MySQL中间件之ProxySQL(7)：详述ProxySQL的路由规则

返回ProxySQL系列文章：http://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/7586194.html

1.关于ProxySQL路由的简述

当ProxySQL收到前端app发送的SQL语句后，它需要将这个SQL语句(或者重写后的SQL语句)发送给后端的MySQL Server，然后收到SQL语句的MySQL Server执行查询，并将查询结果返回给ProxySQL，再由ProxySQL将结果返回给客户端(如果设置了查询缓存，则先缓存查询结果)。

ProxySQL可以实现多种方式的路由：基于ip/port、username、schema、SQL语句。其中基于SQL语句的路由是按照规则进行匹配的，匹配方式有hash高效匹配、正则匹配，还支持更复杂的链式规则匹配。

本文将简单演示基于端口、用户和schema的路由，然后再详细介绍基于SQL语句的路由规则。不过需要说明的是，本文只是入门，为后面ProxySQL的高级路由方法做铺垫。

在阅读本文之前，请确保：

1. 已经理解ProxySQL的多层配置系统，可参考：ProxySQL的多层配置系统
2. 会操作ProxySQL的Admin管理接口，可参考：ProxySQL的Admin管理接口
3. 已经配置好了后端节点、mysql_users等。可参考：ProxySQL管理后端节点

如果想速成，可参考；ProxySQL初试读写分离

本文涉及到的实验环境如下：

角色	主机IP	server_id	数据状态
Proxysql	192.168.100.21	null	无
Master	192.168.100.22	110	刚安装的全新MySQL实例
Slave1	192.168.100.23	120	刚安装的全新MySQL实例
Slave2	192.168.100.24	130	刚安装的全新MySQL实例

该实验环境已经在前面的文章中搭建好，本文不再赘述一大堆的内容。环境的搭建请参考前面给出的1、2、3。

2.ProxySQL基于端口的路由

我前面写了一篇通过MySQL Router实现MySQL读写分离的文章，MySQL Router实现读写分离的方式就是通过监听不同端口实现的：一个端口负责读操作，一个端口负责写操作。这样的路由逻辑非常简单，配置起来也很方便。

虽然基于端口实现读写分离配置起来非常简单，但是缺点也很明显：必须在前端app的代码中指定端口号码。这意味着MySQL的一部分流量权限被开发人员掌控了，换句话说，DBA无法全局控制MySQL的流量。此外，修改端口号时，app的代码也必须做出相应的修改。

虽说有缺点，但为了我这个ProxySQL系列文章的完整性，本文还是要简单演示ProxySQL如何基于端口实现读写分离。

首先修改ProxySQL监听SQL流量的端口号，让其监听在不同端口上。

admin> set mysql-interfaces='0.0.0.0:6033;0.0.0.0:6034';
admin> save mysql variables to disk;

然后重启ProxySQL。

[root@xuexi ~]# service proxysql stop
[root@xuexi ~]# service proxysql start

[root@xuexi ~]# netstat -tnlp | grep proxysql
tcp  0  0 0.0.0.0:6032  0.0.0.0:*   LISTEN  27572/proxysql
tcp  0  0 0.0.0.0:6033  0.0.0.0:*   LISTEN  27572/proxysql
tcp  0  0 0.0.0.0:6034  0.0.0.0:*   LISTEN  27572/proxysql

监听到不同端口，再去修改mysql_query_rules表。这个表是ProxySQL的路由规则定制表，后文会非常详细地解释该表。

例如，插入两条规则，分别监听在6033端口和6034端口，6033端口对应的hostgroup_id=10是负责写的组，6034对应的hostgroup_id=20是负责读的组。

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,proxy_port,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,6033,10,1), (2,1,6034,20,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

这样就配置结束了，是否很简单？

其实除了基于端口进行分离，还可以基于监听地址(修改字段proxy_addr即可)，甚至可以基于客户端地址(修改字段client_addr字段即可，该用法可用于采集数据、数据分析等)。

无论哪种路由方式，其实都是在修改mysql_query_rules表，所以下面先解释下这个表。

3.mysql_query_rules表

可以通过show create table mysql_query_rules语句查看定义该表的语句。

下面是我整理出来的字段属性。

|       COLUMN          |  TYPE   |  NULL?   | DEFAULT    |
|-----------------------|---------|----------|------------|
| rule_id   (pk)        | INTEGER | NOT NULL |            |
| active                | INT     | NOT NULL | 0          |
| username              | VARCHAR |          |            |
| schemaname            | VARCHAR |          |            |
| flagIN                | INT     | NOT NULL | 0          |
| client_addr           | VARCHAR |          |            |
| proxy_addr            | VARCHAR |          |            |
| proxy_port            | INT     |          |            |
| digest                | VARCHAR |          |            |
| match_digest          | VARCHAR |          |            |
| match_pattern         | VARCHAR |          |            |
| negate_match_pattern  | INT     | NOT NULL | 0          |
| re_modifiers          | VARCHAR |          | 'CASELESS' |
| flagOUT               | INT     |          |            |
| replace_pattern       | VARCHAR |          |            |
| destination_hostgroup | INT     |          | NULL       |
| cache_ttl             | INT     |          |            |
| reconnect             | INT     |          | NULL       |
| timeout               | INT     |          |            |
| retries               | INT     |          |            |
| delay                 | INT     |          |            |
| mirror_flagOU         | INT     |          |            |
| mirror_hostgroup      | INT     |          |            |
| error_msg             | VARCHAR |          |            |
| sticky_conn           | INT     |          |            |
| multiplex             | INT     |          |            |
| log                   | INT     |          |            |
| apply                 | INT     | NOT NULL | 0          |
| comment               | VARCHAR |          |            |

各个字段的意义如下：有些字段不理解也无所谓，后面会分析一部分比较重要的。

• rule_id：规则的id。规则是按照rule_id的顺序进行处理的。
• active：只有该字段值为1的规则才会加载到runtime数据结构，所以只有这些规则才会被查询处理模块处理。
• username：用户名筛选，当设置为非NULL值时，只有匹配的用户建立的连接发出的查询才会被匹配。
• schemaname：schema筛选，当设置为非NULL值时，只有当连接使用schemaname作为默认schema时，该连接发出的查询才会被匹配。(在MariaDB/MySQL中，schemaname等价于databasename)。
• flagIN,flagOUT：这些字段允许我们创建"链式规则"(chains of rules)，一个规则接一个规则。
• apply：当匹配到该规则时，立即应用该规则。
• client_addr：通过源地址进行匹配。
• proxy_addr：当流入的查询是在本地某地址上时，将匹配。
• proxy_port：当流入的查询是在本地某端口上时，将匹配。
• digest：通过digest进行匹配，digest的值在stats_mysql_query_digest.digest中。
• match_digest：通过正则表达式匹配digest。
• match_pattern：通过正则表达式匹配查询语句的文本内容。
• negate_match_pattern：设置为1时，表示未被match_digest或match_pattern匹配的才算被成功匹配。也就是说，相当于在这两个匹配动作前加了NOT操作符进行取反。
• re_modifiers：RE正则引擎的修饰符列表，多个修饰符使用逗号分隔。指定了CASELESS后，将忽略大小写。指定了GLOBAL后，将替换全局(而不是第一个被匹配到的内容)。为了向后兼容，默认只启用了CASELESS修饰符。
• replace_pattern：将匹配到的内容替换为此字段值。它使用的是RE2正则引擎的Replace。注意，这是可选的，当未设置该字段，查询处理器将不会重写语句，只会缓存、路由以及设置其它参数。
• destination_hostgroup：将匹配到的查询路由到该主机组。但注意，如果用户的transaction_persistent=1(见mysql_users表)，且该用户建立的连接开启了一个事务，则这个事务内的所有语句都将路由到同一主机组，无视匹配规则。
• cache_ttl：查询结果缓存的时间长度(单位毫秒)。注意，在ProxySQL 1.1中，cache_ttl的单位是秒。
• reconnect：目前不使用该功能。
• timeout：被匹配或被重写的查询执行的最大超时时长(单位毫秒)。如果一个查询执行的时间太久(超过了这个值)，该查询将自动被杀掉。如果未设置该值，将使用全局变量mysql-default_query_timeout的值。
• retries：当在执行查询时探测到故障后，重新执行查询的最大次数。如果未指定，则使用全局变量mysql-query_retries_on_failure的值。
• delay：延迟执行该查询的毫秒数。本质上是一个限流机制和QoS，使得可以将优先级让位于其它查询。这个值会写入到mysql-default_query_delay全局变量中，所以它会应用于所有的查询。将来的版本中将会提供一个更高级的限流机制。
• mirror_flagOUT和mirror_hostgroup：mirroring相关的设置，目前mirroring正处于实验阶段，所以不解释。
• error_msg：查询将被阻塞，然后向客户端返回error_msg指定的信息。
• sticky_conn：当前还未实现该功能。
• multiplex：如果设置为0，将禁用multiplexing。如果设置为1，则启用或重新启用multiplexing，除非有其它条件(如用户变量或事务)阻止启用。如果设置为2，则只对当前查询不禁用multiplexing。默认值为NULL，表示不会修改multiplexing的策略。
• log：查询将记录日志。
• apply：当设置为1后，当匹配到该规则后，将立即应用该规则，不会再评估其它的规则(注意：应用之后，将不会评估mysql_query_rules_fast_routing中的规则)。
• comment：注释说明字段，例如描述规则的意义。

4.基于mysql username进行路由

基于mysql user的配置方式和基于端口的配置是类似的。

需要注意，在插入mysql user到mysql_users表中时，就已经指定了默认的路由目标组，这已经算是一个路由规则了(只不过是默认路由目标)。当成功匹配到mysql_query_rules中的规则时，这个默认目标就不再生效。所以，通过默认路由目标，也能简单地实现读写分离。

例如，在后端MySQL Server上先创建好用于读、写分离的用户。例如，root用户用于写操作，reader用户用于读操作。

# 在master节点上执行：
grant all on *.* to root@'192.168.100.%' identified by 'P@ssword1!';
grant select,show databases,show view on *.* to reader@'192.168.100.%' identified by 'P@ssword1!';

然后将这两个用户添加到ProxySQL的mysql_users表中，并创建两条规则分别就有这两个用户进行匹配。

insert into mysql_users(username,password,default_hostgroup)
values('root','P@ssword1!',10),('reader','P@ssword1!',20);

load mysql users to runtime;
save mysql users to disk;

delete from mysql_query_rules;      # 为了测试，先清空已有规则

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,username,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,'root',10,1),(2,1,'reader',20,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

当然，在上面演示的示例中，mysql_query_rules中基于username的规则和mysql_users中这两个用户的默认规则是重复了的。

5.基于数据库名称进行路由

ProxySQL支持基于schemaname进行路由。这在一定程度上实现了简单的sharding功能。例如，将后端MySQL集群中的节点A和节点B定义在不同主机组中，ProxySQL将所有对于DB1库的查询路由到节点A所在的主机组，将所有对DB2库的查询路由到节点B所在的主机组。

只需配置一个schemaname字段就够了，好简单，是不是感觉很爽。但想太多了，ProxySQL的schemaname字段只是个鸡肋，要实现分库sharding，只能通过正则匹配、查询重写的方式来实现。

例如，原语句如下，用于找出浙江省的211大学。

select * from zhongguo.university where prov='Zhejiang' and high=211;

按省份分库后，通过ProxySQL的正则替换，将语句改写为如下SQL语句：

select * from Zhejiang.university where 1=1 high=211;

然后还可以将改写后的SQL语句路由到指定的主机组中，实现真正的分库。

这些内容比较复杂、也比较高级，在后面的文章中我会详细解释。

6.基于SQL语句路由

从这里开始，开始介绍ProxySQL路由规则的核心：基于SQL语句的路由。

ProxySQL接收到前端发送的SQL语句后，首先分析语句，然后从mysql_query_rules表中寻找是否有匹配该语句的规则。如果先被username或ip/port类的规则匹配并应用，则按这些规则路由给后端，如果是被基于SQL语句的规则匹配，则启动正则引擎进行正则匹配，然后路由给对应的后端组，如果规则中指定了正则替换字段，则还会重写SQL语句，然后再发送给后端。

ProxySQL支持两种类型的SQL语句匹配方式：match_digest和match_pattern。在解释这两种匹配方式之前，有必要先解释下SQL语句的参数化。

6.1 SQL语句分类：参数化

什么是参数化？

select * from tbl where id=?

这里将where条件语句中字段id的值进行了参数化，也就是上面的问号?。

我们在客户端发起的SQL语句都是完整格式的语句，但是SQL优化引擎出于优化的目的需要考虑很多事情。例如，如何缓存查询结果、如何匹配查询缓存中的数据并取出，等等。将SQL语句参数化是优化引擎其中的一个行为，对于那些参数相同但参数值不同的查询语句，SQL语句认为这些是同类查询，同类查询的SQL语句不会重复去编译而增加额外的开销。

例如，下面的两个语句，就是同类SQL语句：

select * from tbl where id=10;
select * from tbl where id=20;

将它们参数化后，结果如下：

select * from tbl where id=?;

通俗地讲，这里的"?"就是一个变量，任何满足这个语句类型的值都可以传递到这个变量中。

所以，对参数化进行一个通俗的定义：对于那些参数相同、参数值不同的SQL语句，使用问号"?"去替换参数值，替换后返回的语句就是参数化的结果。

无论是MySQL、SQL Server还是Oracle(这个不确定)，优化引擎内部都会将语句进行参数化。例如，下面是SQL Server的执行计划，其中"@1"就是所谓的问号"?"。

ProxySQL也支持参数化。当前端发送SQL语句到达ProxySQL后，ProxySQL会将其参数化并分类。例如，下面是sysbench测试过程中，ProxySQL统计的参数化语句。

+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+
| hg | sum_time | count_star | digest_text                                                 |
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+
| 2  | 14520738 | 50041      | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id=?                            |
| 1  | 3142041  | 5001       | COMMIT                                                      |
| 1  | 2270931  | 5001       | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+? ORDER BY c |
| 1  | 2021320  | 5003       | SELECT c FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+?            |
| 1  | 1768748  | 5001       | UPDATE sbtest1 SET k=k+? WHERE id=?                         |
| 1  | 1697175  | 5003       | SELECT SUM(K) FROM sbtest1 WHERE id BETWEEN ? AND ?+?       |
| 1  | 1346791  | 5001       | UPDATE sbtest1 SET c=? WHERE id=?                           |
| 1  | 1263259  | 5001       | DELETE FROM sbtest1 WHERE id=?                              |
| 1  | 1191760  | 5001       | INSERT INTO sbtest1 (id, k, c, pad) VALUES (?, ?, ?, ?)     |
| 1  | 875343   | 5005       | BEGIN                                                       |
+----+----------+------------+-------------------------------------------------------------+

ProxySQL的mysql_query_rules表中有三个字段，能基于参数化后的SQL语句进行三种不同方式的匹配：

• digest：将参数化后的语句进行hash运算得到一个hash值digest，可以对这个hash值进行精确匹配。匹配效率最高。
• match_digest：对digest值进行正则匹配。
• match_pattern：对原始SQL语句的文本内容进行正则匹配。

如果要进行SQL语句的重写(即正则替换)，或者对参数值匹配，则必须采用match_pattern。如果可以，尽量采用digest匹配方式，因为它的效率更高。

6.2 路由相关的几个统计表

在ProxySQL的stats库中，包含了几个统计表。

admin> show tables from stats;
+--------------------------------------+
| tables                               |
+--------------------------------------+
| global_variables                     |
| stats_memory_metrics                 |
| stats_mysql_commands_counters        |     <--已执行查询语句的统计信息
| stats_mysql_connection_pool          |     <--连接池信息
| stats_mysql_connection_pool_reset    |     <--重置连接池统计数据
| stats_mysql_global                   |     <--全局统计数据
| stats_mysql_prepared_statements_info |
| stats_mysql_processlist              |     <--模拟show processlist的结果
| stats_mysql_query_digest             | <--本文解释
| stats_mysql_query_digest_reset       | <--本文解释
| stats_mysql_query_rules              | <--本文解释
| stats_mysql_users                    |     <--各mysql user前端和ProxySQL的连接数
| stats_proxysql_servers_checksums     |     <--ProxySQL集群相关
| stats_proxysql_servers_metrics       |     <--ProxySQL集群相关
| stats_proxysql_servers_status        |     <--ProxySQL集群相关
+--------------------------------------+

这些表的内容、解释我已经翻译，参见：ProxySQL的stats库。本文介绍其中3个和路由、规则相关的表。

6.2.1 stats_mysql_query_digest

这个表对于分析SQL语句至关重要，是分析语句性能、定制路由规则指标的最主要来源。

刚才已经解释过什么是SQL语句的参数化，还说明了ProxySQL会将参数化后的语句进行hash计算得到它的digest，这个统计表中记录的就是每个参数化分类后的语句对应的统计数据，包括该类语句的执行次数、所花总时间、所花最短、最长时间，还包括语句的文本以及它的digest。

如下图：

以下是各个字段的意义：

• hostgroup：查询将要路由到的目标主机组。如果值为-1，则表示命中了查询缓存，直接从缓存取数据返回给客户端。
• schemaname：当前正在执行的查询所在的schema名称。
• username：MySQL客户端连接到ProxySQL使用的用户名。
• digest：一个十六进制的hash值，唯一地代表除了参数值部分的查询语句。
• digest_text：参数化后的SQL语句的文本。注意，如果重写了SQL语句，则这个字段是显示的是重写后的字段。换句话说，这个字段是真正路由到后端，被后端节点执行的语句。
• count_star：该查询(参数相同、值不同)总共被执行的次数。
• first_seen：unix格式的timestamp时间戳，表示该查询首次被ProxySQL路由出去的时间点。
• last_seen：unix格式的timestamp时间戳，到目前为止，上一次该查询被ProxySQL路由出去的时间点。
• sum_time：执行该类查询所花的总时间(单位微秒)。在想要找出程序中哪部分语句消耗时间最长的语句时非常有用，此外根据这个结果还能提供一个如何提升性能的良好开端。
• min_time, max_time：执行该类查询的时间范围。min_time表示的是目前为止执行该类查询所花的最短时间，max_time则是目前为止，执行该类查询所花的最长时间，单位都是微秒。

注意，该表中的查询所花时长是指ProxySQL从接收到客户端查询开始，到ProxySQL准备向客户端发送查询结果的时长。因此，这些时间更像是客户端看到的发起、接收的时间间隔(尽管客户端到服务端数据传输也需要时间)。更精确一点，在执行查询之前，ProxySQL可能需要更改字符集或模式，可能当前后端不可用(当前后端执行语句失败)而找一个新的后端，可能因为所有连接都繁忙而需要等待空闲连接，这些都不应该计算到查询执行所花时间内。

其中hostgroup、digest、digest_text、count_start、{sum,min,max}_time这几列最常用。

例如：

admin> select hostgroup hg,count_star,sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| hg | count_star | sum_time | digest             | digest_text            |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| 10 | 4          | 2412     | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 6          | 4715     | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+

从中分析，两个语句都路由到了hostgroup=10的组中，第一个语句执行了4次，这4次总共花费了2412微秒(即2.4毫秒)，第二个语句执行了6次，总花费4.7毫秒。还给出了这两个语句参数化后的digest值，以及参数化后的SQL文本。

6.2.2 stats_mysql_query_digest_reset

这个表的表结构和stats_mysql_query_digest是完全一样的，只不过每次从这个表中检索数据(随便检索什么，哪怕where 1=0)，都会重置stats_mysql_query_digest表中已统计的数据。

6.2.3 stats_mysql_query_rules

这个表只有两个字段：

• rule_id：对应的是规则号码。
• hits，对应的是每个规则被命中了多少次。

6.3 基于SQL语句路由：digest

digest匹配规则是对digest进行精确匹配。

例如，从stats_mysql_query_digest中获取两个对应的digest值。注意，现在它们的hostgroup_id=10。

admin> select hostgroup hg,count_star,sum_time,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| hg | count_star | sum_time | digest             | digest_text            |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+
| 10 | 4          | 2412     | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 6          | 4715     | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+------------+----------+--------------------+------------------------+

插入两条匹配这两个digest的规则：

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,digest,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,"0xADB885E1F3A7A5C2",20,1),(2,1,"0x57497F236587B138",10,1);

然后测试

mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"

再去查看规则的路由命中情况：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

查看路由的目标：

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest             | digest_text            |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 20 | 1  | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 1  | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+

可见，基于digest的精确匹配规则已经生效。

6.4 基于SQL语句路由：match_digest

match_digest是对digest做正则匹配，但注意match_pattern字段中给的规则不是hash值，而是SQL语句的文本匹配规则。

ProxySQL支持两种正则引擎：

• 1.PCRE
• 2.RE2

老版本中默认的正则引擎是RE2，现在默认的正则引擎是PCRE。可从变量mysql-query_processor_regex获知当前的正则引擎是RE2还是PCRE：

Admin> select @@mysql-query_processor_regex;
+-------------------------------+
| @@mysql-query_processor_regex |
+-------------------------------+
| 1                             |
+-------------------------------+

其中1代表PCRE，2代表RE2。

在mysql_query_rules表中有一个字段re_modifiers，它用于定义正则引擎的修饰符，默认已经设置caseless，表示正则匹配时忽略大小写，所以select和SELECT都能匹配。此外，还可以设置global修饰符，表示匹配全局，而非匹配第一个，这个在重写SQL语句时有用。

(RE2引擎无法同时设置caseless和global，即使它们都设置了也不会生效。所以，将默认的正则引擎改为了PCRE)

在进行下面的实验之前，先把mysql_query_rules表清空，并将规则的统计数据也清空。

delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset;

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply)
values (1,1,"^select .* test2.*",20,1),(2,1,"^select .* test1.*",10,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

然后分别执行：

mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"

查看规则匹配结果：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest             | dt                     |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 10 | 1  | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
| 20 | 1  | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+

显然，命中规则，且按照期望进行路由。

如果想对match_digest取反，即不被正则匹配的SQL语句才命中规则，则设置mysql_query_rules表中的字段negate_match_pattern=1。同样适用于下面的match_pattern匹配方式。

6.5 基于SQL语句路由：match_pattern

和match_digest的匹配方式类似，但match_pattern是基于原始SQL语句进行匹配的，包括参数值。有两种情况必须使用match_pattern：

• 重写SQL语句，即同时设置了replace_pattern字段。
• 对参数的值进行匹配。

如果想对match_pattern取反，即不被正则匹配的SQL语句才命中规则，则设置mysql_query_rules表中的字段negate_match_pattern=1。

例如：

## 清空规则以及规则的统计数据
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset where 1=0;

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_pattern,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,"^select .* test2.*",20,1),(2,1,"^select .* test1.*",10,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

执行查询：

mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1;"
mysql -uroot -pP@ssword1! -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1;"

然后查看匹配结果：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------+
| hg | cs | digest             | dt                     |
+----+----+--------------------+------------------------+
| 20 | 1  | 0xADB885E1F3A7A5C2 | select * from test2.t1 |
| 10 | 1  | 0x57497F236587B138 | select * from test1.t1 |
+----+----+--------------------+------------------------+

再来看看匹配参数值(虽然几乎不会这样做)。这里要测试的语句如下：

mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test1.t1 where name like 'malong%';"
mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P6033 -e "select * from test2.t1 where name like 'xiaofang%';"

现在插入两条规则，对参数"malong%"和"xiaofang"进行匹配。

## 清空规则以及规则的统计数据
delete from mysql_query_rules;
select * from stats_mysql_query_digest_reset where 1=0;

insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_pattern,destination_hostgroup,apply)
values(1,1,"malong",20,1),(2,1,"xiaofang",10,1);

load mysql query rules to runtime;
save mysql query rules to disk;

执行上面的两个查询语句，然后查看匹配结果：

admin> select * from stats_mysql_query_rules;
+---------+------+
| rule_id | hits |
+---------+------+
| 1       | 1    |
| 2       | 1    |
+---------+------+

admin> select hostgroup hg,count_star cs,digest,digest_text dt from stats_mysql_query_digest;
+----+----+--------------------+------------------------------------------+
| hg | cs | digest             | dt                                       |
+----+----+--------------------+------------------------------------------+
| 20 | 1  | 0x0C624EDC186F0217 | select * from test1.t1 where name like ? |
| 10 | 1  | 0xA38442E236D915A7 | select * from test2.t1 where name like ? |
+----+----+--------------------+------------------------------------------+

已按预期进行路由。

7.实用的读写分离

一个极简单却大有用处的读、写分离功能：将默认路由组设置为写组，然后再插入下面两个select语句的规则。

# 10为写组，20为读组
insert into mysql_query_rules(rule_id,active,match_digest,destination_hostgroup,apply)
VALUES (1,1,'^SELECT.*FOR UPDATE$',10,1),
       (2,1,'^SELECT',20,1);

但需要注意的是，这样的规则只适用于小环境下的读写分离，对于稍复杂的环境，需要对不同语句进行开销分析，对于开销大的语句需要制定专门的路由规则。在之后的文章中我会稍作分析。

8.总结

ProxySQL能通过ip、port、client_ip、username、schemaname、digest、match_digest、match_pattern实现不同方式的路由，方式可谓繁多。特别是基于正则匹配的灵活性，使得ProxySQL能满足一些比较复杂的环境。

总的来说，ProxySQL主要是通过digest、match_digest和match_pattern进行规则匹配的。在本文中，只是介绍了匹配规则的基础以及简单的用法，为进军后面的文章做好铺垫。