MyCat 之 水平分库实战
上一章讲解了MyCat的垂直分库【MyCat 之垂直分库实战】,有效减轻了我们数据库模块访问的读写压力。但是针对像订单这样的数据量极大的表来说,单表访问的的性能瓶颈还是没有解决,这个时候就需要我们的水平分表来解决了
1)分片原则
1.1)能不切分就不要做任何的切分
1.2)选择合适的切分规则和分片键
1.3)尽量避免跨分片的关联查询操作
2)如何选择分片?
2.1)尽可能比较均匀的分布到数据的各个节点上
2.2)被分片的字段是使用最频繁的或者是最重要的查询条件字段
2.3)根据实际的业务场景进行合理分析,推断出使用的分片算法(下面演示就是用最简单的取模算法)
我们分片算法的原理图基本如下:
3)需要准备的环境如下图:
4)分片实战
4.1)首先在我们的两台服务器上新建好数据库
4.2)修改我们的【schema.xml】配置(这一次的修改是在上一章的基础上做的修改,具体配置可以拷贝【MyCat 之垂直分库实战】中的详细配置)
新增四个【dataNode】节点
<dataNode name="orderdb01" dataHost="mysql39" database="orderdb01" />
<dataNode name="orderdb02" dataHost="mysql39" database="orderdb02" />
<dataNode name="orderdb03" dataHost="mysql40" database="orderdb03" />
<dataNode name="orderdb04" dataHost="mysql40" database="orderdb04" />
对我们的【table】配置做一个修改
<!--原始配置<table name="order_master" primaryKey="order_id" dataNode="orderDB" />-->
<table name="order_master" primaryKey="order_id" dataNode="orderdb01,orderdb02,orderdb03,orderdb04" rule="order_master" />
可以看到引入了我们的水平分表的规则配置 rule属性
4.3)配置【rule.xml】配置
<tableRule name="order_master">
<rule>
<columns>customer_id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<property name="count">4</property>
</function>
5)好了我们的配置基本完成,比较简单,下面我们做一下校验
随机插入两条数据
INSERT INTO order_master(order_id,order_sn,customer_id) VALUES ('1', '202005040107', '2808');
INSERT INTO order_master(order_id,order_sn,customer_id) VALUES ('2', '121231214124', '7586');
因为我们的分片算法是按照【customer_id】字段做的取模,所以
2808%4 ,余0,所以这一条订单数据会插入到【orderdb01】
7586%4 ,余2,所以这一条订单数据会插入到【orderdb03】
数据插入之后我们去数据库查询,【orderdb01】和【orderdb03】查到了数据
而【orderdb02】和【orderdb04】则没有数据
至此我们的水平分库配置成功
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