相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库中。每个表中 包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分 到一个数据库，而别的某些行又切分到其他的数据库中。

配置分表

取模

1.选择要拆分的表

Mysql单表存储数据条数是有瓶颈的，单表达到1000万条数据时就达到了瓶颈，会影响查询效率，需要进行水平拆分（分表）进行优化。

列如：当orders 和 orders_detail都达到600万行数据，需要进行分表优化。

 

2.分表字段

以orders 表为列，可以根据不同字段进行分表

编号

分表字段

效果

1

id（主键、或创建时间）

查询订单注重时效，历史订单被查询的次数少，如此会形成一个节点访问多，一个节点访问少。

2

customer_id(客户id)

根据客户id去分，两个节点访问平均，一个客户的所有订单都在同一个节点。

3.修改配置文件schema.xml

#为orders 表设置数据节点dn1,dn2，并指定分片规则mod_rule(自定义的名字)
<table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule"></table>

mysql取模计算 mysql取模分表_数据

 

 4.修改配置文件rule.xml

#在rule 配置文件里面新增分片规则mod_rule，并指定规则适用字段为customer_id
   #还有选择分片算法mod-long（对字段取模运算），customer_id对两个节点取模，根据结果分片
   #配置算法mod-long参数count为2，两个节点
         
        <tableRule name="mod_rule">
                <rule>
                        <columns>customer_id</columns>
                        <algorithm>mod-long</algorithm>
                </rule>
        </tableRule>

往下找到算法的具体实现

 

mysql取模计算 mysql取模分表_字段_02

5.在数据节点dn2上建orders表

6.重启mycat。

 7.访问mycat实现分片

insert into orders(id,order_type,customer_id,amount)values(1,1,1,1000.00);
insert into orders(id,order_type,customer_id,amount)values(2,1,2,1000.00);
insert into orders(id,order_type,customer_id,amount)values(3,1,3,1000.00);
insert into orders(id,order_type,customer_id,amount)values(4,1,4,1000.00);
insert into orders(id,order_type,customer_id,amount)values(5,1,5,1000.00);
insert into orders(id,order_type,customer_id,amount)values(6,1,6,1000.00);

 查询mycat:

mysql取模计算 mysql取模分表_数据_03

 

 dn1:

mysql取模计算 mysql取模分表_mysql取模计算_04

 

 

 

dn2:

mysql取模计算 mysql取模分表_字段_05

 

mycat的分片"join"

orders 订单表进行了分表操作，合它管理的orders_detail订单怎么进行join查询。

join原理：

应用发送一个sql 到mycat,mycat进行分片分析去数据库里面查询数据，拿到结果后mycat进行数据合并，在返回给应用。

ER表

mycat借鉴了 NewSQL 领域的 Foundation DB 的设计思路，Foundation DB 创新的提出了 Table Group 的概念，其将子表的存储位置依赖于主表，并且物理上紧邻存放，因此彻底解决了JION 的效率和性能问题，根据这一思路，提出了基于E-R 关系的数据分片策略，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。

修改schema.xml配置文件

<childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id"/>

mysql取模计算 mysql取模分表_mysql取模计算_06

在dn2中新建orders_detail表

然后重启mycat

测试

mycat 里面插入数据

insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(1,"xx",1);

　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(2,"xx",2);
　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(3,"xx",2);
            
            
          insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(4,"Txie",3);
　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(5,"shoutao",3);
　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(6,"maozi",3);


　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(7,"yx",4);
　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(8,"lxa",4);


　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(9,"nk",5);

　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(10,"ms",6);
　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(11,"lr",6);
　　　　　　insert into orders_detail(id,detail,order_id)values(12,"zx",6);

查看

mysql取模计算 mysql取模分表_分表_07

 

 

 全局表

在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，考虑到字典表具有以下几个特征：

  • 变动不频繁
  • 数据量总体变化不大
  • 数据规模不大，很少有超过十万条记录

鉴于此，MyCat定义了一种特殊的表，称为“全局表”，全局表具有以下特征：

  • 全局表的插入，更新操作会实时在使用节点上执行，保存各个分片的数据一致性
  • 全局表的查询操作，只会从一个节点获取
  • 全局表可以跟任何一个表进行JION操作

将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表，则从另外一个方面，很好的解决了数据JION的难题。通过全局表+基于E-R 关系分片策略，MyCat可以满足80%以上的企业应用开发。

修改配置文件schema.xml

<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
            <table name="customer" dataNode="dn2"></table>
            <table name="orders" dataNode="dn1,dn2" rule="mod_rule">
                  <childTable name="orders_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="id"/>
            </table>
             #字典表
            <table name="dict_order_type" dataNode="dn1,dn2" type="global"></table>
        </schema>

在 dn2 创建 dict_order_type表

重启mycat

访问mycat 向dict_order_type 表插入数据

INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(101,'type1');
INSERT INTO dict_order_type(id,order_type) VALUES(102,'type2');

然后依次查询mycat ,dn1,dn2都有数据。