前言

在上一篇，详细了解了使用mycat进行数据库的垂直拆分和表的水平拆分，本篇在此基础上继续探讨mycat的常用分片规则。

什么是分片规则？

分片规则就是按照一定的规则（算法），将数据分散存储到多个物理节点上，从根本上来说，是为了解决单节点数据容量过大而引发的性能问题。

Mycat 常用分片规则

mycat提供了多种分片规则以供使用，常见的分片规则包括：

• 范围分片；
• 取模分片；
• 一致性hash分片；
• 枚举分片；
• 应用指定分片；
• 固定hash分片；
• 按天/月分片；

接下来就以上列举的常用的分片规则，结合实际案例做较为详细的探讨。

一、范围分片

在mycat的环境搭建一篇中，还记得下面这段配置吗，在这段配置中，table 标签中有过 rule的属性，这里配置的是 auto-sharding-long 

<schema name="DB01" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100" randomDataNode="dn1">
		<table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" splitTableNames ="true"/>
schema>

而auto-sharding-long 这个分片规则最终表现出来的效果就是范围分片，如下图所示，简单来说就是，通过配置这种类型的规则，数据将会按照范围区间进行存储，默认情况下，按照200万为区间进行划分；

如果默认的数据区间范围不能满足你的要求，可以考虑手动调整，比如将200万一个区间扩大至500万一个区间；

二、取模分片

取模分片原理

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

在上一篇的最后，我们在进行表的水平拆分时，对 tb_log 这张表做了实验，将一张数据量非常大的大表按照取模的规则，分散到3个数据库实例上去，用到的就是取模分片，核心配置如下，

<schema name="DB02" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
     <table name="tb_log" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" rule="mod-long" />
schema>
 
<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="dblog" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="dblog" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="dblog" />

对应到rule.xml中的关键配置

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

关键参数说明

• columns ：标识将要分片的表字段 
• algorithm ： 指定分片函数与function的对应关系
• class ： 指定该分片算法对应的类
• count ： 数据节点的数量

其中最关键的配置在rule这里，rule="mod-long" ，即使用这个规则就可以完成取模分片操作，使用这种分片规则的好处是，各个数据节点的数据比较均匀，不会造成严重的数据倾斜问题；

但是这种分片规则，主要是针对数字类型的字段适用，使用的时候注意这点。

三、一致性 hash 分片

一致性hash这个词语想必大家并不陌生吧，顾名思义，即相同的哈希因子，通过计算之后，总是被划分到相同的分区表，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，可以有效解决分布式数据的拓容问题，比如nginx负载均衡中的一致性hash，redis分片集群的底层原理等都有类似的思想；

对应到schema.xml中的核心配置

 
<table name="tb_user" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="sharding-by-murmur" />

<tableRule name="sharding-by-murmur">
		<rule>
			<columns>idcolumns>
			<algorithm>murmuralgorithm>
		rule>
tableRule>
 
<function name="murmur"
			  class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
		<property name="seed">0property>
		<property name="count">2property>
		<property name="virtualBucketTimes">160property>
		
		
	function>

CREATE TABLE tb_user (
	id VARCHAR (100) NOT NULL PRIMARY KEY,
	user_name VARCHAR (64) NULL
);

2、配置schema.xml文件

<schema name="DB02" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
                <table name="tb_user" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" rule="sharding-by-murmur" />
        schema>
 
<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="dblog" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="dblog" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="dblog" />

然后在 rule.xml文件中将2改为3，因为上面配置的是3个数据节点

3、重启mycat服务

4、连接mycat客户端并执行建表sql

创建成功后，确认在3个数据实例节点表是否都已经存在

5、随机插入一些数据

insert into TB_USER(id,user_name) values('a1','jike');
 
insert into TB_USER(id,user_name) values('e5','jerry');
 
insert into TB_USER(id,user_name) values('h6','marry');
 
insert into TB_USER(id,user_name) values('r3','james');
 
insert into TB_USER(id,user_name) values('s1','john');

执行成功后，分布检查各个数据节点的表的数据情况，这就是按照hash之后的分片效果

四、枚举分片

schema.xml文件核心配置

<table name="tb_user" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="sharding-by-intfile-enumstatus" />

<tableRule name="sharding-by-intfile">
		<rule>
			<columns>sharding_idcolumns>
			<algorithm>hash-intalgorithm>
		rule>
tableRule>
 
 
<function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
	<property name="mapFile">partition-hash-int.txtproperty>
function>

在conf目录中，有一个名为 partition-hash-int.txt 的文件，即默认的枚举分片规则文件，不妨打开看看，当然在具体的业务表中，需要结合自己的表的枚举值进行重新定义配置；

分片规则属性说明

• columns  ： 标识将要分片的表字段
• algorithm ：指定分片函数与function的对应关系
• class ： 指定该分片算法对应的类
• mapFile： 对应的外部配置文件
• type ：默认值为0 ; 0 表示Integer , 1 表示String
• defaultNode：  默认节点 ; 小于0 标识不设置默认节点 , 大于等于0代表设置默认节点 ;
  默认节点的所用:枚举分片时,如果碰到不识别的枚举值, 就让它路由到默认节点 ; 如果没有默认值,碰到不识别的则报错 

接下来用一个实际的案例演示下这种分片规则吧

1、准备一张表，建表sql如下

CREATE TABLE `tb_user` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `username` varchar(100) NOT NULL,
  `status` int(2) DEFAULT 1 COMMENT '1:启用, 2：停用， 3:锁定',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

2、schema.xml 核心配置

关键地方就是rule 配置的规则为  sharding-by-intfile

 <schema name="DB02" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
     <table name="tb_user" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" rule="sharding-by-intfile" />
 </schema>

3、rule.xml文件配置

将table 标签中的 status 里面的字段改为自身表的枚举字段即可

<tableRule name="sharding-by-intfile">
		<rule>
			<columns>status</columns>
			<algorithm>hash-int</algorithm>
		</rule>
</tableRule>
 
 
<function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
	<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>

4、partition-hash-int.txt 修改

该文件中配置的是默认的，需要根据实际情况进行调整

5、重启mycat服务并连接mycat客户端执行sql建表

6、插入几条sql，观察数据在各个实例上的分布情况

insert into TB_USER(id,username,`status`) values(1,'jerry',1);
 
 
insert into TB_USER(id,username,`status`) values(2,'jike',2);
 
 
insert into TB_USER(id,username,`status`) values(3,'mike',3);
 
 
insert into TB_USER(id,username,`status`) values(5,'john',1);

执行成功后，可以看到数据是按照预期的分片分布的

五、应用指定分片

当表设计之初，表的某个字段带有特殊的前缀或后缀标识，或字段值具有比较明显的业务特征，这种情况下，可以考虑使用应用指定分片这种规则；

具体来说，就是在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（必须前缀须包含数字）计算分片号；

比如这样的字段值：001-00001，002-00001 ......

其对应到schema.xml文件中的示意图如下

 核心的分片规则相关配置如下，包括 schema.xml文件和rule.xml文件

 规则属性说明

• columns ：标识将要分片的表字段
• algorithm ：指定分片函数与function的对应关系
• class ：指定该分片算法对应的类
• startIndex ：字符子串起始索引
• size ：字符长度
• partitionCount： 分区(分片)数量
• defaultPartition  ：默认分片(在分片数量定义时, 字符标示的分片编号不在分片数量内时,使用默认分片)

六、固定hash分片

与上面的一致性hash算法不同的是，一致性hash分片规则类似于十进制求模运算，但固定hash分片为二进制的操作；

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。

这种分片的特点是：

• 如果是求模，并且是连续的值，将分别分配到各个不同的分片，但该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。（多个节点同时操作事务的情况）
• 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

核心的分片规则相关配置如下，包括 schema.xml文件和rule.xml文件

配置属性说明：

• columns 标识将要分片的表字段名
•  algorithm 指定分片函数与function的对应关系
• class 指定该分片算法对应的类
• partitionCount 分片个数列表
• partitionLength 分片范围列表

补充说明：

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

七、字符串hash解析算法分片

上面的固定hash分片规则其实对字段类型是有一定的要求的，如果字段是字符串类型的，可以考虑使用 字符串 hash 解析算法分片这种规则

核心的分片规则相关配置如下，包括 schema.xml文件和rule.xml文件

规则配置属性文件说明

• columns ：标识将要分片的表字段
• algorithm ：指定分片函数与function的对应关系
• class ：指定该分片算法对应的类
• partitionLength hash ：求模基数 ; length*count=1024 (出于性能考虑)
• partitionCount ：分区数
• hashSlice hash ：运算位 , 根据子字符串的hash运算 ; 0 代表 str.length(), -1 代表 str.length()-1 , 大于0只代表数字自身 ; 可以理解为substring（start，end），start为0则只表示0

七、按天分片

在某些业务场景下，业务表的数据呈现出很强的时间周期的特性，比如一张日志表，一张订单统计表，表中都可以按照时间标准进行区分，这种情况下，可以考虑使用时间分片规则，具体来说，时间分片的规则，mycat提供了按天分片以及按月进行分片两种方式；

以按天进行分片规则为例进行说明，在这种分片规则下，以时间区间为标准进行划分，比如 1~10 号落到第一个分片，11~20号落到第二个分片，21~30号落到第三个分片；

核心的分片规则相关配置如下，包括 schema.xml文件和rule.xml文件

规则配置文件属性说明

• columns ：标识将要分片的表字段
• algorithm ：指定分片函数与function的对应关系
• class ：指定该分片算法对应的类
• dateFormat ： 日期格式
• sBeginDate ：开始日期
• sEndDate ：结束日期，如果配置了结束日期，则代码数据到达了这个日期的分片后，会重复从开始分片插入
• sPartionDay ：分区天数，默认值 10 ，从开始日期算起，每个10天一个分区

下面用一个实际的案例来操作下这种分片规则

1、准备一个建表sql

CREATE TABLE tb_log (
	id BIGINT NOT NULL COMMENT 'ID' PRIMARY KEY,
	detail VARCHAR (100) NULL COMMENT '详情',
	create_time date NULL
);

2、修改schema.xml配置

<schema name="DB02" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
     <table name="tb_log" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" rule="sharding-by-date" />
schema>

3、修改rule.xml配置

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

分片规则属性配置说明：

• columns ：标识将要分片的表字段
• algorithm ：指定分片函数与function的对应关系
• class ：指定该分片算法对应的类
• dateFormat ： 日期格式
• sBeginDate ：开始日期
• sEndDate ：结束日期，如果配置了结束日期，则代码数据到达了这个日期的分片后，会重复从开始分片插入
• sPartionDay ：分区天数，默认值 10 ，从开始日期算起，每个10天一个分区

注意点：这种分片规则下，起始时间和结束之间总的时间，除以间隔的时间数量，要和实际的数据节点数量保持一致

4、连接mycat客户端并执行创建表语句

5、随机插入一些数据，观察数据的分布情况

insert into TB_LOG(id,detail ,create_time) values(1,'save','2022-01-01');
 
insert into TB_LOG(id,detail ,create_time) values(2,'delete','2022-01-09');
 
insert into TB_LOG(id,detail ,create_time) values(3,'update','2022-01-15');
 
insert into TB_LOG(id,detail ,create_time) values(5,'query','2022-01-18');
 
insert into TB_LOG(id,detail ,create_time) values(7,'update','2022-01-21');
 
insert into TB_LOG(id,detail ,create_time) values(9,'save','2022-01-23');

执行成功后，通过3个节点的表的数据分布情况可以发现，达到了预期的分片规则的目的

八、按自然月分片

在某些场景下，如果业务数据表的数据呈现出按照月份能够进行很好的划分的话，采用这种分片规则也是一种不错的选择，在这种情况下，每个自然月为一个分片；

 核心的分片规则相关配置如下，包括 schema.xml文件和rule.xml文件

分片规则属性配置说明：

• columns ：标识将要分片的表字段
• algorithm ：指定分片函数与function的对应关系
• class ：指定该分片算法对应的类
• dateFormat ：日期格式
• sBeginDate ：开始日期
• sEndDate ：结束日期，如果配置了结束日期，则代码数据到达了这个日期的分片后，会重复从开始分片插入

本篇详细介绍了mycat常用的分片规则，篇幅较长，实际在使用过程中，可以结合自身的业务情况合理选择某种具体的分片规则进行使用，本篇到此结束，最后感谢观看！