Mycat 简介

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1、相关概念

schema： 逻辑库，与MySQL中的Database（数据库）对应，一个逻辑库中定义了所包括的Table。
table ：表，即物理数据库中存储的某一张表，与传统数据库不同，这里的表格需要声明其所存储的逻辑数据节点DataNode，这是通过表格的分片规则定义来实现的，table可以定义其所属的“子表(childTable)”，子表的分片依赖于与“父表”的具体分片地址，简单的说，就是属于父表里某一条记录A的子表的所有记录都与A存储在同一个分片上。
分片规则：是一个字段与函数的捆绑定义，根据这个字段的取值来返回所在存储的分片（DataNode）的序号，每个表格可以定义一个分片规则，分片规则可以灵活扩展，默认提供了基于数字的分片规则，字符串的分片规则等。
dataNode： MyCAT的逻辑数据节点，是存放table的具体物理节点，也称之为分片节点，通过DataSource来关联到后端某个具体数据库上，一般来说，为了高可用性，每个DataNode都设置两个DataSource，一主一从，当主节点宕机，系统自动切换到从节点。
dataHost： 定义某个物理库的访问地址，用于捆绑到dataNode上。

MyCAT目前通过配置文件的方式来定义逻辑库和相关配置：
MYCAT_HOME/conf/schema.xml中定义逻辑库，表、分片节点等内容；
MYCAT_HOME/conf/rule.xml中定义分片规则；
MYCAT_HOME/conf/server.xml中定义用户以及系统相关变量，如端口等。

关系图：

2、垂直切分

根据业务的不同，将不同业务的表放到不同的数据库中。示例：

schema.xml文件：

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">

    <!-- schema逻辑数据库 -->
    <schema name="mycat1" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="mycat1" />
    <schema name="mycat2" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="mycat2" />
    <schema name="mycat3" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="mycat3" />

    <!--使用dataNode将实际数据库和逻辑数据库映射-->
    <dataNode name="mycat1" dataHost="mycat" database="mycat1" />
    <dataNode name="mycat2" dataHost="mycat" database="mycat2" />
    <dataNode name="mycat3" dataHost="mycat" database="mycat3" />

    <dataHost name="mycat" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
       writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
       <heartbeat>select user()</heartbeat>
       <!--写上数据库链接信息-->
       <writeHost host="hostM1" url="ip1:3306" user="root" password="123456" />
       <writeHost host="hostM2" url="ip2:3306" user="root" password="123456" />
       <writeHost host="hostM3" url="ip3:3306" user="root" password="123456" />
    </dataHost>
</mycat:schema>

server.xml文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
    <system>
    　　<property name="defaultSqlParser">druidparser</property>
    </system>
    <!--帐号密码以及所链接的逻辑库-->
    <user name="test">
        <property name="password">test</property>
        <property name="schemas">mycat1,mycat2,mycat3</property>
    </user>

    <!--只读的用户信息-->
    <user name="user">
        <property name="password">user</property>
        <property name="schemas">mycat1,mycat2,mycat3</property>
        <property name="readOnly">true</property>
    </user>
</mycat:server>

以上配置是将mycat1,mycat2和mycat3数据库分别放在ip1,ip2和ip3对应的数据库实例中。

优点：

• 拆分后业务清晰，拆分规则明确；
• 系统之间整合或扩展容易；
• 数据维护简单。

缺点：

• 部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度；
• 受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高；
• 事务处理复杂。

3、水平拆分

对数据量很大的表进行拆分，把这些表按照某种规则将数据存放到不同的数据库中。示例：

schema.xml文件：

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">

    <!-- tb_class和tb_student有外键关联关系，可以测试join -->
    <schema name="test" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
       <table name="tb_user" dataNode="dn1,dn2" rule="rule1" primaryKey="id"/>
    </schema>

    <dataNode name="dn1" dataHost="mycat1" database="mycat1" />
    <dataNode name="dn2" dataHost="mycat2" database="mycat2" />

    <dataHost name="mycat1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
       writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
       <heartbeat>select user()</heartbeat>
       <writeHost host="host1" url="ip1:3306" user="root" password="123456" />
    </dataHost>

    <dataHost name="mycat2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
       writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
       <heartbeat>select user()</heartbeat>
       <writeHost host="host3" url="ip2:3306" user="root" password="123456" />
    </dataHost>
</mycat:schema>

server.xml文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
    <system>
    　　<property name="defaultSqlParser">druidparser</property>
    </system>
    <!--帐号密码以及所链接的逻辑库-->
    <user name="test">
        <property name="password">test</property>
        <property name="schemas">test</property>
    </user>

    <!--只读的用户信息-->
    <user name="user">
        <property name="password">user</property>
        <property name="schemas">test</property>
        <property name="readOnly">true</property>
    </user>
</mycat:server>

rule.xml文件：

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://org.opencloudb/"> 
 <tableRule name="rule1">
    <!--安装id规则，将id除于1024然后取余，如果余数落在0~512就将数据写到第一个数据库，如果是在512~1024就放到第二个数据库-->
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>func1</algorithm>
    </rule>
 </tableRule>

 <!--分成两片，每片的区间是512，两个相乘必须是1024-->
 <function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">
    <property name="partitionCount">2</property>
    <property name="partitionLength">512</property>
 </function>
</mycat:rule>

以上配置是把id在0~512的数据放在ip1对应的数据库mycat1中的tb_user表中，512~1024的数据放在ip2对应的数据库mycat2中的tb_user表中。

优点 ：

• 拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做；
• 不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈；
• 应用端改造较少；
• 提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点 ：

• 拆分规则难以抽象；
• 分片事务一致性难以解决；
• 数据多次扩展难度跟维护量极大；
• 跨库 join 性能较差

4、各类数据库中间件

中间件种类很多种，如下图：

Cobar:

阿里巴巴B2B开发的关系型分布式系统，管理将近3000个MySQL实例。 在阿里经受住了考验，后面由于作者的走开的原因cobar没有人维护 了，阿里也开发了tddl替代cobar。
MyCAT:
社区爱好者在阿里cobar基础上进行二次开发，解决了cobar当时存 在的一些问题，并且加入了许多新的功能在其中。目前MyCAT社区活 跃度很高，目前已经有一些公司在使用MyCAT。
OneProxy:
数据库界大牛，前支付宝数据库团队领导楼总开发，基于mysql官方 的proxy思想利用c进行开发的，OneProxy是一款商业收费的中间件，专注在性能和稳定性上。
Vitess:
这个中间件是Youtube生产在使用的，但是架构很复杂。 与以往中间件不同，使用Vitess应用改动比较大要使用他提供语言的API接口。
Kingshard:
Kingshard是前360Atlas中间件开发团队的陈菲利用业务时间用go语言开发的，目前在不断完善。
Atlas:
360团队基于mysql proxy 把lua用C改写。原有版本是支持分表， 目前已经放出了分库分表版本。
MaxScale与MySQL Route:
MaxScale是mariadb 研发的，目前版本不支持分库分表。MySQL Route是现在MySQL 官方Oracle公司发布出来的一个中间件。

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原文链接：https://www.cnblogs.com/kingsonfu/p/10627802.html

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