Mycat——垂直拆分、水平拆分

垂直拆分（分库）

一个书库由很多表构成，每个表对应不同的业务，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摊到不同的库上面，如下图：

如何划分表：

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

实现分库：
客户表customer一个库；
订单表orders、订单详细表orders_detail、订单转态表dict_order_type3个表一个库；

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="127.0.0.1:3339" 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="127.0.0.1:3340" user="root"
				   password="123456">
		writeHost>
	dataHost>

新增两个空白库，在数节点dn1、dn2上分别创建数据库orders：

启动mycat：
./mycat start

创建客户表：

create table customer(
	id int auto_increment,
	name varchar(200),
	primary key(id)
);

创建订单表：

create table orders(
	id int auto_increment,
	order_type int,
	customer_id int,
	amount decimal(10,2),
	primary key(id)
);

创建订单详细表：

create table orders_detail(
	id int auto_increment,
	detail varchar(2000),
	order_id int,
	primary key(id)
);

创建订单状态表：

create table dict_order_type(
	id int auto_increment,
	order_type varchar(200),
	primary key(id)
);

查看dn1和dn2中orders库的表情况：

dn1:

dn2:

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，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:

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1000万条数据就会达到瓶颈，会影响查询效率，需要进行水平拆分进行优化。

假如，上面例子中的orders、orders_detail都达到600万条数据，则需要进行分表优化。

分表字段：

以orders表为例，可以根据不同字段进行分表：

编号|分表字段|效果|
:-|
1|id（主键、或创建时间）|查询订单注重实效，历史订单被查询的次数少，如此分片会造成一个结点访问多，一个访问少，不平均|
2|customer_id（客户id）|根据客户id去分，两个结点访问平均，一个客户的所有订单都在同一个节点|

配置schema.xml：

	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		<table name="customer" dataNode="dn2">table>
		<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule">table>
	schema>

配置rule.xml：

在rule配置文件里新增分片规则mod_rule，并制定规则使用字段为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2，两个结点。

	<tableRule name="mod_rule">
		<rule>
			<columns>customer_idcolumns>
			<algorithm>mod-longalgorithm>
		rule>
	tableRule>
	...
	<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
		
		<property name="count">2property>
	function>

测试：

首先保证dn1和dn2都要有orders表，然后启动Mycat。

访问mycat，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);

查看两个数据节点：
dn1：

dn2:

一半一半，分表成功。

Mycat的分片“join”

Orders订单表已经分表操作了，和它关联的orders_detail订单详情表如何畸形join查询。

Join的原理图：

ER表：
Mycat借鉴了NewSQL领域新秀Foundation DB的设计思路，Foundation DB创建性的提出了Table Group的概念，其将字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JOIN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.xm配置：

	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		<table name="customer" dataNode="dn2">table>
		<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule">
			<childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id"/>
		table>
	schema>

测试：
在dn2创建orders_detail表，重启Mycat，并插入数据：

insert into orders_detail(id, detail, order_id) values(1, 'detail', 1);
insert into orders_detail(id, detail, order_id) values(2, 'detail', 2);
insert into orders_detail(id, detail, order_id) values(3, 'detail', 3);
insert into orders_detail(id, detail, order_id) values(4, 'detail', 4);
insert into orders_detail(id, detail, order_id) values(5, 'detail', 5);
insert into orders_detail(id, detail, order_id) values(6, 'detail', 6);

在dn1中join查询：

在dn2中join查询：

在mycat中查询：

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：

1. 变动不频繁
2. 数据量总体变化不大
3. 数据规模不大，很少有超过数十万条记录

所以，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

配置sechma.xml：

	<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
		<table name="customer" dataNode="dn2">table>
		<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>
	schema>

测试：
在dn2中创建dict_order_type表，重启Mycat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');

dn1中查询：

dn2中查询：