MyCat分片规则

MyCat是一个开源的数据库中间件，它可以实现对MySQL数据库进行分片和负载均衡。在分片规则方面，MyCat支持以下几种常见的分片方式：

范围分片

根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况，来决定该数据属于哪一个分片。

配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

schema.xml 数据节点配置：

<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" />

rule.xml 分片规则配置：

<tableRule name="auto-sharding-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
<property name="defaultNode">0</property>
</function>

分片规则配置属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
mapFile	对应的外部配置文件
type	默认值为 0 ; 0 表示 Integer , 1 表示 String
defaultNode	默认节点默认节点的所用 : 枚举分片时 , 如果碰到不识别的枚举值 , 就让它路由到默认节点 ; 如果没有默认值 , 碰到不识别的则报错。

在 rule.xml 中配置分片规则时，关联了一个映射配置文件 autopartition-long.txt ，该配置文

件的配置如下：

# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
0-500M=0
500M-1000M=1
1000M-1500M=2

含义： 0-500 万之间的值，存储在 0 号数据节点 ( 数据节点的索引从 0 开始 ) ； 500 万 -1000 万之间的

数据存储在 1 号数据节点； 1000 万 -1500 万的数据节点存储在 2号节点；该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。在 MyCat 的入门程序中，我们使用的就是该分片规则。

取模分片

根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果，来决定该数据属于哪一个分片。

配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" />

schema.xml 数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 分片规则配置：

<tableRule name="mod-long">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<property name="count">3</property>
</function>

分片规则属性说明如下：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
count	数据节点的数量

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。在前面水平拆分的演示中，我们选择的就是取模分片。

一致性hash分片

所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。

配置

schema.xml 中逻辑表配置：

<!-- 一致性hash -->
<table name="tb_order" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-murmur" />

schema.xml 中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
<property name="count">3</property>
<property name="virtualBucketTimes">160</property>
</function>

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
seed	创建 murmur_hash 对象的种子，默认 0
count	要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片
virtualBucketTimes	一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是 160 倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160 倍 ;virtualBucketTimes*count 就是虚拟结点数量 ;
weightMapFile	节点的权重，没有指定权重的节点默认是 1 。以 properties 文件的格式填写，以从0 开始到 count-1 的整数值也就是节点索引为 key ，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1 代替
bucketMapPath	用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash 值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西

枚举分片

通过在配置文件中配置可能的枚举值 , 指定数据分布到不同数据节点上 , 本规则适用于按照省份、性

别、状态拆分数据等业务。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 枚举 -->
<table name="tb_user" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-intfile-enumstatus"
/>

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>sharding_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<!-- 自己增加 tableRule -->
<tableRule name="sharding-by-intfile-enumstatus">
<rule>
<columns>status</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="defaultNode">2</property>
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>

partition-hash-int.txt ，内容如下 :

1=0
2=1
3=2

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
mapFile	对应的外部配置文件
type	默认值为 0 ; 0 表示 Integer , 1 表示 String
defaultNode	默认节点 ; 小于 0 标识不设置默认节点 , 大于等于 0 代表设置默认节点 ; 默认节点的所用: 枚举分片时 , 如果碰到不识别的枚举值 , 就让它路由到默认节点 ; 如果没有默认值 , 碰到不识别的则报错。

应用指定算法

运行阶段由应用自主决定路由到那个分片 , 直接根据字符子串（必须是数字）计算分片号。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 应用指定算法 -->
<table name="tb_app" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-substring" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-substring">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>sharding-by-substring</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-substring"
class="io.mycat.route.function.PartitionDirectBySubString">
<property name="startIndex">0</property> <!-- zero-based -->
<property name="size">2</property>
<property name="partitionCount">3</property>
<property name="defaultPartition">0</property>
</function>

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
startIndex	字符子串起始索引
size	字符长度
partitionCount	分区 ( 分片 ) 数量
defaultPartition	默认分片 ( 在分片数量定义时 , 字符标示的分片编号不在分片数量内时 , 使用默认分片)

示例说明 :

id=05-100000002 , 在此配置中代表根据 id 中从 startIndex=0 ，开始，截取 siz=2 位数字即

05 ， 05 就是获取的分区，如果没找到对应的分片则默认分配到 defaultPartition 。

固定分片hash算法

该算法类似于十进制的求模运算，但是为二进制的操作，例如，取 id 的二进制低 10 位与

1111111111 进行位 & 运算，位与运算最小值为 0000000000 ，最大值为 1111111111 ，转换为十

进制，也就是位于 0-1023 之间。

特点：

如果是求模，连续的值，分别分配到各个不同的分片；但是此算法会将连续的值可能分配到相同的分片，降低事务处理的难度。
可以均匀分配，也可以非均匀分配。
分片字段必须为数字类型。

配置

schema.xml 中逻辑表配置：

<!-- 固定分片hash算法 -->
<table name="tb_longhash" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-long-hash" />

schema.xml 中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-long-hash">
<rule>
<columns>id</columns>
<algorithm>sharding-by-long-hash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<!-- 分片总长度为1024，count与length数组长度必须一致； -->
<function name="sharding-by-long-hash"
class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount">2,1</property>
<property name="partitionLength">256,512</property>
</function>

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段名
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
partitionCount	分片个数列表
partitionLength	分片范围列表

约束 :

分片长度 : 默认最大2^10 , 为 1024 ;
count, length的数组长度必须是一致的 ;

以上分为三个分区 :0-255,256-511,512-1023

字符串hash解析算法

截取字符串中的指定位置的子字符串 , 进行 hash 算法，算出分片。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 字符串hash解析算法 -->
<table name="tb_strhash" dataNode="dn4,dn5" rule="sharding-by-stringhash" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-stringhash">
<rule>
<columns>name</columns>
<algorithm>sharding-by-stringhash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-stringhash"
class="io.mycat.route.function.PartitionByString">
<property name="partitionLength">512</property> <!-- zero-based -->
<property name="partitionCount">2</property>
<property name="hashSlice">0:2</property>
</function>

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
partitionLength	hash 求模基数 ; length*count=1024 ( 出于性能考虑 )
partitionCount	分区数
hashSlice	hash 运算位 , 根据子字符串的 hash 运算 ; 0 代表 str.length() , -1 代表 str.length()-1 , 大于 0 只代表数字自身 ; 可以理解为 substring （ start ， end ）， start 为 0 则只表示 0

按天分片算法

按照日期及对应的时间周期来分片。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 按天分片 -->
<table name="tb_datepart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-date" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-date</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-date"
class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2022-01-01</property>
<property name="sEndDate">2022-01-30</property>
<property name="sPartionDay">10</property>
</function>
<!--
从开始时间开始，每10天为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入
配置表的 dataNode 的分片，必须和分片规则数量一致，例如 2022-01-01 到 2022-12-31 ，每
10天一个分片，一共需要37个分片。
-->

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
dateFormat	日期格式
sBeginDate	开始日期
sEndDate	结束日期，如果配置了结束日期，则代码数据到达了这个日期的分片后，会重复从开始分片插入
sPartionDay	分区天数，默认值 10 ，从开始日期算起，每个 10 天一个分区

自然月分片

使用场景为按照月份来分片 , 每个自然月为一个分片。

配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 按自然月分片 -->
<table name="tb_monthpart" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-month" />

schema.xml中数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml 中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-month">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>partbymonth</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="partbymonth" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2022-01-01</property>
<property name="sEndDate">2022-03-31</property>
</function>
<!--
从开始时间开始，一个月为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入
配置表的 dataNode 的分片，必须和分片规则数量一致，例如 2022-01-01 到 2022-12-31 ，一
共需要12个分片。
-->

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与 function 的对应关系
class	指定该分片算法对应的类
dateFormat	日期格式
sBeginDate	开始日期
sEndDate	结束日期，如果配置了结束日期，则代码数据到达了这个日期的分片后，会重复从开始分片插入