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

本文引用于http://blog.csdn.net/kk185800961/article/details/51147029 MySQL 高可用:mysql+mycat实现数据库分片(分库分表) 什么是MYCAT: 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

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)

实践扩容 1.要求: travelrecord 表定义为10个分片,尝试将10个分片中的 2 个分片转移到第二台MySQL上, 并完成记录要求,最快的数据迁移做法,中断业务时间最短 2.针对分片以及迁移方式 mycat中分片可以理解为dbn 而dbn可以是单独datahost中的某个database, 也可以是一个datahost上的mysql实例中多个database. 迁移方式: 1.如果dbn是对应mysql实例中唯一database,迁移可以采用 mha+vip 方式快速迁移, 这种方式

配置mycat的用户名和密码: 连接mycat,就像连接mysql一样:

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 按照日期(天)分片: 从开始日期算起,按照天数来分片 例如,从2017-11-01,每10天一个分片且可以指定结束日期 注意事项:需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 1.1 修改配置文件 #修改rule.xml 添加按日期分片的的分配规则 vi rule.xml <function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate&quo

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

1 环境说明 VM 模拟3台MYSQL 5.6 服务器 VM1 192.168.31.187:3307 VM2 192.168.31.212:3307 VM3 192.168.31.150:  3307 MYCAT 1.5 服务部署在宿主机上 MYCAT 192.168.31.207 :8806[SQL执行端口] / 9066[管理端口] 2 应用场景 2.0 MYCAT配置 schema.xml <schema name="TESTDB" checkSQLschema=&quo

mycat分片规则之分片枚举(sharding-by-intinfile) http://blog.51cto.com/goome/2058959 mycat安装及分片初体验 https://blog.csdn.net/yabingshi_tech/article/details/52312474

1.安装JAVA环境JDK 基于JAVA开发,所以需要安装JDK 2.下载安装Mycat https://github.com/MyCATApache/Mycat-download 本次安装1.5版本 wget https://raw.githubusercontent.com/MyCATApache/Mycat-download/master/1.5-RELEASE/Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20160720200038-linux.tar.gz 注: MyCAT-

MyCat使用Mysql的通讯协议模拟成一个MySQl服务器,并建立了完整的Schema(数据库).Table(数据表).User(用户)的逻辑模型,并将这套逻辑模型映射到后端的存储节点DataNode上的真实的物理库中,这样一来所有能使用MySQL的客户端及编程语言都能将Mycat当成MYSQLServer使用,不必开发新的客户端. Mycat的原理:当Mycat收到一个客户端发送的SQL请求,会先对SQL进行语法分析和检查,分析的结果用SQL路由,SQL路由策略支持传统的基于表格的分片字段进

Mycat原理: Mycat的原理中最重要的一个动词是"拦截",它拦截了用户发送过来的SQL语句,首先对SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析.路由分析.读写分离分析.缓存分析等,然后将此SQL发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户. Xml的语法相对与HTML来说要严格许多.它要求每一个标签都有开始和结束标记,例如: 开始标记<book  ...>,结束标记为</book>;   或者写在一起:<book  ... />

此文已由作者张镐薪授权网易云社区发布. 欢迎访问网易云社区,了解更多网易技术产品运营经验. SQL与NoSQL 目前,对于互联网海量数据的存储以及处理,按使用场景,分为OLTP(联机事务处理,比如即时交易,强调快速响应与处理)与OLAP(联机分析处理,比如BI,强调多维数据分析).对于这些数据的存储,主要有两种解决方案,即基于SQL的关系型数据库,和NoSQL的非关系型数据库. 非关系型数据库在某些特定场景下有奇效,比如键值存储(redis,ROMA,Memcached)数据库应用在排行更新,会

完整文章下载地址:http://download.csdn.net/detail/dreamcode/9383516 简单来说,我们能够将数据的水平切分理解为是依照数据行的切分.就是将表中的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行切分到其它的数据库中.当中选择合适的切分规则至关重要,由于它决定了兴许数据聚合的难易程度. 有几种典型的分片规则包含: (1)依照用户主键ID求模.将数据分散到不同的数据库.具有同样数据用户的数据都被分散到一个库中. (2)依照日期.将不同月甚至日的数据分散到不同的库中.

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

  本文我们来介绍下MyCat的分库分表操作 分库分表 一.分片规则介绍   在rule.xml中定义了各种myCat支持的分片规则. 取模mod-long 自然月分片 sharding-by-month 按日期(天)分片sharding-by-date 按单月小时拆分sharding-by-hour 范围约定,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,auto-sharding-long 范围求模分片 取模范围约束sharding-by-pattern 分片枚举sharding-by-intfi

公司最近有分表分库的需求,所以整理一下分表分库的解决方案以及相关问题. 1.sharding-jdbc(sharding-sphere) 优点: 1.可适用于任何基于java的ORM框架,如:JPA.Hibernate.Mybatis.Spring JDBC Template,或直接使用JDBC 2.可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Durid等 3.分片策略灵活,可支持等号.between.in等多维度分片,也可支持多分片键. 4.SQL解析功能完善,支持聚合.分组.排序

一.Mycat基本元素 1.逻辑库,mycat中存在,对应用来说相当于mysql数据库,后端可能对应了多个物理数据库,逻辑库中不保存数据 2.逻辑表,逻辑库中的表,对应用来说相当于mysql的数据表,后端可能对应多个物理数据库中的表,也不保存数据 逻辑表分类 1.分片表,进行了水平切分的表,具有相同表结构但存储在不同数据库中的表,所有分片表的集合才是一张完整的表 2.非分片表,垂直切分的表,一个数据库中就保存了一张完整的表 3.全局表,所有分片数据库中都存在的表,如字典表,数量少,由mycat来

参考 https://blog.csdn.net/sq2006hjp/article/details/78732227 Mycat采用的水平拆分,不管是分库还是分表,都是水平拆分的.分库是指,把一个大表的数据,分为多个同名的表,分别存到不同的数据库:分表是指,把一个大表,拆成多个不同名的表,放在一个数据库里.这里不论是分库还是分表,分拆出来的表字段都是跟原表一模一样的. Mycat提供的分片方案有很多,这里选用按月分片这个方案来分片,也就是说每个自然月的数据,会分到相应的表里面. 而这些表,都在