<table name="order" dataNode="dn$1-32" rule="mod-long"> <childTable name="order_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="order_id" /> </table> 注意:主表支持批量插入…

有一类业务,例如订单(ORDER)跟订单明细表(ORDER_DETAIL),明细表会依赖于订单,就是该会存在表的主从关系,这类似业务的切分可以抽象出合适的切分规则,比如根据用户ID切分,其它相关的表都依赖于用户ID,再或者根据订单ID进行切分,总之部分业务总会可以抽象出父子关系的表.这类表适用于ER分片表,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,避免数据Join跨库操作,以order与order_detail例子为例,schema.xml中定义合适的分片配置,order,order_…

在这里,构造了两张表,熟悉Oracle的童鞋都知道,dept(部门表)和emp(员工表),其中dept中的deptno是emp表中dept_no的外键. 两表的建表语句如下: create table dept(deptno int,dname varchar(10),datanode varchar(10)); create table emp(empno int,dept_no int,datanode varchar(10)); 注意:在这里,最后一列都是datanode,通过插入data…

ER模型是实体关系模型,基本元素是实体.关系和属性,Mycat 针对ER关系表的切分规则中,使得有相互依赖的表能够按照某一个规则切分到相同的节点上,避免垮库 Join 关系查询,下面的示例为订单(order)和订单明细(order_detail),明细表依赖于订单,这总业务的切分可以设计出合适的切分规则,比如根据用户ID切分,可以抽象出父子关系的表都可以使用ER分片表.订单表(order)和订单明细表(order_detail)通过 order_id 进行数据切片,保证相同的 order_id…

随着业务变得越来越复杂,用户越来越多,集中式的架构性能会出现巨大的问题,比如系统会越来越慢,而且时不时会宕机,所以必须要解决高性能和可用性的问题.这个时候数据库的优化就显得尤为重要,在说优化方案前,先分析下数据库性能瓶颈的原因有哪些:      1.1数据库性能瓶颈的分析            比如说在高并发的情况下连接数不够了.或者数据量太大,查询效率变得越来越低.或者是因为存储的问题,数据库所在的机器性能下降了.这些问题,归根结底都是受到了硬件的限制,比如 CPU,内存,磁盘,网络等等.在集…

原文http://blog.163.com/bigoceanwu@126/blog/static/172718064201683031639683/ 读写分离:利用最基础的mysql主从复制,事务性的查询无法分离出去(因为会导致数据不一致),这样就无法做到真正的读写分离,因为有些场景可能大部分都是事物性的读.解决方法: galera for mysql 强一致性.   http://www.blogjava.net/amigoxie/archive/2014/12/24/421788.html…

1 应用场景 这篇来说下mycat中自带的er关系分片,所谓er关系分片即可以理解为有关联关系表之间数据分片.类似于订单主表与订单详情表间的分片存储规则. 本文所说的er分片分为两种: a. 依据主键进行数据分片,验证发现主表数据保存在第1个datanode中,子表数据根据分片规则存储. b. 依据分片关键字段进行分片,验证发现主表与子表根据分片规则存储,且保存在相同的分片内. 接下来,可以下实际配置与数据验证 2 环境说明 参考  <MyCat 学习笔记>第六篇.数据分片 之 按月数据分片 …

Mycat多租户实现的两种方式 MyCat,各种分片规则,仅保证插入的时候分片.表关联,join,查询怎么命中分片条件,还是需要设计. 今天稍微测了一下. ER 分片,此方式,插入的时候能分片,但是查询的时候不是分片,可能使用其他分片规则,而且关联字段为 主键,也许可以设计出命中规则,但是我们需求是,可横向扩展,而且可控分片 <table name="orderinfo" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2,dn3&q…

简单的 理解 一下 mycat :如图 mycat 是一个 连接数据库的中介.一个独立安装的 工具,他连接着真实的数据库,并且 把自己伪装成一个数据库. 程序连接 mycat ,mycat 连接 到真实 数据库. mycat 这个中介 帮我们管理者分布式事务,数据切片,主从数据库. 在我们程序 看到的只是 逻辑数据库里面的 逻辑表.我们可以直接使用 jdbc 对他进行操作.就像正常的单表一样. mycat 来管理  数据切片,主从,分布式事务问题. 实测 navicat formysql 11.…

一.整体架构 1.192.168.189.130:mysql master服务,两个数据库db_store.db_user,db_store做了主从复制 db_user: 用户表users为分片表 数据字典表data_dictionary为全局表 用户地址表user_address为ER表和用户表有关联 db_store(做了主从复制): 门店表store.店员表employee为非分片表,就是mysql中普通的表 2.192.168.189.131:mysql slave服务,两个数据库db_…

1 前言 Mycat目前版本支持跨分片的join,主要实现的方式有四种. 全局表 ER分片 HBT(参考MyCAT人工智能解决跨分片SQL.docx) ShareJoin ShareJoin在开发版中支持,前面三种方式1.3.0.1支持 2 ShareJoin ShareJoin是一个简单的跨分片Join,基于HBT的方式实现. 目前支持2个表的join,原理就是解析SQL语句,拆分成单表的SQL语句执行,然后把各个节点的数据汇集. 支持任意配置的A,B表 如: A,B的dataNode相同 <…

​ 之前我们已经讲解过了数据的切分,主要有两种方式,分别是垂直切分和水平切分,所谓的垂直切分就是将不同的表分布在不同的数据库实例中,而水平切分指的是将一张表的数据按照不同的切分规则切分在不同实例的相同名称的表中. ​ 下面先来描述mycat的分库操作,在进行分库操作的时候需要注意一点:有关联关系的表应该放在一个库里,相互没有关联关系的表可以分到不同的库中. ​ 数据文件 --客户表 CREATE TABLE customer( id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHA…

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 海量数据的存储问题 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升. 但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库.如果使用关系型数据库…

1. 学习计划 1.订单系统实现 2.订单生成 3.Mycat数据库分片 2. 订单系统 2.1. 功能分析 1.在购物车页面点击“去结算”按钮,跳转到订单确认页面 a) 必须要求用户登录 b) 使用拦截器实现. c) 如果用户未登录跳转到登录页面. d) 如果用户已经登录,放行.展示确认页面. e) 判断cookie中是否有购物车数据 f) 如果有同步到服务端. 2.订单确认页面中选择收货地址,选择支付方式,确认商品列表. a) 根据用户id查询收货地址列表 b) 展示支付方式列表. c) 从…

一. MySQL+MyCat分库分表 1 MyCat简介 java编写的数据库中间件 Mycat运行环境需要JDK. Mycat是中间件.运行在代码应用和MySQL数据库之间的应用. 前身 : corba. 是阿里开发的数据库中间件.实现MySQL数据库分库分表集群管理的中间件.曾经出现过重大事故. 二次开发,形成Mycat. 使用MyCat之后,编写的所有的SQL语句,必须严格遵守SQL标准规范. insert into table_name(column_name) values(colum…

执行 select * from travelrecord ,分析Debug日志,说明整个执行逻辑,包括连接获取,连接同步信息,数据合并,数据返回,连接释放 新增一个分片表 T_VOTE (ID,PROVINCE),PROVINCE用hash分片 ,并用reload命令方式重载生效, 截图和文字说明整个过程. MySQL Server里Server端字符集UTF8情况下,当客户端字符集配置为latin 与UTF8的情况下,,通过MySQL客户端登录Mycat,执行select操作,通过日志分析,…

在我们的项目发展到一定阶段之后,随着数据量的增大,分库分表就变成了一件非常自然的事情.常见的分库分表方式有两种:客户端模式和服务器模式,这两种的典型代表有sharding-jdbc和MyCat.所谓的客户端模式是指在各个连接数据库的客户端中引用额外提供的jar包,以对连接数据库的过程进行封装,从而达到根据客户端的配置,将不同的请求分发到不同的数据库中的目的:而服务端模式是指,搭建一个数据库服务,这个服务只是架设在真实数据库集群前的一个代理层,其能够正常接收和解析客户端传入的SQL语句,然后根据其…

MyCat 简介 MyCat 是一个功能强大的分布式数据库中间件,是一个实现了 MySQL 协议的 Server,前端人员可以把它看做是一个数据库代理中间件,用 MySQL 客户端工具和命令行访问:而后端人员可以用 MySQL 原生协议与多个 MySQL 服务器通信,也可以用 JDBC 协议与大多数主流数据库服务器通信.可以用作 读写分离.分库分表(分片).容灾备份.多租户应用开发.大数据基础设施,使底层数据架构具备很强的适应性和灵活性. MyCat 的智能优化模块可以使系统的数据访问瓶颈和热点…

概述 本篇文章主要介绍Mycat以月进行分片的方法,包括配置方法.注意事项等. mycat版本:1.4 数据节点:dn1,dn2,dn3 架构:主从 配置  创建测试表 CREATE TABLE `tdate` ( `id` ) NOT NULL, `createdate` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 在三个节点上面分别执行创建表语句. 分片配置 <table>参数…

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…

引言 先给大家介绍2个概念:数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式. 切分模式 一种是按照不同的表(或者Schema)来切分到不同的数据库(主机)之上,这种切可以称之为数据的垂直(纵向)切分:另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系,将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库(主机)上面,这种切分称之为数据的水平(横向)切分. 垂直切分的最大特点就是规则简单,实施也更为方便,尤其适合各业务之间的耦合度非常低,相互影响很小,业务逻辑非常清晰的系统.在这种系统中,可…

和垂直分库不同,水平分表,是将那些io频繁,且数据量大的表进行水平切分. 基本的配置和垂直分库一样,我们需要改的就是我们的 schema.xml和rule.xml文件配置(server.xml不用做任何修改) 除此之外,我们还需要在两个分片数据库服务器上建立分片用的数据库10.0.4.181上建立(orderdb01,orderdb02),10.0.4.183上建立(orderdb03,orderdb04) 现在我们对配置文件进行配置. 其中schema.xml这样配置. <?xml versi…

1.分区 对业务透明,分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块,例如mysql中的一张表对应三个文件.MYD,MYI,frm. 根据一定的规则把数据文件(MYD)和索引文件(MYI)进行了分割,分区后的表呢,还是一张表.分区可以把表分到不同的硬盘上,但不能分配到不同服务器上. 优点:数据不存在多个副本,不必进行数据复制,性能更高. 缺点:分区策略必须经过充分考虑,避免多个分区之间的数据存在关联关系,每个分区都是单点,如果某个分区宕机,就会影响到系统的使用. 2.分片 对业务透明,在物理实现上分成…

1. 枚举法: 通过在配置文件中配置可能的枚举id,自己配置分片,使用规则: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="hash-int…

前言: 分库分表,在本节里是水平切分,就是多个数据库里包含的表是一模一样的. 只是把字段散列的分到不同的库中. 实践: 1.修改schema.xml 这里是在同一台服务器上建立了4个数据库db1,db2,db3,db4 <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.my…

1,按日期(天)分片 按日期(天)分片:从開始日期算起,依照天数来分片 比如,从2016-01-01.每10天一个分片 注意事项:须要提前将分片规划好,建好.否则有可能日期超出实际配置分片数 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate"> <property n…

1,自己定义数字范围分片 自己定义数字范围分片,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,比方说将第一个500W的数据分片在第一个节点上面.第二个500W的数据分片在第二个节点上,依次类推 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <!-- 对自己定义数字分片规则rang-long-tr04的定义 --> <function name="rang-long-04" class="org.opencloudb.route.function.Au…

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro…

相对于垂直拆分的区别是:垂直拆分是把不同的表拆到不同的数据库中,而水平拆分是把同一个表拆到不同的数据库中.水平拆分不是将表的数据做分类,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. 例如,分库中的举例,orders表水平分到order_win和order_linux两个库中. 配置mycat的schema.xml 确认两个库中都有orders表,没有就新建下. 配置rule, vim /usr/local/mycat/conf/rule.xml 重启mycat,在myc…