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一个数据库由很多表的构成,每个表对应着不同的业务,垂直切分是指按照业务将表进行分类, 分布到不同 的数据库上面,这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面,如下图:
系统被切分成:用户、订单交易、支付几个模块。
一个问题:在两台主机上的两个数据库中的表,能否关联查询?
分库的原则:有紧密关联关系的表应该在一个库里,相互没有关联关系的表可以分到不同的库里
以下4张表如何分库?
#客户表 rows:20万 CREATE TABLE customer( id INT AUTO_INCREMENT, NAME VARCHAR(200), PRIMARY KEY(id) ); #订单表 rows:600万 CREATE TABLE orders( id INT AUTO_INCREMENT, order_type INT, customer_id INT, amount DECIMAL(10,2), PRIMARY KEY(id) ); #订单详细表 rows:600万 CREATE TABLE orders_detail( id INT AUTO_INCREMENT, detail VARCHAR(2000), order_id INT, PRIMARY KEY(id) ); #订单状态字典表 rows:20 CREATE TABLE dict_order_type( id INT AUTO_INCREMENT, order_type VARCHAR(200), PRIMARY KEY(id) );
1、修改schema配置文件
… <schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1"> <table name="customer" dataNode="dn2" ></table> </schema> <dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="orders" /> <dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="orders" /> <dataHost name="host1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <!-- can have multi write hosts --> <writeHost host="hostM1" url="192.168.67.140:3306" user="root" password="123456"> </writeHost> </dataHost> <dataHost name="host2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> <heartbeat>select user()</heartbeat> <!-- can have multi write hosts --> <writeHost host="hostM2" url="192.168.67.130:3306" user="root" password="123456"> </writeHost> </dataHost> …
2、新增两个空白库
分库操作不是在原来的老数据库上进行操作,需要准备两台机器分别安装新的数据库
#在数据节点dn1和dn2上分别创建数据库orders
CREATE DATABASE orders;
3、启动Mycat服务
./mycat console
4、访问Mycat进行分库
#访问mycat
musql -umycat -p123456 -P 8066 -h 192.168.67.140
#切换到TESTDB
#创建4张表
#查看表信息,可以看到成功分库
相对于垂直拆分,水平拆分不是将表做分类,而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中, 每个表中包含一部分数据。
简单来说,我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分,就是将表中的某些行切分到一个数据库,而另外的某些行又切分到其他的数据库中,如图
1、选择要拆分的表
2、分表字段
以 orders 表为例,可以根据不同自字段进行分表
编号 | 分表字段 | 效果 |
---|---|---|
1 | id(主键、或者创建时间) | 查询订单注重时效,历史订单被查询的次数少,如此分片会造成一个节点访问多,一个访问少,不平均 |
2 | customer_id(客户id) | 根据客户id去分,两个节点访问平均,一个客户的所有订单都在同一个节点上 |
3、修改配置文件schema.xml
#为 orders 表设置数据节点为 dn1、dn2,并指定分片规则为 mod_rule(自定义的名字)
<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" ></table>
#如下图
4、修改配置文件rule.xml
#在rule配置文件里新增分片规则 mod_rule,并指定规则适用字段为 customer_id,
#还有选择分片算法mod-long(对字段求模运算),customer_id 对两个节点求模,根据结果分片
#配置算法 mod-long 参数 count 为 2,两个节点
<tableRule name="mod_rule">
<rule>
<columns>customer_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">2</property>
</function>
5、在数据节点dn2上建orders表
6、重启Mycat,让配置生效
7、访问Mycat实现分片
#在 mycat 里向 orders 表插入数据,INSERT 字段不能省略
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES (1,101,100,100100);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(2,101,100,100300);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(3,101,101,120000);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(4,101,101,103000);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(5,102,101,100400);
INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES(6,102,100,100020);
在mycat、dn1、dn2中查看orders表数据,分表成功
Orders 订单表已经进行分表操作了,和它关联的 orders_detail 订单详情表如何进行 join 查询
我们要对 orders_detail 也要进行分片操作。Join 的原理如下图
1、ER表
修改schema.xml配置文件
…
<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" >
<childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</table>
…
在dn2创建orders_detail表
重启Mycat
访问Mycat,向orders_detail表插入数据
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) values(1,'detail1',1);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(2,'detail1',2);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(3,'detail1',3);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(4,'detail1',4);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(5,'detail1',5);
INSERT INTO orders_detail(id,detail,order_id) VALUES(6,'detail1',6);
在Mycat、dn1、dn2中运行两个表join语句
Select o.*,od.detail from orders o inner join orders_detail od on o.id=od.order_id;
2、全局表
在分片的情况下,当业务表因为规模而进行分片以后,业务表与这些附属的字典表之间的关联, 就成了比较 棘手的问题,考虑到字典表具有以下几个特性:
鉴于此,Mycat 定义了一种特殊的表,称之为“全局表”,全局表具有以下特性:
将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表,则从另外一个方面,很好的解决了数据JOIN 的难题。通过全局表+基于 E-R 关系的分片策略,Mycat 可以满足 80%以上的企业应用开发。
修改schema.xml配置文件
…
<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule" >
<childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</table>
<table name="dict_order_type" dataNode="dn1,dn2" type="global" ></table>
…
在dn2创建dict_order_type表
重启Mycat
访问Mycat向dict_order_type表插入数据
INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,'type1');
INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,'type2');
在Mycat、dn1、dn2中查询表数据
此规则为对分片字段求摸运算。也是水平分表最常用规则
通过在配置文件中配置可能的枚举id,自己配置分片,本规则适用于特定的场景,比如有些业务需要按照省份或区县来做保存,而全国省份区县固定的,这类业务使用本条规则
(1)修改schema.xml配置文件
<table name="orders_ware_info" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding_by_intfile"></table>
(2)修改rule.xml配置文件
<tableRule name="sharding_by_intfile">
<rule>
<columns>areacode</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">1</property>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>
columns:分片字段,algorithm:分片函数
mapFile:标识配置文件名称,type:0为int型、非0为String,
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,
设置默认节点如果碰到不识别的枚举值,就让它路由到默认节点,如不设置不识别就报错
(3)修改partition-hash-int.txt配置文件
110=0
120=1
(4)重启 Mycat
(5)访问Mycat创建表#订单归属区域信息表
此分片适用于,提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片。
(1)修改schema.xml配置文件
<table name="payment_info" dataNode="dn1,dn2" rule="auto_sharding_long" ></table>
(2)修改rule.xml配置文件
<tableRule name="auto_sharding_long">
<rule>
<columns>order_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>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>
- columns:分片字段,algorithm:分片函数
- mapFile:标识配置文件名称
- 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,
设置默认节点如果碰到不识别的枚举值,就让它路由到默认节点,如不设置不识别就报错
(3)修改autopartition-long.txt配置文件
0-102=0
103-200=1
(4)重启Mycat
(5)访问Mycat创建表
#支付信息表
CREATE TABLE payment_info (
`id` INT AUTO_INCREMENT comment '编号',
`order_id` INT comment '订单编号',
`payment_status` INT comment '支付状态', PRIMARY KEY(id)
);
(6)插入数据
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (1,101,0);
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (2,102,1);
INSERT INTO payment_info (id,order_id ,payment_status) VALUES (3,103,0);
INSERT INTO payment_info (id,order_id,payment_status) VALUES (4,104,1);
(7)查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果
此规则为按天分片。设定时间格式、范围
(1)修改schema.xml配置文件
<table name="login_info" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding_by_date" ></table>
(2)修改rule.xml配置文件
<tableRule name="sharding_by_date">
<rule>
<columns>login_date</columns>
<algorithm>shardingByDate</algorithm>
</rule>
</tableRule>
…
<function name="shardingByDate" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2019-01-01</property>
<property name="sEndDate">2019-01-04</property>
<property name="sPartionDay">2</property>
</function>
- columns:分片字段,algorithm:分片函数
- dateFormat :日期格式
- sBeginDate :开始日期
- sEndDate:结束日期,则代表数据达到了这个日期的分片后循环从开始分片插入
- sPartionDay :分区天数,即默认从开始日期算起,分隔 2 天一个分区
(3)重启 Mycat
(4)访问Mycat创建表
#用户信息表
CREATE TABLE login_info (
`id` INT AUTO_INCREMENT comment '编号',
`user_id` INT comment '用户编号',
`login_date` date comment '登录日期', PRIMARY KEY(id)
);
(5)插入数据
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (1,101,'2019-01-01');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (2,102,'2019-01-02');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (3,103,'2019-01-03');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (4,104,'2019-01-04');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (5,103,'2019-01-05');
INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (6,104,'2019-01-06');
(6)查询Mycat、dn1、dn2可以看到数据分片效果
在实现分库分表的情况下,数据库自增主键已无法保证自增主键的全局唯一。为此,Mycat提供了全局sequence,并且提供了包含本地配置和数据库配置等多种实现方式
1、 本地文件
此方式 Mycat将sequence配置到文件中,当使用到sequence中的配置后,Mycat 会更下classpath 中的 sequence_conf.properties文件中sequence当前的值。
2、 数据库方式
利用数据库一个表 来进行计数累加。但是并不是每次生成序列都读写数据库,这样效率太低。
Mycat 会预加载一部分号段到 Mycat 的内存中,这样大部分读写序列都是在内存中完成的。如果内存中的号段用完了 Mycat 会再向数据库要一次。
问:那如果Mycat 崩溃了 ,那内存中的序列岂不是都没了?
是的。如果是这样,那么Mycat 启动后会向数据库申请新的号段,原有号段会弃用。
也就是说如果 Mycat 重启,那么损失是当前的号段没用完的号码,但是不会因此出现主键重复
(1)建库序列脚本
#在 dn1 上创建全局序列表 CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE (NAME VARCHAR(50) NOT NULL,current_value INT NOT NULL,increment INT NOT NULL DEFAULT 100, PRIMARY KEY(NAME)) ENGINE=INNODB; #创建全局序列所需函数DELIMITER $$ CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64) DETERMINISTIC BEGIN DECLARE retval VARCHAR(64); SET retval="-999999999,null"; SELECT CONCAT(CAST(current_value AS CHAR),",",CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM MYCAT_SEQUENCE WHERE NAME = seq_name; RETURN retval; END $$ DELIMITER ; DELIMITER $$ CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),VALUE INTEGER) RETURNS VARCHAR(64) DETERMINISTIC BEGIN UPDATE MYCAT_SEQUENCE SET current_value = VALUE WHERE NAME = seq_name; RETURN mycat_seq_currval(seq_name); END $$ DELIMITER ; DELIMITER $$ CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS VARCHAR(64) DETERMINISTIC BEGIN UPDATE MYCAT_SEQUENCE SET current_value = current_value + increment WHERE NAME = seq_name; RETURN mycat_seq_currval(seq_name); END $$ DELIMITER ; #初始化序列表记录 INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(NAME,current_value,increment) VALUES ('ORDERS', 400000, 100);
(2)修改 Mycat 配置
#修改sequence_db_conf.properties
vim sequence_db_conf.properties
#意思是 ORDERS这个序列在dn1这个节点上,具体dn1节点是哪台机子,请参考schema.xml
修改server.xml
vim server.xml
#全局序列类型:0-本地文件,1-数据库方式,2-时间戳方式。此处应该修改成1
重启Mycat
(3)验证全局序列
#登录Mycat,插入数据
insert into orders(id,amount,customer_id,order_type) values(next value for MYCATSEQ_ORDERS,1000,101,102);
#查询数据
重启Mycat后,再次插入数据,再查询
3、时间戳方式
全局序列ID= 64 位二进制 (42(毫秒)+5(机器 ID)+5(业务编码)+12(重复累加) 换算成十进制为 18 位数的long 类型,每毫秒可以并发 12 位二进制的累加。
4、自主生成全局序列
可在 java 项目里自己生成全局序列,如下:
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