Mycat2（四）mycat2 分库分表

一、分库分表原理

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：

垂直切分：分库

系统被拆分为用户、订单、支付多个模块，部署在不同机器上。
分库的原则：由于跨库不能关联查询，所以有紧密关联的表应当放在一个数据库中，相互没有关联的表可以分不到不同的数据库。

eg：

客户表 customer   rows 20W
订单表 orders   rows 600W
订单详情表 orders_detail   rows 600W
订单状态字典表 dic_order_type   rows 600W
分库方案：将客户表单独分到一个数据库，订单相关联的表放到一个数据库。

水平切分：分表

1. 分表字段
   以orders表为例，可以根据不同的字段来进行分表。

分表字段	效果
ID(主键、创建时间)	查询订单注重实效，历史订单查询次数少。带来的问题是会造成一个时间段分片数据多则该节点访问多，另一个访问少。分片不均匀。
customer_id(客户ID)	根据客户ID分片，俩个节点平均访问，一个客户的订单都在一个库中，查询历史订单较快

二、分库分表环境准备

示例：

执行注释脚本，创建集群配置

/*! mycat:createCluster{
	"name":"prototype",
	"masters":["rwSepw1"],
	"replicas":["rwSepr1"]
	} */

也可以修改配置文件

{
	"clusterType":"MASTER_SLAVE",
	"heartbeat":{
		"heartbeatTimeout":1000,
		"maxRetryCount":3,
		"minSwitchTimeInterval":300,
		"showLog":false,
		"slaveThreshold":0.0
	},
	"masters":[
		"rwSepw1"
	],
	"maxCon":2000,
	"name":"prototype",
	"readBalanceType":"BALANCE_ALL",
	"replicas":[
		"rwSepr1"
	],
	"switchType":"SWITCH"
}

注意：如果MySQL服务没有启动的话，需要注释掉mycat\conf\datasource下的数据源文件再启动，否则报错会导致mycat启动失败。
mycat2分库分表的优势：可以在终端直接使用注释脚本创建数据源、集群、库存，并在创建时指定分库、分表。

开始准备环境

1. 添加数据源

   -- 添加数据源dw1-13306、dw2-23306、dr1-33306、dr2-43306
   /*+ mycat:createDataSource{
   "name":"dw1",
   "url":"jdbc:mysql://127.0.0.1:13306/db1?useSSL=false&characterEncoding=UTF-8&useJDBCCompliantTimezoneShift=true",
   "user":"root",
   "password":"admin"
   }*/;
   -- 查看
   /*+ mycat:showDataSources{} */
   

2. 添加集群配置

   /*! mycat:createCluster{
   	"name":"c1",
   	"masters":["dw1"],
   	"replicas":["dr1"]
   	} */
   -- 查看
   /*! mycat:showClusters{} */
   

三、实现分库分表

3.1 分库分表–广播表（BROADCAST）

关键字：BROADCAST

1. 执行建表语句

   create table db1. `dic_order_type` (
   	id int not null auto_increment,
   	dcode varchar(100) not null,
   	dname varchar(100) not null,
   	primary key(id)
   )engine=InnoDB default charset=utf8 BROADCAST;
   -- 这里我们加上关键字 BROADCAST，即可将创建的表标识为广播表。
   

2. 在mycat中执行sql脚本，我们可以看到mycat\conf\schemas\db1.schema.json已经发生了变化。globalTables增加了dic_order_type表配置，其中的broadcast配置了两个targetName。

   {
   	"customTables":{},
   	"globalTables":{
   		"dic_order_type":{
   			"broadcast":[
   				{
   					"targetName":"c1"
   				},
   				{
   					"targetName":"c2"
   				}
   			],
   			"createTableSQL":"/* ApplicationName=DBeaver 22.3.1 - SQLEditor  */\nCREATE TABLE db1.`dic_order_type` (\n\tid int NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n\tdcode varchar(100) NOT NULL,\n\tdname varchar(100) NOT NULL,\n\tPRIMARY KEY (id)\n) BROADCAST ENGINE = InnoDB CHARSET = utf8",
   			"sequenceType":"NO_SEQUENCE"
   		}
   	},
   	"normalProcedures":{},
   	"normalTables":{},
   	"schemaName":"db1",
   	"shardingTables":{},
   	"views":{}
   }
   

3. 验证：打开13306-43306可以发现四个表中都已存在数据。原理：mycat2对建表sql进行拦截，并全局转发到所有数据节点上。

3.2 分库分表–分片表（dbpartition、tbpartition）

关键语法：
dbpartition BY mod_hash(customer_id) tbpartition BY mod_hash(customer_id) tbpartitions 1 dbpartitions 2;

1. 建表语句

   CREATE TABLE db1.orders( 
     id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
     order_type INT, 
     customer_id INT,
     amount DECIMAL(10,2), 
     PRIMARY KEY(id),
     KEY id(id)
   )ENGINE=INNODB  DEFAULT CHARSET=utf8 
   dbpartition BY mod_hash(customer_id) tbpartition BY mod_hash(customer_id)
   tbpartitions 1 dbpartitions 2;
   -- dbpartition 设置数据库分片规则；tbpartition 设置表分片规则
   -- tbpartitions 1 dbpartitions 2 配置分片数。表分成一片，数据库分成两片（即两个数据库各分1片）
   

   注意：这里我在执行的时候遇到了一个问题，就是报错说c0集群can not found。是由于我在之前准备环境的时候准备的c1，和c2。这里我们把c2改成c0即可。

2. 插入数据

   -- 新增数据
   INSERT INTO db1.orders values(1,101,100,2010);
   INSERT INTO db1.orders values(2,101,100,2020);
   INSERT INTO db1.orders values(3,101,101,2030);
   INSERT INTO db1.orders values(4,101,101,2040);
   INSERT INTO db1.orders values(5,102,101,2050);
   INSERT INTO db1.orders values(6,102,100,2060);
   

3. 查看数据：我们可以看到数据是按照分片键排序的，而不是按照ID排序的。这说明数据是分布在不同是库，然后分别查询拼接起来的。我们打开物理库也可以看到数据分布到了不同的物理表上。
   映射关系：

   				`-->	mysql db1_0.orders_0
   mycat  db1.orders 
   				`-->	mysql db1_1.orders_1
   

   
4. 查看配置信息mycat\conf\schemas\db1.schema.json，可见shardingTables中新增了配置信息

   {
   	"customTables":{},
   	"globalTables":{},
   	"normalProcedures":{},
   	"normalTables":{},
   	"schemaName":"db1",
   	"shardingTables":{
   		"orders":{
   			"createTableSQL":"/* ApplicationName=DBeaver 22.3.1 - SQLEditor  */\nCREATE TABLE db1.orders (\n\tid BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,\n\torder_type INT,\n\tcustomer_id INT,\n\tamount DECIMAL(10, 2),\n\tPRIMARY KEY (id),\n\tKEY id (id)\n) ENGINE = INNODB CHARSET = utf8\nDBPARTITION BY mod_hash(customer_id) DBPARTITIONS 2\nTBPARTITION BY mod_hash(customer_id) TBPARTITIONS 1",
   			"function":{
   				"properties":{
   					"dbNum":"2",
   					"mappingFormat":"c${targetIndex}/db1_${dbIndex}/orders_${index}",
   					"tableNum":"1",
   					"tableMethod":"mod_hash(customer_id)",
   					"storeNum":2,
   					"dbMethod":"mod_hash(customer_id)"
   				}
   			},
   			"shardingIndexTables":{}
   		}
   	},
   	"views":{}
   }
   

3.3 分库分表–ER表（自动识别）

1. 建表语句：创建orders_detail表，与orders表关联。

-- 这里我们并没有写orders_detail与orders的关系，但是mycat会自动的将这张表与orders分到一个库中。
CREATE TABLE orders_detail(
  id BIGINT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  detail VARCHAR(2000),
  order_id INT,
  PRIMARY KEY(id)
)ENGINE=INNODB  DEFAULT CHARSET=utf8 
dbpartition BY mod_hash(order_id) tbpartition BY mod_hash(order_id)
tbpartitions 1 dbpartitions 2;

2. 插入数据

INSERT INTO orders_detail VALUES(1,'1111',1);
INSERT INTO orders_detail VALUES(2,'2222',2);
INSERT INTO orders_detail VALUES(3,'3333',3);
INSERT INTO orders_detail VALUES(4,'4444',4);
INSERT INTO orders_detail VALUES(5,'5555',5);
INSERT INTO orders_detail VALUES(6,'6666',6);

3. 验证：查询数据库，并打开物理表可以看到数据分布到了不同的库和表中。

select * from orders o;
id|order_type|customer_id|amount |id0|detail|order_id|
--+----------+-----------+-------+---+------+--------+
 1|       101|        100|2010.00|  1|1111  |       1|
 2|       101|        100|2020.00|  2|2222  |       2|
 3|       101|        101|2030.00|  3|3333  |       3|
 4|       101|        101|2040.00|  4|4444  |       4|
 5|       102|        101|2050.00|  5|5555  |       5|
 6|       102|        100|2060.00|  6|6666  |       6|

4. 查询与关联查询：通过查询我们发现orders表与orders_detail表中order_id相同的并没有分布在同一个数据库。

SELECT * FROM orders o ;
SELECT * FROM orders_detail od;

SELECT * FROM orders o 
LEFT JOIN orders_detail od ON o.id = od.order_id ;

但俩个表具有相同的分片算法，但是分片字段不同。
mycat2在涉及这种两个表join分片字段等价关系的时候可以完成join的下推。
其无需指定ER表，是自动识别的，具体看分片算法的接口。我们可以用/*+ mycat:showErGroup{} */脚本来查看配置的表是否具有ER关系。
其中groupId表示相同的分组，在该分组的表具有相同的存储分布。

/*+ mycat:showErGroup{} */
groupId|schemaName|tableName    |
-------+----------+-------------+
0      |db1       |orders       |
0      |db1       |orders_detail|

四、常用的分片规则

1. 分片算法简介
   Mycat2支持常用的（自动）HASH型分片算法也兼容1.6的内置的(cobar)分片算法。
   HASH型分片算法默认要求集群名字以c为前缀，数字为后缀，c0就是分片表第一个节点，c1就是第二个节点，该命名规则允许用户手动改变。
2. mycat2与1.X版本区别
   mycat2的hash型分片算法多基于MOD_HASH，对应Java的%取余运算。
   mycat2的hash型分片算法对于值的处理，总是把分片值转换到列属性的数据类型再做计算。
   mycat2的hash型分片算法适用于等价条件查询。
3. 分片规则与适用性

分片算法	描述	分库	分表	数值类型
MOD_HASH	取模哈希	是	是	数值，字符串
UNI_HASH	取模哈希	是	是	数值，字符串
RIGHT_SHIFT	右移哈希	是	是	数值
RANGE_HASH	两字段其一取模	是	是	数值，字符串
YYYYMM	按年月哈希	是	是	DATE，DATETIME
YYYYDD	按年月哈希	是	是	DATE，DATETIME
YYYYWEEK	按年周哈希	是	是	DATE，DATETIME
HASH	取模哈希	是	是	数值，字符串，如果不是，则转换成字符串
MM	按月哈希	否	是	DATE，DATETIME
DD	按日期哈希	否	是	DATE，DATETIME
MMDD	按月日哈希	是	是	DATE，DATETIME
WEEK	按周哈希	否	是	DATE，DATETIME
STR_HASH	字符串哈希	是	是	字符串

常用分片规则简介

MOD_HASH

[数据分片]hash形式的分片算法。如果分片键是字符串，会将字符串hash转换为数值类型。

1. 分库键和分表键相同：
   • 分表下标：分片值%(分库数量*分表数量)
   • 分库下标：分表下表/分库数量
2. 分库键和分表键相同：
   • 分表下标：分片值%分表数量
   • 分库下标：分片值%分库数量

RIGHT_SHIFT

[数据分片]hash形式的分片算法。仅支持数值类型。
分片值右移两位，按分片数量取余。

YYYYMM

[数值分片]hash形式的分片算法。仅用于分库。
(YYYY*12+MM)%分库数量，MM为1–12。

MMDD

仅用于分表。仅DATE、DATETIME类型。
一年之中第几天%分表数。tbpartitions不能超过366。

五、全局序列

Mycat2默认使用雪花算法作为全局序列。如果不需要mycat默认的全局序列，可以通过配置关闭自动全局序列。

1. 建表语句方式关闭全局序列（AUTO_INCREMENT）

如果不需要自增序列，则修改mycat配置文件中的建表SQL，取消AUTO_INCREMENT关键字即可。需要则配置上即可。
这样mycat则不认为该字段为自增字段，而会交给mysql的自增主键功能补全自增键。
雪花算法：引入了时间戳和ID保持自增的分布式ID生成算法。

2. 设置mycat数据库方式获取全局序列

1. 在prototype服务器的db1数据库导入conf\dbseq.sql文件。
   mycat2已经提供了相关sql脚本，需要在对应数据库下运行脚本，但不能通过mycat客户端执行。
2. 添加全局序列配置文件
   进入mycat\conf\sequences目录，添加配置文件{数据库名}_{表名}.sequence.json
   配置如下内容：

{
	"clazz": "io.mycat.plug.sequence.SequenceMySQLGenerator",
	"name": "db1_tableName",
	"targetName": "prototype",
	"schemaName": "db1"
}

可选参数targetName更改序列号服务器，targetName是执行自增序列的节点，也是dbseq.sql导入的节点。其导入的当前库的苦命与逻辑表的逻辑库名一致。
导入后可以检查库下是否有mycat_sequence表。在有多个mycat做集群的时候需要修改increment值，不能严格的让其自增。Name列的值是对应的库名_表名，需要自己设置，即插入一条数据，用于记录序列号。

3. 切换为数据库方式全局序列号
   在MySQL中执行dbseq.sql，然后执行脚本：

/*+ mycat:setSequence {
	"name": "db1_tableName",
	"clazz": "io.mycat.plug.sequence.SequenceMySQLGenerator",
	"targetName": "prototype",
	"schemeName": "db1"
}*/

4. 切换为雪花算法方式的全局序列号

/*+ mycat:setSequence {
	"name": "db1_tableName",
	"time": true
}*/