mycat技术分享
mycat原理
mycat原理Mycat原理。
Mycat是一个开源的分布式数据库系统，它是基于MySQL的分布式数据库架构，旨在提供高性能、高可用性和可伸缩性的数据库服务。
Mycat的原理主要包括分片、分布式事务和分布式查询三个方面。
首先，Mycat采用分片的方式来进行数据存储和管理。
分片是指将数据库中的数据按照一定的规则分成多个片段，每个片段可以存储在不同的物理节点上，从而实现数据的分布式存储和管理。
Mycat通过对数据进行分片，可以实现数据的水平扩展，提高系统的并发处理能力和数据存储容量。
其次，Mycat实现了分布式事务的支持。
在分布式数据库系统中，事务的一致性是非常重要的，Mycat通过采用分布式事务的机制来保证多个节点上的数据操作的一致性。
通过对事务的提交和回滚进行协调管理，Mycat可以确保分布式数据库系统的数据一致性和完整性。
另外，Mycat还实现了分布式查询的支持。
在分布式数据库系统中，查询的效率和性能是非常关键的因素，Mycat通过对查询请求进行分发和并行处理，可以有效地提高查询的效率和响应速度。
同时，Mycat还支持对查询结果的合并和排序操作，从而提供了丰富的查询功能和灵活的数据处理能力。
总的来说，Mycat的原理是基于分片、分布式事务和分布式查询三个方面来实现的。
通过这些原理的支持，Mycat可以实现高性能、高可用性和可伸缩性的分布式数据库服务，为用户提供稳定可靠的数据存储和处理能力。
同时，Mycat还提供了丰富的管理和监控功能，帮助用户更好地管理和维护分布式数据库系统。
在实际应用中，用户可以根据自己的需求和场景，灵活地配置和部署Mycat，从而实现更高效的数据管理和应用服务。
基于 MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总
基于MyCat 分布式数据库解决方案的学汇总最近公司推荐了mycat分布式中间件解决数据库分布式方案，今天到mycat官网学了一翻（），汇总下几个重点：1、mycat是什么？mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL 协议的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL 客户端工具和命令进行访问,后端可以用MySQL 原生(Native)协议访问数据库（不限于MYSQL数据库）, 其核心功能是分表分库,即将一个多表水平分割为N 个小表,存储在后端的数据库中。
以下是几种通俗的方式介绍MYCAT：1）对于DBA 来讲:Mycat 就是MySQL Server,而Mycat 后面连接的MySQL Server,就好象是MySQL 的存储引擎,如InnoDB,MyISAM 等,因此,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,它在一定程度上让MySQL 拥有了能跟Oracle PK 的能力。
2）对于开发来讲: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(除了端口不同,默认的Mycat 端口是8066 而非MySQL 的3306,因此需要在连接字符串上增加端口信息),大多数情况下,可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat,但建议对于分片表,尽量使用基础的SQL 语句,因为返样能达到最佳性能,特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。
3）对于架构师来讲：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、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,根据返些统计分析数据,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。
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。
mycat 自定义规则
mycat 自定义规则一、Mycat简介Mycat是一款优秀的开源中间件，具有高性能、高可用、高扩展性等特点。
它主要用于解决数据库读写分离、负载均衡和数据分库分表等问题。
Mycat的核心功能是将多个数据库实例整合成一个逻辑数据库，对外提供统一的访问接口。
这对于解决单一数据库实例容量有限、访问缓慢等问题非常有效。
二、自定义规则概述在Mycat中，规则（Rule）是用于定义数据如何在多个数据库之间进行分片和路由的关键。
自定义规则允许用户根据业务需求，灵活配置数据存储和访问策略。
这使得Mycat具备了很强的可定制性和实用性。
三、Mycat规则配置方法1.规则配置文件：在Mycat的配置文件（mycat.properties）中，可以设置默认规则。
例如：```rule.default=0```2.动态配置规则：通过Java代码动态修改规则，例如：```Public static void main(String[] args) {CatContext context = new CatContext();// 修改默认规则context.setRule("0", "modify_rule_0");}```3.创建自定义规则类：继承`com.github.mycat.config.rule.Rule`类，并实现相应的规则逻辑。
例如：```public class MyCustomRule extends Rule {@Overridepublic void execute(CatContext context) {// 自定义规则逻辑}}```4.注册自定义规则：将自定义规则类注册到Mycat的配置文件中，如下：```mycat.rule.classpath=classpath:myCustomRule.class```四、实战案例与应用1.基于规则的数据分库：通过自定义规则，实现按照业务属性（如用户ID、订单ID等）将数据存储到不同的数据库实例中。
Mycat（水平拆分--分表全局序列）
Mycat（⽔平拆分--分表全局序列）在实现分库分表的情况下，数据库⾃增主键已经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 ⽂件中的sequence当前的值。
优点：本地加载，读取速度较快缺点：抗风险能⼒差， Mycat所在宿主机宕机后，⽆法读取本地⽂件。
2.数据库⽅式原理：在数据库中建⽴⼀张表（表名MYCAT_SEQUENCE），存放 sequence 名称(name)，sequence 当前值(current_value)，步长(increment，每次读取多少个 sequence)等信息；Sequence 获取步骤：当初次使⽤该 sequence 时，根据传⼊的 sequence 名称，从数据库这张表中读取 current_value，和increment （得到⼀个sequence号段）到 MyCat 中，并将数据库中的这张表的 current_value 设置为原 current_value 值+increment 值；Mycat 将读取到 current_value+1 作为每次插⼊数据要使⽤的 sequence 值，当使⽤ increment 次后，执⾏上⾯步骤相同的操作；若Mycat某次读取的sequence号段还有⼀串值没有⽤完，系统就停掉了，则这次读取的 sequence 号段的剩余值不会再使⽤，没了就没了，只需保证每次插⼊数据的sequence值是唯⼀的；切换到dn1数据库创建表：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;为MYCAT_SEQUENCE表插⼊数据（序列名起始值步长）：INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(name,current_value,increment) VALUES (‘GLOBAL’, 100000,100);创建相应的函数⼀：传⼊序列名，获取当前sequence的值DELIMITER $$CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(SEQ_NAME VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64) CHARSET utf8DETERMINISTICBEGINDECLARE RETVAL VARCHAR(64);SET RETVAL = "-999999999,NULL";SELECT CONCAT(CAST(CURRENT_VALUE AS CHAR), ",", CAST(INCREMENT AS CHAR)) INTO RETVAL FROM MYCAT_SEQUENCE WHERE NAME = SEQ_NAME;RETURN RETVAL;END$$DELIMITER ;创建相应的函数⼆：给指定sequence设定当前值（指定具体value）DELIMITER $$CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(SEQ_NAME VARCHAR(50),VALUE INTEGER) RETURNS VARCHAR(64) CHARSET UTF8DETERMINISTICBEGINUPDATE MYCAT_SEQUENCESET CURRENT_VALUE = VALUEWHERE NAME = SEQ_NAME;RETURN MYCAT_SEQ_CURRVAL(SEQ_NAME);END$$DELIMITER ;创建相应的函数三：给指定sequence设定当前值（当前值=原当前值+步长）DELIMITER $$CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(SEQ_NAME VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64) CHARSET UTF8DETERMINISTICBEGINUPDATE MYCAT_SEQUENCESET CURRENT_VALUE = CURRENT_VALUE + INCREMENT WHERE NAME = SEQ_NAME;RETURN MYCAT_SEQ_CURRVAL(SEQ_NAME);END$$DELIMITER ;配置Mycat的/conf/sequence_db_conf.properties（指明所⽤的序列名，以及MYCAT_SEQUENCE表在哪个分⽚节点上）GLOBAL=dn1配置Mycat的/conf/server.xml，表⽰所⽤的全局序列⽅式为数据库⽅式<property name="sequnceHandlerType">1</property>重启MycatINSERT INTO orders(id,amount,customer_id,order_type) VALUES(next value for MYCATSEQ_GLOBAL,1000,101,102);此时在Mycat⾥select⼀下数据，可以看到插⼊的数据记录已经⾃动获取主键值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。
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读写分离原理
mycat读写分离原理
Mycat是一个基于MySQL协议的分布式数据库系统，可以实现数据的读写分离。
读写分离可以提高系统的性能和可用性。
读写分离的原理是：将读操作和写操作分别分配到不同的数据库节点上，以分担数据库的负载，提高系统的处理能力和响应速度。
读操作通常占据大部分数据库操作的比例，而写操作对数据的一致性和完整性要求更高。
因此，将读写操作分离可以有效地提高数据库的性能和可用性。
Mycat通过Proxy实现读写分离。
Proxy是Mycat的核心组件，它接收客户端的请求，并将请求分发到不同的数据库节点上。
读请求通常发送到Slave节点上，而写请求则发送到Master节点上。
这样可以避免Master节点的负载过高，提高系统的响应速度和稳定性。
Mycat还支持多种负载均衡算法，如轮询、随机、加权轮询、加权随机等，可以根据系统的实际情况选择最合适的负载均衡算法。
总之，Mycat的读写分离原理是将读操作和写操作分配到不同的数据库节点上，以提高系统的性能和可用性。
同时，Mycat还提供多种负载均衡算法，可以根据实际情况选择最合适的算法。
- 1 -。
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。
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ID 4 5 ID
MySQL
MEMBE_ID INFO
1
11
pavarotti17
pavarotti17
…
…
MySQL Mycat Proxy
ID 3 9 20 MEMBE_ID abcd abcd abcd INFO … … …
MySQL
MEMBE_ID test1234 test1234 INFO … …
4
select * from tb1 where member_id=‘test1234’
test1234
test1234 pavarotti17
…
… …
5 11
App
Mycat ID MEMBE_ID INFO 3 9 abcd abcd … …
20
abcd
…
拆分表的数据访问——SQL转发
ID MEMBE_ID INFO 1
… … … …
4 5 11
前台 通信
ResultSet: row3 row1 row4 row5 row2
Result Merger
ResultSet: row3 row4 row5
ID MEMBE_ID INFO 3 9 20 abcd abcd abcd … … …
MyCat的策略
• 基于表的水平拆分和分布
MyCat技术分享
——原理、实现和应用
肖雄
2014.10.31
1.Mycat解决什么? 2.Mycat架构 3.Mycat应用
Mycat解决什么？
• 性能 容量 高可用
应用 应用 应用 应用
MyCat
...
Oracle
MySQL MSSQL
DB2
如果我有一个32核心的服务器，我就可以实现1个亿的数据分片， 我有32核心的服务器么？没有，所以我至今无法实现1个亿的数据分片。 ——MyCAT ‘s Plan
路由算法
hash( pavarott) i17 = 3170972965401 部分截取
路由算法
hash(pavarott) = 3170972965401 % 1024 = 537
0 1023
路由算法
hash(pavarott) = 3170972965401 % 1024 = 537
0 255 256 511 512 767 768 1023
0 127 128 255 256 128 128 383 384 128 511 512 639 640 767 768 128 895 896 1023 128 128
128
128
分库1
分库2
分库3
分库4
路由算法——扩容
hash(pavarott) = 3170972965401 % 1024 = 537
abcd zzzz xyzxyz
4
6 2 3
efghijk
abcd zzzz xyzxyz
2
4
tb1
ID MEMBE_ID ID 4 5 6
tb2
NAME efghijk aaaa abcd
zzzz
xyzxyz
迭代查询
SELECT * FROM tb1 INNER JOIN tb2 ON t1.MEMBER_ID= tb1
More…
MyCat应用
中间件引入 MyCat策略 系统实现
实施应用
Mycat引入 水平拆分
MySQL
• • • •
性能问题 数据库连接过多 E-R分片难处理 可用性问题
应用 – Standby 切换故障 MyCat
Member表
MySQL Member表
• 成本和伸缩性问题
– 依赖高成本的硬件设备
MySQL Master1
ID 1 11 MEMBE_ID pavarotti17 pavarotti17 INFO … …
X
App MyCat
MySQL Replication MySQL Master2
ID 1 11 MEMBE_ID pavarotti17 pavarotti17 INFO … …
–根据字段值的一致性Hash分布 – 根据字段值的范围分布 – 根据字段值的固定分布
• 数据查询方式
–根据where中的拆分字段分发
• SQL语句其他元素的处理
–将Cobar收到的SQL语句做变换 分发到各个分库执行 –对执行结果合并、处理 保证返回前端的内容满足语义
JOIN有限的处理
• 跨库JOIN问题
256
256
256
256
分库1
分库2
分库3
分库4
路由算法
hash(pavarott) = 3170972965401 % 1024 = 537
0 255 256 511 512 767 768 1023
256
256
256
256
分库1
分库2
分库3
分库4
路由算法——扩容
hash(pavarott) = 3170972965401 % 1024 = 537
1..n
MyCat引入
• • • • 性能问题 数据库连接过多 E-R分片难处理 可用性问题 Mycat
– Standby切换故障
App • 成本和伸缩性问题 MySQL
ID 1 11 MEMBE_ID pavarotti17 pavarotti17 INFO … …
X
– 依赖高成本的硬件设备
MyCat引入 failover
MySQL Member表
MySQL
• • • •
性能问题 数据库连接过多 E-R分片难处理 可用性问题
– Standby切换故障
应用 应用 应用 应用 应用 MySQL Member表 Member表
MySQL Member表
• 成本和伸缩性问题
应用 – 依赖高成本的硬件设备 应用
应用
Mycat引入 连接复用
MyCat架构
数据库驱动 MySQL CLI/JDBC/ODBC/…
MySQL Socket Protocol Handler Mycat结构 SQL Parser SQL Executor DataNodes HeartBeat Checker SQL Router
数据库实例
数据库A
数据库B
数据库C
拆分字段
库1
ID MEMBE_ID INFO 1 4 5 11 pavarotti17 test1234 test1234 pavarotti17 … … … …
ID MEMBE_ID INFO 1 3 4 pavarotti17 abcd test1234 … … …
5
9 11 20
test1234
0 127 128 255 256 128 分库1 128 分库2 383 384 128 分库3 511 512 639 640 767 768 128 分库6 895 896 1023 128 分库7 128 分库8
128 分库4
128 分库5
分库1
原
分库2
原
分库3
原
分库4
原
路由算法——非均匀分布
SELECT * FROM tb1 WHERE member_id IN (‘test1234’,’pavarotti17’,’abcd’)
pavarotti17 test1234 test1234 pavarotti17
… … … …
4 5 11
App
Mycat ID MEMBE_ID INFO 3 9 20 abcd abcd abcd … … …
5
9 11 20
test1234
abcd pavarotti17 abcd
…
… … …
水平拆分
拆分字段
ID MEMBE_ID INFO 1 3 4 pavarotti17 abcd test1234 … … …
5
9 11 20
test1234
abcd pavarotti17 abcd
…
… … …
水平拆分
select * from tb1 where member_id in (‘abcd’)
ID MEMBE_ID INFO 3 9 20 abcd abcd abcd … … …
拆分表的数据访问——结果返回
ID MEMBE_ID INFO 1
ResultSet: row1 row2
pavarotti17 test1234 test1234 pavarotti17
4
select * from tb1 where member_id=‘test1234’
test1234
test1234 pavarotti17
…
… …
5 11
App
Mycat ID MEMBE_ID INFO 3 9 abcd abcd … …
20
abcd
…
拆分表的数据访问——SQL转发
ID MEMBE_ID INFO 1 pavarotti17 …
abcd pavarotti17 abcd
…
… … … 库2 ID MEMBE_ID INFO 3 abcd …
9 20
abcd abcd
… …
水平拆分
拆分字段 路由算法
库1
ID MEMBE_ID INFO 1 4 5 11 pavarotti17 test1234 test1234 pavarotti17 … … … …
大纲
中间件引入 MyCat策略 系统实现