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MySql使用MyCat分库分表（四）分片规则

时间：2023-01-03 02:19:32

视频学习地址：17-尚硅谷-垂直分库_哔哩哔哩_bilibili

笔记参考地址：MySQL 分库分表 | xustudyxu's Blog (frxcat.fun)

分片规则

范围分片

介绍

根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况，来决定该数据属于哪一个分片。

配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

schema.xml数据节点配置：

<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" /><dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" /><dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" />

rule.xml分片规则配置：

<tableRule name="auto-sharding-long"><rule><columns>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>

分片规则配置属性含义：

在rule.xml中配置分片规则时，关联了一个映射配置文件 autopartition-long.txt，该配置文件的配置如下：

# range start-end ,data node index# K=1000,M=10000.0-500M=0500M-1000M=11000M-1500M=2

含义：0-500万之间的值，存储在0号数据节点(数据节点的索引从0开始) ； 500万-1000万之间的数据存储在1号数据节点； 1000万-1500万的数据节点存储在2号节点；

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。在MyCat的第一个案例中，我们使用的就是该分片规则。

取模分片

介绍

根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果，来决定该数据属于哪一个分片。

配置

schema.xml逻辑表配置

<table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" />

schema.xml数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml分片规则配置：

<tableRule name="mod-long"><rule><columns>id</columns><algorithm>mod-long</algorithm></rule></tableRule><function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod"><property name="count">3</property></function>

分片规则属性说明如下：

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。在前面水平拆分的演示中，我们选择的就是取模分片。

一致性hash分片

介绍

所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<table name="tb_order" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-murmur" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：

注意，这里MyCat已经默认配置好，只需要修改就行，默认function中的节点为2，修改为3

<tableRule name="sharding-by-murmur"><rule><columns>id</columns><algorithm>murmur</algorithm></rule></tableRule><function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash"><property name="seed">0</property><property name="count">3</property><property name="virtualBucketTimes">160</property></function>

分片规则属性含义：

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表（需要手动将大写表明改为小写！）、并插入数据，查看数据分布情况。

create table tb_order(id varchar(100) not null primary key,money int null,content varchar(200) null);INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b92fdaaf-6fc4-11ec-b831- 482ae33c4a2d', 10, 'b92fdaf8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93482b6-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 20, 'b93482d5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b937e246-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 50, 'b937e25d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93be2dd-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 100, 'b93be2f9-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93f2d68-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 130, 'b93f2d7d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9451b98-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 30, 'b9451bcc-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9488ec1-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 560, 'b9488edb-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94be6e6-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 10, 'b94be6ff-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94ee10d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 123, 'b94ee12c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b952492a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 145, 'b9524945-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95553ac-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 543, 'b95553c8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9581cdd-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 17, 'b9581cfa-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95afc0f-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 18, 'b95afc2a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95daa99-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 134, 'b95daab2-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9667e3c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 156, 'b9667e60-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96ab489-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 175, 'b96ab4a5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96e2942-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 180, 'b96e295b-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b97092ec-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 123, 'b9709306-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b973727a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 230, 'b9737293-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b978840f-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 560, 'b978843c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');

结果：

枚举分片

介绍

通过在配置文件中配置可能的枚举值, 指定数据分布到不同数据节点上, 本规则适用于按照省份、性别、状态拆分数据等业务。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<table name="tb_user" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-intfile-enumstatus"/>

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

ule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-intfile"><rule><columns>sharding_id</columns><algorithm>hash-int</algorithm></rule></tableRule><tableRule name="sharding-by-intfile-enumstatus"><rule><columns>status</columns><algorithm>hash-int</algorithm></rule></tableRule><function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap"><property name="defaultNode">2</property><property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property></function>

partition-hash-int.txt ，内容如下 :

1=02=13=2

分片规则属性含义：

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表(修改表名小写)、并插入数据，查看数据分布情况。

CREATE TABLE tb_user (id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',username varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',status int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1: 未启用, 2: 已启用, 3: 已关闭',PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;insert into tb_user (id,username ,status) values(1,'Tom',1);insert into tb_user (id,username ,status) values(2,'Cat',2);insert into tb_user (id,username ,status) values(3,'Rose',3);insert into tb_user (id,username ,status) values(4,'Coco',2);insert into tb_user (id,username ,status) values(5,'Lily',1);insert into tb_user (id,username ,status) values(6,'Tom',1);insert into tb_user (id,username ,status) values(7,'Cat',2);insert into tb_user (id,username ,status) values(8,'Rose',3);insert into tb_user (id,username ,status) values(9,'Coco',2);insert into tb_user (id,username ,status) values(10,'Lily',1);

结果：

应用指定算法

介绍

运行阶段由应用自主决定路由到那个分片 , 直接根据**字符子串（必须是数字）**计算分片号。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<table name="tb_app" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-substring" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-substring"><rule><columns>id</columns><algorithm>sharding-by-substring</algorithm></rule></tableRule><function name="sharding-by-substring" class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString"><property name="startIndex">0</property> <property name="size">2</property><property name="partitionCount">3</property><property name="defaultPartition">0</property></function>

分片规则属性含义：

示例说明 :

id=05-100000002 , 在此配置中代表根据id中从 startIndex=0，开始，截取siz=2位数字即05，05就是获取的分区，如果没找到对应的分片则默认分配到defaultPartition 。

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

CREATE TABLE tb_app (id varchar(10) NOT NULL COMMENT 'ID',name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称',PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;insert into tb_app (id,name) values('0000001','Testx00001');insert into tb_app (id,name) values('0100001','Test100001');insert into tb_app (id,name) values('0100002','Test200001');insert into tb_app (id,name) values('0200001','Test300001');insert into tb_app (id,name) values('0200002','TesT400001');

结果：

固定分片hash算法

介绍

该算法类似于十进制的求模运算，但是为二进制的操作，例如，取 id 的二进制低 10 位与1111111111 进行位 & 运算，位与运算最小值为0000000000，最大值为1111111111，转换为十进制，也就是位于0-1023之间。

特点：

如果是求模，连续的值，分别分配到各个不同的分片；但是此算法会将连续的值可能分配到相同的分片，降低事务处理的难度。可以均匀分配，也可以非均匀分配。分片字段必须为数字类型。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<table name="tb_longhash" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-long-hash" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-long-hash"><rule><columns>id</columns><algorithm>sharding-by-long-hash</algorithm></rule></tableRule><function name="sharding-by-long-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong"><property name="partitionCount">2,1</property><property name="partitionLength">256,512</property></function>

分片规则属性含义：

约束 :

分片长度 : 默认最大2^10 , 为 1024 ;count, length的数组长度必须是一致的 ;

以上分为三个分区:0-255,256-511,512-1023

示例说明 :

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表（改小写）、并插入数据，查看数据分布情况。

CREATE TABLE tb_longhash (id int(11) NOT NULL COMMENT 'ID',name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称',firstChar char(1) COMMENT '首字母',PRIMARY KEY (`id`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(1,'七匹狼','Q');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(2,'八匹狼','B');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(3,'九匹狼','J');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(4,'十匹狼','S');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(5,'六匹狼','L');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(6,'五匹狼','W');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(7,'四匹狼','S');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(8,'三匹狼','S');insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(260,'两匹狼','L');

结果：

字符串hash解析算法

介绍

截取字符串中的指定位置的子字符串, 进行hash算法，算出分片。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<table name="tb_strhash" dataNode="dn4,dn5" rule="sharding-by-stringhash" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-stringhash"><rule><columns>name</columns><algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm></rule></tableRule><function name="sharding-by-stringhash" class="io.mycat.route.function.PartitionByString"><property name="partitionLength">512</property> <property name="partitionCount">2</property><property name="hashSlice">0:2</property></function>

分片规则属性含义：

示例说明：

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

create table tb_strhash(name varchar(20) primary key,content varchar(100))engine=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('T1001', UUID());INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('ROSE', UUID());INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('JERRY', UUID());INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('CRISTINA', UUID());INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('TOMCAT', UUID());

按天分片算法

介绍

按照日期及对应的时间周期来分片。

配置

schema.xml中逻辑表配置

<table name="tb_datepart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-date" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置

<tableRule name="sharding-by-date"><rule><columns>create_time</columns><algorithm>sharding-by-date</algorithm></rule></tableRule><function name="sharding-by-date" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate"><property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property><property name="sBeginDate">-01-01</property><property name="sEndDate">-01-30</property><property name="sPartionDay">10</property></function>

分片规则属性含义：

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

create table tb_datepart(id bigint not null comment 'ID' primary key,name varchar(100) null comment '姓名',create_time date null);insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','-01-01');insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','-01-10');insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','-01-11');insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','-01-20');insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','-01-21');insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','-01-30');insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','-01-31');

自然月分片

介绍

使用场景为按照月份来分片, 每个自然月为一个分片。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<table name="tb_monthpart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-month" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" /><dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" /><dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-month"><rule><columns>create_time</columns><algorithm>partbymonth</algorithm></rule></tableRule><function name="partbymonth" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth"><property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property><property name="sBeginDate">-01-01</property><property name="sEndDate">-03-31</property></function>

分片规则属性含义：

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

create table tb_monthpart(id bigint not null comment 'ID' primary key,name varchar(100) null comment '姓名',create_time date null);insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','-01-01');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','-01-10');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','-01-31');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','-02-20');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','-02-25');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','-03-10');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','-03-31');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(8,'Coco4','-04-10');insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(9,'Coco5','-04-30');

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