mycat分库分表规则

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mycat的分库分表

mycat的分库分表1、什么是分库分表2、分库分表的⼤致分配3、Linux下配置mycat服务器1、什么是分库分表？在同⼀个系统（项⽬）中，把⼀张数据⽐较多的表拆分到不同的集群节点上，这种模式叫做分库分表2、分库分表的实现：使⽤mycat实现分库分表（HDFS：namenode datanode secondarynamdenode）在整个mycat中也会⽤到namenode和datanode （1）先配置⼀台mycat服务器（192.168.23.164）（2）然后配置两台mysql服务器：mysql01（192.168.23.129）和mysql02（192.168.23.130）在mysql01服务器下有⼀个teach数据库，在teach下有⼀个student表在mysql02服务器下有⼀个teach数据库，在teach下有⼀个student表当使⽤mycat把进⾏存储是，数据会⾃动往mysql01或mysql02中存储.3、配置mycat 3.1 规定Linux的⽤户名和全名不能叫mycat，否则mycat不会⽣效（原因是影响了Linux系统的环境变量） 3.2 vim /etc/sysconfig/network也不能叫mycat 3.3 mycat使⽤的是Java语⾔编写-->所以必须要在Linux上配置jdk （要求jdk是64位，因为mycat是在64位的jdk8 上进⾏编译的） 3.4 配置jdk 3.5 使⽤xftp把mycat的压缩包上传到Linux服务器上（/home/apps/） 3.6 解压mycat压缩包 tar -zxvf xxxx 3.7 配置mycat的环境变量（与jdk的环境变量配置⼀样） 3.8 启动mycat（两种⽅式）（1）进⼊mycat的bin⽬录： ./mycat console（推荐使⽤）或者在其他的地⽅的⽬录：mycat console （2）./mycat start ⼀旦启动mycat就关不掉，kill -9 进程号也关不掉，除⾮重启或者关机，据说可以使⽤Ctrl+C 3.9 下⾯就是三个核⼼配置⽂件了（最重要的地⽅）：所有的读写分离/分库分表都必须要在这三个配置⽂件完成在mycat的conf⽬录下： server.xml:配置了mycat的⽤户 rule.xml：mycat的规则 schema.xml：实现了读写分离和分库分表的具体配置server：<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd"><mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/"><system><property name="nonePasswordLogin">0</property> <property name="useHandshakeV10">1</property><property name="useSqlStat">0</property> <property name="useGlobleTableCheck">0</property> <property name="sequnceHandlerType">2</property><property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property><property name="subqueryRelationshipCheck">false</property>   <property name="processorBufferPoolType">0</property> <property name="handleDistributedTransactions">0</property><property name="useOffHeapForMerge">0</property><property name="memoryPageSize">64k</property><property name="spillsFileBufferSize">1k</property><property name="useStreamOutput">0</property><property name="systemReserveMemorySize">384m</property><property name="useZKSwitch">false</property><property name="strictTxIsolation">false</property><property name="useZKSwitch">true</property></system><user name="root" defaultAccount="true"><property name="password">123456</property><property name="schemas">TEACH</property></user></mycat:server>rule.xml:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd"><mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/"><tableRule name="mod-long"><rule><columns>id</columns><algorithm>mod-long</algorithm></rule></tableRule><function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod"><property name="count">2</property></function></mycat:rule>schema.xml<?xml version="1.0"?><!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"><mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/"><schema name="TEACH" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100"><table name="mycat_student" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long" /></schema><dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mysql01" /><dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="mysql02" /><dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"><heartbeat>select user()</heartbeat><writeHost host="write01" url="192.168.23.129:3306" user="root"password="root" /></dataHost><dataHost name="localhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"><heartbeat>select user()</heartbeat><writeHost host="write02" url="192.168.23.130:3306" user="root"password="root" /></dataHost></mycat:schema>配置完成：进⼊到Navicat中，先新建连接，分别连接mysql01和mysql02，然后分别在mysql01和mysql02 中分别建⽴两个数据库（库名可以不⼀致），再分别建⽴mycat_student表，然后建⽴mycat01的连接，（在建⽴连接时，端⼝号为8066，即通讯端⼝号,不能使⽤9066，为管理端⼝号）在mycat01中会有⼀个TEACH数据库，在库中有⼀个mycat_student表，这是在配置⽂件中的配置⽣效了。

数据库（分库分表）中间件对比

数据库（分库分表）中间件对⽐分区：对业务透明，分区只不过把存放数据的⽂件分成了许多⼩块，例如mysql中的⼀张表对应三个⽂件.MYD,MYI,frm。

根据⼀定的规则把数据⽂件(MYD)和索引⽂件（MYI）进⾏了分割，分区后的表呢，还是⼀张表。

分区可以把表分到不同的硬盘上，但不能分配到不同服务器上。

优点：数据不存在多个副本，不必进⾏数据复制，性能更⾼。

缺点：分区策略必须经过充分考虑，避免多个分区之间的数据存在关联关系，每个分区都是单点，如果某个分区宕机，就会影响到系统的使⽤。

分⽚：对业务透明，在物理实现上分成多个服务器，不同的分⽚在不同服务器上个⼈感觉跟分库没啥区别，只是叫法不⼀样⽽已，值得⼀提的是关系型数据库和nosql数据库分⽚的概念以及处理⽅式是⼀样的吗？请各位看官⾃⾏查找相关资料予以解答分表：当数据量⼤到⼀定程度的时候，都会导致处理性能的不⾜，这个时候就没有办法了，只能进⾏分表处理。

也就是把数据库当中数据根据按照分库原则分到多个数据表当中，这样，就可以把⼤表变成多个⼩表，不同的分表中数据不重复，从⽽提⾼处理效率。

分表也有两种⽅案：1. 同库分表：所有的分表都在⼀个数据库中，由于数据库中表名不能重复，因此需要把数据表名起成不同的名字。

优点：由于都在⼀个数据库中，公共表，不必进⾏复制，处理更简单缺点：由于还在⼀个数据库中，CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈还是⽆法解决，只能降低单表中的数据记录数。

表名不⼀致，会导后续的处理复杂（参照mysql meage存储引擎来处理）2. 不同库分表：由于分表在不同的数据库中，这个时候就可以使⽤同样的表名。

优点：CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO等瓶颈可以得到有效解决，表名相同，处理起来相对简单缺点：公共表由于在所有的分表都要使⽤，因此要进⾏复制、同步。

⼀些聚合的操作，join,group by,order等难以顺利进⾏分库：分表和分区都是基于同⼀个数据库⾥的数据分离技巧，对数据库性能有⼀定提升，但是随着业务数据量的增加，原来所有的数据都是在⼀个数据库上的，⽹络IO及⽂件IO都集中在⼀个数据库上的，因此CPU、内存、⽂件IO、⽹络IO都可能会成为系统瓶颈。

使用MySQL进行数据分片与分库分表的方法与工具推荐

使用MySQL进行数据分片与分库分表的方法与工具推荐引言在大规模数据处理和高并发访问的场景下，单一的数据库往往无法满足需求。

为了提高数据库的性能和可扩展性，常常需要对数据进行分片和分库分表。

本文将介绍使用MySQL进行数据分片与分库分表的方法，以及推荐一些相关的工具。

一、数据分片的概念与方法数据分片是指将数据水平拆分为多个部分，分散存储在多个数据库中，从而提高数据库的读写性能和可扩展性。

下面介绍两种常用的数据分片方法。

1.1 基于范围的分片基于范围的分片是将数据按照某个特定的范围进行拆分，比如按照用户ID的范围进行分片。

这种方法的优点是简单易懂，适用于有连续性范围的数据。

但是，在数据新增和删除的情况下，需要重新调整分片规则，有一定的局限性。

1.2 基于哈希的分片基于哈希的分片是将数据通过哈希函数计算，将计算结果对分片数量取模，决定该数据属于哪个分片。

这种方法的优点是分片均匀，支持动态增加和删除分片，适用于不连续范围的数据。

但是，分片后的数据在查询时需要遍历多个分片，对查询性能有一定的影响。

二、分库分表的概念与方法分库分表是将整个数据库按照一定规则划分为多个子数据库，每个子数据库再按照一定规则划分为多个表。

下面介绍两种常用的分库分表方法。

2.1 垂直分表垂直分表是将一个大表按照列的关系进行划分，将相关性较低的列放在不同的表中。

例如，将用户表拆分为基本信息表和详细信息表。

这种方法的优点是简单直观，减少单一表的数据量，提高查询效率。

但是，在查询需要跨表的情况下，需要进行表关联查询，性能有一定的影响。

2.2 水平分表水平分表是将一个大表按照行的关系进行划分，将某一范围内的行数据放在不同的表中。

例如，将订单表按照订单号的范围进行划分。

这种方法的优点是分表均匀，支持动态增加和删除表，适用于高并发写入的场景。

但是，在查询需要跨表的情况下，需要对多个表进行联合查询，查询性能有一定的影响。

三、MySQL分布式数据库中间件为了方便进行数据分片和分库分表，可以借助一些开源的MySQL分布式数据库中间件。

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。

【转】mysql分库分表,数据库分库分表思路

【转】mysql分库分表,数据库分库分表思路原⽂：同类参考：⼀. 数据切分关系型数据库本⾝⽐较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能⼒都有限。

当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。

此时就要考虑对其进⾏切分了，切分的⽬的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。

数据库分布式核⼼内容⽆⾮就是数据切分（Sharding），以及切分后对数据的定位、整合。

数据切分就是将数据分散存储到多个数据库中，使得单⼀数据库中的数据量变⼩，通过扩充主机的数量缓解单⼀数据库的性能问题，从⽽达到提升数据库操作性能的⽬的。

数据切分根据其切分类型，可以分为两种⽅式：垂直（纵向）切分和⽔平（横向）切分1、垂直（纵向）切分垂直切分常见有垂直分库和垂直分表两种。

垂直分库就是根据业务耦合性，将关联度低的不同表存储在不同的数据库。

做法与⼤系统拆分为多个⼩系统类似，按业务分类进⾏独⽴划分。

与"微服务治理"的做法相似，每个微服务使⽤单独的⼀个数据库。

如图：垂直分表是基于数据库中的"列"进⾏，某个表字段较多，可以新建⼀张扩展表，将不经常⽤或字段长度较⼤的字段拆分出去到扩展表中。

在字段很多的情况下（例如⼀个⼤表有100多个字段），通过"⼤表拆⼩表"，更便于开发与维护，也能避免跨页问题，MySQL底层是通过数据页存储的，⼀条记录占⽤空间过⼤会导致跨页，造成额外的性能开销。

另外数据库以⾏为单位将数据加载到内存中，这样表中字段长度较短且访问频率较⾼，内存能加载更多的数据，命中率更⾼，减少了磁盘IO，从⽽提升了数据库性能。

垂直切分的优点：解决业务系统层⾯的耦合，业务清晰与微服务的治理类似，也能对不同业务的数据进⾏分级管理、维护、监控、扩展等⾼并发场景下，垂直切分⼀定程度的提升IO、数据库连接数、单机硬件资源的瓶颈缺点：部分表⽆法join，只能通过接⼝聚合⽅式解决，提升了开发的复杂度分布式事务处理复杂依然存在单表数据量过⼤的问题（需要⽔平切分）2、⽔平（横向）切分当⼀个应⽤难以再细粒度的垂直切分，或切分后数据量⾏数巨⼤，存在单库读写、存储性能瓶颈，这时候就需要进⾏⽔平切分了。

mycat常用分片规则

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。

MySQL中的分区表与分库分表的对比与选择

MySQL中的分区表与分库分表的对比与选择在数据库设计和优化中，分区表和分库分表是常见的解决方案，用于应对大数据量、高并发的情况。

本文将对MySQL中的分区表和分库分表进行对比分析，并给出在不同场景下的选择建议。

1. 分区表分区表是指将一张表按照某个规则（例如按照时间、范围等）进行划分成多个子表，每个子表存储一部分数据。

这种方式的优点在于可以将数据分散存储在不同的物理设备上，提高查询性能，同时具备较好的数据管理和维护能力。

1.1 优点1.1.1 查询性能优化：由于数据被分散存储在多个子表中，通过合理的查询路由机制，可以减少查询的数据量，提高查询性能。

1.1.2 空间优化：对于大数据量的表，使用分区表可以减少磁盘空间的占用，提升存储效率。

1.1.3 数据管理方便：可以更加方便地对特定分区的数据进行备份、恢复、删除等操作。

1.2 缺点1.2.1 单表性能有限：尽管分区表可以提高查询性能，但对于单个分区内的查询操作，性能提升有限。

1.2.2 表结构复杂：分区表的设计和维护相对复杂，需要考虑分区字段、分区方式等因素，增加了数据库设计和开发的难度。

2. 分库分表分库分表是指将一张表按照某种规则划分成多个数据库或多个表，每个数据库或表只负责存储一部分数据。

这种方式的优点在于可以将数据分散存储在不同的数据库或表中，提高并发能力和扩展性。

2.1 优点2.1.1 并发能力提升：分库分表可以将数据分散存储在多个数据库或表中，提高数据库的并发处理能力。

2.1.2 扩展性好：当数据量增大或并发量增加时，可以通过添加新的数据库或表来进行横向扩展，提高系统的处理能力。

2.1.3 数据隔离：不同的数据库或表可以独立管理和维护，数据隔离性好，减少了数据冲突的可能性。

2.2 缺点2.2.1 业务复杂性增加：分库分表会增加业务逻辑和数据处理的复杂性，需要维护数据的一致性和同步。

2.2.2 跨库跨表查询困难：由于数据被分散存储在多个数据库或表中，复杂的跨库跨表查询可能会导致性能下降。

mycat的指标

mycat的指标
"MyCAT"是一个开源的分布式数据库中间件，它提供了类似于MySQL的SQL接口，支持分库分表、读写分离等特性。

要了解MyCAT的指标，通常需要关注以下方面：
1.性能指标：
-QPS（Queries Per Second）：每秒查询率，表示系统每秒能够处理的查询数量。

-响应时间：查询的平均响应时间，即从发起查询到收到结果的时间。

-并发连接数：同一时刻的并发连接数，反映系统的负载情况。

2.资源利用率：
-CPU利用率：系统的CPU使用率，反映系统处理能力的消耗程度。

-内存利用率：系统的内存使用率，反映系统内存资源的消耗情况。

-磁盘I/O：磁盘的读写速率，对于数据库系统，磁盘I/O通常是一个关键指标。

3.分片管理：
-分片数：MyCAT支持分片，因此分片数是一个重要的指标。

-分片容量均衡：各分片之间的负载均衡情况，确保数据分布均匀。

4.读写分离：
-主从节点状态：MyCAT支持读写分离，监控主从节点的状态是重要的指标。

-从节点延迟：从节点相对于主节点的数据同步延迟。

5.连接池状态：
-连接池大小：MyCAT使用连接池管理数据库连接，监控连接池的大小以及连接的获取和释放情况。

这些指标可以通过MyCAT自身提供的监控工具、数据库管理工具，以及其他监控系统进行监测和调优。

具体的监测方法和工具可能会因部署环境和需求而有所不同。

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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。