MyCat分片规则--笔记（二）

概述

myCat实现分库分表的策略，对数据量的处理带来很大的便利，这里主要整理下MyCat的使用以及常用路由算法，针对MyCat里面的事务、集群后续再做整理；另外内容整理，不免会参考技术大牛的博客，内容雷同，实属正常；基于业务区分数据源，主要为了实现如下的数据库

常规使用

配置schema.xml  在同一个mysql数据库中，创建了三个数据库 testdb1，testdb2，testdb3。并在每个库中都创建了user表

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">

   <schema name="testdb" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100”  >
       <!——指定rule 分片规则-->
      <table name="user" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="sharding-by-intfile" />
   </schema>

    <dataNode name="dn1" dataHost="host" database="testdb1" />
    <dataNode name="dn2" dataHost="host" database="testdb2" />
    <dataNode name="dn3" dataHost="host" database="testdb3" />

    <dataHost name="host" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
       writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
       <heartbeat>select 1</heartbeat>
       <writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="root" password="123" />
    </dataHost>

</mycat:schema>

配置server.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
     <system>
          <property name="defaultSqlParser">druidparser</property>
     </system>
     <user name="mycat">
          <property name="password">mycat</property>
          <property name="schemas">testdb</property>
     </user>
</mycat:server>

配置rule.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/“>
    <tableRule name="sharding-by-intfile">
          <rule>
               <columns>sharding_id</columns>
               <algorithm>hash-int</algorithm>
          </rule>
     </tableRule>

    <function name="hash-int"
              class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
              <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
     </function>
</mycat:rule>

常用的分片规则

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="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
    <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
    <property name="type">0</property>
    <property name="defaultNode">0</property>
  </function>

这个是针对Int类型的枚举算法，如果是标识字符串枚举，可将function做如下调整： <property name="type">1</property>

partition-hash-int.txt 文件配置：

10000=0

10010=1

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String，

所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1

/**

*  defaultNode 默认节点:小于0表示不设置默认节点，大于等于0表示设置默认节点,结点为指定的值

*

默认节点的作用：枚举分片时，如果碰到不识别的枚举值，就让它路由到默认节点

*                如果不配置默认节点（defaultNode值小于0表示不配置默认节点），碰到

*                不识别的枚举值就会报错，

*                like this：can't find datanode for sharding column:column_name val:ffffffff

*/

二、固定分片hash算法(总体长度1024)

<tableRule name="rule1">
    <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
  <function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">2,1</property>
    <property name="partitionLength">256,512</property>
  </function>

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表

分区长度:默认为最大2^n=1024 ,即最大支持1024分区

约束 :

count,length两个数组的长度必须是一致的。

1024 = sum((count[i]*length[i])). count和length两个向量的点积恒等于1024

用法例子：

@Test

public void testPartition() {

// 本例的分区策略：希望将数据水平分成3份，前两份各占25%，第三份占50%。（故本例非均匀分区）

// |<---------------------1024------------------------>|

// |<----256--->|<----256--->|<----------512---------->|

// | partition0 | partition1 | partition2 |

// | 共2份,故count[0]=2 | 共1份，故count[1]=1 |

int[] count = new int[] { 2, 1 };

int[] length = new int[] { 256, 512 };

PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);

// 下面代码演示分别以offerId字段或memberId字段根据上述分区策略拆分的分配结果

int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8; // cobar默认会配置为此值

long offerId = 12345;

String memberId = "qiushuo";

// 若根据offerId分配，partNo1将等于0，即按照上述分区策略，offerId为12345时将会被分配到partition0中

int partNo1 = pu.partition(offerId);

// 若根据memberId分配，partNo2将等于2，即按照上述分区策略，memberId为qiushuo时将会被分到partition2中

int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);

Assert.assertEquals(0, partNo1);

Assert.assertEquals(2, partNo2);

}

如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024

<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">

<property name="partitionCount">4</property>

<property name="partitionLength">256</property>

</function>

三、范围约定

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

# range start-end ,data node index

# K=1000,M=10000.

0-500M=0

500M-1000M=1

1000M-1500M=2

或

0-10000000=0

10000001-20000000=1

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

rang-long 函数中mapFile代表配置文件路径

所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片

四、求模法

<tableRule name="mod-long">
    <rule>
      <columns>user_id</columns>
      <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
  </tableRule>
  <function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
   <!-- how many data nodes  -->
    <property name="count">3</property>
  </function>

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

此种配置非常明确即根据id与count（你的结点数）进行求模预算，相比方式1，此种在批量插入时需要切换数据源，id不连续

五、日期列分区法

<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">2014-01-01</property>
    <property name="sPartionDay">10</property>
</function>

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，

配置中配置了开始日期，分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区

六、通配取模

<tableRule name="sharding-by-pattern">
      <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
      </rule>
   </tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="io.mycat.route.function.PartitionByPattern">
    <property name="patternValue">256</property>
    <property name="defaultNode">2</property>
    <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
  </function>

partition-pattern.txt

# id partition range start-end ,data node index

###### first host configuration

1-32=0

33-64=1

65-96=2

97-128=3

######## second host configuration

129-160=4

161-192=5

193-224=6

225-256=7

0-0=7

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode 默认节点，如果不配置了默认，则默认是0即第一个结点

mapFile 配置文件路径

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推，如果id非数字数据，则会分配在defaoultNode 默认节点

String idVal = "0";

Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal));

idVal = "45a";

Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

七、ASCII码求模通配

<tableRule name="sharding-by-prefixpattern">
      <rule>
        <columns>user_id</columns>
        <algorithm>sharding-by-prefixpattern</algorithm>
      </rule>
   </tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="io.mycat.route.function.PartitionByPrefixPattern">
    <property name="patternValue">256</property>
    <property name="prefixLength">5</property>
    <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property>
  </function>

partition-pattern.txt

# range start-end ,data node index

# ASCII

# 48-57=0-9

# 64、65-90=@、A-Z

# 97-122=a-z

###### first host configuration

1-4=0

5-8=1

9-12=2

13-16=3

###### second host configuration

17-20=4

21-24=5

25-28=6

29-32=7

0-0=7

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength ASCII 截取的位数

mapFile 配置文件路径

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推

此种方式类似方式6只不过采取的是将列种获取前prefixLength位列所有ASCII码的和进行求模sum%patternValue ,获取的值，在通配范围内的

即 分片数，

/**

* ASCII编码：

* 48-57=0-9阿拉伯数字

* 64、65-90=@、A-Z

* 97-122=a-z

*/

如

String idVal="gf89f9a";

Assert.assertEquals(true, 0==autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8df99a";

Assert.assertEquals(true, 4==autoPartition.calculate(idVal));

idVal="8dhdf99a";

Assert.assertEquals(true, 3==autoPartition.calculate(idVal));

八、其他分区：按月（12个月）和天分区（24区）

<function name="latestMonth"
        class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
        <property name="splitOneDay">24</property>
    </function>
    <function name="partbymonth"
        class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
        <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
        <property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
    </function>

尝试MyCat总结

1、MyCat宣称对Oracle数据库进行支持，但是也仅仅局限于常规的语句，对MyCat的链接驱动还是要mysql，一些常规的登录，转到Oracle语句就报错；如果想基于MyCat做分库分表机制，还是建议DB选择：mySQL

2、MyCat配置完整之后，数据表对接，都是小写的；如果应用框架(Spring-Oracle)采用Table名称大写查询操作，MyCat是没法予以支持；如果是（Spring-Mysql）框架模式，到时可以修改Mysql配置，不区分大写小属性完成；