></dataHost>2、server.xml加⼊：<user name="test_wyh"><property name="password">test</property><property name="schemas">weixin,yixin,sms</property></user>3、遇到问题：1)、Caused by: org.xml.sax.SAXParseException; lineNumber: 106; columnNumber: 16; The content of element type "mycat:schema" must match "(schema*,dataNode*,dataHost*)".原因：要按照schema、datanode 、datahost的顺序放，不能打乱。

mycat分库规则

MyCat分库规则1. 什么是MyCatMyCat是一个开源的数据库中间件，它提供了分片和分库功能，可以将一个数据库的数据分散到多个服务器上进行存储和查询。

通过使用MyCat，我们可以实现数据库的水平扩展，提高系统的性能和可伸缩性。

2. 分库规则概述在使用MyCat进行分库时，我们需要定义一套合适的分库规则。

分库规则决定了如何将数据根据某个字段或条件进行划分，并将其存储到不同的数据库节点中。

下面是一些常用的分库规则：•哈希取模：根据某个字段值进行哈希运算，然后对数据库节点数量取模来确定存储位置。

•范围划分：根据某个字段值的范围来划分数据，例如按照时间范围、地理位置等。

•轮询方式：按照固定顺序依次将数据存储到不同的数据库节点中。

•一致性哈希：通过哈希算法将数据均匀地散列到不同的节点上。

选择合适的分库规则需要考虑业务需求、数据特点以及系统架构等因素。

下面我们将详细介绍几种常用的分库规则。

3. 哈希取模哈希取模是一种常见的分库规则，它可以将数据均匀地散列到不同的数据库节点上。

具体步骤如下：1.选择一个字段作为哈希字段，通常选择主键或唯一索引字段。

2.对哈希字段进行哈希运算，得到一个哈希值。

3.将哈希值对数据库节点数量取模，得到存储位置。

例如，我们有三个数据库节点，分别为db1、db2和db3。

现在有一条数据的主键值为101，我们可以使用哈希取模规则来确定存储位置：int hash = hashFunction(101); // 哈希函数将主键值转换为哈希值int index = hash % 3; // 对数据库节点数量取模String dbNode = "db" + (index + 1); // 根据索引确定数据库节点名称通过这种方式，我们可以保证相同的主键值始终存储在同一个数据库节点上。

4. 范围划分范围划分是另一种常见的分库规则，它根据某个字段值的范围来划分数据。

例如，我们可以按照时间范围将数据划分到不同的数据库节点中。

04_02_02_MyCAT连续分片之按日期(天)分片案例

连续分片种类：自定义数字范围分片按日期（天）分片按单月小时分片自然月分片1，按日期（天）分片按日期（天）分片：从开始日期算起，按照天数来分片例如，从2016-01-01，每10天一个分片注意事项：需要提前将分片规划好，建好，否则有可能日期超出实际配置分片数2，添加配置文件在function.xml里面进行配置：<function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate"><property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property> <!-—日期格式--><property name="sBeginDate">2016-01-01</property> <property name="sPartionDay">10</property> </function><tableRule name="sharding-by-date-tr04"><rule><columns>CREATE_TIME</columns><algorithm>sharding-by-date</algorithm></rule></tableRule>在schema.xml里面进行配置：<table name="ORDER0402" primaryKey="ID" dataNode="dn21,dn22" rule="sharding-by-date-tr04"/>3，建表并且录入数据CREATE TABLE ORDER0402(ID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,PROVINCE VARCHAR(16),SN VARCHAR(64),CREATE_TIME DATETIME);mysql> CREATE TABLE ORDER0402(ID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,PROVINCE VARCHAR(16),SN VARCHAR(64),CREATE_TIME DATETIME);Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql>INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-03','2016-01-03');INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13');mysql> CREATE TABLE ORDER0402(ID INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,PROVINCE VARCHAR(16),SN VARCHAR(64),CREATE_TIME DATETIME);Query OK, 0 rows affected (0.06 sec)mysql> explain INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-03','2016-01-03');+-----------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| DATA_NODE | SQL |+-----------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| dn21 | INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-03','2016-01-03') |+-----------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.11 sec)mysql> INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-03','2016-01-03');Query OK, 1 row affected (0.00 sec)mysql>mysql> explain INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13');+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| DATA_NODE | SQL |+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+| dn22 | INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13') |+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.01 sec)mysql> INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13');Query OK, 1 row affected (0.01 sec)mysql>4，对insert操作流程进行分析，参考mycat.log对路由过程做完整的分析查看后台mycat.log分析如下：开始获取连接：02/12 22:23:26.386 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (ServerQueryHandler.java:56) -ServerConnection [id=1, schema=TESTDB, host=127.0.0.1, user=test,txIsolation=3, autocommit=true, schema=TESTDB]INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13')开始路由匹配：02/12 22:23:26.388 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (NonBlockingSession.java:113) -ServerConnection [id=1, schema=TESTDB, host=127.0.0.1, user=test,txIsolation=3, autocommit=true, schema=TESTDB]INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13'), route={1 -> dn22{INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13')}} rrs匹配好路由后，直接往对应的dn22节点开始执行insert数据录入操作：02/12 22:23:26.403 DEBUG [$_NIOREACTOR-1-RW] (NonBlockingSession.java:229) -release connection MySQLConnection [id=17, lastTime=1455287006372, user=root, schema=db3, old shema=db3, borrowed=true, fromSlaveDB=false, threadId=90, charset=latin1, txIsolation=3, autocommit=true, attachment=dn22{INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME)VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13')},respHandler=SingleNodeHandler [node=dn22{INSERT INTO ORDER0402(ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME)VALUES(5000001,'shanghai','shanghai10006_2016-01-13','2016-01-13')}, packetId=0], host=10.254.1.11, port=3327, statusSync=null, writeQueue=0, modifiedSQLExecuted=true]操作完成，开始释放连接：02/12 22:23:26.404 DEBUG [$_NIOREACTOR-1-RW] (PhysicalDatasource.java:403) -release channel MySQLConnection [id=17, lastTime=1455287006372, user=root, schema=db3, old shema=db3, borrowed=true, fromSlaveDB=false, threadId=90, charset=latin1, txIsolation=3, autocommit=true, attachment=null, respHandler=null, host=10.254.1.11, port=3327, statusSync=null, writeQueue=0, modifiedSQLExecuted=false]5，执行简单的查询，如果指定分片字段ID字段，则走分片查询单个分片节点mycat命令台显示结果：mysql> explain select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME='2016-01-03';+-----------+--------------------------------------------------------------------------+| DATA_NODE | SQL |+-----------+--------------------------------------------------------------------------+| dn21 | SELECT * FROM ORDER0402 t1 WHERE t1.CREATE_TIME = '2016-01-03' LIMIT 100 |+-----------+--------------------------------------------------------------------------+1 row in set (0.04 sec)mysql> select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME='2016-01-03';+-------+----------+--------------------------+---------------------+| ID | PROVINCE | SN | CREATE_TIME |+-------+----------+--------------------------+---------------------+| 10001 | shanghai | shanghai10006_2016-01-03 | 2016-01-03 00:00:00 |+-------+----------+--------------------------+---------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql>查看后台mycat日志信息：02/12 22:44:13.773 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (ServerQueryHandler.java:56) -ServerConnection [id=1, schema=TESTDB, host=127.0.0.1, user=test,txIsolation=3, autocommit=true, schema=TESTDB]explain select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME='2016-01-03'02/12 22:44:13.774 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (EnchachePool.java:76) -SQLRouteCache miss cache ,key:TESTDB select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME='2016-01-03'02/12 22:44:13.812 DEBUG [$_NIOREACTOR-2-RW] (EnchachePool.java:59)-SQLRouteCache add cache ,key:TESTDB select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME='2016-01-03' value:select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME='2016-01-03', route={1 -> dn21{SELECT *FROM ORDER0402 t1WHERE t1.CREATE_TIME = '2016-01-03'LIMIT 100}}6，如果分片字段范围的查询，则走所有节点去检索，哪怕只有一条数据在一个分片上，route路由也是走所有的分片进行检索查询mysql> explain select * from ORDER0402 t1 where t1.CREATE_TIME<'2016-01-04';+-----------+--------------------------------------------------------------------------+| DATA_NODE | SQL |+-----------+--------------------------------------------------------------------------+| dn21 | SELECT * FROM ORDER0402 t1 WHERE t1.CREATE_TIME < '2016-01-04' LIMIT 100 || dn22 | SELECT * FROM ORDER0402 t1 WHERE t1.CREATE_TIME < '2016-01-04' LIMIT 100 |+-----------+--------------------------------------------------------------------------+2 rows in set (0.01 sec)mysql>7，如果不走分片字段的查询，即使是单个数据，也要route 路由所有的分片，走所有的分片进行查询mysql> explain select * from ORDER0402 t1 where t1.SN='shanghai10006_2016-01-03';+-----------+-------------------------------------------------------------------------------+| DATA_NODE | SQL |+-----------+-------------------------------------------------------------------------------+| dn21 | SELECT * FROM ORDER0402 t1 WHERE t1.SN = 'shanghai10006_2016-01-03' LIMIT 100 || dn22 | SELECT * FROM ORDER0402 t1 WHERE t1.SN = 'shanghai10006_2016-01-03'LIMIT 100 |+-----------+-------------------------------------------------------------------------------+2 rows in set (0.01 sec)mysql>。

mycat分片规则

mycat分片规则
Mycat一款流行的MySQL分布式数据库系统，它采用分片规则来实现MySQL数据库的分片。

Mycat分片规则可以帮助用户更有效地管理大规模数据的存储和访问。

Mycat分片规则的目的是将数据库中的数据分割成若干个小块，并分布到不同的物理存储节点上，从而改善数据库的性能、缩短查询和访问时间，并有效地利用网络资源。

Mycat分片规则也可以支持负载均衡，在一定程度上提高了服务器的稳定性。

Mycat分片规则的具体实现分为两步：首先，根据用户设定的哈希函数，根据特定的数据库字段来将数据分片。

然后，根据Mycat分片规则，计算出特定数据片中所有记录所在的节点编号。

例如，用户可以设置两个节点，每个节点上有三个分片，因此有六个节点编号，每个节点编号都可以访问特定数据片中的记录。

Mycat分片规则提供了很多灵活的可调整参数，用户可以根据自身业务需求进行调整，以更好地实现分片的效果。

例如，用户可以调整Mycat分片策略的模式（虚拟模式，全局分片，局部分片，以及表级分片），以及每个分片具体存储节点的数量。

Mycat还具有分片数据可视化功能，用户可以实时查看分片数据的存储情况，以便于数据库管理人员及时进行调整。

Mycat分片规则的最大优势在于，它使得MySQL数据库的管理变的更加高效，对于大规模的数据来说，Mycat分片规则可以帮助用户更有效地管控和存储数据，进一步提高了MySQL数据库的性
能。

总之，Mycat分片规则是一种非常有效的MySQL数据库管理解决方案，它可以有效地改善MySQL数据库的性能，缩短查询和访问时间，降低存储空间开销，并实现负载均衡，使MySQL数据库管理更加高效。

mycat2 分片算法

mycat2 分片算法Mycat2 分片算法Mycat2 是一款高性能的MySQL分布式数据库中间件，采用了分片算法来实现数据的分布存储和查询。

本文将介绍Mycat2 分片算法的原理和应用。

一、分片算法的概念和作用分片算法是一种将数据分散存储在多个节点上的策略。

它将一个大型的数据库分割成多个较小的部分，每个部分存储在不同的服务器上。

这样做的好处是可以提高数据库的并发处理能力和查询性能，同时增加了数据的安全性和可用性。

二、Mycat2 分片算法的原理Mycat2 分片算法采用了一种基于哈希的分片策略，它将数据根据某个字段的哈希值进行分片。

具体的实现步骤如下：1. 确定分片字段：在设计数据库表时，需要选择一个字段作为分片字段。

一般选择一个与业务相关且分布均匀的字段，比如用户ID或订单ID。

2. 计算哈希值：当有新的数据需要插入时，Mycat2会根据分片字段的值计算出一个哈希值。

哈希值是一个固定长度的数字，它可以唯一地标识数据属于哪个分片。

3. 映射到分片节点：Mycat2会根据哈希值将数据映射到对应的分片节点。

每个节点负责存储一部分数据，这样可以实现数据的分布存储。

4. 查询数据：当需要查询数据时，Mycat2会根据查询条件计算出哈希值，并将查询请求发送到对应的分片节点。

每个节点只需要查询自己所负责的数据，然后将结果返回给客户端。

三、Mycat2 分片算法的优点Mycat2 分片算法具有以下几个优点：1. 提高并发处理能力：由于数据被分散存储在多个节点上，每个节点只需要处理自己所负责的数据，从而提高了并发处理的能力。

2. 提高查询性能：查询请求只需要发送到对应的分片节点，减少了网络传输和数据处理的时间，从而提高了查询性能。

3. 增加数据安全性：即使某个节点发生故障，其他节点上的数据依然可以正常访问，保证了数据的安全性和可用性。

四、Mycat2 分片算法的应用场景Mycat2 分片算法适用于以下几种场景：1. 海量数据存储：当数据库中的数据量非常大时，采用分片算法可以将数据分散存储在多个节点上，从而提高存储能力。

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mycat常用分片规则
Mycat是一个开源的分布式数据库中间件，可以将多个数据库实例组成一个逻辑数据库集群，提供高可用性和性能扩展的解决方案。

在使用Mycat进行数据分片时，就需要制定一些常用的分片规则。

一、水平分片规则
1. 哈希分片规则：根据数据的哈希值来决定数据所在的分片。

这种规则适用于对数据均匀分布的场景，可以保证负载均衡和查询性能。

但是，如果需要增加或删除分片，可能需要重新分配数据。

2. 范围分片规则：根据数据的范围来决定数据所在的分片。

例如，可以根据用户ID的范围将数据分片到不同的分片中。

这种规则适用于按照某种顺序查询数据的场景，但是可能存在数据倾斜的问题。

3. 枚举分片规则：根据数据的枚举值来决定数据所在的分片。

例如，可以根据地区枚举值将数据分片到不同的分片中。

这种规则适用于具有离散性的数据，但是可能需要维护一个映射表。

二、垂直分片规则
1. 列分片规则：根据数据的列来决定数据所在的分片。

例如，可以将用户的基本信息和订单信息分片到不同的分片中。

这种规则适用于需要查询不同列的场景，但是可能需要额外的连接查询。

2. 表分片规则：根据数据的表来决定数据所在的分片。

例如，可以将用户的基本信息和订单信息分片到不同的分片中。

这种规则适用于需要查询不同表的场景，但是可能需要额外的连接查询。

三、混合分片规则
1. 哈希+范围分片规则：根据数据的哈希值和范围来决定数据所在的分片。

例如，可以根据用户ID的哈希值和时间范围将数据分片到不同的分片中。

这种规则综合了哈希分片和范围分片的优点，能够满足更复杂的业务需求。

2. 哈希+枚举分片规则：根据数据的哈希值和枚举值来决定数据所在的分片。

例如，可以根据用户ID的哈希值和地区枚举值将数据分片到不同的分片中。

这种规则综合了哈希分片和枚举分片的优点，能够满足更复杂的业务需求。

在使用Mycat进行数据分片时，需要根据具体的业务需求选择合适的分片规则。

同时，还需要考虑数据迁移、扩容和故障恢复等问题，确保分片规则的稳定和可靠性。

总结起来，Mycat常用的分片规则包括水平分片规则和垂直分片规则，可以根据哈希值、范围、枚举值等进行分片。

此外，还可以通过混合分片规则综合利用多种分片方式。

选择合适的分片规则可以提高系统的性能和可扩展性，同时需要考虑数据迁移和故障恢复等问题。