mycat分库查询(高攻低防cp)

分表分库与分区的区别及拆分策略

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Mycat 分片规则

在数据切分处理中，特别是水平切分中，中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则，至关重要，因为它决定了后续数据聚合的难易程度，甚至可以避免跨库的数据聚合处理。

避跨库 join 的很好的方式，但不是所有的业务场景都适合这样的规则，因此本文将讲述如何选择合适的切分规则。

如果业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于 Mycat 全局表，无须对数据

进行切分，只要在所有的分片上保存一份数据即可， Mycat 在 Join 操作中，业务表与全局表进行 Join 聚合会优先选择相同分片内的全局表 join，避免跨库 Join，在进行数据插入操作时， mycat 将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

目前 Mycat 没有做全局表的数据一致性检查，后续版本 1.4 之后可能会提供全局表一致性检查，检查每个分片的数据一致性。

全局表的配置如下：

有一类业务，例如订单（order）跟订单明细（order_detail） ,明细表会依赖于订单，也就是说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,其他相关的表都依赖于用户 ID，再或者根据订单 ID 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 中定义如下的分片配置,order,order_detail 根据 order_id进行数据切分，保证相同 order_id 的数据分到同一个分片上，在进行数据插入操作时， Mycat 会获取 order 所在的分片，然后将 order_detail 也插入到 order 所在的分片。

有一类业务场景是 “主表 A+关系表+主表 B” ，举例来说就是商户会员+订单+商户，对应这类业务，如何切分？

从会员的角度，如果需要查询会员购买的订单，那按照会员进行切分即可，但是如果要查询商户当天售出的订单，那又需要按照商户做切分，可是如果既要按照会员又要按照商户切分，几乎是无法实现，这类业务如何选择切分规则非常难。目前还暂时无法很好支持这种模式下的 3 个表之间的关联。目前总的原则是需要从业务角度来看，关系表更偏向哪个表，即“A 的关系” 还是“B 的关系” ，来决定关系表跟从那个方向存储，未来 Mycat版本中将考虑将中间表进行双向复制，以实现从 A-关系表 以及 B-关系表的双向关联查询如下图所示：

当你没人任何字段可以作为分片字段的时候，主键分片就是唯一选择，其优点是按照主键的查询最快，当采用自动增长的序列号作为主键时，还能比较均匀的将数据分片在不同的节点上。

若有某个合适的业务字段比较合适作为分片字段，则建议采用此业务字段分片，选择分片字段的条件如下：

对于非主键分片的 table， 填写属性 primaryKey，此时 MyCAT 会将你根据主键查询的 SQL 语句的第一次执行结果进行分析，确定该 Table 的某个主键在什么分片上，并进行主键到分片 ID 的缓存。第二次或后续查询

mycat 会优先从缓存中查询是否有 id–node 即主键到分片的映射，如果有直接查询，通过此种方法提高了非主键分片的查询性能。

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，配置如下：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，

其中分片函数配置中， mapFile 标识配置文件名称， type 默认值为 0， 0 表示 Integer，非零表示 String；

所有的节点配置都是从 0 开始， 0 代表节点 1：

本条规则类似于十进制的求模运算，区别在于是二进制的操作,是取 id 的二进制低 10 位，即 id 二进制1111111111 。

此算法的优点在于如果按照 10 进制取模运算，在连续插入 1 -10 时候 1 -10 会被分到 1 -10 个分片，增大了插入的事务控制难度，而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片，减少插入事务事务控制难度。

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，partitionCount 分片个数列表， partitionLength 分片范围列表

分区长度:默认为最大 2^n=1024 ,即最大支持 1024 分区

约 束 :

count,length 两个数组的长度必须是一致的。

1024 = sum((count[i] length[i])). count 和 length 两个向量的点积恒等于 1024

用法例子：

如果需要平均分配设置：平均分为 4 分片， partitionCount partitionLength=1024

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，

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，rang-long 函数中 mapFile 代表配置文件路径，defaultNode 超过范围后的默认节点。

所有的节点配置都是从 0 开始，及 0 代表节点 1 ，此配置非常简单，即预先制定可能的 id 范围到某个分片：

此规则为对分片字段求摸运算。

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，

此种配置非常明确即根据 id 进行十进制求模预算，相比固定分片 hash，此种在批量插入时可能存在批量插入单事务插入多数据分片，增大事务一致性难度。

此规则为按天分片：

配置说明：

columns ：标识将要分片的表字段

algorithm ：分片函数

dateFormat ：日期格式

sBeginDate ：开始日期

sEndDate：结束日期

sPartionDay ：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔 10 天一个分区

如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入。

此种规则是取模运算与范围约束的结合，主要为了后续数据迁移做准备，即可以自主决定取模后数据的节点分布。

partition-pattern.txt内容如下：

配置说明：

上面 columns 标识将要分片的表字段， algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数， defaoultNode默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算；

mapFile 配置文件路径：

配置文件中， 1 -32 即代表 id%256 后分布的范围，如果在 1 -32 则在分区 1 ，其他类推，如果 id 非数据，则会分配在 defaoultNode 默认节点：

mycat同时操作多个mysql数据库

用户制作数据库的分库分表，Mycat软件压缩包，加压后即可使用。

多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。

数据库集群的方式有多种，前面的介绍的一种是主从复制，读写分离，这一种方式在一般的系统已经够用了，但是对系统可用性要求很高的系统，这样是会有缺陷的，原因是：主只有一个，万一主挂了呢？那系统的所有读操作都将被中断，系统不能提供写服务，当重挂了，系统不同提高读服务，所以无论那一台数据库挂了，系统都会受到影响。对于高可用的系统，那是不行的，比如：电商系统等等。

leftjoin怎么拆成单表

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分布式 | Global 表 Left Join 拆分表实现原因探究 原创

2020-06-29 16:53:37

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码龄4年

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作者：郭奥门

爱可生 DBLE 研发成员，负责分布式数据库中间件的新功能开发，回答社区/客户/内部提出的一般性问题。

本文来源：原创投稿

*爱可生开源社区出品，原创内容未经授权不得随意使用，转载请联系小编并注明来源。

本文关键字：JOIN、原理解析、分库分表

问题

前几天，社区交流群一个小伙伴提出这样一个问题：

小伙伴说：全局表和分片表的左连接能否支持 – 目前测试 mycat 结果不对。

很显然是想要脱坑的 mycat 用户，急需找个替代品，主要的是他也找到了，哈哈哈。

场景重现

首先我们创建一个全局表和一个拆分表，各自设置两个分片节点，全局表在两个节点数据一致，拆分表 id=1、2 的在一个节点，id=5000001 的在另一个节点，其中 id=1 和 id=2 的只有 id 字段值不同、codecontent 字段值都一样。

mycat 场景重现

以上准备工作完成，接下来我们通过 a.id、b.code 将两张表左连接查询，结果如小伙伴所言：mycat 结果不对。

dble 场景重现

以上准备工作完成，接下来我们通过 a.id、b.code 将两张表左连接查询，结果如下所示；显而易见实际得到的结果符合预期想要的结果。

结果探究

根据以上使用 mycat 和 dble 进行 global left join 拆分表查询得到不同的结果，我们尝试着使用 explain 查看同一种类型的查询在执行计划上会有什么不同？

mycat 执行计划

根据上图执行计划，我们简单分析一下。

mycat 会将 sql 原封不动的交由分片配置的所有实例去执行，然后根据执行结果进行合并，这里合并只是简单的对结果进行累加，很显然这样的计划显示 mycat 内部处理逻辑是错误的。因为全局表在每个配置的节点都会存储相同的数据，如果将每个节点和拆分表 left join 的结果进行简单的 union all 合并，会造成数据的重复，不能保证数据的准确性。有些小伙伴可能猜想 union 不是会保证数据不重复吗？如果用 union 是否可行？同样分析一下。

上述结果仍然得不到我们想要的结果，因为 union 只是解决数据重复的问题，不适用于因为分片而导致的数据重复问题；试想一下，如果 DBLE 未来通过某种算法可以对各个节点的结果集做一个准确的合并，那么这样的问题也就迎刃而解，也会性能方面有个整体的提升。

实际上我们想象中的 X 算法还没有一个良好的实现和证明，但现在又要解决查询正确性的问题，那么 dble 是怎么做的呢？下面我们来看下 dble 的执行计划：

从上面执行计划来看，简单分析下流程：

dble 内部对于这种查询作出了一些区分：全局表只会下发一个实例，拆分表都会下发，然后针对结果做合并，这种处理逻辑肯定是没有错误的，只不过执行计划看起来相对复杂一些，这也代表在 dble 内部实现层面上下了不少功夫，但是这也是为了保证数据准确性而作出的一些牺牲吧。

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