一、Mycat
根据官网的定义：Mycat是一个可以用于MySQL读写分离和高可用的中间件，一个模拟为MySQL Server的超级数据库，一个能平滑扩展支持1000亿大表的分布式数据库系统，一个可管控多种关系数据库的数据库路由器，一个平滑从关系数据升级到大数据的应用中间件。其前身是阿里的Cobar项目。
介绍就不多说了，可以看官网http://www.mycat.org.cn/
接下来我们实践吧。
二、mysql配置
mysql节点A机器
操作系统 : centos6.5 x64
数据库 : mysql-5.1.73
mycat版本 ：1.5.1 release
数据库名 : db1
hostname: localhost.localdomain
ip:192.168.1.201
mysql节点B机器
操作系统 : centos6.5 x64
数据库 : mysql-5.1.73
mycat版本 ：1.5.1 release
数据库名 : db2
hostname: 202.localdomain
ip:192.168.1.202
开始前，要先建立实体库，逻辑库要在实体库上做分表。分别在两台机器上执行创建对应的库
A上：CREATE database db1;
B上：CREATE database db2;
另外注意linux下数据库的名称是大小写敏感的，设置my.cnf内追加一行，使得都转为小写，这样在分库的时候就统一起来了
vim /etc/my.cnf
lower_case_table_names = 1
三、安装mycat
1.安装
我们将mycat安装在A机器上
由于官方的地址下载后无法解压，可能是他们编译出错了吧，所以我另外找了一个http://download.csdn.net/detail/socho/9571201，下载1.5.1版本，得到Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20160509173344-linux.tar.gz
然后一系列操作，你们都懂
tar -xzvf Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20160509173344-linux.tar.gz
mkdri /home/mycat/app
mv mycat /usr/local/
设置环境变量
vim /etc/profile
export MYCAT_HOME=/usr/local/mycat
PATH=$PATH:$MYCAT_HOME/bin
令修改生效
[mycat@c1 ~]$ source /etc/profile
测试是否配置成功
[mycat@c1 ~]$ echo $MYCAT_HOME
/usr/local/mycat
配置逻辑库(schema)和逻辑表（table）,打开conf/schema.xml 每个属性的含义请参考权威指南,这里给出基本的
select user()
select user()
上面配置的是连接后端mysql的配置，然后我们还要配置访问MyCAT的用户账号和授权信息，打开conf/server.xml
druidparser
test
TESTDB
user
TESTDB
true
启动
[mycat@c1 ~]$ mycat start
Starting Mycat-server...
如果启动遇到问题，请查阅日志logs目录下的文件。
默认数据端口为8066，管理端口为9066。好，我们用一个客户端连接下
mysql -h192.168.1.201 -P8066 -utest -DTESTDB -ptest
2.测试
连上后就可以当初一个mysql数据库来操作了，后端逻辑对用户透明，建表：
mysql> create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
成功后，插入数据：
mysql> insert into employee(id,name,sharding_id) values(1,'leader us',10000); insert into employee(id,name,sharding_id) values(2, 'me',10010); insert into employee(id,name,sharding_id) values(3, 'mycat',10000); insert into employee(id,name,sharding_id) values(4, 'mydog',10010);
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
查看下结果
mysql> select * from employee;
+----+-----------+-------------+
| id | name | sharding_id |
+----+-----------+-------------+
| 1 | leader us | 10000 |
| 3 | mycat | 10000 |
| 2 | me | 10010 |
| 4 | mydog | 10010 |
+----+-----------+-------------+
4 rows in set (0.01 sec)
这时候分别到数据DB1,DB2查看，DB1数据
mysql> use db1;
mysql> select * from employee;
+----+-----------+-------------+
| id | name | sharding_id |
+----+-----------+-------------+
| 1 | leader us | 10000 |
| 3 | mycat | 10000 |
+----+-----------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
DB2数据
mysql> use db2;
mysql> select * from employee;
+----+-------+-------------+
| id | name | sharding_id |
+----+-------+-------------+
| 2 | me | 10010 |
| 4 | mydog | 10010 |
+----+-------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)
我们终于看大，明分片成功了，哈哈，两个数据库各一半数据。
从schema.xml配置中看到，employee表是根据规则sharding-by-intfile（分片字段为sharding_id）进行分片，所以A中都是sharding_id=10000的数据，B中是sharding_id=10010。
运行explain指令，可以看到SQL在哪些分片节点执行的情况：
mysql> explain create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
+-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| dn1 | create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null) |
| dn2 | create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null) |
+-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
explain不会真的执行的，放心试试吧！
创建于 2016-05-25 北京，更新于 2016-07-09 杭州