【MySQL | 运维篇】06、MySQL 分库分表之 MyCat 分片规则

一、范围分片

1. 介绍

2. 配置

schema.xml逻辑表配置：

partition-hash-int.txt ，内容如下 :

一、范围分片

1. 介绍

根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况，来决定该数据属于哪一个分片。

2. 配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

schema.xml数据节点配置：


<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" />

rule.xml分片规则配置：


<tableRule name="auto-sharding-long">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>rang-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
    <property name="defaultNode">0</property>
</function>

分片规则配置属性含义：

在rule.xml中配置分片规则时，关联了一个映射配置文件 autopartition-long.txt，该配置文
件的配置如下：


# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2

含义：0-500万之间的值，存储在0号数据节点(数据节点的索引从0开始) ； 500万-1000万之间的数据存储在1号数据节点； 1000万-1500万的数据节点存储在2号节点；该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。

二、取模分片

1. 介绍

根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果，来决定该数据属于哪一个分片。

2. 配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" />

schema.xml数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml分片规则配置：


<tableRule name="mod-long">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
    <property name="count">3</property>
</function>

分片规则属性说明如下：

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。

三、一致性hash分片

1. 介绍

所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_order" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-murmur" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-murmur">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>murmur</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
    <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
    <property name="count">3</property>
    <property name="virtualBucketTimes">160</property>
</function>

分片规则属性含义：

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


create table tb_order(
    id  varchar(100) not null primary key,
    money   int null,
    content varchar(200) null
);
 
 
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b92fdaaf-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 10, 'b92fdaf8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93482b6-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 20, 'b93482d5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b937e246-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 50, 'b937e25d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93be2dd-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 100, 'b93be2f9-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93f2d68-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 130, 'b93f2d7d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9451b98-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 30, 'b9451bcc-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9488ec1-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 560, 'b9488edb-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94be6e6-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 10, 'b94be6ff-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94ee10d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 123, 'b94ee12c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b952492a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 145, 'b9524945-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95553ac-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 543, 'b95553c8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9581cdd-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 17, 'b9581cfa-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95afc0f-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 18, 'b95afc2a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95daa99-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 134, 'b95daab2-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9667e3c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 156, 'b9667e60-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96ab489-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 175, 'b96ab4a5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96e2942-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 180, 'b96e295b-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b97092ec-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 123, 'b9709306-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b973727a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 230, 'b9737293-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b978840f-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d', 560, 'b978843c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');

四、枚举分片

1. 介绍

通过在配置文件中配置可能的枚举值, 指定数据分布到不同数据节点上, 本规则适用于按照省份、性别、状态拆分数据等业务。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_user" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-intfile-enumstatus" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-intfile">
    <rule>
        <columns>sharding_id</columns>
        <algorithm>hash-int</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<!-- 自己增加 tableRule -->
<tableRule name="sharding-by-intfile-enumstatus">
    <rule>
        <columns>status</columns>
        <algorithm>hash-int</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
    <property name="defaultNode">2</property>
    <property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>

partition-hash-int.txt ，内容如下 :


1=0
2=1
3=2

分片规则属性含义：

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


CREATE TABLE tb_user (
  id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
  username varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '姓名',
  status int(2) DEFAULT '1' COMMENT '1: 未启用, 2: 已启用, 3: 已关闭',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
 
 
insert into tb_user (id,username ,status) values(1,'Tom',1);
insert into tb_user (id,username ,status) values(2,'Cat',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(3,'Rose',3);
insert into tb_user (id,username ,status) values(4,'Coco',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(5,'Lily',1);
insert into tb_user (id,username ,status) values(6,'Tom',1);
insert into tb_user (id,username ,status) values(7,'Cat',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(8,'Rose',3);
insert into tb_user (id,username ,status) values(9,'Coco',2);
insert into tb_user (id,username ,status) values(10,'Lily',1);

五、应用指定算法

1. 介绍

运行阶段由应用自主决定路由到那个分片 , 直接根据字符子串（必须是数字）计算分片号。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_app" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-substring" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-substring">
	<rule>
		<columns>id</columns>
		<algorithm>sharding-by-substring</algorithm>
	</rule>
</tableRule>
 
<function name="sharding-by-substring" class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString">
	<property name="startIndex">0</property> <!-- zero-based -->
	<property name="size">2</property>
	<property name="partitionCount">3</property>
	<property name="defaultPartition">0</property>
</function>

分片规则属性含义：

示例说明 :

id=05-100000002 , 在此配置中代表根据id中从 startIndex=0，开始，截取siz=2位数字即
05，05就是获取的分区，如果没找到对应的分片则默认分配到defaultPartition 。

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


CREATE TABLE tb_app (
  id varchar(10) NOT NULL COMMENT 'ID',
  name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
 
insert into tb_app (id,name) values('0000001','Testx00001');
insert into tb_app (id,name) values('0100001','Test100001');
insert into tb_app (id,name) values('0100002','Test200001');
insert into tb_app (id,name) values('0200001','Test300001');
insert into tb_app (id,name) values('0200002','TesT400001');

六、固定分片hash算法

1. 介绍

该算法类似于十进制的求模运算，但是为二进制的操作，例如，取 id 的二进制低 10 位与
1111111111 进行位 & 运算，位与运算最小值为 0000000000，最大值为1111111111，转换为十
进制，也就是位于0-1023之间。

特点：

如果是求模，连续的值，分别分配到各个不同的分片；但是此算法会将连续的值可能分配到相同的分片，降低事务处理的难度。
可以均匀分配，也可以非均匀分配。
分片字段必须为数字类型。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_longhash" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-long-hash" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-long-hash">
    <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>sharding-by-long-hash</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<!-- 分片总长度为1024，count与length数组长度必须一致； -->
<function name="sharding-by-long-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">2,1</property>
    <property name="partitionLength">256,512</property>
</function>

分片规则属性含义：

约束 :

1). 分片长度 : 默认最大2^10 , 为 1024 ;
2). count, length的数组长度必须是一致的 ;

以上分为三个分区:0-255,256-511,512-1023

示例说明 :

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，报错：不能找到funcl

原因是我们前面把 rule.xml 里的

然后重新启动MyCat，在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


CREATE TABLE tb_longhash (
  id int(11) NOT NULL COMMENT 'ID',
  name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '名称',
  firstChar char(1)  COMMENT '首字母',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
 
 
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(1,'七匹狼','Q');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(2,'八匹狼','B');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(3,'九匹狼','J');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(4,'十匹狼','S');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(5,'六匹狼','L');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(6,'五匹狼','W');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(7,'四匹狼','S');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(8,'三匹狼','S');
insert into tb_longhash (id,name,firstChar) values(9,'两匹狼','L');

七、字符串hash解析算法

1. 介绍

截取字符串中的指定位置的子字符串, 进行hash算法，算出分片。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_strhash" dataNode="dn4,dn5" rule="sharding-by-stringhash" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-stringhash">
    <rule>
        <columns>name</columns>
        <algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="sharding-by-stringhash" class="io.mycat.route.function.PartitionByString">
    <property name="partitionLength">512</property> <!-- zero-based -->
    <property name="partitionCount">2</property>
    <property name="hashSlice">0:2</property>
</function>

分片规则属性含义：

示例说明：

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


create table tb_strhash(
	name varchar(20) primary key,
	content varchar(100)
)engine=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
 
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('T1001', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('ROSE', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('JERRY', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('CRISTINA', UUID());
INSERT INTO tb_strhash (name,content) VALUES('TOMCAT', UUID());

八、按天分片算法

1. 介绍

按照日期及对应的时间周期来分片。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_datepart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-date" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-date">
    <rule>
        <columns>create_time</columns>
        <algorithm>sharding-by-date</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="sharding-by-date" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
	<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
	<property name="sBeginDate">2022-01-01</property>
	<property name="sEndDate">2022-01-30</property>
    <property name="sPartionDay">10</property>
</function>

分片规则属性含义：

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


create table tb_datepart(
    id   bigint  not null comment 'ID'  primary key,
    name varchar(100) null comment '姓名',
    create_time date  null
);
 
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','2022-01-01');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','2022-01-10');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','2022-01-11');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','2022-01-20');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','2022-01-21');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','2022-01-30');
insert into tb_datepart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','2022-01-31');

九、自然月分片

1. 介绍

使用场景为按照月份来分片, 每个自然月为一个分片。

2. 配置

schema.xml中逻辑表配置：


<table name="tb_monthpart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-month" />

schema.xml中数据节点配置：


<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml中分片规则配置：


<tableRule name="sharding-by-month">
    <rule>
        <columns>create_time</columns>
        <algorithm>partbymonth</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
 
<function name="partbymonth" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
    <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
    <property name="sBeginDate">2022-01-01</property>
    <property name="sEndDate">2022-03-31</property>
</function>

分片规则属性含义：

3. 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。


create table tb_monthpart(
    id   bigint  not null comment 'ID'  primary key,
    name varchar(100) null comment '姓名',
    create_time date  null
);
 
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(1,'Tom','2022-01-01');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(2,'Cat','2022-01-10');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(3,'Rose','2022-01-31');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(4,'Coco','2022-02-20');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(5,'Rose2','2022-02-25');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(6,'Coco2','2022-03-10');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(7,'Coco3','2022-03-31');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(8,'Coco4','2022-04-10');
insert into tb_monthpart(id,name ,create_time) values(9,'Coco5','2022-04-30');

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