基于mysql的分布式数据库中间件-Mycat

一、Mycat

根据官网的定义：Mycat是一个可以用于MySQL读写分离和高可用的中间件，一个模拟为MySQL Server的超级数据库，一个能平滑扩展支持1000亿大表的分布式数据库系统，一个可管控多种关系数据库的数据库路由器，一个平滑从关系数据升级到大数据的应用中间件。其前身是阿里的Cobar项目。

介绍就不多说了，可以看官网http://www.mycat.org.cn/

接下来我们实践吧。

二、mysql配置

mysql节点A机器

操作系统 : centos6.5 x64

数据库 : mysql-5.1.73

mycat版本 ：1.5.1 release

数据库名 : db1

hostname: localhost.localdomain

ip:192.168.1.201

mysql节点B机器

操作系统 : centos6.5 x64

数据库 : mysql-5.1.73

mycat版本 ：1.5.1 release

数据库名 : db2

hostname: 202.localdomain

ip:192.168.1.202

开始前，要先建立实体库，逻辑库要在实体库上做分表。分别在两台机器上执行创建对应的库

A上：CREATE database db1;

B上：CREATE database db2;

另外注意linux下数据库的名称是大小写敏感的，设置my.cnf内追加一行，使得都转为小写，这样在分库的时候就统一起来了

vim /etc/my.cnf

lower_case_table_names = 1

三、安装mycat

1.安装

我们将mycat安装在A机器上

由于官方的地址下载后无法解压，可能是他们编译出错了吧，所以我另外找了一个http://download.csdn.net/detail/socho/9571201，下载1.5.1版本，得到Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20160509173344-linux.tar.gz

然后一系列操作，你们都懂

tar -xzvf Mycat-server-1.5.1-RELEASE-20160509173344-linux.tar.gz
mkdri /home/mycat/app
mv mycat /usr/local/

设置环境变量

vim /etc/profile
export MYCAT_HOME=/usr/local/mycat
PATH=$PATH:$MYCAT_HOME/bin

令修改生效

[mycat@c1 ~]$ source /etc/profile

测试是否配置成功

[mycat@c1 ~]$ echo $MYCAT_HOME
/usr/local/mycat

配置逻辑库(schema)和逻辑表（table）,打开conf/schema.xml 每个属性的含义请参考权威指南,这里给出基本的

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/" >
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<!-- 需要分片的表，在节点dn1,dn2上分片，分片规则是auto-sharding-long -->
<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2" rule="auto-sharding-long" />
<table name="company" primaryKey="ID" dataNode="dn2,dn1" rule="mod-long"/>
<table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
<table name="hotnews" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long" />
<table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile" />
<table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile">
<childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id">
<childTable name="order_items" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</childTable>
<childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id" />
</table>
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="201.liberalman.cn" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="202.liberalman.cn" database="db2" />
<dataHost name="201.liberalman.cn" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
<!-- 心跳包 -->
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- 后端mysql配置 -->
<writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="socho" password="Looks137"></writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="202.liberalman.cn" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"
writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
<!-- 心跳包 -->
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="localhost:3306" user="socho" password="Looks137"></writeHost>
</dataHost>
</mycat:schema>

上面配置的是连接后端mysql的配置，然后我们还要配置访问MyCAT的用户账号和授权信息，打开conf/server.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://org.opencloudb/">
<system>
<property name="defaultSqlParser">druidparser</property>
</system>
<user name="test">
<property name="password">test</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
</user>
<user name="user">
<property name="password">user</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
<property name="readOnly">true</property>
</user>
</mycat:server>

启动

[mycat@c1 ~]$ mycat start
Starting Mycat-server...

如果启动遇到问题，请查阅日志logs目录下的文件。

默认数据端口为8066，管理端口为9066。好，我们用一个客户端连接下

mysql -h192.168.1.201 -P8066 -utest -DTESTDB -ptest

2.测试

连上后就可以当初一个mysql数据库来操作了，后端逻辑对用户透明，建表：

mysql> create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

成功后，插入数据：

mysql> insert into employee(id,name,sharding_id) values(1,'leader us',10000); insert into employee(id,name,sharding_id) values(2, 'me',10010); insert into employee(id,name,sharding_id) values(3, 'mycat',10000); insert into employee(id,name,sharding_id) values(4, 'mydog',10010);
Query OK, 1 row affected (0.04 sec)
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

查看下结果

mysql> select * from employee;
+----+-----------+-------------+
| id | name      | sharding_id |
+----+-----------+-------------+
|  1 | leader us |       10000 |
|  3 | mycat     |       10000 |
|  2 | me        |       10010 |
|  4 | mydog     |       10010 |
+----+-----------+-------------+
4 rows in set (0.01 sec)

这时候分别到数据DB1,DB2查看，DB1数据

mysql> use db1;
mysql> select * from employee;
+----+-----------+-------------+
| id | name      | sharding_id |
+----+-----------+-------------+
|  1 | leader us |       10000 |
|  3 | mycat     |       10000 |
+----+-----------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

DB2数据

mysql> use db2;
mysql> select * from employee;
+----+-------+-------------+
| id | name  | sharding_id |
+----+-------+-------------+
|  2 | me    |       10010 |
|  4 | mydog |       10010 |
+----+-------+-------------+
2 rows in set (0.00 sec)

我们终于看大，明分片成功了，哈哈，两个数据库各一半数据。

从schema.xml配置中看到，employee表是根据规则sharding-by-intfile（分片字段为sharding_id）进行分片，所以A中都是sharding_id=10000的数据，B中是sharding_id=10010。

运行explain指令，可以看到SQL在哪些分片节点执行的情况：

mysql> explain create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
+-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| DATA_NODE | SQL                                                                                            |
+-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| dn1       | create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null) |
| dn2       | create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null) |
+-----------+------------------------------------------------------------------------------------------------+
2 rows in set (0.00 sec)

explain不会真的执行的，放心试试吧！

创建于 2016-05-25 北京，更新于 2016-07-09 杭州