目的:有 user 和 t_order 两张数据表,表 user 的数据全部存放在 db1_zhang 中,表 t_order 的数据按 id 对 2 取模分别存放在 db1_zhang 和 db2_zhang 中. 1. 本地启动 2 个 MySQL 实例,端口分别设置为 3306 和 3307 3306 实例 create database db1_zhang; use db1_zhang; create table user(id int, name varchar(32)); creat…

一.Mycat和Sharding-jdbc的区别 1)mycat是一个中间件的第三方应用,sharding-jdbc是一个jar包 2)使用mycat时不需要改代码,而使用sharding-jdbc时需要修改代码 Mycat(proxy中间件层): Sharding-jdbc(TDDL为代表的应用层): 二.Mycat分片join 在前面的文章Mysql系列四:数据库分库分表基础理论中,已经说过分库分表需要应对的技术难题有如下几个: 1.)分布式全局唯一id 2.)分片规则和策略 3.)跨分片技…

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…

一.mycat分片规则 经过上一篇幅讲解,应该很清楚分片规则配置文件rule.xml位于$MYCAT_HOME/conf目录,它定义了所有拆分表的规则.在使用过程中可以灵活使用不同的分片算法,或者对同一个分片算法使用不同的参数,它让分片过程可配置化,只需要简单的几步就可以让运维人员及数据库管理员轻松将数据拆分到不同的物理库中.该文件包含两个重要的标签,分别是Funcation和tableRule. 总体上分为连续分片和离散分片,还有一种是连续分片和离散分片的结合,例如先范围后取模.比如范围分片(…

mycat位于应用与数据库的中间层,可以灵活解耦应用与数据库,后端数据库可以位于不同的主机上.在mycat中将表分为两大类:对于数据量小且不需要做数据切片的表,称之为分片表:对于数据量大到单库性能,容量不足以支撑,数据通常需要通过水平切分均匀分布到不同的数据库中的表,称之为分片表.而中间件最终需要处理的数据是对数据切分,聚合. 在上一片博文中,详细说明了mycat的server.xml, schema.xml, rule.xml配置文件,下面通过具体的实例,来说明分片的用法及类型. 在说明myc…

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…

实现方式: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 & 运算 优点:这种策略比较灵活,可以均匀分配也可以非均匀分配,各节点的分配比例和容量大小由partitionCount 和 partitionLength两个参数决定 缺点:和取模分片类似. 配置示例: <tableRule name="rule1"> <rule> <columns>id</columns…

实现方式:切分规则根据配置中输入的数值n.此种分片规则将数据分成n份(通常dn节点也为n),从而将数据均匀的分布于各节点上. 优点:这种策略可以很好的分散数据库写的压力.比较适合于单点查询的情景 缺点:不方便扩展:出现了范围查询,就需要MyCAT去合并结果,当数据量偏高的时候,这种跨库查询+合并结果消耗的时间有可能会增加很多,尤其是还出现了order by的时候 配置示例: <tableRule name="mod-long"> <rule> <colum…

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"?> <…

数据库集群会产生的问题: 自增ID问题 数据关联查询问题(水平拆分) 数据同步问题 数据库集群 自动增长id产生重复的话,解决: UUID形式  (没有排序 不是自增) 设置数据库步长 其他方案: redis  或者雪花算法 数据库分库分表的策略: 数据库分表分库策略 数据库分表分库原则遵循 垂直拆分与水平拆分垂直拆分就是根据不同的业务,分为不同的数据库,比如会员数据库.订单数据库.支付数据库等,垂直拆分在大型电商系统中用的非常常见.优点: 拆分后业务清晰,拆分规则明确,系统之间整合或扩展容易.…