MySQL-分库分表详解（五）

♥️作者：小刘在C站

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**5.2 **水平拆分

**5.2.1 **场景

在业务系统中, 有一张表(日志表), 业务系统每天都会产生大量的日志数据 , 单台服务器的数据存

储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分。

**5.2.2 **准备

准备三台服务器，具体的结构如下：

并且，在三台数据库服务器中分表创建一个数据库itcast。

**5.2.3 ****配置 **

1). schema.xml

<schema name="ITCAST" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
<table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" />
</schema>
<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

tb_log表最终落在3个节点中，分别是 dn4、dn5、dn6 ，而具体的数据分别存储在 dhost1、

dhost2、dhost3的itcast数据库中。

2). server.xml

配置root用户既可以访问 SHOPPING 逻辑库，又可以访问ITCAST逻辑库。

<user name="root" defaultAccount="true">
<property name="password">123456</property>
<property name="schemas">SHOPPING,ITCAST</property>
<!-- 表级 DML 权限设置 -->
<!--
<privileges check="true">
<schema name="DB01" dml="0110" >
<table name="TB_ORDER" dml="1110"></table>
</schema>
</privileges>
-->
</user>

**5.2.4 **测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数

据分布情况。

CREATE TABLE tb_log (
id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
model_name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块名',
model_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块值',
return_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值',
return_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值类型',
operate_user varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作用户',
operate_time varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作时间',
param_and_value varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数名及参数值',
operate_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作类',
operate_method varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作方法',
cost_time bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方法耗时, 单位 ms',
source int(1) DEFAULT NULL COMMENT '来源 : 1 PC , 2 Android , 3 IOS',
PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('1','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:12:28','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','insert','10',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('2','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:12:27','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','insert','23',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('3','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','update','34',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('4','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','update','13',2);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('5','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co
ntroller.UserController','insert','29',3);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('6','user','find','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co
ntroller.UserController','find','29',2);

**5.3 ****分片规则 **

**5.3.1 **范围分片

1). 介绍

根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况， 来决定该数据属于哪一个分片。

2). 配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

schema.xml数据节点配置：

<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" />

rule.xml分片规则配置：

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

分片规则配置属性含义：

在rule.xml中配置分片规则时，关联了一个映射配置文件 autopartition-long.txt，该配置文

件的配置如下：

# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2

含义：0-500万之间的值，存储在0号数据节点(数据节点的索引从0开始) ； 500万-1000万之间的

数据存储在1号数据节点 ； 1000万-1500万的数据节点存储在2号节点 ；

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。 在MyCat的入门程序中，我们使用的就是该分片规则。

**5.3.2 **取模分片

1). 介绍

根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果， 来决定该数据属于哪一个分片。

2). 配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" /> 

schema.xml数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml分片规则配置：

<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<property name="count">3</property>
</function>

分片规则属性说明如下：

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。 在前面水平拆分的演示中，我们选择的就是取模分片。

3). 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

*5.3.3 一致性hash*分片

1). 介绍

所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。

2). 配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 一致性hash -->
<table name="tb_order" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-murmur" /> 

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
<property name="count">3</property>
<property name="virtualBucketTimes">160</property>
</function>

分片规则属性含义：

3). 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数 据分布情况。

create table tb_order(
id varchar(100) not null primary key,
money int null,
content varchar(200) null
);
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b92fdaaf-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 10, 'b92fdaf8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93482b6-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 20, 'b93482d5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b937e246-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 50, 'b937e25d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93be2dd-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 100, 'b93be2f9-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93f2d68-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 130, 'b93f2d7d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9451b98-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 30, 'b9451bcc-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9488ec1-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 560, 'b9488edb-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94be6e6-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 10, 'b94be6ff-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94ee10d-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 123, 'b94ee12c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b952492a-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 145, 'b9524945-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95553ac-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 543, 'b95553c8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9581cdd-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 17, 'b9581cfa-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95afc0f-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 18, 'b95afc2a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95daa99-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 134, 'b95daab2-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9667e3c-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 156, 'b9667e60-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96ab489-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 175, 'b96ab4a5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96e2942-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 180, 'b96e295b-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b97092ec-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 123, 'b9709306-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b973727a-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 230, 'b9737293-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b978840f-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 560, 'b978843c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');

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