Mycat（4）：消息表mysql数据库分表实践

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1，业务需求

比如一个社交软件，比如像腾讯的qq。可以进行群聊天（gid），也可以单人聊天。

这里面使用到了数据库中间件mycat，和mysql数据表分区。

关于mycat分区参考：

【 数据库垂直拆分，水平拆分利器，cobar升级版mycat】

/article/1665686.html

2，具体方案设置分区

利用mysql分区，假设mysql数据表简单的为：

[code]CREATE TABLE `group_msg` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `gid` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '',
  `content` varchar(4000),
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`,`gid`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY KEY(`gid`) 
PARTITIONS 100;

数据表中按照gid进行分区，id不是自增，而是使用全局变量生成的。

在mycat中带全局变量生成的函数。这里有个技巧，按照每一个群组做一个全局的id，每个群组的消息都是从1开始。这样每个群组的id就是聊天信息的总数，方便分页查询历史记录使用。历史记录表后面继续分析。

参考：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/partitioning-limitations.html

分区表可以设置的大些，因为数据放在本地切分成多个文件成本比较低。

3，配置mycat分表

由于mycat配置分表是按照分库进行的。所有需要创建多个数据库。

比起表分区是麻烦点。

参考之前博客：

【Mycat 水平分表，垂直分表实践（2）】博客数据表拆分和全局id

/article/1665684.html

其中规则xml的配置如下：

[code]<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
    <!--article 分区配置，按照id进行模10，如果拆分成20个库模20。-->
    <tableRule name="mod-long">
        <rule>
            <columns>user_id</columns>
            <algorithm>mod-long</algorithm>
        </rule>
    </tableRule>
    <function name="mod-long" 
    class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMod">
        <property name="count">10</property>
    </function>

</mycat:rule>

分区schema配置文件：

[code]<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">

        <schema name="mycat" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
                <table name="MYCAT_SEQUENCE" primaryKey="name" type="global" dataNode="nodeUser" />
        </schema>

        <schema name="group_msg" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
            <table name="group_msg" primaryKey="gid" dataNode="nodeGroupMsg01,nodeGroupMsg02,nodeGroupMsg03,nodeGroupMsg04,nodeGroupMsg05,nodeGroupMsg06,nodeGroupMsg07,nodeGroupMsg08,nodeGroupMsg09,nodeGroupMsg10" rule="mod-long" />
        </schema>

        <!--拆分成5 组机器，每个机器上面两个数据库。如果压力大，直接拆分成10个机器，再多拆成20个库。-->
        <dataNode name="nodeGroupMsg01" dataHost="dataHost01" database="group_msg_01" />
        <dataNode name="nodeGroupMsg02" dataHost="dataHost01" database="group_msg_02" />

        <dataNode name="nodeGroupMsg03" dataHost="dataHost02" database="group_msg_03" />
        <dataNode name="nodeGroupMsg04" dataHost="dataHost02" database="group_msg_04" />

        <dataNode name="nodeGroupMsg05" dataHost="dataHost03" database="group_msg_05" />
        <dataNode name="nodeGroupMsg06" dataHost="dataHost03" database="group_msg_06" />

        <dataNode name="nodeGroupMsg07" dataHost="dataHost04" database="group_msg_07" />
        <dataNode name="nodeGroupMsg08" dataHost="dataHost04" database="group_msg_08" />

        <dataNode name="nodeGroupMsg09" dataHost="dataHost05" database="group_msg_09" />
        <dataNode name="nodeGroupMsg10" dataHost="dataHost05" database="group_msg_10" />

        <dataHost name="dataHost01" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
                <heartbeat>select 1</heartbeat>
                <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.1:3306" user="root" password="root"/>
        </dataHost>

        <dataHost name="dataHost02" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
                <heartbeat>select 1</heartbeat>
                <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.2:3306" user="root" password="root"/>
        </dataHost>

        <dataHost name="dataHost03" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
                <heartbeat>select 1</heartbeat>
                <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.3:3306" user="root" password="root"/>
        </dataHost>

        <dataHost name="dataHost04" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
                <heartbeat>select 1</heartbeat>
                <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.4:3306" user="root" password="root"/>
        </dataHost>

        <dataHost name="dataHost05" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
                writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">
                <heartbeat>select 1</heartbeat>
                <writeHost host="hostM1" url="192.168.100.5:3306" user="root" password="root"/>
        </dataHost>

</mycat:schema>

考虑按照数据库拆分成本比较高，直接拆分成10个数据库，分别放到5个机器上面。如果压力大可以直接放到10个机器上面。

实际上表分区加上mycat，一个拆了100*10个文件。按照每个文件能承载1000w条记录算，可以承受100亿数据。

这个当然是理论了。假设日活100w，每人发10条，基本上够2-3年使用的了。

4，总结

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这个只是消息表的一个简单的设计方案。通过使用成熟的组件搭建的分表方案。同时利用了mysql分区和mycat分表两个结合下。

毕竟一个mysql物理机器不能分太多文件，两个结合起来效率就高了。达到一个运维成本低，毕竟线上mysql数据库要配置master-slave，拆的多维护的多。