参考：
说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的,就是两个节点都做
mysql软件我们之前已完成二进制安装,直接初始化即可
"箭头指向谁是主库"
两个分片,每个分片四个mysql节点
shard1：
shard1
db01
这个复制用户在谁上建都行
注：如果中间出现错误,在每个节点进行执行以下命令
常见方案：
Alibaba cobar 阿里
Mycat 开源
TDDL 淘宝
Heisenberg 百度
Vitess 谷歌
OneProxy
DRDS 阿里云
我们装的是openjdk,不是官方的那个
Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz
配置环境变量
我们mycat的命令也是在bin目录下
启动
连接mycat：
db01:
我们一般先把原schema.xml备份,然后自己新写一个：
xml和html看起来差不多,xml是从下往上调用的
前三行我们不用看,直接从第四行schema开始看起：
定义了schema,然后以/schema结尾
为什么要用逻辑库?
业务透明化
此配置文件就是实现读写分离的配置
重启mycat
读写分离测试
总结：
以上案例实现了1主1从的读写分离功能,写操作落到主库,读操作落到从库.如果主库宕机,从库不能在继续提供服务了.
我们推荐这种架构
一写三读,
不设置双写的原因是：性能没提升多少,反而引起主键冲突的情况
配置文件：
之后重启：mycat restart
真正的 writehost：负责写操作的writehost
standby writeHost ：和readhost一样,只提供读服务
我们此处写了两个writehost,默认使用第一个
当写节点宕机后,后面跟的readhost也不提供服务,这时候standby的writehost就提供写服务,
后面跟的readhost提供读服务
测试：
balance属性
writeType属性
switchType属性
-1 表示不自动切换
①. 默认值,自动切换
datahost其他配置
dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"
maxCon="1000"：最大的并发连接数
minCon="10" ：mycat在启动之后,会在后端节点上自动开启的连接线程,长连接,好处是连接速度快,弊端是占内存
tempReadHostAvailable="1"
heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳
其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效
创建测试库和表:
发现跟一个库一样,实际上已经分到不同的物理硬件上了
热点数据表 核心表
分片的目的：
（1）将大数据量进行分布存储
分片策略：
取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模
枚举 按枚举的种类分,如移动项目按省份分
哈希 hash
时间 流水
优化关联查询（否则join的表在不同分片上,效率会比单库还要低）
全局表
ER分片
案例：移动统一：先拆出边缘业务,再按地域分片,但对应用来说是统一的
vim rule.xml
tableRule name="auto-sharding-long"
rule
columnsid/columns
algorithmrang-long/algorithm
/rule
function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"
property name="mapFile"autopartition-long.txt/property
/function
===================================
vim autopartition-long.txt
0-10=0
创建测试表：
mycat restart
取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余,得到余数,将数据写入对应节点
vim schema.xml
准备测试环境
use TESTDB
分别登录后端节点查询数据
use taobao
id name telnum
sharding-by-intfile
tableRule name="sharding-by-intfile"
rule columnsname/columns
algorithmhash-int/algorithm
/tableRule
function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"
property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property
property name="type"1/property
property name="defaultNode"0/property
partition-hash-int.txt 配置：
bj=0
sh=1
DEFAULT_NODE=1
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
a b c d
join
t
select t1.name ,t.x from t1
join t
使用场景：
如果你的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,
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.
后端数据准备
insert into t_area(id,name) values(1,'a');
A
B
为了防止跨分片join,可以使用E-R模式
A join B
on a.xx=b.yy
join C
on A.id=C.id
childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /
/table
①设置读写分离
Online DDL 工具：pt-osc
对于 MySQL Online DDL 目前主流的有三种工具：
原生 Online DDL；
pt-osc(online-schema-change),
gh-ost
本文主要讲解 pt-online-schema-change 的使用以及三种工具的简单对比.
第一段：原理及限制
①1 原理
①?创建一个与原表结构相同的空表,表名是?_new?后缀；
mysql底层架构分为:
client: 主要有各种plugin、jdbc等
server: 包含了连接器、查询缓存、分析器、优化器、执行器、存储引擎
查询缓存 的作用是,在sql通过连接器之后到达服务端之后,如果sql是sel开头的语句,那么先在 查询缓存 中获取命中结果,如果有命中结果则直接返回结果.没有结果那么sql会通往 分析器 .
优化器 的作用主要是对通过 分析器 的sql进行优化,比如进行 索引选择 、 重写查询 等,同时会创建 sql执行计划 ,可以通过 explain 指令进行查看.
执行器 拿到了经过优化器的sql,将会操作 存储引擎 ,通过调用 存储引擎 提供的读写接口,得到返回结果.
存储引擎 是sql的最终执行者,它对外提供了读写接口,本身主要作用为执行sql、存储数据、获取数据等, 存储引擎 的设计是插件形式实现的,常见了有 InnoDB 、 MyISAM 等.
未完待续......