Mycat实现垂直拆分与水平拆分

it2025-07-08 9

垂直拆分（分库）

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：

系统被切分成：用户、订单交易、支付几个模块。

如何划分表

一个问题：在两台主机上的两个数据库中的表，能否关联查询？

答案：不可以关联查询。

分库的原则：有紧密关联关系的表应该在一个库里，相互没有关联关系的表可以分到不同的库里

以下4张表如何分库？

客户表分在一个数据库，另外三张表都需要关联查询，分在另外一个数据库中 #客户表 rows:20万 CREATE TABLE customer( id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(200), PRIMARY KEY(id) ); #订单表 rows:600万 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 rows：600万 CREATE TABLE orders_detail( id INT AUTO_INCREMENT, detail VARCHAR(2000), order_id INT, PRIMARY KEY(id) ); #订单状态字典表 rows:20 CREATE TABLE dict_order_type( id INT AUTO_INCREMENT, order_type VARCHAR(200), PRIMARY KEY(id) );

实现分库操作

1、修改schema配置文件

… <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="192.168.67.140:3306" 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="192.168.67.130:3306" user="root" password="123456"> </writeHost> </dataHost> …

2、新增两个空白库

分库操作不是在原来的老数据库上进行操作，需要准备两台机器分别安装新的数据库

#在数据节点dn1和dn2上分别创建数据库orders CREATE DATABASE orders;

3、启动Mycat服务

./mycat console

4、访问Mycat进行分库

#访问mycat musql -umycat -p123456 -P 8066 -h 192.168.67.140 #切换到TESTDB #创建4张表 #查看表信息，可以看到成功分库

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

实现分表操作

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1id(主键、或者创建时间)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上

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">  <property name="count">2</property> </function>

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

#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：

变动不频繁数据量总体变化不大数据规模不大，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：

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全局表的查询操作，只从一个节点获取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

常见分片规则

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

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

（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

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

（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> … <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

（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 TABLE login_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) );

（5）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');

（6）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

5、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。

优点：本地加载，读取速度较快缺点：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

重启Mycat后，再次插入数据，再查询

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。

优点：配置简单缺点：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：

根据业务逻辑组合可以利用 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。

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Mycat实现垂直拆分与水平拆分

垂直拆分（分库）

如何划分表

实现分库操作

水平拆分（分表）

实现分表操作

Mycat的分片“Join"

常见 分片规则

1、取模

2、分片枚举

3、范围约定

4、按日期（天）分片

5、全局序列

常见分片规则