1 创建数据库分别创建两个数据库，并在数据库中创建两个相同的表。这里创建的数据库是： shardingjdbc1，shardingjdbc2并在数据库下创建两张表：orders, order\_infoCREATE TABLE orders (id INT(11) NOT NULL AUTO\_INCREMENT,customer VARCHAR(50) NULL DEFAULT '0' COLL
1 Mycat-web1.1 介绍Mycat-web 是 Mycat 可视化运维的管理和监控平台。Mycat-web 引入了 Zookeeeper 作为配置中心，可以管理多个节点。Mycat-web 主要管理和监控 Mycat 的流量、连接、活动线程和内存等资源，具有IP白名单和告警邮件等功能，可以对SQL执行进行统计，并分析慢SQL和高频SQL等。为我们进行SQL优化提供支持。1.2
在mycat的 server.xml 配置文件中有一个标签 firewall 是用来设置防火墙。whitehost 用来设置白名单；blacklist 用来设置SQL操作的黑名单。1 白名单1.1 设置通过白名单设置，可以实现来自指定IP的指定用户对mycat的访问。而未在设置中出现的用户或IP，则禁止访问。修改 server.xml 配置文件，进行如下修改<host host="192.1
1 user标签在mycat中，对逻辑库的读写权限进行了限制。通过 server.xml 配置文件中的 user 标签进行设置。name 访问mycat逻辑库的用户名password 属性，用户对应的密码schemas 属性，应用连接的逻辑库，可以配置成一个或多个readOnly 属性，应用访问逻辑库所具有的权限：true 为只读，只能查询，不能进行插入、删除、修改操作；false 为读写权限，可
1 HAProxy单点故障在上一篇文章里，我们在一台机器上安装了HAProxy，实现了MyCat服务的集群。但是这样的架构中，只有一个HAProxy服务，一旦这个服务发生了宕机，集群将不可用，这就是所谓的单点故障。那么怎么进一步提高HAProxy的高可用，从而解决单点故障的问题呢？通过Keepalived可以实现。2 解决方案在多个节点上安装HAProxy，并在每个HAProxy节点上安装Keep
1 创建第二套mycat环境新建一台虚拟机，并安装mycat。这里进入到第一台虚拟机中的mycat目录，将原虚拟机中的mycat目录整个拷贝到新服务器中：cd /usr/localscp -r mycat/ root@192.168.137.4:$PWD进入到新服务器中，同样需要安装JAVA，并将mycat及JAVA的可执行目录配置到环境变量中。vi /etc/profile在文件末尾添加环境变量
1 问题我们通过使用MyCat，对MySQL数据库实现了读写分离，但是由于MyCat是单节点服务，当访问端所有压力到达mycat后，可能会引发单点故障。2 MyCat集群架构通过增加MyCat节点，实现后端MySQL的负载均衡。然后在MyCat之上，再增加HAProxy的部署，通过HAProxy实现MyCat集群的负载均衡。2.1 HAProxy一个开源的、高性能的基于TCP(第四层协议)和HTT
1 主键重复之前创建了 PAYMENT_ADDRESS 数据表，根据 area\_id 的值，进行分片设置。那么在实际使用当中，虽然我们在建表时将 id 字段设置为了主键，但该主键的作用域仅在单个分片的数据库中起作用。当数据被分到不同的数据库分片中，该设置就会失去作用了。我们的分片规则是：100000-300000=0300001-900000=1在下图中，因为 AREA_ID=100
1 场景当我们要记录用户在使用系统期间相关操作时，会产生大量数据，可以根据日期，将其平均分布到所有数据库分片中，以分散单节点压力。2 实现原理按日期分片，需要设定日期的格式和日期范围。3 修改配置文件3.1 修改 schema.xml 文件在 schema 节点下新添加一个用于按日期分片的 table 节点，这里使用的数据表为 user_logs。name 用于分片的数据表 user_logs;d
1 问题取模前边介绍了根据表中某一个字段进行取模运算后的余数，来对数据表的存储进行分片，这种分片对数据实现的分片，带有随机性；枚举也介绍了将表中的某一个字段，按照我们指定的存储节点，将其保存到我们期望的数据库节点中，这种分片对用户是透明的。但是，枚举的方式，一次仅能设置一条，假如数据量很大时，这将变得很难维护。范围于是，就有了范围约定的分片模式，我们可以对一个范围内的数据设置分片规则，从而解决了需
1 实现原理有些业务需要按照一定规则来存放数据，这个分片规则需要由我们自己来定义。如我们在某东下单后，系统会根据收货地址，调用对应的区域仓库，安排发货。这类业务，就可以采用本条规则来实现。2 实现过程2.1 修改 schema.xml 文件在schema.xml文件中，增加用于分片枚举的表及其配置信息<table name="order_locations" dataNode="
1 实现方式之前在对数据表进行水平拆分时，已经使用了取模运算。是根据数据表中的某一个字段，有些地方说必须整型，其实除整型类型的字段外，这里可适用于所有字段，对其进行十进制的求模运算，将运算结果作为mycat的路由结果。缺点：可以分散数据库的写压力； 不足：如果查询语句中加入了范围，那么就需要mycat对查询到的结果进行合并。当数据量非常大时，这种跨库查询且需要合并查询结果的操作，将消耗更多的资源和
1 问题在实际的业务中，有些表中的数据非常稳定，几乎不会发生更新，比如用来存储行政区划数据，或者国家地区数据，这些数据稳定的表，也被称为字典表。字典表的特征：变动不频繁总体数据量变化不大数据规模不大，一般多在十万条以内那么在实现了分片的情况时，对业务数据进行分片后，业务表与这些字典表之间如果需要进行关联查询，此时就成为了一个亟需解决的问题。2 全局表为了解决上述问题，在Mycat中引入
1 问题在实际工作中，经常会遇到多张表进行 join 查询的操作，例如 orders 表被我们做了水平拆分，表中记录分散存储在两个数据分片中，但是 order_details 表并没有做分片，因此在对这两张表做 join 查询时，数据库1仅能在分片后的数据中进行查询，数据库2因为没有找到 order_details 表而返回空，那么整个查询结果将是实际结果的一个子集。mycat中的join查询结果
垂直拆分，解决了单库容量过大的问题，但是对于单表记录过大的问题，并没有解决。1 水平拆分按照数据表中某个字段的某种规则，将记录分散到多个库中，每个库该表中存储一部分记录，所有库中该表的记录并集，为该表所有记录的数据全集。可以将其理解为按照数据的行进行拆分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中。2 实现分表2.1 选择要拆分的表MySQL单表存储数据条数，是存在瓶
1 问题随着我们的系统用户不断增加，产出的内容和数据量将不断增长，单台数据库数据量因为过大，将会导致查询速率降低，严重影响用户体验。为了提高查询速度，可以优化查询的SQL语句，加大数据库服务器的内存，优化数据库表结构和索引，虽然能从一定程度上使效率得到提升，但对于数据记录达到千万级的数据表，其优化的效果仍会大打折扣。2 垂直拆分2.1 垂直分表将数据表按列拆分，可将一张列比较多的表拆分为多张表。当
1 MySQL双主双从原理为了分担单台数据库服务器的压力，采用了一主一从模式，对数据进行了读取操作的分离；但是如果 master 发生故障时，整个数据库将不可用。为了进一步提高数据库的高可用，采用双主双从架构，两台主库，分别将对方作为自己的master，自己作为对方的 slave 来进行复制。2 环境准备2.1 环境清理停止之前创建的docker容器：docker stop 容器ID并将其卸载：d
在完成了MySQL主从复制的搭建后，下边通过MyCat来实现数据库的读写分离。1 修改mycat配置进入到 mycat 安装目录 conf 目录下，打开 schema.xml 文件。在文件中关键节点信息如下：1.1 schema节点节点中各属性配置：name 在 server.xml 中进行配置，应与该配置名称包括大小写在内，完全一致。checkSQLschema 是否自动检查数据表的名字sqlM
1 安装mysql的镜像如果服务器较少，为了充分发挥现有服务器的利用率，可以使用容器化技术来安装mysql。如果服务器没有docker，需要先安装dockeryum install -y dockerdocker安装后，启动服务service docker start下载mysql 5.7 版本的docker镜像docker pull mysql:5.72 启动mysql服务启动主节点的mysql
1 安装进入官网 http://www.mycat.org.cn/ 可以看到当前最新版本为 Mycat2，企业中一般不会选择最新版本，一是不够稳定，二是如果出现问题，解决方案不是太容易找到。 建议选择 1.6 版本下载和使用。在mycat1.6页面中，可以选择【下载】1.6中较新的版本。在安装包列表中，选择一个符合自己工作或学习的平台，如果linux或windows版本。下载linux版本后，将其
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