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手把手基于Mycat实现MySQL数据拆分

2022-11-01  今日头条  添甄
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满怀忧思不如先干再说!
前言

数据库拆分属于中高级开发要做的事情,不过具体的看企业吧。各种情况都会出现,这篇文章主要是基于Mycat去实现一下数据库拆分,至于拆分的思想,后边补一篇文章来说!本篇先简单介绍一下,至于优缺点暂且不说,大家可以在操作或者阅读的过程中自己先感受一下,大概分为两种:

分库分表看起来很厉害的技术,其实项目中来说的话可以不分库分表还是不要分的好!
垂直拆分-分库

 

垂直分库就是根据业务耦合性,将关联度低的不同表存储在不同的数据库。做法与大系统拆分为多个小系统类似,按业务分类进行独立划分。与"微服务治理"的做法相似,每个微服务使用单独的一个数据库。


 

垂直拆分-分表

垂直分表是基于数据库中的"列"进行,某个表字段较多,可以新建一张扩展表,将不经常用或字段长度较大的字段拆分出去到扩展表中。在字段很多的情况下(例如一个大表有100多个字段),通过"大表拆小表",更便于开发与维护,也能避免跨页问题,MySQL底层是通过数据页存储的,一条记录占用空间过大会导致跨页,造成额外的性能开销。另外数据库以行为单位将数据加载到内存中,这样表中字段长度较短且访问频率较高,内存能加载更多的数据,命中率更高,减少了磁盘IO,从而提升了数据库性能。


 

水平拆分

当一个应用难以再细粒度的垂直切分,或切分后数据量行数巨大,存在单库读写、存储性能瓶颈,这时候就需要进行水平切分了。

水平切分分为库内分表和分库分表,是根据表内数据内在的逻辑关系,将同一个表按不同的条件分散到多个数据库或多个表中,每个表中只包含一部分数据,从而使得单个表的数据量变小,达到分布式的效果。如图所示:


 

库内分表只解决了单一表数据量过大的问题,但没有将表分布到不同机器的库上,因此对于减轻MySQL数据库的压力来说,帮助不是很大,大家还是竞争同一个物理机的CPU、内存、网络IO,最好通过分库分表来解决。

垂直拆分-分库实现方式 配置mycat的schema配置文件 mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100"> select user() root" password="123456"> select user()

在两个mysql实例中分别创建orders数据库

CREATE DATABASE orders;

登陆Mycat创建四张表

-- 用户表,假如有20W用户 CREATE TABLE customer( id INT AUTO_INCREMENT, NAME varchar(20), PRIMARY KEY (id) ); -- 订单表,假如有2000W个订单 CREATE TABLE orders( id INT AUTO_INCREMENT, order_type INT, customer_id INT, amount DECIMAL(10,2), PRIMARY KEY (id) ); -- 订单详情表,数据量和订单表一样 CREATE TABLE order_detail( id INT AUTO_INCREMENT, detail VARCHAR(20), order_id INT, PRIMARY KEY (id) ); -- 字典表,数据量假如有20条,对应订单的类型字典,类型说明数字对应字符串,订单表中只需要存储数字即可 CREATE TABLE dict_order_type( id INT AUTO_INCREMENT, order_type VARCHAR(20), PRIMARY KEY (id) );

查看表

如下图,在Mycat上创建完之后Mycat窗口可以查询出四张表,stt202上有一张customer表,stt203上有三张表,和我们理想效果一样


 

水平拆分-分库分表

我们发现order和order_detail两张表中数据量非常多,如果存储在同一个节点上的同一个库中性能会受到影响,我们考虑将order表和order_detail表进行拆分,分布式存储全量数据,平均存储在两台节点上。

切片规则

 

 

配置mycat的schema.xml配置文件

sqlschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1"> select user() select user()

配置rule.xml配置文件

customer_id mod-long 2

在dn2上创建orders表,重启mycat,登陆mycat新增数据到orders表中

-- 我们以前添加,sql语法表名后的字段名可以省略,但是mycat分库分表添加数据不可省略,因为需要指明哪一列数据是customer_id INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount)VALUES(1,101,100,100100); INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount)VALUES(2,101,100,100300); INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount)VALUES(3,101,101,120000); INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount)VALUES(4,101,101,103000); INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount)VALUES(5,102,101,100400); INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount)VALUES(6,102,100,100020);


 

 

通过上图可以看出我们在mycat中添加6条数据,在mycat端可以全量查出,但是顺序并不是按照id排序的,如果想要飘絮可以使用order by语句,在stt201和stt202上分别查出3条数据,这样就实现了数据的水平拆分

 

水平拆分的join关联查询


 

 

看上图可以发现我们使用join内关联查询时会提示说order_detail表找不到,我们对orders表进行了切分也需要对orders的子表order_detail也进行切分配置

 

schema.xml文件

在dn2上创建order_detail表,重启mycat插入数据再做查询

-- 插入数据和查询都是在mycat端操作 -- 插入数据 INSERT INTO order_detail(id,detail,order_id)VALUES(1,'detail',1); INSERT INTO order_detail(id,detail,order_id)VALUES(2,'detail',2); INSERT INTO order_detail(id,detail,order_id)VALUES(3,'detail',3); INSERT INTO order_detail(id,detail,order_id)VALUES(4,'detail',4); INSERT INTO order_detail(id,detail,order_id)VALUES(5,'detail',5); INSERT INTO order_detail(id,detail,order_id)VALUES(6,'detail',6); -- 连接查询 SELECT * FROM orders o inner join order_detail od on o.id = od.order_id;


 

 

到此我们的垂直拆分和水平拆分就告一段落,当然还没有结束,真是XXXX了,咋还没完心态炸裂,不慌大家老规矩喝杯茶继续搞。

 

全局表

我们的业务表比如orders、order_detail表数据量很多时就需要切分,但是还一些附属表,比如我们这里的dict_order_type(字典表),他们之间也要关联,字典表数据并不多,数据变动不频繁进行切片就没有必要,这种表Mycat中定义为全局表

特点

 

 

修改schema.xml配置文件

保存在dn2上创建字典表,重启mycat

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

 

我们查询数据在dn1和dn2都有完整的两条数据,虽然存在数据冗余,但是好在这些表中的数据并不多,不用切分实现JOIN查询

 

常用分片规则

我们在上边的例子中切分数据时使用的是取模切分,这里我们说一说其他开发中经常用到的数据切分方式

枚举分片

在配置文件中配置可能用到的枚举ID,自己设置分片,比如按照省份或者区县来做保存,而全国的省份区县是固定的,可以使用在这些场景下

修改schema.xml配置文件

修改rule.xml配置文件

areacode hash-int ...... partition-hash-int.txt 1 0

修改partition-hash-int.txt配置文件

110=0 120=1

重启mycat,创建表插入数据

-- 创建表 CREATE TABLE orders_ware_info( id INT AUTO_INCREMENT, order_id INT, address VARCHAR(20), areacode VARCHAR, PRIMARY KEY(id) ); -- 插入数据 INSERT INTO orders_ware_info(id,order_id,address,areacode) VALUES (1,1,'北京','110'); INSERT INTO orders_ware_info(id,order_id,address,areacode) VALUES (2,2,'天津','120');


 

 

根据查询结果在mycat上查询是两条数据,在stt201上是北京,在stt202上是天津

 

范围约定分片

比如我们的用户id,将0-100000、100001-200000等这些按照范围存储,适用于范围提前规定好的场景,我们这里使用一张支付信息表为例

配置schema.xml文件

配置rule.xml配置文件

order_id rang-long ...... autopartition-long.txt 0

修改autopartition-long.txt文件

注意:将原本有的配置删除

0-102 = 0 103-200=1

重启mycat,创建表,插入数据

CREATE TABLE payment_info( id INT AUTO_INCREMENT, order_id INT, payment_status INT, PRIMARY KEY (id) ); INSERT INTO payment_info(id,order_id,payment_status) VALUES (1,101,0); INSERT INTO payment_info(id,order_id,payment_status) VALUES (2,102,1); INSERT INTO payment_info(id,order_id,payment_status) VALUES (3,103,0); INSERT INTO payment_info(id,order_id,payment_status) VALUES (4,104,1);


 

 

我们可以看到在mycat上查询全量数据,在stt201上展示两条,在stt202上展示两条,并且数据分布也正确

 

按照日期分片

我们按照天进行划分,设定时间格式、范围

修改schema.xml配置文件

修改rule.xml配置文件

login_date shardingByDate ...... yyyy-MM-dd 2020-04-01 2020-04-04 2

重启Mycat,创建表插入数据

CREATE TABLE login_info( id INT AUTO_INCREMENT, user_id INT, login_date date, PRIMARY KEY (id) ); INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (1,101,'2020-04-01'); INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (2,102,'2020-04-02'); INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (3,103,'2020-04-03'); INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (4,104,'2020-04-04'); INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (5,103,'2020-04-05'); INSERT INTO login_info(id,user_id,login_date) VALUES (6,104,'2020-04-06');


 

 

看到效果,stt201上四条数据因为超过结束日期重新开始分区,stt202上两条数据,大家可以按照自己的想法去操作,看看是否和自己预想的效果一样,好好体会体会!到此我们完成了基于Mycat的数据库切分操作以及常用的切分方式作为参考

 

全局序列

在分库分表的情况下,数据库自增主键已无法保证自增主键的唯一性,为此Mycat提供了全局序列,提供了本地配置和数据库配置多种实现方式

本地文件

此方式Mycat将sequence配置到文件中,当使用到sequence中的配置后,Mycat会更新该值

 

 

数据库方式(推荐使用)

利用数据库的一个表来进行累加,并不是每次生成序列都读写数据库,这样太慢,Mycat会预先加载一部分到Mycat内存中,这样大部分读写都在内存中完成,如果内存中号段用完Mycat再向数据库要一次

在dn1上创建MYCAT_SEQUENCE序列表

CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE ( name VARCHAR(50) NOT NULL, current_value INT NOT NULL, increment INT NOT NULL DEFAULT 100, PRIMARY KEY(name) )ENGINE=InnoDB;

创建函数获取当前sequence的值

DELIMITER $ CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS varchar(64) CHARSET utf8 DETERMINISTIC BEGIN DECLARE retval VARCHAR(64); SET retval="-999999999,null"; SELECT concat(CAST(current_value AS CHAR),",",CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM MYCAT_SEQUENCE WHERE name = seq_name; RETURN retval; END $ DELIMITER ;

创建函数设置sequence的值

DELIMITER $ CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),value INTEGER) RETURNS varchar(64) CHARSET utf8 DETERMINISTIC BEGIN UPDATE MYCAT_SEQUENCE SET current_value = value WHERE name = seq_name; RETURN mycat_seq_currval(seq_name); END $ DELIMITER ;

创建函数获取下一个sequence的值

DELIMITER $ CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS varchar(64) CHARSET utf8 DETERMINISTIC BEGIN UPDATE MYCAT_SEQUENCE SET current_value = current_value + increment WHERE name = seq_name; RETURN mycat_seq_currval(seq_name); END $ DELIMITER ;

初始化序列表

-- 新增一条数据,序列名为ORDERS,初始值为400000,increment100,这个设置的是Mycat重启之后的值递增100,这个大家根据业务自己设置 INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(NAME,current_value,increment) VALUES('ORDERS',400000,100);

修改schmea.xml文件

修改Mycat的sequence_db_conf.properties文件

前边为序列名后边为所在节点,我们序列名为ORDERS就是在dn1上创建的,如果你是在dn2上创建的序列表,则改为dn2

#sequence stored in datanode GLOBAL=dn1 COMPANY=dn1 CUSTOMER=dn1 ORDERS=dn1

修改server.xml文件


 

把改为1,配置使用序列的哪种方式,Mycat提供了三种方式,0为本地文件,1为数据库方式,2为时间戳方式

添加数据

语法就是将ID的值改为next value for MYCATSEQ_SeqName咱们这里的序列名为ORDERS。

INSERT INTO orders(id,order_type,customer_id,amount) VALUES (next value for MYCATSEQ_ORDERS,101,102,1000);

查询数据

SELECT * FROM orders;


 

时间戳方式

全局序列ID=64位二进制(42(毫秒)+5(机器ID)+5(业务编码)+12(重复累加))换算成十进制为18位的long类型,每毫秒可以并发12位二进制累加

 

 

自主生成

可以在项目中自己编写生成序列的代码,或者使用redis的incr生成序列,这种方式也行但是需要在程序中进行编码,我们还是推荐使用Mycat自带的全局序列,也就是第二种方式

总结

 

 

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