MySQL运维篇（二）
四.MyCat
4.1 MyCat概述
4.1.1 介绍
Mycat是开源的、活跃的、基于Java语言编写的数据库中间件。可以像使用mysql一样来使用 mycat，对于开发人员来说根本感觉不到mycat的存在。mycat不单只可以做MySQL的代理，其它常用的数据库也可以。
开发人员只需要连接MyCat即可，而具体底层用到几台数据库，每一台数据库服务器里面存储了什么数据，都无需关心。 具体的分库分表的策略，只需要在MyCat中配置即可。
优势： 性能可靠稳定、强大的技术团队、体系完善、社区活跃
4.1.2 下载
下载地址：http://dl.mycat.org.cn/
4.1.3 安装
Mycat是采用java语言开发的开源的数据库中间件，支持Windows和Linux运行环境，下面介绍 MyCat的Linux中的环境搭建。我们需要在准备好的服务器中安装如下软件。
- MySQL
- JDK
- Mycat
4.1.4 目录介绍
bin : 存放可执行文件，用于启动停止mycat
conf：存放mycat的配置文件
lib：存放mycat的项目依赖包（jar）
logs：存放mycat的日志文件
4.1.5 概念介绍
在MyCat的整体结构中，分为两个部分：上面的逻辑结构、下面的物理结构。
在MyCat的逻辑结构主要负责逻辑库、逻辑表、分片规则、分片节点等逻辑结构的处理，而具体的数据 存储还是在物理结构，也就是数据库服务器中存储的。
在后面讲解MyCat入门以及MyCat分片时，还会讲到上面所提到的概念。
4.2 MyCat配置
4.2.1 schema.xml
schema.xml 作为MyCat中最重要的配置文件之一 , 涵盖了MyCat的逻辑库 、 逻辑表 、 分片规 则、分片节点及数据源的配置。
主要包含以下三组标签：
- schema标签
- datanode标签
- datahost标签
1.schema标签
A.schema 中定义逻辑库
schema 标签用于定义 MyCat实例中的逻辑库 , 一个MyCat实例中, 可以有多个逻辑库 , 可以通 过 schema 标签来划分不同的逻辑库。MyCat中的逻辑库的概念，等同于MySQL中的database概念 , 需要操作某个逻辑库下的表时, 也需要切换逻辑库(use xxx)。
核心属性：
- name：指定自定义的逻辑库库名
- checkSQLschema：在SQL语句操作时指定了数据库名称，执行时是否自动去除；true：自动去 除，false：不自动去除
- sqlMaxLimit：如果未指定limit进行查询，列表查询模式查询多少条记录
B.schema 中的table定义逻辑表
table 标签定义了MyCat中逻辑库schema下的逻辑表 , 所有需要拆分的表都需要在table标签中定 义
核心属性：
- name：定义逻辑表表名，在该逻辑库下唯一
- dataNode：定义逻辑表所属的dataNode，该属性需要与dataNode标签中name对应；多个 dataNode逗号分隔
- rule：分片规则的名字，分片规则名字是在rule.xml中定义的
- primaryKey：逻辑表对应真实表的主键
- type：逻辑表的类型，目前逻辑表只有全局表和普通表，如果未配置，就是普通表；全局表，配 置为 global
2.datanode标签
核心属性：
- name：定义数据节点名称
- dataHost：数据库实例主机名称，引用自 dataHost 标签中name属性
- database：定义分片所属数据库
3.datahost标签
该标签在MyCat逻辑库中作为底层标签存在, 直接定义了具体的数据库实例、读写分离、心跳语句。
核心属性：
- name：唯一标识，供上层标签使用
- maxCon/minCon：最大连接数/最小连接数
- balance：负载均衡策略，取值 0,1,2,3
- writeType：写操作分发方式（0：写操作转发到第一个writeHost，第一个挂了，切换到第二 个；1：写操作随机分发到配置的writeHost）
- dbDriver：数据库驱动，支持 native、jdbc
4.2.2 rule.xml
rule.xml中定义所有拆分表的规则, 在使用过程中可以灵活的使用分片算法, 或者对同一个分片算法 使用不同的参数, 它让分片过程可配置化。主要包含两类标签：tableRule、Function。
4.2.3 server.xml
server.xml配置文件包含了MyCat的系统配置信息，主要有两个重要的标签：system、user。
1.system标签
主要配置MyCat中的系统配置信息，对应的系统配置项及其含义，如下：
2.user标签
配置MyCat中的用户、访问密码，以及用户针对于逻辑库、逻辑表的权限信息，具体的权限描述方式及 配置说明如下：
在测试权限操作时，我们只需要将 privileges 标签的注释放开。 在 privileges 下的schema 标签中配置的dml属性配置的是逻辑库的权限。 在privileges的schema下的table标签的dml属性中配置逻辑表的权限。
4.3 MyCat分片
4.3.1 垂直拆分
对数据库进行垂直拆分
1.场景
在业务系统中, 涉及以下表结构 ,但是由于用户与订单每天都会产生大量的数据, 单台服务器的数据 存储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分, 原有的数据库表如下。
现在考虑将其进行垂直分库操作，将商品相关的表拆分到一个数据库服务器，订单表拆分的一个数据库 服务器，用户及省市区表拆分到一个服务器。最终结构如下：
2.准备
准备三台服务器，IP地址如图所示：
并且在192.168.200.210，192.168.200.213, 192.168.200.214上面创建名为shopping数据库。
3.配置
A.schema.xml配置
select user()
select user()
select user()
B.server.xml配置
123456
SHOPPING
123456
SHOPPING
true
4.测试
A.上传测试SQL脚本到服务器的/root目录（资料里面有）
B.执行指令导入测试数据
重新启动MyCat后，在mycat的命令行中，通过source指令导入表结构，以及对应的数据，查看数据分布情况。
source /root/shopping-table.sql
source /root/shopping-insert.sql
将表结构及对应的测试数据导入之后，可以检查一下各个数据库服务器中的表结构分布情况。 检查是否和我们准备工作中规划的服务器一致。
C.查询用户的收件人及收件人地址信息(包含省、市、区)
在MyCat的命令行中，当我们执行以下多表联查的SQL语句时，可以正常查询出数据。
select ua.user_id, ua.contact, p.province, c.city, r.area , ua.address from
tb_user_address ua ,tb_areas_city c , tb_areas_provinces p ,tb_areas_region r
where ua.province_id = p.provinceid and ua.city_id = c.cityid and ua.town_id =
r.areaid ;
D.查询每一笔订单及订单的收件地址信息(包含省、市、区)
实现该需求对应的SQL语句如下：
SELECT order_id , payment ,receiver, province , city , area FROM tb_order_master o
, tb_areas_provinces p , tb_areas_city c , tb_areas_region r WHERE
o.receiver_province = p.provinceid AND o.receiver_city = c.cityid AND
o.receiver_region = r.areaid ;但是现在存在一个问题，订单相关的表结构是在 192.168.200.213 数据库服务器中，而省市区的数 据库表是在 192.168.200.214 数据库服务器中。那么在MyCat中执行是否可以成功呢？
经过测试，我们看到，SQL语句执行报错。原因就是因为MyCat在执行该SQL语句时，需要往具体的数 据库服务器中路由，而当前没有一个数据库服务器完全包含了订单以及省市区的表结构，造成SQL语句失败，报错。
对于上述的这种现象，我们如何来解决呢？ 下面要介绍的全局表，就可以轻松解决这个问题。
5.全局表
对于省、市、区/县表tb_areas_provinces , tb_areas_city , tb_areas_region，是属于 数据字典表，在多个业务模块中都可能会遇到，可以将其设置为全局表，利于业务操作。
修改schema.xml中的逻辑表的配置，修改 tb_areas_provinces、tb_areas_city、 tb_areas_region 三个逻辑表，增加 type 属性，配置为global，就代表该表是全局表，就会在 所涉及到的dataNode中创建给表。对于当前配置来说，也就意味着所有的节点中都有该表了。
配置完毕后，重新启动MyCat。
1). 删除原来每一个数据库服务器中的所有表结构
2). 通过source指令，导入表及数据
source /root/shopping-table.sql
source /root/shopping-insert.sql
3). 检查每一个数据库服务器中的表及数据分布，看到三个节点中都有这三张全局表
4). 然后再次执行上面的多表联查的SQL语句
SELECT order_id , payment ,receiver, province , city , area FROM tb_order_master o
, tb_areas_provinces p , tb_areas_city c , tb_areas_region r WHERE
o.receiver_province = p.provinceid AND o.receiver_city = c.cityid AND
o.receiver_region = r.areaid ;
是可以正常执行成功的。
5). 当在MyCat中更新全局表的时候，我们可以看到，所有分片节点中的数据都发生了变化，每个节点的全局表数据时刻保持一致。
4.3.2 水平拆分
对数据库中的表进行水平拆分
1.场景
在业务系统中, 有一张表(日志表), 业务系统每天都会产生大量的日志数据 , 单台服务器的数据存 储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分。
2.准备
准备三台服务器，具体的结构如下：
并且，在三台数据库服务器中分表创建一个数据库itcast。
3.配置
A.schema.xml
tb_log表最终落在3个节点中，分别是 dn4、dn5、dn6 ，而具体的数据分别存储在 dhost1、 dhost2、dhost3的itcast数据库中。
2.server.xml
配置root用户既可以访问 SHOPPING 逻辑库，又可以访问ITCAST逻辑库。
123456
SHOPPING,ITCAST
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。
CREATE TABLE tb_log (
id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
model_name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块名',
model_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块值',
return_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值',
return_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值类型',
operate_user varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作用户',
operate_time varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作时间',
param_and_value varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数名及参数值',
operate_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作类',
operate_method varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作方法',
cost_time bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方法耗时, 单位 ms',
source int(1) DEFAULT NULL COMMENT '来源 : 1 PC , 2 Android , 3 IOS',
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('1','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:12:28','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','insert','10',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('2','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:12:27','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','insert','23',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('3','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','update','34',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('4','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','update','13',2);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('5','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co
ntroller.UserController','insert','29',3);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('6','user','find','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co
ntroller.UserController','find','29',2);4.4 分片规则
4.4.1 范围分片
1.介绍
根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况， 来决定该数据属于哪一个分片。
2.配置
schema.xml逻辑表配置：
schema.xml数据节点配置：
rule.xml分片规则配置：
id
rang-long
autopartition-long.txt
0
分片规则配置属性含义：
在rule.xml中配置分片规则时，关联了一个映射配置文件 autopartition-long.txt，该配置文件的配置如下：
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2含义：0-500万之间的值，存储在0号数据节点(数据节点的索引从0开始) ； 500万-1000万之间的 数据存储在1号数据节点 ； 1000万-1500万的数据节点存储在2号节点 ；该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。
4.4.2 取模分片
1.介绍
根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果， 来决定该数据属于哪一个分片。
2.配置
schema.xml逻辑表配置：
schema.xml数据节点配置：
rule.xml分片规则配置：
id
mod-long
3
分片规则属性说明如下：
该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。 在前面水平拆分的演示中，我们选择的就是取模分片。
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行SQL语句创建表、并插入数据，查看数据分布情况。
4.4.3 一致性hash分片
1.介绍
所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改 变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。
2. 配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
id
murmur
0
3
160
分片规则属性含义：
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数 据分布情况。
create table tb_order(
id varchar(100) not null primary key,
money int null,
content varchar(200) null
);
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b92fdaaf-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 10, 'b92fdaf8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93482b6-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 20, 'b93482d5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b937e246-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 50, 'b937e25d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93be2dd-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 100, 'b93be2f9-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93f2d68-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 130, 'b93f2d7d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9451b98-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 30, 'b9451bcc-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9488ec1-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 560, 'b9488edb-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94be6e6-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 10, 'b94be6ff-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94ee10d-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 123, 'b94ee12c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b952492a-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 145, 'b9524945-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95553ac-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 543, 'b95553c8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9581cdd-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 17, 'b9581cfa-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95afc0f-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 18, 'b95afc2a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95daa99-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 134, 'b95daab2-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9667e3c-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 156, 'b9667e60-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96ab489-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 175, 'b96ab4a5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96e2942-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 180, 'b96e295b-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b97092ec-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 123, 'b9709306-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b973727a-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 230, 'b9737293-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b978840f-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 560, 'b978843c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
4.4.4 枚举分片
1.介绍
通过在配置文件中配置可能的枚举值, 指定数据分布到不同数据节点上, 本规则适用于按照省份、性 别、状态拆分数据等业务 。
2.配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
sharding_id
hash-int
status
hash-int
2
partition-hash-int.txt
partition-hash-int.txt ，内容如下 :
1=0
2=1
3=2分片规则属性含义：
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数 据分布情况。
CREATE TABLE tb_user (
id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
username varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
status int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1: 未启用, 2: 已启用, 3: 已关闭',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
insert into tb_user (id,username ,status) values(1,'Tom',1);
insert into tb_user (id,username ,status) values(2,'Cat',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(3,'Rose',3);
insert into tb_user (id,username ,status) values(4,'Coco',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(5,'Lily',1);
insert into tb_user (id,username ,status) values(6,'Tom',1);
insert into tb_user (id,username ,status) values(7,'Cat',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(8,'Rose',3);
insert into tb_user (id,username ,status) values(9,'Coco',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(10,'Lily',1);4.4.5 应用指定算法
1.介绍
运行阶段由应用自主决定路由到那个分片 , 直接根据字符子串（必须是数字）计算分片号。
2.配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
id
sharding-by-substring
0
2
3
0
分片规则属性含义：
示例说明 : 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，如果没找到对应的分片则默认分配到defaultPartition 。
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数 据分布情况。
CREATE TABLE tb_app (
id varchar(10) NOT NULL COMMENT 'ID',
name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
insert into tb_app (id,name) values('0000001','Testx00001');
insert into tb_app (id,name) values('0100001','Test100001');
insert into tb_app (id,name) values('0100002','Test200001');
insert into tb_app (id,name) values('0200001','Test300001');
insert into tb_app (id,name) values('0200002','TesT400001');
4.4.6 固定分片hash算法
1. 介绍
该算法类似于十进制的求模运算，但是为二进制的操作，例如，取 id 的二进制低 10 位 与 1111111111 进行位 & 运算，位与运算最小值为 0000000000，最大值为1111111111，转换为十 进制，也就是位于0-1023之间。
特点：
- 如果是求模，连续的值，分别分配到各个不同的分片；但是此算法会将连续的值可能分配到相同的 分片，降低事务处理的难度。
- 可以均匀分配，也可以非均匀分配。
- 分片字段必须为数字类型。
2.配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
id
sharding-by-long-hash
2,1
256,512
分片规则属性含义：
约束 :
1). 分片长度 : 默认最大2^10 , 为 1024 ;
2). count, length的数组长度必须是一致的 ; 以上分为三个分区:0-255,256-511,512-1023
示例说明 :
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。
CREATE TABLE tb_longhash (
id int(11) NOT NULL COMMENT 'ID',
name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
firstChar char(1) COMMENT '首字母',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(1,'七匹狼','Q');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(2,'八匹狼','B');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(3,'九匹狼','J');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(4,'十匹狼','S');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(5,'六匹狼','L');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(6,'五匹狼','W');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(7,'四匹狼','S');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(8,'三匹狼','S');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(9,'两匹狼','L');4.4.7 字符串hash解析算法
1.介绍
截取字符串中的指定位置的子字符串, 进行hash算法， 算出分片。
2.配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
name
sharding-by-stringhash
512
2
0:2
分片规则属性含义：
示例说明：
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数 据分布情况。
create table tb_strhash(
name varchar(20) primary key,
content varchar(100)
)engine=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('T1001', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('ROSE', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('JERRY', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('CRISTINA', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('TOMCAT', UUID());4.4.8 按天分片算法
1.介绍
按照日期及对应的时间周期来分片。
2.配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
create_time
sharding-by-date
yyyy-MM-dd
2022-01-01
2022-01-30
10
分片规则属性含义：
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。
create table tb_datepart(
id bigint not null comment 'ID' primary key,
name varchar(100) null comment '姓名',
create_time date null
);
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','2022-01-01');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','2022-01-10');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','2022-01-11');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','2022-01-20');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','2022-01-21');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','2022-01-30');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','2022-01-31');
4.4.9 自然月分片
1.介绍
使用场景为按照月份来分片, 每个自然月为一个分片。
2.配置
schema.xml中逻辑表配置：
schema.xml中数据节点配置：
rule.xml中分片规则配置：
create_time
partbymonth
yyyy-MM-dd
2022-01-01
2022-03-31
分片规则属性含义：
3.测试
配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数 据分布情况。
create table tb_monthpart(
id bigint not null comment 'ID' primary key,
name varchar(100) null comment '姓名',
create_time date null
);
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','2022-01-01');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','2022-01-10');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','2022-01-31');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','2022-02-20');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','2022-02-25');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','2022-03-10');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','2022-03-31');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(8,'Coco4','2022-04-10');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(9,'Coco5','2022-04-30');4.5 MyCat管理及监控
4.5.1 MyCat原理
在MyCat中，当执行一条SQL语句时，MyCat需要进行SQL解析、分片分析、路由分析、读写分离分析 等操作，最终经过一系列的分析决定将当前的SQL语句到底路由到那几个(或哪一个)节点数据库，数据库将数据执行完毕后，如果有返回的结果，则将结果返回给MyCat，最终还需要在MyCat中进行结果合 并、聚合处理、排序处理、分页处理等操作，最终再将结果返回给客户端。
而在MyCat的使用过程中，MyCat官方也提供了一个管理监控平台MyCat-Web（MyCat-eye）。 Mycat-web 是 Mycat 可视化运维的管理和监控平台，弥补了 Mycat 在监控上的空白。帮 Mycat 分担统计任务和配置管理任务。Mycat-web 引入了 ZooKeeper 作为配置中心，可以管理多个节点。Mycat-web 主要管理和监控 Mycat 的流量、连接、活动线程和内存等，具备 IP 白名单、邮件告警等模块，还可以统计 SQL 并分析慢 SQL 和高频 SQL 等。为优化 SQL 提供依据。
4.5.2 MyCat管理
Mycat默认开通2个端口，可以在server.xml中进行修改。
- 8066 数据访问端口，即进行 DML 和 DDL 操作。
- 9066 数据库管理端口，即 mycat 服务管理控制功能，用于管理mycat的整个集群状态 连接MyCat的管理控制台：
mysql -h 192.168.200.210 -p 9066 -uroot -p123456
4.5.3 MyCat-eye
1.介绍
Mycat-web(Mycat-eye)是对mycat-server提供监控服务，功能不局限于对mycat-server使用。他通过JDBC连接对Mycat、Mysql监控，监控远程服务器(目前仅限于linux系统)的cpu、内 存、网络、磁盘。
Mycat-eye运行过程中需要依赖zookeeper，因此需要先安装zookeeper。
2.安装
1). zookeeper安装
2). Mycat-web安装
3.访问
地址：http://192.168.200.210:8082/mycat
4.配置
1). 开启MyCat的实时统计功能(server.xml)
1
2). 在Mycat监控界面配置服务地址
5.测试
配置好了之后，我们可以通过MyCat执行一系列的增删改查的测试，然后过一段时间之后，打开 mycat-eye的管理界面，查看mycat-eye监控到的数据信息。
A. 性能监控
B. 物理节点
C.SQL统计
D.SQL表分析
E. SQL监控
F. 高频SQL
