《Mycat分布式数据库架构》之数据切分实战

前文回顾：
《Mycat分布式数据库架构》之原理及架构
《Mycat分布式数据库架构》之搭建详解
《Mycat分布式数据库架构》之配置详解
《Mycat分布式数据库架构》之数据切分和读写分离
《Mycat分布式数据库架构》之故障切换

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1、引言

本文将建立一个人事管理的数据库，使用水平拆分来做实际演示，并且后期解决分片后的一些问题，比如分片导致的跨库join等问题，以达到一个进阶实战的效果 。

2、前期准备

2.1 系统环境

我的虚拟机配置如下。
系统：CentOS 7 64位
内存：3GB
硬盘：80GB

2.2 数据库集群

数据库我部署了两个数据节点，环境说明如下所示：

ip	角色	数据库
192.168.157.129	Mycat
192.168.157.129	Oracle	human
192.168.157.130	Oracle	human

这里我在两台服务器上安装部署了oracle数据库，并在其中一台服务器部署了mycat。

为了方便后期切分示例演示，需要先了解数据库表结构，首先在linux中先为数据库创建用户，sqlplus命令如下。

CONNECT sys/pwd @human_res AS SYSDBA;

CREATE USER human IDENTIFIED BY human DEFAULT TABLESPACE USERS;
GRANT CONNECT,RESOURCE,CREATE VIEW TO human;

创建一个人事管理系统数据库来进行实战演示，创建表语句如下
REGIONS表：

CREATE TABLE REGIONS(
REGION_ID NUMBER PRIMARY KEY,
REGION_NAME VARCHAR2(25)
)
TABLESPACE USERS;

COUNTRIES表：

CREATE TABLE COUNTRIES(
COUNTRY_ID CHAR(2) PRIMARY KEY,
COUNTRY_NAME VARCHAR2(40),
REGION_ID NUMBER REFERENCES REGIONS(REGION_ID)
)
TABLESPACE USERS;

LOCATIONS表：

CREATE TABLE LOCATIONS(
LOCATION_ID NUMBER PRIMARY KEY,
STREET_ADDRESS VARCHAR2(40),
POSTTAL_CODE VARCHAR2(12),
CITY VARCHAR2(30) NOT NULL,
STATE_PROVINCE VARCHAR2(25),
COUNTY_ID CHAR(2) REFERENCES COUNTRIES(COUNTRY_ID)
)
TABLESPACE USERS;

DEPARTMENTS表：

CREATE TABLE DEPARTMENTS(
DEPARTMENT_ID NUMBER(4) PRIMARY KEY,
DEPARTMENT_NAME VARCHAR2(30) NOT NULL,
MANAGER_ID NUMBER(6),
LOCATION_ID NUMBER(4) REFERENCES LOCATIONS(LOCATION_ID)
)
TABLESPACE USERS;

JOBS表：

CREATE TABLE JOBS(
JOB_ID VARCHAR2(10) PRIMARY KEY,
JOB_TITLE VARCHAR2(35) NOT NULL,
MIN_SALARY NUMBER(6),
MAX_SALARY NUMBER(6)
)
TABLESPACE USERS;

EMPLOYEES表：

CREATE TABLE EMPLOYEES(
EMPLOYEE_ID NUMBER(6) PRIMARY KEY,
FIRST_NAME VARCHAR2(20),
LAST_NAME VARCHAR2(25) NOT NULL,
EMAIL VARCHAR2(25) NOT NULL UNIQUE,
PHONE_NUMBER VARCHAR2(20),
HIRE_DATE DATE NOT NULL,
JOB_ID VARCHAR2(10) NOT NULL REFERENCES JOBS(JOB_ID),
SALARY NUMBER(8,2) CHECK (SALARY>0),
COMMISSION_PCT NUMBER(2,2),
MANAGER_ID NUMBER(6,0),
DEPARTMENT_ID NUMBER(4,0) REFERENCES DEPARTMENTS(DEPARTMENT_ID)
)
TABLESPACE USERS;

JOB_HISTORY表：

CREATE TABLE JOB_HISTORY(
EMPLOYEE_ID NUMBER(6) NOT NULL REFERENCES EMPLOYEES(EMPLOYEE_ID),
START_DATE DATE NOT NULL,
END_DATE DATE NOT NULL,
JOB_ID VARCHAR2(10) NOT NULL REFERENCES JOBS(JOB_ID),
DEPARTMENT_ID NUMBER(4) REFERENCES DEPARTMENTS(DEPARTMENT_ID),
CONSTRAINT JHIST_DATE_INTERVAL CHECK (END_DATE>START_DATE),
CONSTRAINT JHIST_EMP_ID_ST_DATE_PK PRIMARY KEY (EMPLOYEE_ID,START_DATE)
)
TABLESPACE USERS;

SAL_GRADES表：

CREATE TABLE SAL_GRADES(
GRADE NUMBER PRIMARY KEY,
MIN_SALARY NUMBER(8,2),
MAX_SALARY NUMBER(8,2)
)
TABLESPACE USERS;

USERS表：

CREATE TABLE USERS(
USER_ID NUMBER(2) PRIMARY KEY,
USER_NAME CHAR(20),
PASSWORD VARCHAR2(20) NOT NULL
)
TABLESPACE USERS;

为了方便后面演示全局自增ID，这里将EMPLOYEES表的EMPLOYEE_ID设置为自增ID，如下，创建一个名为“EMPLOYEES_SEQ”的序列，起始值为100，步长为1，不缓存，不循环。

CREATE SEQUENCE EMPLOYEES_SEQ
START WITH 100
INCREMENT BY 1
NOCACHE
NOCYCLE;

接着创建触发器，如下：

CREATE OR REPLACE TRIGGER EMPLOYEES_SEQ_TRG
BEFORE INSERT ON EMPLOYEES
FOR EACH ROW
WHEN (NEW.EMPLOYEE_ID IS NULL)
BEGIN
  SELECT EMPLOYEES_SEQ.NEXTVAL
  INTO :NEW.EMPLOYEE_ID
  FROM DUAL;
END;

我们可以使用navicat来连接mycat，这样就可以方便对数据进行操作，连接mycat的方式和连接mysql方式相同，点击连接，选择mysql，然后填写如下信息。

其中端口是在mycat的server.xml文件中配置的端口，默认8066；用户名密码也是在server.xml文件中配置的访问用户和密码，连接成功后即可看到配置的逻辑库和逻辑表，如下。

mycats 就是逻辑库，employees便是配置的逻辑表，目前对于应用程序来说和普通数据库没什么区别，无需关系底层物理数据库，只是当前逻辑数据库中只有一个表，其余表还需全部进行配置。

3 注意事项

3.1 分片原则

• 能不切分尽量不要切分。
• 选择合适的切分规则和分片键。
• 尽量避免跨分片JOIN操作。

3.2 如何选择分片键

• 尽可能的比较均匀的分配到各个数据节点中。
• 该业务字段是最频繁的或最重要的查询条件。

4 数据切分实战

4.1 配置访问用户及权限

使用server.xml配置访问用户及权限，如下

DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <system>
    <property name="nonePasswordLogin">0property> 
    <property name="useHandshakeV10">1property>
    <property name="useSqlStat">0property>  
    <property name="useGlobleTableCheck">0property>  
        <property name="sqlExecuteTimeout">300property>  
        <property name="sequnceHandlerType">2property>
        <property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+property>
        <property name="processorBufferPoolType">0property>
        
        <property name="handleDistributedTransactions">0property>
        <property name="useOffHeapForMerge">0property>
        <property name="memoryPageSize">64kproperty>
        <property name="spillsFileBufferSize">1kproperty>
        <property name="useStreamOutput">0property>
        <property name="systemReserveMemorySize">384mproperty>
        
        <property name="useZKSwitch">falseproperty>
        
        
        
        
        
        <property name="strictTxIsolation">falseproperty>
        <property name="useZKSwitch">trueproperty>
    system>

    <user name="yxc" defaultAccount="true">
        <property name="password">yxc123456property>
        <property name="schemas">mycatsproperty>
    user>

    <user name="user">
        <property name="password">userproperty>
        <property name="schemas">mycatsproperty>
        <property name="readOnly">trueproperty>
    user>

mycat:server>

4.2 配置逻辑库及逻辑表

使用schema.xml配置逻辑库及逻辑表

DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
        <schema name="mycats" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
           <table name="EMPLOYEES" primaryKey="EMPLOYEE_ID" dataNode="datanode01,datanode02" rule="EMPLOYEES"/>
        schema>
        <dataNode name="datanode01" dataHost="host01" database="human_res" />  
        <dataNode name="datanode02" dataHost="host02" database="hr" />  
        <dataHost name="host01" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc" switchType="1"  slaveThreshold="100">  
                
                <heartbeat>select 1 from dualheartbeat>  
                <writeHost host="192.168.157.130" url="jdbc:oracle:thin:@192.168.157.130:1521:humanres" user="human" password="human">   
                writeHost>
        dataHost> 
        <dataHost name="host02" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc" switchType="1"  slaveThreshold="100">  
                
                <heartbeat>select 1 from dualheartbeat>  
                <writeHost host="192.168.157.129" url="jdbc:oracle:thin:@192.168.157.129:1521:hr" user="human" password="human">   
                writeHost>
        dataHost> 
mycat:schema>

4.3 配置分片规则

使用rule.xml 配置分片表的分片规则，根据业务可以灵活的对表使用不同的分片算法（目前已实现十余种不同的分片规则，对应所在源码包为：io.mycat.route.function），或者对表使用相同的算法但具体的参数不同。下面对常用算法分别进行演示。

4.3.1 简单取模分片

简单取模分片-PartitionByMod算法具有以下特性：

• 只能用于分片列为整数类型的表
• 分片列 mod 分片基数
• 类全名：io.mycat.route.function.PartitionByMod

这里我使用EMPLOYEES表来进行分片演示，简单取模分片只能用于整数列，EMPLOYEE_ID已经为自增ID，所以我选择它的外键DEPARTMENT_ID作为分片列，如下，分片规则使用简单取模分片，片数为2。

DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <tableRule name="EMPLOYEES">
        <rule>
            <columns>DEPARTMENT_IDcolumns>
            <algorithm>mod-longalgorithm>
        rule>
    tableRule>

    <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
        
        <property name="count">2property>
    function>
mycat:rule>

接着向mycat逻辑库中添加数据，如下

分别查看两个数据节点中的数据，根据取模算法，刚才插入的数据中DEPARTMENT_ID值为10、12、14的取模结果为0，都将插入第一个节点。第一个节点192.168.157.130中数据如下所示

同理，11、13取模结果为1，都将插入第二个节点192.168.157.129中，如下所示。

对于EMPLOYEES这张表来说，它的主键EMPLOYEE_ID为自增ID，那这里我向mycat插入数据时，底层各节点物理数据库会各自对ID进行自增，所以会出现重复的情况，解决这个问题需要使用全局自增ID,在下文第5点中会进行讲解。

4.3.2 哈希取模分片

哈希取模算法就是计算出分片列，然后进行取模计算，从而进行分片存储，例如

Hash('chao dev')%count

哈希取模-PartitionByHashMod算法具有以下特性：
• 可以用于多种数据类型，如字符串，日期等
• hash（分片列） mod分片基数
• 类全名：io.mycat.route.function.PartitionByHashMod

这里使用EMPLOYEES表来进行分片演示，选择LAST_NAME列来作为分片列，节点数同样为2。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <tableRule name="EMPLOYEES">
        <rule>
            <columns>LAST_NAME</columns>
            <algorithm>mod-long</algorithm>
        </rule>
    </tableRule>

    <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByHashMod">
        <!-- how many data nodes -->
        <property name="count">2</property>
    </function>
</mycat:rule>

4.3.3 枚举分片

枚举分片算法比较简单，就是指定哪些值存储什么数据节点，除此之外还有一个默认节点，没指定的值都将存储进入默认节点中，如下图所示。

枚举分片-PartitionByFileMap算法具有以下特性：
• 可以根据可能的枚举值指定数据存储的位置
• mycat/conf目录下增加MapFile配置枚举值同对应节点的对应关系
• 类全名：io.mycat.route.function.PartitionByFileMap

这里使用EMPLOYEES表来进行分片演示，DEPARTMENT_ID列来作为分片列。

DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <tableRule name="EMPLOYEES">
        <rule>
            <columns>DEPARTMENT_IDcolumns>
            <algorithm>filemap-empalgorithm>
        rule>
    tableRule>

    <function name="filemap-emp" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
        <property name="mapFile">partition-filemap-emp-init.txtproperty> 
        <property name="type">0property>
        
        <property name="defaultNode">0property>
    function>
mycat:rule>

4.3.4 字符串范围取模分片

字符串范围取模分片是利用选取的字符串前N个字符来进行ASCII值来求和，然后根据求模基数计算出值，如下所示：

字符串范围取模分片-PartitionByPrefixPattern算法具有以下特性：
• 可以根据字符串的前N个字符确定数据存储的位置
• mycat/conf目录下增加MapFile配置枚举值同对应节点的对应关系
• 类全名：io.mycat.route.function.PartitionByPrefixPattern

DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
    <tableRule name="EMPLOYEES">
        <rule>
            <columns>EMAILcolumns>
            <algorithm>sharding-by-prefix-patternalgorithm>
        rule>
    tableRule>

    <function name="sharding-by-prefix-pattern" class="io.mycat.route.function.PartitionByPrefixPattern">
        <property name="patternValue">128property> 
        <property name="prefixLength">0property><!-- 要取的字符串长度，2代表取前两个字符->
        
        <property name="mapFile">prefix-partition-pattern.txtproperty>
    function>
mycat:rule>

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