数据库分⽚--Mycat的简单使⽤什么是数据库分⽚
⼀、海量数据的存储问题
随着互联⽹的发展，数据的量级也是指数的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是
愈加的困难，传统的关系性数据库已经⽆法满⾜快速查询与插⼊数据的需求。这个时
候NoSQL的出现暂时解决了这⼀危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的⽀持，减
少对复杂查询的⽀持，来获取性能上的提升。
但是，在有些场合NoSQL⼀些折衷是⽆法满⾜使⽤场景的，就⽐如有些使⽤场景是绝对要
有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是⽆法满⾜的，所以还是需要使⽤关系性数据
库。如果使⽤关系型数据库解决海量存储的问题呢？此时就需要做数据库集，为了提⾼查
询性能将⼀个数据库的数据分散到不同的数据库中存储。
⼆、什么是数据库分⽚
简单来说，就是指通过某种特定的条件，将我们存放在同⼀个数据库中的数据分散存放到多
个数据库（主机）上⾯，以达到分散单台设备负载的效果。
数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。
（1）⼀种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切
可以称之为数据的垂直（纵向）切分
（2）另外⼀种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同⼀个表中的数据按照某种条件拆分到
多台数据库（主机）上⾯，这种切分称之为数据的⽔平（横向）切分。
三、如何实现数据库分⽚
当数据库分⽚后，数据由⼀个数据库分散到多个数据库中。此时系统要查询时需要切换不同 的数据库进⾏查询，那么系统如何知道要查询的数据在哪个数据库中？当添加⼀条记录时要 向哪个数据库中插⼊呢？这些问题处理起来都是⾮常的⿇烦。
这种情况下可以使⽤⼀个数据库中间件mycat来解决相关的问题。
⼆、什么是Mycat
Mycat 背后是阿⾥曾经开源的知名产品——Cobar。Cobar 的核⼼功能和优势是 MySQL
数据库分⽚，此产品曾经⼴为流传，据说最早的发起者对 Mysql 很精通，后来从阿⾥跳槽 了，阿⾥随后开源 Cobar，并维持到 2013 年年初，然后，就没有然后了。
Cobar 的思路和实现路径的确不错。基于 Java 开发的，实现了 MySQL 公开的⼆进制传输 协议，巧妙地将⾃⼰伪装成⼀个 MySQL Server，⽬前市⾯上绝⼤多数 MySQL 客户端⼯具 和应⽤都能兼容。⽐⾃⼰实现⼀个新的数据库协议要明智的多。
Mycat 是基于 cobar 演变⽽来，对 cobar 的代码进⾏了彻底的重构，使⽤ NIO 重构了⽹ 络模块，并且
优化了 Buffer 内核，增强了聚合，Join 等基本特性，同时兼容绝⼤多数数据 库成为通⽤的数据库中间件。
简单的说，MyCAT就是：
⼀个新颖的数据库中间件产品⽀持mysql集，或者mariadb cluster，提供⾼可⽤性数据 分⽚集。你可以像使⽤mysql⼀样使⽤mycat。对于开发⼈员来说根本感觉不到mycat的 存在。
⼆、Mycat⽀持的数据库
三、Mycat的分⽚策略
四、概念说明
1、逻辑库(schema)
前⾯⼀节讲了数据库中间件，通常对实际应⽤来说，并不需要知道中间件的存在，业务开发
⼈员只需要知道数据库的概念，所以数据库中间件可以被看做是⼀个或多个数据库集构成 的逻辑库。
2、逻辑表（table）
既然有逻辑库，那么就会有逻辑表，分布式数据库中，对应⽤来说，读写数据的表就是逻辑 表。逻辑表，可以是数据切分后，分布在⼀个或多个分⽚库中，也可以不做数据切分，不分 ⽚，只有⼀个表构成。
分⽚表：是指那些原有的很⼤数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分⽚都有 ⼀部分数据，所有分⽚构成了完整的数据。 总⽽⾔之就是需要进⾏分⽚的表。
⾮分⽚表：⼀个数据库中并不是所有的表都很⼤，某些表是可以不⽤进⾏切分的，⾮分⽚是 相对分⽚表来说的，就是那些不需要进⾏数据切分的表。
3、分⽚节点(dataNode)
数据切分后，⼀个⼤表被分到不同的分⽚数据库上⾯，每个表分⽚所在的数据库就是分⽚节 点（dataNode）。
4、节点主机(dataHost)
数据切分后，每个分⽚节点（dataNode）不⼀定都会独占⼀台机器，同⼀机器上⾯可以有
多个分⽚数据库，这样⼀个或多个分⽚节点（dataNode）所在的机器就是节点主机 （dataHost），为了规避单节点主机并发数限制，尽量将读写压⼒⾼的分⽚节点 （dataNode）均衡的放在不同的节点主机（dataHost）。
5、分⽚规则(rule)
前⾯讲了数据切分，⼀个⼤表被分成若⼲个分⽚表，就需要⼀定的规则，这样按照某种业务 规则把数据分到某个分⽚的规则就是分⽚规则，数据切分选择合适的分⽚规则⾮常重要，将 极⼤的避免后续数据处理的难度。
三，Cent_OS下的安装
第⼀步：查看mysql是否安装。
rpm -qa|grep mysql
第⼆步：如果mysql的版本不是想要的版本。需要把mysql卸载。
新浪博客appyum remove mysql mysql-server mysql-libs mysql-common
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/myf游戏开发公司
第三步：安装mysql。需要使⽤yum命令安装。在安装mysql之前需要安装mysql的下载
源。需要从oracle的官⽅⽹站下载。
1）下载mysql的源包，放在服务器上
我们是centos6.4对应的rpm包为：arch.rpm
2）安装mysql下载源：
yum arch.rpm
3）在线安装mysql：
yum install mysql-community-server
第四步：启动mysql
service mysqld start
第五步：需要给root⽤户设置密码。
/usr/bin/mysqladmin -u root password '123456'  // 为root账号设置密码
123456是你的密码
第六步：远程连接授权
进⼊命令⾏：
mysql -uroot -p123456
授权：
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
注意：'root'、'123456' 需要替换成实际的⽤户名和密码。
quit退出命令⾏
测试远程连接，注意关闭防⽕墙，配置固定的ip地址。
Mycat的默认端⼝号为：8066
四，MyCat分⽚
⼀、需求
thinkphp6开源商城把商品表分⽚存储到三个数据节点上。
⼆、安装环境分析
两台mysql数据库服务器：
Host1：192.168.100.11
Host2：192.168.100.12
mysql节点1环境
操作系统版本 : centos6.4
数据库版本 : mysql-5.6
mycat版本 ：1.4 release
数据库名 : db1、db3
mysql是什么系统mysql节点2环境
操作系统版本 : centos6.4
数据库版本 : mysql-5.6
mycat版本 ：1.4 release
数据库名 : db2
MyCat安装到节点1上（需要安装jdk）
三、配置l
1、l介绍
schema 标签⽤于定义MyCat实例中的逻辑库
Table 标签定义了MyCat中的逻辑表
dataNode 标签定义了MyCat中的数据节点，也就是我们通常说所的数据分⽚。
dataHost标签在mycat逻辑库中也是作为最底层的标签存在，直接定义了具体的数据库实例、读写分离配置和⼼跳语句。
注意：若是LINUX版本的MYSQL，则需要设置为Mysql⼤⼩写不敏感，否则可能会发⽣表不到的
问题。
在MySQL的配置⽂件中 vi /etc/myf [mysqld] 中增加⼀⾏ lower_case_table_names=1
配置后重启mysql服务  service mysqld restart
MySQL在Linux不到表名-处理忽略⼤⼩写
指针赋值需要取地址吗blog.csdn/h254532699/article/details/54318478
2、创建数据库
在第⼀台服务器上创建数据库db1、db3
在第⼆台服务器上创建数据库db2
3、l配置
schema中配置⼀个table节点
配置后重启mysql服务  service mysqld restart
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="org.opencloudb/">
<schema name="ttshop" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<!-- auto sharding by id (long) -->
<table name="tb_item" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost2" database="db2" />
火狐启用javascript<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">

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