【MySQL高性能】MyCat 2.分片策略以及原理分析

简介

数据库分片可以把他理解成分库，将一张表拆分到多个数据库中，通常是在表数据大的情况进行拆分。

根据InnerDB索引原理，主键索引类型bigint计算得出一张表达到2千万就需要进行拆分了。当然也需要提前做好拆分，数据量大查询效率会慢。

阿里巴巴《Java 开发手册》提出单表行数超过 500 万行或者单表容量超过 2GB，建议分表分库。

MyCat支持的常见的分片算法：

1、求模算法

2、分片枚举

3、范围约定

4、日期指定

5、固定分片hash算法

6、通配取模

7、ASCII码求模通配

8、编程指定

9、字符串拆分hash解析

参考文献：

mycat1.6官方文档：http://www.mycat.org.cn/mycat1.html

mycat权威指南：http://dl.mycat.org.cn/mycat-definitive-guide.pdf

MyCat分片求模算法配置

本文的配置建立在上篇MyCat读写分离的基础上。

在主节点创建三个数据库并且创建t_uesr表。

修改schema.xml

vim conf/schema.xml

内容如下：




	
		
	
	

	
		select user()
		
			
		
	

 
修改rule.xml 
vim conf/rule.xml
 
内容如下 



   
        
            id
            mod-long
        
    
    
        
        3
	

 
重启MyCat 
./bin/mycat stop
./bin/mycat start
 
效果展示： 
 
总结： 
在真实数据库看到 
user01库：3（3%3=0） 
user02库：1（1%3=1） 
user03库：2（2%3=2） 
MyCat中间件插入的时候帮取模算法，查询帮我们我们数据汇总，看起来像是同一个库。 
MyCat分片原理 
日志分析 
修改日志配置文件 
vim conf/log4j2.xml
 
将asyncRoot level="info"修改成asyncRoot level=“debug” 
查看日志： 
tail -200f mycat.log
 
找到这段日志： 
SELECT * FROM `t_user` LIMIT 0, 1000, route={
   1 -> dn1{SELECt *
FROM `t_user`
LIMIT 0, 1000}
   2 -> dn2{SELECt *
FROM `t_user`
LIMIT 0, 1000}
   3 -> dn3{SELECt *
FROM `t_user`
LIMIT 0, 1000}
} rrs 
 
原理分析，在不带条件的情况下，MyCat会执行3次SQL语句，并且把结果拼在一起返回。 
执行计划 
除了使用日志分析，MyCat 封装了执行计划 
EXPLAIN SELECt * FROM t_user
 
查询结果如下 
 
如果查询字段是分片字段，MyCat会优化SQL如下： 
 
查询字段非分片字段，会查全部表。这样效率是很慢的，这也是MyCat中的不足。



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