Mycat水平拆分之十种分片规则
配置schema.xml 在同一个mysql数据库中，创建了三个数据库 testdb1，testdb2，testdb3。并在每个库中都创建了user表
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
配置server.xml
配置rule.xml
class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
常用的分片规则：总共十个（基本够用）
一、枚举法
partition-hash-int.txt 配置：
10000=0
10010=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,结点为指定的值
*
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
*/
二、固定分片hash算法
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：
@Test
public void testPartition() {
// 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);
Assert.assertEquals(0, partNo1);
Assert.assertEquals(2, partNo2);
}
如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024
三、范围约定
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
或
0-10000000=0
10000001-20000000=1
配置说明：
上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，
rang-long 函数中mapFile代表配置文件路径
所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片
四、求模法
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与count（你的结点数）进行求模预算，相比方式1，此种在批量插入时需要切换数据源，id不连续
五、日期列分区法
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
还有一切特性请看源码
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"));
六、通配取模
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，如果不配置了默认，则默认是0即第一个结点
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非数字数据，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));
七、ASCII码求模通配
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));
八、编程指定
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
九、字符串拆分hash解析
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)
* "1:2" -> (1,2)
* "1:" -> (1,0)
* "-1:" -> (-1,0)
* ":-1" -> (0,-1)
* ":" -> (0,0)
*/
public class PartitionByStringTest {
@Test
public void test() {
PartitionByString rule = new PartitionByString();
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));
}
十、一致性hash
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
你投入得越多，就能得到越多得价值