1 找到conf/schema.xml并备份

 

2 固定分片hash算法

本条规则类似于十进制的求模运算，区别在于是二进制的操作,是取id的二进制低10位，即id二进制 。 此算法的优点在于如果按照 10进制取模运算，在连续插入1-10 时候1-10会被分到1-10个分片，增 大了插入的事务控制难度，而此算法根据二进制则可能会分到连续的分片，减少插入事务事务控制难度。

        <tableRule name="xp-sharding-hash">
                <rule>
                        <columns>id</columns>
                        <algorithm>xp-mo-rule-hash</algorithm>
                </rule>
        </tableRule>

        配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， partitionCount 分片个数列表，partitionLength 分片范围列表 分区长度:默认为最大2^n=1024 ,即最大支持1024分区 约束 : count,length两个数组的长度必须是一致的。 1024 = sum((count[i]*length[i])). count 和length两个向量的点积恒等于1024 

        用法例子： 本例的分区策略：希望将数据水平分成3 份，前两份各占25%，第三份占50%。（故本例非均匀分区）

// |<———————1024———————————>| 

// |<—-256—>|<—-256—>|<———-512————->| 

| partition0 | partition1 | partition2 |

// | 共2份,故count[0]=2 | 共1份，故count[1]=1 | int[] count = new int[] { 2, 1 }; int[] length = new int[] { 256, 512 }; 

        <function name="xp-mo-rule-hash"
                class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
                <property name="partitionCount">2,1</property>
                <property name="partitionLength">256,512</property>
        </function>

partitionCount分别的数量级

partitionLength 分别数量级的长度

以上的配置是2*256+1*512=1024 那么1024就是分区的模  必须有（2+1）个datanode节点

配置完，重启mycat

3 测试

将sys_test2 表设计出来，然后把它的分片规则修改为区间内轮询的概念

CREATE TABLE sys_test2(

  id INT PRIMARY KEY ,

  testname VARCHAR(20) NOT NULL

);

插入测试—第一圈

1-255 dn1

256-511 dn2

512-1023 dn3

插入测试—第二圈

(1024)-(1024+255) dn1

(1024+256)-(1024+511) dn2

(1024+512)-(2047) dn3

4 执行过程如下

EXPLAIN INSERT INTO sys_test2(id,testname) VALUES(1,'博主很帅');

EXPLAIN INSERT INTO sys_test2(id,testname) VALUES(513,'博主非常帅');

 

EXPLAIN INSERT INTO sys_test2(id,testname) VALUES(1011,'博主就是这么帅');

 

EXPLAIN INSERT INTO sys_test2(id,testname) VALUES(1024,'博主就是这么帅');