1. 修改rule.xml hash分片规则 主要改两个地方: vi rule.xml 分片数量,这里改为3 对应 三个库 hash规则 默认是id列 这里为 PROVINCE 2. reload 加载schema配置文件 reload之前show table 是查不到新表的 连接管理端口 9066 reload 再次show tables 这次能查到了 3. 建表,插入数据 验证路由 create table t_vote(id int,province varchar(100)); inse

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

执行 select * from travelrecord ,分析Debug日志,说明整个执行逻辑,包括连接获取,连接同步信息,数据合并,数据返回,连接释放 新增一个分片表 T_VOTE (ID,PROVINCE),PROVINCE用hash分片 ,并用reload命令方式重载生效, 截图和文字说明整个过程. MySQL Server里Server端字符集UTF8情况下,当客户端字符集配置为latin 与UTF8的情况下,,通过MySQL客户端登录Mycat,执行select操作,通过日志分析,

13.4 横向扩展带来性能提升 很多NoSQL系统都是基于键值模型的,因此其查询条件也基本上是基于键值的查询,基本不会有对整个数据进行查询的时候.由于基本上所有的查询操作都是基本键值形式的,因此分片通常也基于数据的键来做:键的一些属性会决定这个键值对存储在哪台机器上.下面我们将会对hash分片和范围分片两种分片方式进行描述. 3.4.2 通过协调器进行数据分片 由于CouchDB专注于单机性能,没有提供类似的横向扩展方案,于是出现了两个项目:Lounge 和 BigCouch,他们通过提供一个p

Mycat多租户实现的两种方式 MyCat,各种分片规则,仅保证插入的时候分片.表关联,join,查询怎么命中分片条件,还是需要设计. 今天稍微测了一下. ER 分片,此方式,插入的时候能分片,但是查询的时候不是分片,可能使用其他分片规则,而且关联字段为 主键,也许可以设计出命中规则,但是我们需求是,可横向扩展,而且可控分片 <table name="orderinfo" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2,dn3&q

1 海量数据的存储问题 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB.对数据的各种操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求.这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机.它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上的提升. 但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的.这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库.如果使用关系型数据库

1. 学习计划 1.订单系统实现 2.订单生成 3.Mycat数据库分片 2. 订单系统 2.1. 功能分析 1.在购物车页面点击“去结算”按钮,跳转到订单确认页面 a) 必须要求用户登录 b) 使用拦截器实现. c) 如果用户未登录跳转到登录页面. d) 如果用户已经登录,放行.展示确认页面. e) 判断cookie中是否有购物车数据 f) 如果有同步到服务端. 2.订单确认页面中选择收货地址,选择支付方式,确认商品列表. a) 根据用户id查询收货地址列表 b) 展示支付方式列表. c) 从

实现方式:基于hash算法的分片中,算法内部是把记录分片到一种叫做"bucket"(hash桶)的内部算法结构中的,然后hash桶与实际的分片节点一一对应,从此实现了分片.路由的功能,在这种一般结构中,在需要增加分片数量来横向扩容时,由于分片节点和hash桶之间的一一对应,导致算法根据原先的hash桶个数的进行的路由失效,需要根据新的hash桶数目做数据的再平衡才能再次服务,而一致性hash算法是在内部创建了虚拟桶,并维护了虚拟桶和分片之间的关系,在横向扩展的时候可以通过调整虚拟桶和分

实现方式:其思想和范围取模分片一样,由于日期取模会出现数据热点问题,所以先根据日期分组,再根据时间 hash 使得短期数据分布跟均匀. 优点:避免扩容时的数据迁移,可以在一定程度上避免范围分片的热点问题 缺点:要求日期格式尽量精确,不然达不到局部均匀的目的 配置示例: <tableRule name="sharding-by-range-date-hash"> <rule> <columns>create_time</columns> &

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

1. 枚举法: 通过在配置文件中配置可能的枚举id,自己配置分片,使用规则: <tableRule name="sharding-by-intfile"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>hash-int</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="hash-int

概述 本篇文章主要介绍Mycat以月进行分片的方法,包括配置方法.注意事项等. mycat版本:1.4 数据节点:dn1,dn2,dn3 架构:主从 配置  创建测试表 CREATE TABLE `tdate` ( `id` ) NOT NULL, `createdate` datetime DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 在三个节点上面分别执行创建表语句. 分片配置 <table>参数

在这里,构造了两张表,熟悉Oracle的童鞋都知道,dept(部门表)和emp(员工表),其中dept中的deptno是emp表中dept_no的外键. 两表的建表语句如下: create table dept(deptno int,dname varchar(10),datanode varchar(10)); create table emp(empno int,dept_no int,datanode varchar(10)); 注意:在这里,最后一列都是datanode,通过插入data

MyCAT支持多种分片规则,下面测试的这种是分片枚举.适用场景,列值的个数是固定的,譬如省份,月份等. 在这里,需定义三个值,规则均是在rule.xml中定义. 1. tableRule 2. function 3. mapFile 首先,定义tableRule, <tableRule name="sharding-by-intfile-test"> <rule> <columns>province</columns> <algor

1 前言 Mycat目前版本支持跨分片的join,主要实现的方式有四种. 全局表 ER分片 HBT(参考MyCAT人工智能解决跨分片SQL.docx) ShareJoin ShareJoin在开发版中支持,前面三种方式1.3.0.1支持 2 ShareJoin ShareJoin是一个简单的跨分片Join,基于HBT的方式实现. 目前支持2个表的join,原理就是解析SQL语句,拆分成单表的SQL语句执行,然后把各个节点的数据汇集. 支持任意配置的A,B表 如: A,B的dataNode相同 <

1,按日期(天)分片 按日期(天)分片:从開始日期算起,依照天数来分片 比如,从2016-01-01.每10天一个分片 注意事项:须要提前将分片规划好,建好.否则有可能日期超出实际配置分片数 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate"> <property n

1,自己定义数字范围分片 自己定义数字范围分片,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,比方说将第一个500W的数据分片在第一个节点上面.第二个500W的数据分片在第二个节点上,依次类推 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <!-- 对自己定义数字分片规则rang-long-tr04的定义 --> <function name="rang-long-04" class="org.opencloudb.route.function.Au

1.程序指定分区的分片 此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片. 此方法为直接依据字符子串(必须是数字)计算分区号(由应用传递參数.显式指定分区号). 2,加入配置文件 在function.xml里面进行配置: <function name="sharding-by-substring-040302" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <pro

有一类业务,例如订单(ORDER)跟订单明细表(ORDER_DETAIL),明细表会依赖于订单,就是该会存在表的主从关系,这类似业务的切分可以抽象出合适的切分规则,比如根据用户ID切分,其它相关的表都依赖于用户ID,再或者根据订单ID进行切分,总之部分业务总会可以抽象出父子关系的表.这类表适用于ER分片表,子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上,避免数据Join跨库操作,以order与order_detail例子为例,schema.xml中定义合适的分片配置,order,order_

<table name="order" dataNode="dn$1-32" rule="mod-long"> <childTable name="order_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="order_id" /> </table> 注意:主表支持批量插入