# 《Mycat核心技术》第09章:自定义数字范围分片
作者:冰河
星球:http://m6z.cn/6aeFbs (opens new window)
博客:https://binghe.gitcode.host (opens new window)
文章汇总:https://binghe.gitcode.host/md/all/all.html (opens new window)
星球项目地址:https://binghe.gitcode.host/md/zsxq/introduce.html (opens new window)
沉淀,成长,突破,帮助他人,成就自我。
- 本章难度:★★☆☆☆
- 本章重点:介绍Mycat自定义数字范围分片,掌握Mycat自定义数字范围分片的核心原理与算法,能够结合自身实际项目将Mycat自定义数字范围分片灵活应用到自身实际项目中。
大家好,我是冰河~~
今天给大家介绍《Mycat核心技术》的第09章:给大家简单介绍下Mycat中自定义数字范围分片,好了,开始今天的内容。
# 一、简单描述
自定义数字范围分片,故名思议,就是要自己定义数字的范围来规划每个分片的区域,这就要求我们提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片,比如说将第一个500W的数据分片在第一个节点上面,第二个500W的数据分片在第二个节点上,依次类推。
# 二、实施自定义数字范围分片
# 2.1 配置rule.xml
在rule.xml中添加如下配置:
<tableRule name="rang-long--rule-customer">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-long-customer</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<!-- 对自定义数字分片规则rang-long-customer的定义 -->
<function name="rang-long-customer" class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long-customer.txt</property>
<property name="defaultNode">0</property>
<property name="type">0</property>
</function>
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
# 2.2 创建autopartition-long-customer.txt文件
在Mycat的conf目录下创建autopartition-long-customer.txt文件,内容如下:
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2
2
3
# 2.3 配置schema.xml
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/" >
<schema name="lyzdb" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join
with any table whose sharding node is in the same data node -->
<table name="t_order" primaryKey="id" dataNode="dn1,dn2" rule="rang-long--rule-customer"/>
</schema>
<!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"
/> -->
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
<dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
<dataNode name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
<dataNode name="jdbc_dn3" dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- can have multi write hosts -->
<writeHost host="hostM1" url="192.168.209.137:3306" user="root" password="root"></writeHost>
<!--<writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root"-->
<!--password="123456" />-->
<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
</dataHost>
</mycat:schema>
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
至此,我们的Mycat就配置完成了,是不是很简单,不过需要注意一点:预先制定可能的id范围到某个分片,所有的节点配置都是从0开始,及0代表节点1。
# 三、测试
# 3.1 建表并且录入数据
首先我们创建表
mysql> explain create table t_order (id int not null auto_increment primary key,province varchar(16),sn varchar(64),create_time datetime);
+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| dn1 | create table t_order (id int not null auto_increment primary key,province varchar(16),sn varchar(64),create_time datetime) |
| dn2 | create table t_order (id int not null auto_increment primary key,province varchar(16),sn varchar(64),create_time datetime) |
+-----------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.04 sec)
mysql> create table t_order (id int not null auto_increment primary key,province varchar(16),sn varchar(64),create_time datetime);
Query OK, 0 rows affected (0.25 sec)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
可以看出建表语句是在所有分片执行。
然后我们录入数据:
mysql> explain INSERT INTO t_order (ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'beijing','beijing10006_10001',NOW());
+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
| dn1 | INSERT INTO t_order (ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'beijing','beijing10006_10001',NOW()) |
+-----------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.05 sec)
mysql>
mysql> INSERT INTO t_order (ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(10001,'beijing','beijing10006_10001',NOW());
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
mysql> explain INSERT INTO t_order (ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'beiing','beijing10006_5000001',NOW());
+-----------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| dn2 | INSERT INTO t_order (ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'beiing','beijing10006_5000001',NOW()) |
+-----------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql>
mysql> INSERT INTO t_order (ID,PROVINCE,SN,CREATE_TIME) VALUES(5000001,'beiing','beijing10006_5000001',NOW());
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
可以看出当ID为1001时路由到了dn1节点,当id为5000001时,路由到了dn2节点,符合我们配置的路由规则。
# 3.2 测试查询语句
# 3.2.1 指定分片字段查询
mysql> explain select * from t_order t1 where t1.ID=5000001;
+-----------+----------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+----------------------------------------------+
| dn2 | select * from t_order t1 where t1.ID=5000001 |
+-----------+----------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)
mysql>
mysql>
mysql> select * from t_order t1 where t1.ID=5000001;
+---------+----------+----------------------+---------------------+
| id | province | sn | create_time |
+---------+----------+----------------------+---------------------+
| 5000001 | beiing | beijing10006_5000001 | 2017-08-09 20:36:34 |
+---------+----------+----------------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
可以看出,如果我们的查询语句中指定了分片字段,则直接路由到相应的数据节点进行查询。
# 3.2.2 按照分片字段范围查询
mysql> explain select * from t_order t1 where t1.ID=5000001;
+-----------+----------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+----------------------------------------------+
| dn2 | select * from t_order t1 where t1.ID=5000001 |
+-----------+----------------------------------------------+
1 row in set (0.02 sec)
mysql>
mysql>
mysql> select * from t_order t1 where t1.ID=5000001;
+---------+----------+----------------------+---------------------+
| id | province | sn | create_time |
+---------+----------+----------------------+---------------------+
| 5000001 | beiing | beijing10006_5000001 | 2017-08-09 20:36:34 |
+---------+----------+----------------------+---------------------+
1 row in set (0.00 sec)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
可以看出,如果分片字段范围的查询,则走所有节点去检索,哪怕只有一条数据在一个分片上,route路由也是走所有的分片进行检索查询
# 3.2.3 不走分片字段查询
mysql> explain select * from t_order t1 where t1.dn='beijing10006_10001';
+-----------+-----------------------------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+-----------------------------------------------------------------------+
| dn1 | SELECT * FROM t_order t1 WHERE t1.dn = 'beijing10006_10001' LIMIT 100 |
| dn2 | SELECT * FROM t_order t1 WHERE t1.dn = 'beijing10006_10001' LIMIT 100 |
+-----------+-----------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)
2
3
4
5
6
7
8
可以看出,如果不走分片字段的查询,即使是单个数据,也要route路由所有的分片,走所有的分片进行查询
好了,今天就到这儿吧,我是冰河,我们下期见~~
# 星球服务
加入星球,你将获得:
1.项目学习:微服务入门必备的SpringCloud Alibaba实战项目、手写RPC项目—所有大厂都需要的项目【含上百个经典面试题】、深度解析Spring6核心技术—只要学习Java就必须深度掌握的框架【含数十个经典思考题】、Seckill秒杀系统项目—进大厂必备高并发、高性能和高可用技能。
2.框架源码:手写RPC项目—所有大厂都需要的项目【含上百个经典面试题】、深度解析Spring6核心技术—只要学习Java就必须深度掌握的框架【含数十个经典思考题】。
3.硬核技术:深入理解高并发系列(全册)、深入理解JVM系列(全册)、深入浅出Java设计模式(全册)、MySQL核心知识(全册)。
4.技术小册:深入理解高并发编程(第1版)、深入理解高并发编程(第2版)、从零开始手写RPC框架、SpringCloud Alibaba实战、冰河的渗透实战笔记、MySQL核心知识手册、Spring IOC核心技术、Nginx核心技术、面经手册等。
5.技术与就业指导:提供相关就业辅导和未来发展指引,冰河从初级程序员不断沉淀,成长,突破,一路成长为互联网资深技术专家,相信我的经历和经验对你有所帮助。
冰河的知识星球是一个简单、干净、纯粹交流技术的星球,不吹水,目前加入享5折优惠,价值远超门票。加入星球的用户,记得添加冰河微信:hacker_binghe,冰河拉你进星球专属VIP交流群。
# 星球重磅福利
跟冰河一起从根本上提升自己的技术能力,架构思维和设计思路,以及突破自身职场瓶颈,冰河特推出重大优惠活动,扫码领券进行星球,直接立减149元,相当于5折, 这已经是星球最大优惠力度!
领券加入星球,跟冰河一起学习《SpringCloud Alibaba实战》、《手撸RPC专栏》和《Spring6核心技术》,更有已经上新的《大规模分布式Seckill秒杀系统》,从零开始介绍原理、设计架构、手撸代码。后续更有硬核中间件项目和业务项目,而这些都是你升职加薪必备的基础技能。
100多元就能学这么多硬核技术、中间件项目和大厂秒杀系统,如果是我,我会买他个终身会员!
# 其他方式加入星球
- 链接 :打开链接 http://m6z.cn/6aeFbs (opens new window) 加入星球。
- 回复 :在公众号 冰河技术 回复 星球 领取优惠券加入星球。
特别提醒: 苹果用户进圈或续费,请加微信 hacker_binghe 扫二维码,或者去公众号 冰河技术 回复 星球 扫二维码加入星球。
# 星球规划
后续冰河还会在星球更新大规模中间件项目和深度剖析核心技术的专栏,目前已经规划的专栏如下所示。
# 中间件项目
- 《大规模分布式定时调度中间件项目实战(非Demo)》:全程手撸代码。
- 《大规模分布式IM(即时通讯)项目实战(非Demo)》:全程手撸代码。
- 《大规模分布式网关项目实战(非Demo)》:全程手撸代码。
- 《手写Redis》:全程手撸代码。
- 《手写JVM》全程手撸代码。
# 超硬核项目
- 《从零落地秒杀系统项目》:全程手撸代码,在阿里云实现压测(已上新)。
- 《大规模电商系统商品详情页项目》:全程手撸代码,在阿里云实现压测。
- 其他待规划的实战项目,小伙伴们也可以提一些自己想学的,想一起手撸的实战项目。。。
既然星球规划了这么多内容,那么肯定就会有小伙伴们提出疑问:这么多内容,能更新完吗?我的回答就是:一个个攻破呗,咱这星球干就干真实中间件项目,剖析硬核技术和项目,不做Demo。初衷就是能够让小伙伴们学到真正的核心技术,不再只是简单的做CRUD开发。所以,每个专栏都会是硬核内容,像《SpringCloud Alibaba实战》、《手撸RPC专栏》和《Spring6核心技术》就是很好的示例。后续的专栏只会比这些更加硬核,杜绝Demo开发。
小伙伴们跟着冰河认真学习,多动手,多思考,多分析,多总结,有问题及时在星球提问,相信在技术层面,都会有所提高。将学到的知识和技术及时运用到实际的工作当中,学以致用。星球中不少小伙伴都成为了公司的核心技术骨干,实现了升职加薪的目标。
# 联系冰河
# 加群交流
本群的宗旨是给大家提供一个良好的技术学习交流平台,所以杜绝一切广告!由于微信群人满 100 之后无法加入,请扫描下方二维码先添加作者 “冰河” 微信(hacker_binghe),备注:星球编号
。
# 公众号
分享各种编程语言、开发技术、分布式与微服务架构、分布式数据库、分布式事务、云原生、大数据与云计算技术和渗透技术。另外,还会分享各种面试题和面试技巧。内容在 冰河技术 微信公众号首发,强烈建议大家关注。
# 视频号
定期分享各种编程语言、开发技术、分布式与微服务架构、分布式数据库、分布式事务、云原生、大数据与云计算技术和渗透技术。另外,还会分享各种面试题和面试技巧。
# 星球
加入星球 冰河技术 (opens new window),可以获得本站点所有学习内容的指导与帮助。如果你遇到不能独立解决的问题,也可以添加冰河的微信:hacker_binghe, 我们一起沟通交流。另外,在星球中不只能学到实用的硬核技术,还能学习实战项目!
关注 冰河技术 (opens new window)公众号,回复 星球
可以获取入场优惠券。