05、Mycat实战：水平拆分——分表

第五章水平拆分 —— 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，我们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：

5.1 实现

1 、 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 万条数据就达到了瓶颈，会影响查询效率，需要进行水平拆分（分表）进行优化。
例如：例子中的 orders、orders_detail 都已经达到 600 万行数据，需要进行分表优化。

2 、分表字段

以orders 表为例，可以根据不同自字段进行分表

3 、 修改配置 文件 schema.xml

#为 orders 表设置数据节点为 dn1、dn2，并指定分片规则为 mod_rule（自定义的名字）

<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" ></table>

#如下图

4 、修改配置文件 rule.xml

#在 rule 配置文件里新增分片规则 mod_rule，并指定规则适用字段为 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 2，两个节点

<tableRule name="mod_rule">
<rule>
<columns>customer_id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
…
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">2</property>
</function>

#如下图：

5 、 在数据节点 dn2 上建 建 orders 表

6 、 重启 Mycat

7 、 访问 Mycat 实现分片

#在 mycat 里向 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);

#在mycat、dn1、dn2中查看orders表数据，分表成功

5.2 Mycat 的分片 “join ”

Orders 订单表已经进行分表操作了，和它关联的 orders_detail 订单详情表如何进行 join 查询。我们要对 orders_detail 也要进行分片操作。Join 的原理如下图：

1 、ER 表

Mycat 借鉴了 NewSQL 领域的新秀 Foundation DB 的设计思路，Foundation DB 创新性的提出了 Table Group 的概念，其将子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JION 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.xml 配置文件

…
<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" >
<childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</table>
…

#在 dn2 创建 orders_detail 表
#重启 Mycat
#访问 Mycat 向 orders_detail 表插入数据

INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) values(1,'detail1',1);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(2,'detail1',2);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(3,'detail1',3);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(4,'detail1',4);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(5,'detail1',5);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(6,'detail1',6);
#在mycat、dn1、dn2中运行两个表join语句
Select o.*,od.detail from orders o inner join orders_detail od on o.id=od.order_id;

2、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
鉴于此，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：
①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
②全局表的查询操作，只从一个节点获取
③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
#修改 schema.xml 配置文件

…
<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>
…

#在 dn2 创建 dict_order_type 表
#重启 Mycat
#访问 Mycat 向 dict_order_type 表插入数据

INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,'type1');
INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,'type2');

#在Mycat、dn1、dn2中查询表数据

5.3 常用分片规则

1、取模

此规则为对分片字段求摸运算。也是水平分表最常用规则。5.1 配置分表中，orders 表采用了此规则。

2 、 分片枚举

通过在配置文件中配置可能的枚举 id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则。
#（1）修改schema.xml配置文件

#（2）修改rule.xml配置文件

<tableRule name="sharding_by_intfile">
<rule>
<columns>areacode</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
…
<function name="hash-int"
class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
<property name="type">1</property>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>

#columns：分片字段，algorithm：分片函数
#mapFile：标识配置文件名称，type：0为int型、非0为String，
#defaultNode：默认节点:小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点，
#设置默认节点如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如不设置不识别就报错
#（3）修改partition-hash-int.txt配置文件
110=0
120=1
#（4）重启 Mycat
#（5）访问Mycat创建表
#订单归属区域信息表

CREATE TABLE orders_ware_info
(
id INT AUTO_INCREMENT comment '编号',
order_id INT comment '订单编号',
address VARCHAR(200) comment '地址',
areacode VARCHAR(20) comment '区域编号',
PRIMARY KEY(id)
);

#（6）插入数据

INSERT INTO orders_ware_info(id, order_id,address,areacode) VALUES (1,1,'北京','110');
INSERT INTO orders_ware_info(id, order_id,address,areacode) VALUES (2,2,'天津','120');

#（7）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

3 、范围约定

此分片适用于，提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片。
#（1）修改schema.xml配置文件

<table name="payment_info" dataNode="dn1,dn2" rule="auto_sharding_long" ></table>

#（2）修改rule.xml配置文件

<tableRule name="auto_sharding_long">
<rule>
<columns>order_id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
…
<function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>

#columns：分片字段，algorithm：分片函数
#mapFile：标识配置文件名称
#defaultNode：默认节点:小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 表示设置默认节点，
#设置默认节点如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点，如不设置不识别就报错
#（3）修改autopartition-long.txt配置文件
0-102=0
103-200=1
#（4）重启 Mycat
#（5）访问Mycat创建表

#支付信息表

CREATE TABLE payment_info
(
id INT AUTO_INCREMENT comment '编号',
order_id INT comment '订单编号',
payment_status INT comment '支付状态',
PRIMARY KEY(id)
);

#（6）插入数据

INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (1,101,0);
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (2,102,1);
INSERT INTO payment_info (id,order_id ,payment_status) VALUES (3,103,0);
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (4,104,1);

#（7）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

4、按日 期（天）分片

此规则为按天分片。设定时间格式、范围
#（1）修改schema.xml配置文件

<table name="login_info" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding_by_date" ></table>

#（2）修改rule.xml配置文件

<tableRule name="sharding_by_date">
<rule>
<columns>login_date</columns>
<algorithm>shardingByDate</algorithm>
</rule>
</tableRule>
…
<function name="shardingByDate" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2019-01-01</property>
<property name="sEndDate">2019-01-04</property>
<property name="sPartionDay">2</property>
</function>

#columns：分片字段，algorithm：分片函数
#dateFormat ：日期格式
#sBeginDate ：开始日期
#sEndDate：结束日期,则代表数据达到了这个日期的分片后循环从开始分片插入
#sPartionDay ：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔 2 天一个分区
#（3）重启 Mycat
#（4）访问Mycat创建表
#用户信息表

CREATE TABLE login_info
(
id INT AUTO_INCREMENT comment '编号',
user_id INT comment '用户编号',
login_date date comment '登录日期',
PRIMARY KEY(id)
);

#（6）插入数据

INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (1,101,'2019-01-01');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (2,102,'2019-01-02');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (3,103,'2019-01-03');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (4,104,'2019-01-04');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (5,103,'2019-01-05');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (6,104,'2019-01-06');

#（7）查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果

5.4 全局序列

在实现分库分表的情况下，数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此，Mycat 提供了全局 sequence，并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式

1 、 本地文件

此方式Mycat 将 sequence 配置到文件中，当使用到 sequence 中的配置后，Mycat 会更下classpath 中的 sequence_conf.properties 文件中 sequence 当前的值。
①优点：本地加载，读取速度较快
②缺点：抗风险能力差，Mycat 所在主机宕机后，无法读取本地文件。

2 、 数据库方式

利用数据库一个表 来进行计数累加。但是并不是每次生成序列都读写数据库，这样效率太低。Mycat 会预加载一部分号段到 Mycat 的内存中，这样大部分读写序列都是在内存中完成的。如果内存中的号段用完了 Mycat 会再向数据库要一次。
问：那如果 Mycat 崩溃了 ，那内存中的序列岂不是都没了？
是的。如果是这样，那么 Mycat 启动后会向数据库申请新的号段，原有号段会弃用。
也就是说如果 Mycat 重启，那么损失是当前的号段没用完的号码，但是不会因此出现主键重复
①建库序列脚本

#在 dn1 上创建全局序列表

CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE (NAME VARCHAR(50) NOT NULL,current_value INT NOT
NULL,increment INT NOT NULL DEFAULT 100, PRIMARY KEY(NAME)) ENGINE=INNODB;
#创建全局序列所需函数
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64)
DETERMINISTIC
BEGIN
DECLARE retval VARCHAR(64);
SET retval="-999999999,null";
SELECT CONCAT(CAST(current_value AS CHAR),",",CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM
MYCAT_SEQUENCE WHERE NAME = seq_name;
RETURN retval;
END $$
DELIMITER ;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),VALUE INTEGER) RETURNS
VARCHAR(64)
DETERMINISTIC
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE
SET current_value = VALUE
WHERE NAME = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END $$
DELIMITER ;
DELIMITER $$
CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64)
DETERMINISTIC
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE
SET current_value = current_value + increment WHERE NAME = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END $$
DELIMITER ;
#初始化序列表记录
INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(NAME,current_value,increment) VALUES ('ORDERS', 400000,
100);

②修改 Mycat 配置
#修改 sequence_db_conf.properties
vimsequence_db_conf.properties
#意思是 ORDERS这个序列在dn1这个节点上，具体dn1节点是哪台机子，请参考schema.xml

#修改 server.xml
vimserver.xml
#全局序列类型：0-本地文件，1-数据库方式，2-时间戳方式。此处应该修改成1。

#重启Mycat
③验证全局序列
#登录 Mycat，插入数据

insert into orders(id,amount,customer_id,order_type) values(next value for
MYCATSEQ_ORDERS,1000,101,102);

#查询数据

#重启Mycat后，再次插入数据，再查询

3 、 时间戳方式

全局序列ID=64 位二进制 (42(毫秒)+5(机器 ID)+5(业务编码)+12(重复累加) 换算成十进制为 18 位数的long 类型，每毫秒可以并发 12 位二进制的累加。
①优点：配置简单
②缺点：18 位 ID 过长

4 、 自主生成全局序列

可在java 项目里自己生成全局序列，如下：
①根据业务逻辑组合
②可以利用 redis 的单线程原子性 incr 来生成序列
但，自主生成需要单独在工程中用 java 代码实现，还是推荐使用 Mycat 自带全局序列。

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