table:逻辑一 mycat的安装

1 基于jdk运行

2 获取安装包

3 解压

  tar -xf Mycat***.tar.gz

4 测试运行

  mycat的根目录中bin保存了mycat的核心命令文件

  mycat console 命令测试运行

配置文件

  根目录在conf中有两个核心配置文件,配置内容可以实现:读写分离,高可用替换,分布式存储,ER分片表的逻辑

  server.xml:配置当前mycat启动的资源的设定(例如端口占用,线程登录名,密码等等)

  schema.xml:逻辑库,逻辑表,分片表,ER表的配置,底层连接实际数据库的信息.

server.xml中两个重要标签

  system:配置mycat启动时占用的系统的一些资源属性

  user标签:指定当前登录的用户的信息

    属性:name 表示当前登录的mycat的用户名

      password:表示当期登录的密码

      schemas:表示当前这个用户可以查看的这个逻辑库,以","分割,这里的名称必须和schema.xml中的标签名称对应

      readOnly:表示当前用户只读,不能写操作

      quarantine:安全措施 可以设置黑名单 白名单

        字标签:whitehost:白名单列表  blacklist:黑名单列表

    <user name="root">
<property name="password">root</property>
<property name="schemas">mytest</property>
   </user>

schema.xml:当前mycat代理数据库集群的设定

  可以通过这个配置文件来实现逻辑库,分片表,非分片表,ER表,读写分离,高可用替换

  标签结构
  schema:逻辑库
      table:逻辑表
          childetable:逻辑表的从逻辑表
  datanode:数据分片节点的配置,一个数据分片node对应的数据库结构可能很简单,也可能很复杂;指向一个dataHost
  datahost:
      heartbeat:心跳检测,语句不一样,替换逻辑可能不同
      writeHost:写操作的数据库节点(也可以读)
  readHost:与当前writeHost相关的(主从)读节点(只读)

每个标签的属性

  schema中

      name:逻辑库的名字  

      checkSQLschema:例如sql语句“select * from tb_item”,mycat拦截,将其表格名称根据当前属性的设  定进行修改,false不会自动检查      逻辑库名称,不拼接逻辑库名字“select * from tb_item”,可能会导致无    法找到逻辑库执行后续逻辑,true自动检测,会拼接逻辑库名      字“select * from TESTDB.tb_item”

      sqlMaxLimit:一种查询的保护措施,执行查询语句时,自动配置的分页数据,只查前100条,在没有limit条件时

  

  table:逻辑表

    name:逻辑表名称,配置和真实数据库的表名最好相同
    dataNode:对应一个,多个数据库节点的标签,多个值表示分片,单个值表示非分片
    rule:数据分片的计算规则,auto-sharding-long,利用long整型的id值进行范围划分(0-500万     (index0),500万-1000万(index1),1000万    -1500万(index2))
    primaryKey:指向表格的主键,最好与真实字段一致
    type:表格类型,默认不是global

  childTable:从表
      <childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="order_id"  parentKey="id">
      name:从表名称,保持和数据库真实表格一致
      primaryKey:主键名称
      jointKey:从表中的外键字段;必须和真实数据库的从表外键字段名一致
      parentKey:主表的字段名,必须和主表与从表的外键相关,对应主表的字段名称

  datanode标签:数据节点
      <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
      name:表示名称,逻辑库,逻辑表指向的依据
      dataHost: 指向真实管理数据库的标签名称dataHost
      database: 真实数据库名称,逻辑库和所有真实数据库名称一致

  datahost:管理数据分片的真实数据库的标签,内部包含真实数据库的信息

      <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native"    switchType="1"  slaveThreshold="100">
      name:名称,与datanode指向对应
      maxCon:底层数据库的链接最大数
      minCon:相反

      balance:值是0,1,2,3,分别表示对当前datahost中维护的数据库们的读操作逻辑
            0:不开启读写分离,所有的读写操作都在最小的索引号的writeHost(第一个writeHost标签)
            1:全部的readHost和备用writeHost都参与读数据的平衡,如果读的请求过多,负责写的第一个writeHost也分担一部分
            2 :所有的读操作,都随机的在所有的writeHost和readHost中进行
         3 :所有的读操作,都到writeHost对应的readHost上进行(备用writeHost不参加了),在集群中没有配置ReadHost的情况下,读都到第一个writeHost完成

      writeType:控制当前datahost维护的数据库集群的写操作
          0:所有的写操作都在第一个writeHost标签的数据库进行
          1:所有的写操作,都随机分配到所有的writeHost(mycat1.5完全不建议配置了)
        dbtype:数据库类型(不同数据库配置不同名称,mysql)
        dbDriver:数据库驱动,native,动态获取

      switchType:切换的逻辑
         0:故障不切换
           1:故障切换,当前写操作的writeHost故障,进行切换,切换到下一个writeHost;
   slaveThreshold:标签中的<heartbeat>用来检测后端数据库的心跳sql语句;本属性检查从节点与主节点的同步情况(延迟时间数),配合心跳语句show slave status; 读写分离时,所有的readHost的数据都可靠

配置案例:

非分片表的入门配置(只配置逻辑库)
server.xml(备份)
修改登录名,和当前用户可操作的逻辑库名称
<user name="root">
                <property name="password">root</property>
                <property name="schemas">mytest</property>
</user>

schema.xml:用mycat管理单机数据库的mytest物理库

<schema name="mytest" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
    </schema>
    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mytest" />
    <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
        writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()</heartbeat>
        <writeHost host="hostM1" url="10.9.39.13:3306" user="root"
            password="root">
        </writeHost>
    </dataHost>

bin目录下启动mycat
#mycat console

登录mycat
#mysql -uroot -proot -P8066 -h 10.9.39.13

对于读写分离
balance的值进行测试
修改schema.xml
<schema name="mytest" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
    </schema>
    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mytest" />
    <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
        writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()</heartbeat>
        <writeHost host="hostM1" url="10.9.39.13:3306" user="root"
            password="root">
        </writeHost>
        <writeHost host="hostM2" url="10.9.100.26:3306" user="root"
            password="root">
        </writeHost>
    </dataHost>

高可用替换
switchType=1 自动切换 两个writeHost间
数据分片数据库集群2个writeHost,宕机第一个,观察数据的读写功能
<schema name="mytest" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
    </schema>
    <dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mytest" />
    <dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
        writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
        <heartbeat>select user()</heartbeat>
        <writeHost host="hostM1" url="10.9.39.13:3306" user="root"
            password="root">
        </writeHost>
        <writeHost host="hostM2" url="10.9.100.26:3306" user="root"
            password="root">
        </writeHost>
</dataHost>  

分布式数据库集群(配置分片表)
table标签中的dataNode
    mycat计算分片的逻辑
        ○ 根据table中指定rule的值 "auto-sharding-long" 寻找conf下rule.xml
        中的分片计算逻辑
        <tableRule name="auto-sharding-long"> //分片rule的名称
                        <rule>
                                <columns>id</columns> //计算分片对应的字段名
                                <algorithm>rang-long</algorithm> //计算分片的算法,对应lib包 中一个可以计算rang-long的类,源码不会超过100行
                        </rule>
        </tableRule>
        ○ 找到的计算算法对应包中类,如果自定义计算方式,可以完成java代码
        将jar包扔到mycat的库中lib文件夹,指定算法
        <function name="rang-long" //对应算法名称
                        class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong">
        //当前算法具体代码
                        <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
        //算法加载的辅助计算文件
        </function>
        ○ autopartition-long.txt中定义了默认3个分片的数字long范围
        # range start-end ,data node index
        # K=1000,M=10000.
        0-500M=0
        500M-1000M=1
        1000M-1500M=2
        
    计算字符串(待补充)
        rule的名字叫mod-long
        <tableRule name="mod-long">
                        <rule>
                                <columns>id</columns> //对id字段进行计算
                                <algorithm>mod-long</algorithm>
                        </rule>
        </tableRule>
        找到function
        <function name="mod-long" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMod">
                        <!-- how many data nodes -->
                        <property name="count">2</property>
         </function>
        对id字段进行hash取余计算,取余的n就是这里的count 必须对应正确的dataNode节点个数(2)
        
修改schema.xml添加一个新的分片表,指定计算逻辑mod-long
    在分片表格中的table标签添加
    <table name="tb_product" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2"
    rule="mod-long"/>

ER表
table childTable(joinKey从表外键,parentKey主表相关字段)
    <table name="t_order" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2" rule="auto-sharding-long">
            <childTable name="t_order_item" primaryKey="id" jointKey="order_id" parentKey="id"/>
    </table>

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