mycat初探
1：安装客户端
yum install mysql
2：安装服务端
yum install mysql-server
3：mycat要求不区分大小写
my.cnf(/etc/my.cnf)的[mysqld]区段下增加: lower_case_table_names=1
4：启动mysql
service mysqld start
5：创建用户
mysqladmin -u root password 110110
6：登陆mysql
mysql -u root;
7：赋予远程登陆权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '110110' WITH GRANT OPTION;
flush privileges;
8：上传mycat到服务器（java要求1.7以上）
9：启动mycat
chmod 777 ./* 在bin目录下
./startup_nowrap.sh
10：修改配置文件
<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="10.97.190.27:3306" user="qidian" password="qidian"> <!-- can have multi read hosts --> </writeHost> <!-- <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root" password="123456" /> <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> --> </dataHost>
链接自己的mysql服务器
11：登陆mysql建立数据库。数据库名字db1,db2,db3
12：登陆mycat管理
mysql -utest -ptest -h127.0.0.1 -P9066
show @@help
其中reload配置文件需要reload @@config_all，类似于nginx的reload
conf/server.xml 存储mycat的账户，和mysql账户没有关系
conf/schema.xml 逻辑表
13：登陆mycat
mysql -utest -ptest -h127.0.0.1 -P8066 -DTESTDB
14：分片
1：全局表
<table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
每行记录在每个分片上同时存在
2：枚举
schema.xml
<table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile" />
rule.xml
<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>sharding_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>
</function>
partition-hash-int.txt
10000=0
10010=1
DEFAULT_NODE=1
如果你输入
insert into employee(id,name,sharding_id) values(4, 'mydog',10011);则出错因为分片策略没有枚举10011的分片位置
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_name val:ffffffff */
3：父子表
<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>
explain create table customer(id int not null primary key,name varchar(100),company_id int not null,sharding_id int not null);
explain insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(1,'wang',1,10000);
explain insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(2,'xue',2,10010);
explain insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(3,'feng',3,10000);
explain Select * from customer;
create table orders (id int not null primary key ,customer_id int not null,sataus int ,note varchar(100) );
insert into orders(id,customer_id) values(1,1); //stored in db1 because customer table with id=1 stored in db1
insert into orders(id,customer_id) values(2,2); //stored in db2 because customer table with id=1 stored in db2
explain insert into orders(id,customer_id) values(2,2);
select customer.name ,orders.* from customer ,orders where customer.id=orders.customer_id;
4：范围约定
<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" /> <tableRule name="auto-sharding-long"> <rule> <columns>id</columns> <algorithm>rang-long</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="rang-long" class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong"> <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property> </function> # range start-end ,data node index # K=1000,M=10000. 0-500M=0 500M-1000M=1 1000M-1500M=2
5：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。
1024 = sum((count[i]*length[i])). count和length两个向量的点积恒等于1024
用法例子：
本例的分区策略：希望将数据水平分成3份，前两份各占25%，第三份占50%。（故本例非均匀分区）
// |<---------------------1024------------------------>|
// |<----256--->|<----256--->|<----------512---------->|
// | partition0 | partition1 | partition2 |
// | 共2份,故count[0]=2 | 共1份，故count[1]=1 |
int[] count = new int[] { 2, 1 };
int[] length = new int[] { 256, 512 };
PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);
// 下面代码演示分别以offerId字段或memberId字段根据上述分区策略拆分的分配结果
int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar默认会配置为此值
long offerId = 12345;
String memberId = "qiushuo";
// 若根据offerId分配，partNo1将等于0，即按照上述分区策略，offerId为12345时将会被分配到partition0中
int partNo1 = pu.partition(offerId);
// 若根据memberId分配，partNo2将等于2，即按照上述分区策略，memberId为qiushuo时将会被分到partition2中
int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);
如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024
<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount">4</property>
<property name="partitionLength">256</property>
</function>
6：求模法
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">3</property>
</function>
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
此种配置非常明确即根据id进行十进制求模预算，相比方式1，此种在批量插入时需要切换数据源，id不连续
7：日期列分区
<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-date</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
<property name="sPartionDay">10</property>
</function>
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
配置中配置了开始日期，分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区
Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-01"));
Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-10"));
Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-01-11"));
Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate("2014-05-01"));
8：通配取模
<tableRule name="sharding-by-pattern">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByPattern">
<property name="patternValue">256</property>
<property name="defaultNode">2</property>
<property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
</function>
partition-pattern.txt
# id partition range start-end ,data node index
###### first host configuration
1-32=0
33-64=1
65-96=2
97-128=3
######## second host configuration
129-160=4
161-192=5
193-224=6
225-256=7
0-0=7
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode 默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算
mapFile 配置文件路径
配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推，如果id非数据，则会分配在defaoultNode 默认节点
String idVal = "0";
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));
idVal = "45a";
Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));
9：ASCII码求模通配
<tableRule name="sharding-by-prefixpattern">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-prefixpattern</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByPattern">
<property name="patternValue">256</property>
<property name="prefixLength">5</property>
<property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
</function>
partition-pattern.txt
# range start-end ,data node index
# ASCII
# 48-57=0-9
# 64、65-90=@、A-Z
# 97-122=a-z
###### first host configuration
1-4=0
5-8=1
9-12=2
13-16=3
###### second host configuration
17-20=4
21-24=5
25-28=6
29-32=7
0-0=7
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength ASCII 截取的位数
mapFile 配置文件路径
配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推
此种方式类似方式6只不过采取的是将列种获取前prefixLength位列所有ASCII码的和进行求模sum%patternValue ,获取的值，在通配范围内的
即 分片数，
/**
* ASCII编码：
* 48-57=0-9阿拉伯数字
* 64、65-90=@、A-Z
* 97-122=a-z
*
*/
如
String idVal="gf89f9a";
Assert.assertEquals(true, 0==autoPartition.calculate(idVal));
idVal="8df99a";
Assert.assertEquals(true, 4==autoPartition.calculate(idVal));
idVal="8dhdf99a";
Assert.assertEquals(true, 3==autoPartition.calculate(idVal));
10：编程指定
<tableRule name="sharding-by-substring">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-substring</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-substring" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString">
<property name="startIndex">0</property> <!-- zero-based -->
<property name="size">2</property>
<property name="partitionCount">8</property>
<property name="defaultPartition">0</property>
</function>
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数
此方法为直接根据字符子串（必须是数字）计算分区号（由应用传递参数，显式指定分区号）。
例如id=05-100000002
在此配置中代表根据id中从startIndex=0，开始，截取siz=2位数字即05，05就是获取的分区，如果没传默认分配到defaultPartition
11：字符串拆分hash解析
<tableRule name="sharding-by-stringhash">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-substring" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString">
<property name=length>512</property> <!-- zero-based -->
<property name="count">2</property>
<property name="hashSlice">0:2</property>
</function>
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数
函数中length代表字符串hash求模基数，count分区数，hashSlice hash预算位
即根据子字符串 hash运算
hashSlice ： 0 means str.length(), -1 means str.length()-1
/**
* "2" -> (0,2)<br/>
* "1:2" -> (1,2)<br/>
* "1:" -> (1,0)<br/>
* "-1:" -> (-1,0)<br/>
* ":-1" -> (0,-1)<br/>
* ":" -> (0,0)<br/>
*/
例子：
String idVal=null;
rule.setPartitionLength("512");
rule.setPartitionCount("2");
rule.init();
rule.setHashSlice("0:2");
// idVal = "0";
// Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
// idVal = "45a";
// Assert.assertEquals(true, 1 == rule.calculate(idVal));
//last 4
rule = new PartitionByString();
rule.setPartitionLength("512");
rule.setPartitionCount("2");
rule.init();
//last 4 characters
rule.setHashSlice("-4:0");
idVal = "aaaabbb0000";
Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
idVal = "aaaabbb2359";
Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));
12：一致性hash
<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="org.opencloudb.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，否则以1代替 -->
<!--
<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>
一致性hash预算有效解决了分布式数据的扩容问题，前1-9中id规则都多少存在数据扩容难题，而10规则解决了数据扩容难点
