table:逻辑一 mycat的安装
1 基于jdk运行
2 获取安装包
3 解压
tar -xf Mycat***.tar.gz
4 测试运行
mycat的根目录中bin保存了mycat的核心命令文件
mycat console 命令测试运行
配置文件
根目录在conf中有两个核心配置文件,配置内容可以实现:读写分离,高可用替换,分布式存储,ER分片表的逻辑
server.xml:配置当前mycat启动的资源的设定(例如端口占用,线程登录名,密码等等)
schema.xml:逻辑库,逻辑表,分片表,ER表的配置,底层连接实际数据库的信息.
server.xml中两个重要标签
system:配置mycat启动时占用的系统的一些资源属性
user标签:指定当前登录的用户的信息
属性:name 表示当前登录的mycat的用户名
password:表示当期登录的密码
schemas:表示当前这个用户可以查看的这个逻辑库,以","分割,这里的名称必须和schema.xml中的标签名称对应
readOnly:表示当前用户只读,不能写操作
quarantine:安全措施 可以设置黑名单 白名单
字标签:whitehost:白名单列表 blacklist:黑名单列表
<user name="root">
<property name="password">root</property>
<property name="schemas">mytest</property>
</user>
schema.xml:当前mycat代理数据库集群的设定
可以通过这个配置文件来实现逻辑库,分片表,非分片表,ER表,读写分离,高可用替换
标签结构
schema：逻辑库
table：逻辑表
childetable：逻辑表的从逻辑表
datanode：数据分片节点的配置,一个数据分片node对应的数据库结构可能很简单,也可能很复杂;指向一个dataHost
datahost：
heartbeat:心跳检测,语句不一样,替换逻辑可能不同
writeHost:写操作的数据库节点（也可以读）
readHost:与当前writeHost相关的（主从）读节点（只读）
每个标签的属性
schema中
name:逻辑库的名字
checkSQLschema:例如sql语句“select * from tb_item”,mycat拦截，将其表格名称根据当前属性的设 定进行修改，false不会自动检查 逻辑库名称，不拼接逻辑库名字“select * from tb_item”,可能会导致无 法找到逻辑库执行后续逻辑，true自动检测，会拼接逻辑库名 字“select * from TESTDB.tb_item”
sqlMaxLimit：一种查询的保护措施,执行查询语句时，自动配置的分页数据，只查前100条，在没有limit条件时
table:逻辑表
name:逻辑表名称，配置和真实数据库的表名最好相同
dataNode:对应一个，多个数据库节点的标签，多个值表示分片，单个值表示非分片
rule:数据分片的计算规则，auto-sharding-long，利用long整型的id值进行范围划分（0-500万 (index0)，500万-1000万(index1),1000万 -1500万(index2)）
primaryKey:指向表格的主键，最好与真实字段一致
type:表格类型,默认不是global
childTable:从表
<childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="order_id" parentKey="id">
name：从表名称，保持和数据库真实表格一致
primaryKey：主键名称
jointKey:从表中的外键字段；必须和真实数据库的从表外键字段名一致
parentKey:主表的字段名，必须和主表与从表的外键相关，对应主表的字段名称
datanode标签：数据节点
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
name:表示名称，逻辑库，逻辑表指向的依据
dataHost: 指向真实管理数据库的标签名称dataHost
database: 真实数据库名称，逻辑库和所有真实数据库名称一致
datahost：管理数据分片的真实数据库的标签，内部包含真实数据库的信息
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
name:名称，与datanode指向对应
maxCon:底层数据库的链接最大数
minCon：相反
balance:值是0,1,2,3,分别表示对当前datahost中维护的数据库们的读操作逻辑
0:不开启读写分离，所有的读写操作都在最小的索引号的writeHost(第一个writeHost标签)
1：全部的readHost和备用writeHost都参与读数据的平衡，如果读的请求过多，负责写的第一个writeHost也分担一部分
2 ：所有的读操作，都随机的在所有的writeHost和readHost中进行
3 ：所有的读操作，都到writeHost对应的readHost上进行（备用writeHost不参加了）,在集群中没有配置ReadHost的情况下,读都到第一个writeHost完成
writeType:控制当前datahost维护的数据库集群的写操作
0：所有的写操作都在第一个writeHost标签的数据库进行
1：所有的写操作，都随机分配到所有的writeHost（mycat1.5完全不建议配置了）
dbtype：数据库类型（不同数据库配置不同名称，mysql）
dbDriver:数据库驱动，native,动态获取
switchType：切换的逻辑
0：故障不切换
1：故障切换，当前写操作的writeHost故障，进行切换，切换到下一个writeHost；
slaveThreshold：标签中的<heartbeat>用来检测后端数据库的心跳sql语句;本属性检查从节点与主节点的同步情况(延迟时间数),配合心跳语句show slave status; 读写分离时,所有的readHost的数据都可靠
配置案例:
非分片表的入门配置(只配置逻辑库)
server.xml(备份)
修改登录名,和当前用户可操作的逻辑库名称
<user name="root">
<property name="password">root</property>
<property name="schemas">mytest</property>
</user>
schema.xml:用mycat管理单机数据库的mytest物理库
<schema name="mytest" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mytest" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="10.9.39.13:3306" user="root"
password="root">
</writeHost>
</dataHost>
bin目录下启动mycat
#mycat console
登录mycat
#mysql -uroot -proot -P8066 -h 10.9.39.13
对于读写分离
balance的值进行测试
修改schema.xml
<schema name="mytest" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mytest" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="10.9.39.13:3306" user="root"
password="root">
</writeHost>
<writeHost host="hostM2" url="10.9.100.26:3306" user="root"
password="root">
</writeHost>
</dataHost>
高可用替换
switchType=1 自动切换 两个writeHost间
数据分片数据库集群2个writeHost,宕机第一个,观察数据的读写功能
<schema name="mytest" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100" dataNode="dn1">
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="mytest" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="10.9.39.13:3306" user="root"
password="root">
</writeHost>
<writeHost host="hostM2" url="10.9.100.26:3306" user="root"
password="root">
</writeHost>
</dataHost>
分布式数据库集群(配置分片表)
table标签中的dataNode
mycat计算分片的逻辑
○ 根据table中指定rule的值 "auto-sharding-long" 寻找conf下rule.xml
中的分片计算逻辑
<tableRule name="auto-sharding-long"> //分片rule的名称
<rule>
<columns>id</columns> //计算分片对应的字段名
<algorithm>rang-long</algorithm> //计算分片的算法,对应lib包 中一个可以计算rang-long的类,源码不会超过100行
</rule>
</tableRule>
○ 找到的计算算法对应包中类,如果自定义计算方式,可以完成java代码
将jar包扔到mycat的库中lib文件夹,指定算法
<function name="rang-long" //对应算法名称
class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong">
//当前算法具体代码
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
//算法加载的辅助计算文件
</function>
○ autopartition-long.txt中定义了默认3个分片的数字long范围
# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
计算字符串(待补充)
rule的名字叫mod-long
<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns> //对id字段进行计算
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
找到function
<function name="mod-long" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">2</property>
</function>
对id字段进行hash取余计算,取余的n就是这里的count 必须对应正确的dataNode节点个数(2)
修改schema.xml添加一个新的分片表,指定计算逻辑mod-long
在分片表格中的table标签添加
<table name="tb_product" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2"
rule="mod-long"/>
ER表
table childTable(joinKey从表外键，parentKey主表相关字段)
<table name="t_order" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2" rule="auto-sharding-long">
<childTable name="t_order_item" primaryKey="id" jointKey="order_id" parentKey="id"/>
</table>