Mycat 分片规则---不以规矩，不能成方圆

分片规则概述

在数据切分处理中，特别是水平切分中，中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则，至关重要，因为它决定了后续数据聚合的难易程度，甚至可以避免跨库的数据聚合处理。

前面讲了数据切分中重要的几条原则，其中有几条是数据冗余，表分组（Table Group），这都是业务上规避跨库join的很好的方式，但不是所有的业务场景都适合这样的规则，因此本章将讲述如何选择合适的切分规则。

Mycat全局表

如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，只要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

目前Mycat没有做全局表的数据一致性检查，后续版本1.4之后可能会提供全局表一致性检查，检查每个分片的数据一致性。

全局表的配置如下

<table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="dn1,dn2" />

ER分片表

有一类业务，例如订单（order）跟订单明细（order_detail）,明细表会依赖于订单，也就是说会存在表的主从关系，这类似业务的切分可以抽象出合适的切分规则，比如根据用户ID切分,其他相关的表都依赖于用户ID，再或者根据订单ID切分，总之部分业务总会可以抽象出父子关系的表。这类表适用于ER分片表，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，避免数据Join跨库操作。

以order与order_detail例子为例，schema.xml中定义如下的分片配置,order,order_detail 根据order_id进行数据切分，保证相同order_id的数据分到同一个分片上，在进行数据插入操作时，Mycat会获取order所在的分片，然后将order_detail也插入到order所在的分片。

<table name="order" dataNode="dn$1-32" rule="mod-long"> <childTable name="order_detail" primaryKey="id" joinKey="order_id" parentKey="order_id" /> </table>

多对多关联

有一类业务场景是 “主表A+关系表+主表B”，举例来说就是商户会员+订单+商户，对应这类业务，如何切分？

从会员的角度，如果需要查询会员购买的订单，那按照会员进行切分即可，但是如果要查询商户当天售出的订单，那又需要按照商户做切分，可是如果既要按照会员又要按照商户切分，几乎是无法实现，这类业务如何选择切分规则非常难。目前还暂时无法很好支持这种模式下的3个表之间的关联。目前总的原则是需要从业务角度来看，关系表更偏向哪个表，即“A的关系”还是“B的关系”，来决定关系表跟从那个方向存储，未来Mycat版本中将考虑将中间表进行双向复制，以实现从A-关系表 以及B-关系表的双向关联查询如下图所示：



1 主键分片vs 非主键分片

当你没人任何字段可以作为分片字段的时候，主键分片就是唯一选择，其优点是按照主键的查询最快，当采用自动增长的序列号作为主键时，还能比较均匀的将数据分片在不同的节点上。

若有某个合适的业务字段比较合适作为分片字段，则建议采用此业务字段分片，选择分片字段的条件如下：

尽可能的比较均匀分布数据到各个节点上；

该业务字段是最频繁的或者最重要的查询条件。

常见的除了主键之外的其他可能分片字段有“订单创建时间”、“店铺类别”或“所在省”等。当你找到某个合适的业务字段作为分片字段以后，不必纠结于“牺牲了按主键查询记录的性能”，因为在这种情况下，MyCAT提供了“主键到分片”的内存缓存机制，热点数据按照主键查询，丝毫不损失性能。

<table name="t_user" primaryKey="user_id" dataNode="dn$1-32" rule="mod-long"> <childTable name="t_user_detail" primaryKey="id" joinKey="user_id" parentKey="user_id" /> </table>

对于非主键分片的table，填写属性primaryKey，此时MyCAT会将你根据主键查询的SQL语句的第一次执行结果进行分析，确定该Table 的某个主键在什么分片上，并进行主键到分片ID的缓存。第二次或后续查询mycat会优先从缓存中查询是否有id–>node 即主键到分片的映射，如果有直接查询，通过此种方法提高了非主键分片的查询性能。

本节主要讲了如何去分片，如何选择合适分片的规则，总之尽量规避跨库Join是一条最重要的原则，下一节将介绍Mycat目前已有的分片规则，每种规则都有特定的场景，分析每种规则去选择合适的应用到项目中。

Mycat常用的分片规则

1 分片枚举

通过在配置文件中配置可能的枚举id，自己配置分片，本规则适用于特定的场景，比如有些业务需要按照省份或区县来做保存，而全国省份区县固定的，这类业务使用本条规则，配置如下：

<tableRule name="sharding-by-intfile">
<rule>
<columns>user_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
<property name="type">0</property> <property name="defaultNode">0</property>
</function> partition-hash-int.txt 配置：
10000=0
10010=1 DEFAULT_NODE=1

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， 其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称，type默认值为0，0表示Integer，非零表示String， 所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1

defaultNode 默认节点:小于0表示不设置默认节点，大于等于0表示设置默认节点 * 默认节点的作用：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 * 如果不配置默认节点（defaultNode值小于0表示不配置默认节点），碰到 * 不识别的枚举值就会报错， * like this：can’t find datanode for sharding column:column_name val:ffffffff

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&1111111111。 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="rule1">
<rule> <columns>user_id</columns>
<algorithm>func1</algorithm>
</rule> </tableRule>
<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount">2,1</property>
<property name="partitionLength">256,512</property> </function>

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 }; PartitionUtil pu = new PartitionUtil(count, length);

// 下面代码演示分别以offerId字段或memberId字段根据上述分区策略拆分的分配结果

int DEFAULT_STR_HEAD_LEN = 8;
// cobar默认会配置为此值
long offerId = 12345; String memberId = "qiushuo";
// 若根据offerId分配，partNo1将等于0，即按照上述分区策略，offerId为12345时将会被分配到partition0中
int partNo1 = pu.partition(offerId);
// 若根据memberId分配，partNo2将等于2，即按照上述分区策略，memberId为qiushuo时将会被分到partition2中
int partNo2 = pu.partition(memberId, 0, DEFAULT_STR_HEAD_LEN);

如果需要平均分配设置：平均分为4分片，partitionCount*partitionLength=1024

<function name="func1" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByLong"> <property name="partitionCount">4</property> <property name="partitionLength">256</property> </function>

3 范围约定

此分片适用于，提前规划好分片字段某个范围属于哪个分片，

start <= range <= end.

range start-end ,data node index

K=1000,M=10000.

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

配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， rang-long 函数中mapFile代表配置文件路径 defaultNode 超过范围后的默认节点。 所有的节点配置都是从0开始，及0代表节点1，此配置非常简单，即预先制定可能的id范围到某个分片

0-500M=0

500M-1000M=1

1000M-1500M=2

或

0-10000000=0

10000001-20000000=1

4 取模

此规则为对分片字段求摸运算。

<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"> <!-- how many data nodes --> <property name="count">3</property> </function>

配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， 此种配置非常明确即根据id进行十进制求模预算，相比固定分片hash，此种在批量插入时可能存在批量插入单事务插入多数据分片，增大事务一致性难度。

5 按日期（天）分片

此规则为按天分片

<tableRule name="sharding-by-date">
<rule> <columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-date</algorithm>
</rule> </tableRule>
<function name="sharding-by-date" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByDate"> <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2014-01-01</property>
<property name="sEndDate">2014-01-02</property>
<property name="sPartionDay">10</property> </function>

配置说明：

columns ：标识将要分片的表字段

algorithm ：分片函数

dateFormat ：日期格式

sBeginDate ：开始日期

sEndDate：结束日期

sPartionDay ：分区天数，即默认从开始日期算起，分隔10天一个分区

如果配置了 sEndDate 则代表数据达到了这个日期的分片后后循环从开始分片插入。

Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate(“2014-01-01”)); Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate(“2014-01-10”)); Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate(“2014-01-11”)); Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate(“2014-05-01”));

6 取模范围约束

此种规则是取模运算与范围约束的结合，主要为了后续数据迁移做准备，即可以自主决定取模后数据的节点分布。

<tableRule name="sharding-by-pattern">
<rule> <columns>user_id</columns>
<algorithm>sharding-by-pattern</algorithm>
</rule> </tableRule>
<function name="sharding-by-pattern" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByPattern"> <property name="patternValue">256</property>
<property name="defaultNode">2</property>
<property name="mapFile">partition-pattern.txt</property> </function>

partition-pattern.txt

# id partition range start-end ,data node index
###### first host configuration
1-32=0
33-64=1
65-96=2
97-128=3
######## second host configuration
129-160=4
161-192=5
193-224=6
225-256=7
0-0=7

配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，defaoultNode 默认节点，如果配置了默认，则不会按照求模运算

mapFile 配置文件路径 ：

配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推，如果id非数据，则会分配在defaoultNode 默认节点

String idVal = “0”;
Assert.assertEquals(true, 7 == autoPartition.calculate(idVal)); idVal = “45a”;
Assert.assertEquals(true, 2 == autoPartition.calculate(idVal));

7 截取数字做hash求模范围约束

此种规则类似于取模范围约束，此规则支持数据符号字母取模。

<tableRule name="sharding-by-prefixpattern"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>sharding-by-prefixpattern</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="sharding-by-pattern" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByPrefixPattern"> <property name="patternValue">256</property> <property name="prefixLength">5</property> <property name="mapFile">partition-pattern.txt</property> </function>

partition-pattern.txt

# range start-end ,data node index
# ASCII
# 8-57=0-9阿拉伯数字
# 64、65-90=@、A-Z
# 97-122=a-z
###### first host configuration
1-4=0 5-8=1 9-12=2 13-16=3
###### second host configuration
17-20=4 21-24=5 25-28=6 29-32=7 0-0=7

配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数，patternValue 即求模基数，prefixLength ASCII 截取的位数

mapFile 配置文件路径 配置文件中，1-32 即代表id%256后分布的范围，如果在1-32则在分区1，其他类推

此种方式类似方式6只不过采取的是将列种获取前prefixLength位列所有ASCII码的和进行求模sum%patternValue ,获取的值，在范围内的分片数，

String idVal=“gf89f9a”; Assert.assertEquals(true, 0==autoPartition.calculate(idVal));
idVal=“8df99a”; Assert.assertEquals(true, 4==autoPartition.calculate(idVal));
idVal=“8dhdf99a”; Assert.assertEquals(true, 3==autoPartition.calculate(idVal));

8 应用指定

此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片。

<tableRule name="sharding-by-substring"> <rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>sharding-by-substring</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="sharding-by-substring" class="org.opencloudb.route.function.PartitionDirectBySubString"> <property name="startIndex">0</property><!-- zero-based -->
<property name="size">2</property> <property name="partitionCount">8</property> <property name="defaultPartition">0</property> </function>

配置说明：

上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数 此方法为直接根据字符子串（必须是数字）计算分区号（由应用传递参数，显式指定分区号）。

例如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，如果没传默认分配到defaultPartition

9 截取数字hash解析

此规则是截取字符串中的int数值hash分片。

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

配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数 函数中partitionLength代表字符串hash求模基数，

partitionCount分区数，

hashSlice hash预算位，即根据子字符串中int值 hash运算

hashSlice ： 0 means str.length(), -1 means str.length()-1

/* “2” -> (0,2) * “1:2” -> (1,2) * “1:” -> (1,0) * “-1:” -> (-1,0) * “:-1” -> (0,-1)

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* “:” -> (0,0) */

例子：

String idVal=null; rule.setPartitionLength("512"); rule.setPartitionCount("2"); rule.init(); rule.setHashSlice("0:2"); // idVal = "0"; // Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal)); // idVal = "45a"; // Assert.assertEquals(true, 1 == rule.calculate(idVal)); //last 4 rule = new PartitionByString(); rule.setPartitionLength("512"); rule.setPartitionCount("2"); rule.init(); //last 4 characters rule.setHashSlice("-4:0"); idVal = "aaaabbb0000"; Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal)); idVal = "aaaabbb2359"; Assert.assertEquals(true, 0 == rule.calculate(idVal));

10 一致性hash

一致性hash预算有效解决了分布式数据的扩容问题。

<tableRule name="sharding-by-murmur">
<rule> <columns>user_id</columns> <algorithm>murmur</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="murmur" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0-->
<property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片-->
<property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 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--> <!--
<property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 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 --> <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property> 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 --> </function>

11 按单月小时拆分

此规则是单月内按照小时拆分，最小粒度是小时，可以一天最多24个分片，最少1个分片，一个月完后下月从头开始循环。 每个月月尾，需要手工清理数据。

<tableRule name="sharding-by-hour">
<rule> <columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-hour</algorithm>
</rule> </tableRule>
<function name="sharding-by-hour" class="org.opencloudb.route.function.LatestMonthPartion"> <property name="splitOneDay">24</property> </function>

配置说明：

columns： 拆分字段，字符串类型（yyyymmddHH） splitOneDay ： 一天切分的分片数 LatestMonthPartion partion = new

LatestMonthPartion(); partion.setSplitOneDay(24); Integer val = partion.calculate("2015020100"); assertTrue(val == 0); val = partion.calculate("2015020216"); assertTrue(val == 40); val = partion.calculate("2015022823"); assertTrue(val == 27 * 24 + 23); Integer[] span = partion.calculateRange("2015020100", "2015022823"); assertTrue(span.length == 27 * 24 + 23 + 1); assertTrue(span[0] == 0 && span[span.length - 1] == 27 * 24 + 23); span = partion.calculateRange("2015020100", "2015020123");
assertTrue(span.length == 24); assertTrue(span[0] == 0 && span[span.length - 1] == 23);

12 范围求模分片

先进行范围分片计算出分片组，组内再求模 优点可以避免扩容时的数据迁移，又可以一定程度上避免范围分片的热点问题 综合了范围分片和求模分片的优点，分片组内使用求模可以保证组内数据比较均匀，分片组之间是范围分片可以兼顾范围查询。 最好事先规划好分片的数量，数据扩容时按分片组扩容，则原有分片组的数据不需要迁移。由于分片组内数据比较均匀，所以分片组内可以避免热点数据问题。

<tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
<rule> <columns>id</columns>
<algorithm>rang-mod</algorithm>
</rule> </tableRule>
<function name="rang-mod" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByRangeMod"> <property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property> <property name="defaultNode">21</property> </function>

配置说明： 上面columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， rang-mod函数中mapFile代表配置文件路径 defaultNode 超过范围后的默认节点顺序号，节点从0开始。 partition-range-mod.txt range start-end ,data node group size 以下配置一个范围代表一个分片组，=号后面的数字代表该分片组所拥有的分片的数量。 0-200M=5 //代表有5个分片节点 200M1-400M=1 400M1-600M=4 600M1-800M=4 800M1-1000M=6

13 日期范围hash分片

思想与范围求模一致，当由于日期在取模会有数据集中问题，所以改成hash方法。

先根据日期分组，再根据时间hash使得短期内数据分布的更均匀

优点可以避免扩容时的数据迁移，又可以一定程度上避免范围分片的热点问题

要求日期格式尽量精确些，不然达不到局部均匀的目的

<tableRule name="rangeDateHash">
<algorithm>range-date-hash</algorithm>
</rule> </tableRule>
<function name="range-date-hash" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByRangeDateHash">
<property name="sBeginDate">2014-01-01 00:00:00</property>
<property name="sPartionDay">3</property> <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd HH:mm:ss</property>
<property name="groupPartionSize">6</property>
</function>

sPartionDay代表多少天分一个分片

groupPartionSize代表分片组的大小

14 冷热数据分片

根据日期查询日志数据 冷热数据分布 ，最近n个月的到实时交易库查询，超过n个月的按照m天分片。

<tableRule name="sharding-by-date">
<rule>
<columns>create_time</columns>
<algorithm>sharding-by-hotdate</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="sharding-by-hotdate" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByHotDate">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sLastDay">10</property>
<property name="sPartionDay">30</property>
</function>

15 自然月分片

按月份列分区 ，每个自然月一个分片，格式 between操作解析的范例。

<tableRule name="sharding-by-month"> <rule> <columns>create_time</columns> <algorithm>sharding-by-month</algorithm> </rule> </tableRule> <function name="sharding-by-month" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMonth"> <property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property> <property name="sBeginDate">2014-01-01</property> </function>

配置说明：

columns： 分片字段，字符串类型

dateFormat ： 日期字符串格式

sBeginDate ： 开始日期

PartitionByMonth partition = new PartitionByMonth(); partition.setDateFormat("yyyy-MM-dd"); partition.setsBeginDate("2014-01-01"); partition.init(); Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-01")); Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-10")); Assert.assertEquals(true, 0 == partition.calculate("2014-01-31")); Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-02-01")); Assert.assertEquals(true, 1 == partition.calculate("2014-02-28")); Assert.assertEquals(true, 2 == partition.calculate("2014-03-1")); Assert.assertEquals(true, 11 == partition.calculate("2014-12-31")); Assert.assertEquals(true, 12 == partition.calculate("2015-01-31")); Assert.assertEquals(true, 23 == partition.calculate("2015-12-31"));

权限控制

1 远程连接配置(读、写权限)

目前Mycat对于中间件的连接控制并没有做太复杂的控制，目前只做了中间件逻辑库级别的读写权限控制。

<user name="mycat">
<property name="password">mycat</property>
<property name="schemas">order</property>
<property name="readOnly">true</property> </user>
<user name="mycat2">
<property name="password">mycat</property>
<property name="schemas">order</property>
</user>

配置说明： 配置中name是应用连接中间件逻辑库的用户名。 mycat 中password是应用连接中间件逻辑库的密码。 order 中是应用当前连接的逻辑库中所对应的逻辑表。schemas中可以配置一个或多个。 true 中readOnly是应用连接中间件逻辑库所具有的权限。true为只读，false为读写都有，默认为false。

多租户支持

单租户就是传统的给每个租户独立部署一套web + db 。由于租户越来越多，整个web部分的机器和运维成本都非常高，因此需要改进到所有租户共享一套web的模式（db部分暂不改变）。

基于此需求，我们对单租户的程序做了简单的改造实现web多租户共享。具体改造如下： 1.web部分修改： a.在用户登录时，在线程变量（ThreadLocal）中记录租户的id b.修改jdbc的实现：在提交sql时，从ThreadLocal中获取租户id, 添加sql 注释，把租户的schema 放到注释中。例如：/!mycat : schema = test_01 / sql ;

2.在db前面建立proxy层，代理所有web过来的数据库请求。proxy层是用mycat实现的，web提交的sql过来时在注释中指定schema, proxy层根据指定的schema转发sql请求。

3.Mycat配置：

<user name="mycat">
<property name="password">mycat</property>
<property name="schemas">order</property>
<property name="readOnly">true</property> </user>
<user name="mycat2">
<property name="password">mycat</property>
<property name="schemas">order</property>
</user>