MySQL-分库分表详解（五）

绝地灬酷狼 2023-10-13 13:57 44阅读 0赞

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**目录**

5.2.1 场景

5.2.2 准备

5.2.3 配置

1). schema.xml

2). server.xml

5.2.4 测试

5.3 分片规则

1). 介绍

2). 配置

5.3.2 取模分片

1). 介绍

2). 配置

3). 测试

5.3.3 一致性hash分片

1). 介绍

2). 配置

3). 测试

--------------------

**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。

![7f966bc3705f4c579ef37350b62f7b10.png][]

### **5.2.2** **准备** ###

准备三台服务器，具体的结构如下：

![63cea91114a0465e829958079729d186.png][]

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  ####

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>
    
    
    </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。

![7d9972cb2dfa49d2878ec20ecd4d58cd.png][]

#### 2). 配置 ####

schema.xml逻辑表配置：

schema.xml数据节点配置：

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：

![2706e870a92b4c8cb68756f89548ec27.png][]

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。

![2629912133324e7b967e589f90405d96.png][]

#### 2). 配置  ####

schema.xml 逻辑表配置：

schema.xml 数据节点配置：

rule.xml 分片规则配置：

分片规则属性说明如下：

![08f11a14a0c94a39856b3f73635feaf9.png][]

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。

![dd37526b54f24d808e45086dd4c39a40.png][]

#### 2). 配置 ####

schema.xml 中逻辑表配置：

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

schema.xml 中数据节点配置：

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>
    <property name="count">3</property>
    <property name="virtualBucketTimes">160</property>
    </function>

分片规则属性含义：

![c685c185fb974a6d8b8f6b3133005e52.png][]

#### 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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[63cea91114a0465e829958079729d186.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/63cea91114a0465e829958079729d186.png
[7d9972cb2dfa49d2878ec20ecd4d58cd.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7d9972cb2dfa49d2878ec20ecd4d58cd.png
[2706e870a92b4c8cb68756f89548ec27.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2706e870a92b4c8cb68756f89548ec27.png
[2629912133324e7b967e589f90405d96.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/2629912133324e7b967e589f90405d96.png
[08f11a14a0c94a39856b3f73635feaf9.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/08f11a14a0c94a39856b3f73635feaf9.png
[dd37526b54f24d808e45086dd4c39a40.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/dd37526b54f24d808e45086dd4c39a40.png
[c685c185fb974a6d8b8f6b3133005e52.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/c685c185fb974a6d8b8f6b3133005e52.png