一.枚举法<tableRule name="sharding-by-intfile">    <rule>      <columns>user_id</columns>      <algorithm>hash-int</algorithm>    </rule>  </tableRule><function name="hash-int" class="…

一.MyCat的简介 MyCat高可用.负载均衡架构图: 详细知识点:  MySQL分布式集群之MyCAT(一)简介(修正) 二.MyCat的schema.xml讲解 详细知识点:MySQL分布式集群之MyCAT(二)schema详解(修正) 三.MyCat的分片规则 详细知识点:MySQL分布式集群之MyCAT(三)rule的分析 四.MyCat调优 详细知识点:MySQL分布式集群之MyCAT调优初探(四)…

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,配置如下: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <!--标识将要分片的表字段--> <columns>user_id</columns> <!--分片函数--> <algorithm&g…

MyCAT支持多种分片规则,下面测试的这种是分片枚举.适用场景,列值的个数是固定的,譬如省份,月份等. 在这里,需定义三个值,规则均是在rule.xml中定义. 1. tableRule 2. function 3. mapFile 首先,定义tableRule, <tableRule name="sharding-by-intfile-test"> <rule> <columns>province</columns> <algor…

概述 myCat实现分库分表的策略,对数据量的处理带来很大的便利,这里主要整理下MyCat的使用以及常用路由算法,针对MyCat里面的事务.集群后续再做整理:另外内容整理,不免会参考技术大牛的博客,内容雷同,实属正常:基于业务区分数据源,主要为了实现如下的数据库 常规使用 配置schema.xml  在同一个mysql数据库中,创建了三个数据库 testdb1,testdb2,testdb3.并在每个库中都创建了user表 <?xml version="1.0"?> <…

水平切分分片实现   配置schema.xml  在同一个mysql数据库中,创建了三个数据库 testdb1,testdb2,testdb3.并在每个库中都创建了user表     <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">    …

一.Mycat分片路由原理 我们先来看下面的一个SQL在Mycat里面是如何执行的: , ); 有3个分片dn1,dn2,dn3, id=5000001这条数据在dn2上,id=10000001这条数据在dn3上. 查询时可能有出现的问题: 1)全部扫描一遍dn1  dn2  dn3,结果导致性能浪费. 2)只扫描某个片.漏掉数据的情况. 总结: 不能多扫——>性能不足 也不能少——>漏掉数据 那么Mycat是如何解决上面的问题的呢? Mycat使用Druid的DruidParser作为分析器…

1.mycat是什么? 国内最活跃的.性能最好的开源数据库分库分表中间件 一个彻底开源的,面向企业应用开发的大数据库集群 支持事务.ACID.可以替代MySQL的加强版数据库 一个可以视为MySQL集群的企业级数据库,用来替代昂贵的Oracle集群 一个融合内存缓存技术.NoSQL技术.HDFS大数据的新型SQL Server 结合传统数据库和新型分布式数据仓库的新一代企业级数据库产品 一个新颖的数据库中间件产品 2.分片规则:取模 <tableRule name="mod-long&qu…

分片规则概述 在数据切分处理中,特别是水平切分中,中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分.数据的聚合.选择合适的切分规则,至关重要,因为它决定了后续数据聚合的难易程度,甚至可以避免跨库的数据聚合处理. 前面讲了数据切分中重要的几条原则,其中有几条是数据冗余,表分组(Table Group),这都是业务上规避跨库join的很好的方式,但不是所有的业务场景都适合这样的规则,因此本章将讲述如何选择合适的切分规则. Mycat全局表 如果你的业务中有些数据类似于数据字典,比如配置文件的配置,常用业务的…

实现方式:单月内按照小时拆分,最小粒度是小时,一天最多可以有24个分片,最少1个分片,下个月从头开始循环 优点:使数据按照小时来进行分时存储,颗粒度比日期(天)分片要小,适用于数据采集类存储分片 缺点:需要月末手动清理数据 配置示例: <tableRule name="sharding-by-hour"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-…