数据库分库分表，分片配置轻松入门！
上次和大伙聊了 MyCat 的安装，今天来说一个新的话题，就是数据库的分片。
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后，接下来面临的一个问题就是，数据库的分片规则：有那么多 MySQL ，一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中？这就是我们今天要讨论的问题。
关于数据库分库分表的问题，我们前面还有几篇铺垫的文章，阅读前面的文章有助于更好的理解本文：
基本概念
逻辑库
一般来说，对于应用而言，数据库中间件是透明的，应用并不需要去了解中间件复杂的运作过程，中间件对应用来说就是透明的，我们操作中间件就像操作一个普通的 MySQL 一样，这就是 MyCat 的优势之一。
但是我们毕竟操作的不是 MySQL ，而是 MyCat ，MyCat 中的数据库并不真正存储数据，数据还是存储在 MySQL 中，因此，我们可以将 MyCat 看作是一个或者多个数据库集群构成的逻辑库。
逻辑表
逻辑表又有几种不同的划分：
逻辑表
既然有逻辑库，那么就会有逻辑表。
因为数据库分片之后，本来存储在一张表中的数据现在被分散到 N 张表中去了，但是在应用程序眼里，还是只有一张表，它也只操作这一张表，这张表并不真正存储数据，数据存储在 N 张物理表中，这个并不真正存储数据的表称之为逻辑表。
分片表
分片表，是指那些原有的很大数据的表，需要切分到多个数据库的表，这样，每个分片都有一部分数据，所有分片构成了完整的数据。
非分片表
一个数据库中并不是所有的表都很大，某些表是可以不用进行切分的，非分片是相对分片表来说的，就是那些不需要进行数据切分的表。
ER 表
关系型数据库是基于实体关系模型之上，通过其描述了真实世界中事物与关系，Mycat 中的 ER 表即是来源于此。根据这一思路，提出了基于 E-R 关系的数据分片策略，子表的记录与所关联的父表记录存放在同一个数据分片上，即子表依赖于父表，通过表分组保证数据 join 不会跨库操作。
表分组是解决跨分片数据 join 的一种很好的思路，也是数据切分规划的重要一条规则。
全局表
一个真实的业务系统中，往往存在大量的类似字典表的表，这些表基本上很少变动，字典表具有以下几个特性：
变动不频繁
数据量总体变化不大
数据规模不大，很少有超过数十万条记录
对于这类的表，在分片的情况下，当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题，所以 MyCat 中通过数据冗余来解决这类表的 join ，即所有的分片都有一份数据的拷贝，所有将字典表或者符合字典表特性的一些表定义为全局表。
数据冗余是解决跨分片数据 join 的一种很好的思路，也是数据切分规划的另外一条重要规则。
分片节点
数据切分后，一个大表被分到不同的分片数据库上面，每个表分片所在的数据库就是分片节点（dataNode）。
节点主机
数据切分后，每个分片节点（dataNode）不一定都会独占一台机器，同一机器上面可以有多个分片数据库，这样一个或多个分片节点（dataNode）所在的机器就是节点主机（dataHost）,为了规避单节点主机并发数限制，尽量将读写压力高的分片节点（dataNode）均衡的放在不同的节点主机（dataHost）。
分片规则
前面讲了数据切分，一个大表被分成若干个分片表，就需要一定的规则，这样按照某种业务规则把数据分到某个分片的规则就是分片规则，数据切分选择合适的分片规则非常重要，将极大的避免后续数据处理的难度。
MyCat 提供的分片规则有如下几种：
分片枚举
固定分片 hash 算法
范围约定
取模
按日期（天）分片
取模范围约束
截取数字做 hash 求模范围约束
应用指定
截取数字 hash 解析
一致性 hash
按单月小时拆分
范围求模分片
日期范围 hash 分片
冷热数据分片
自然月分片
实践
这里向大家简单介绍 5 种规则。
global
有一些表，数据量不大，也不怎么修改，主要是查询操作，例如系统配置表，这一类表我们可以使用 global 这种分片规则。global 的特点是，该表会在所有的库中都创建，而且每一个库中都保存了该表的完整数据。具体配置方式，就是在 schema.xml 的 table 节点中添加一个 type 属性，值为 global：
配置完成后，重启 mycat
./bin/mycat restart
重启完成后，要删除之前已经创建的 t_user 表，然后重新创建表，创建完成后，向表中插入数据，可以看到，db1、db2 以及 db3 中都有数据了。
这里 虽然查询出来的记录只有一条，实际上 db1、db2 以及 db3 中都有该条记录。
总结：global 适合于 数据量不大、以查询为主、增删改较少的表。
sharding-by-intfile
sharding-by-intfile 这个是枚举分片，就是在数据表中专门设计一个字段，以后根据这个字段的值来决定数据插入到哪个 dataNode 上。
注意，在配置 sharding-by-intfile 规则时，一定要删除 type="global" ，否则配置不会生效。具体配置如下：
配置完成后，还需要指定枚举的数据。枚举的数据可以在 rule.xml 中查看。
在 rule.xml 文件中，首先找到 tableRule 的名字为 sharding-by-intfile 的节点，这个节点中定义了两个属性，一个是 columns 表示一会在数据表中定义的枚举列的名字（数据表中一会需要创建一个名为 sharding_id 的列，这个列的值决定了该条数据保存在哪个数据库实例中），这个名字可以自定义；另外一个属性叫做 algorithm ，这是指 sharding-by-intfile 所对应的算法名称。根据这个名称，可以找到具体的算法：
还是在 rule.xml 文件中，我们找到了 hash-int ，class 表示这个算法对应的 Java 类的路径。第一个属性 mapFile 表示相关的配置文件，从这个文件名可以看出，这个文件 就在 conf 目录下。
打开 conf 目录下的 partition-hash-int.txt 文件，内容如下：
前面的数字表示枚举的值 ，后面的数字表示 dataNode 的下标，所以前面的数字可以自定义，后面的数字不能随意定义。
配置完成后，重启 MyCat ，然后进行测试：
drop table if exists t_user;create table t_user (id integer primary key,username varchar(255),sharding_id integer);insert into t_user(id,username,sharding_id) values(1,'www.javaboy.org',0);insert into t_user(id,username,sharding_id) values(1,'www.javaboy.org',1);insert into t_user(id,username,sharding_id) values(1,'www.javaboy.org',2);select * from t_user;
执行完后，sharding_id 对应值分别为 0 、1 、2 的记录分别插入到 db1 、db2 以及 db3 中。
auto-sharding-long
auto-sharding-long 表示按照既定的范围去存储数据。就是提前规划好某个字段的值在某个范围时，相应的记录存到某个 dataNode 中。
配置方式，首先修改路由规则：
然后去 rule.xml 中查看对应的算法了规则相关的配置：
可以看到，默认是按照 id 的范围来划分数据的存储位置的，对应的算法就是 rang-long 。
继续查看，可以找到算法对应的类，以及相关的配置文件，这个配置文件也在 conf 目录下，打开该文件：
如上配置，表示 当 id 的取值在 0-5之间时，将数据存储到 db1 中，当 id 在 5-10 之间时，存储到 db2 中，当 id 的取值在 10-1500W 之间时，存储到 db3 中。
配置完成后，重启 MyCat ，测试：
mod-long
取模：根据表中的某一个字段，做取模操作。根据取模的结果将记录存放在不同的 dataNode 上。这种方式不需要再添加额外字段。
然后去 rule.xml 中配置一下 dataNode 的个数。
可以看到，取模的字段是 id ，取模的算法名称是 mod-long ，再看具体的算法：
在具体的算法中，配置了 dataNode 的个数为 3。
然后保存退出，重启 MyCat，进行测试：
sharding-by-murmur
前面介绍的几种方式，都存在一个问题，如果数据库要扩容，之前配置会失效，可能会出现数据库查询紊乱。因此我们要引入一致性 hash 这样一种分片规则，可以解决这个问题。具体配置和前面一样：
另外需要注意，在 rule.xml 中修改默认 dataNode 的数量：
修改完后，重启 MyCat ，进行测试。
好了，本文主要向大家介绍了 MyCat 的五种不同的切片规则。有问题欢迎留言讨论。
参考资料：
MyCat 官网
●干货|最新版 Spring Boot2.1.5 教程+案例合集