场景

比如一个大型集团公司，有一张表record保存了交易记录信息。该表数据量很大，但是查询、更新时基本都是按子公司来操作。

那么可以按子公司编号进行分表。例如子公司编号1的交易记录存储到record_1表，同理子公司编号为2的交易记录保存到record_2中…

实现

在mysql中新建数据库实例dbcompany，并新建record0-record3，共4张表，代码如下

CREATE TABLE `record_0` (
`id` int(11) NOT NULL,
`companyid` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '子公司编号',
`info` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '业务信息',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE

</span>record_1<span class="token punctuation">

(

</span>id<span class="token punctuation">

int(11) NOT NULL,

</span>companyid<span class="token punctuation">

int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘子公司编号’,

</span>info<span class="token punctuation">

varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ‘业务信息’,
PRIMARY KEY (

</span>id<span class="token punctuation">

)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE

</span>record_2<span class="token punctuation">

(

</span>id<span class="token punctuation">

int(11) NOT NULL,

</span>companyid<span class="token punctuation">

int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘子公司编号’,

</span>info<span class="token punctuation">

varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ‘业务信息’,
PRIMARY KEY (

</span>id<span class="token punctuation">

)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE

</span>record_3<span class="token punctuation">

(

</span>id<span class="token punctuation">

int(11) NOT NULL,

</span>companyid<span class="token punctuation">

int(11) DEFAULT NULL COMMENT ‘子公司编号’,

</span>info<span class="token punctuation">

varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ‘业务信息’,
PRIMARY KEY (

</span>id<span class="token punctuation">

)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

配置真实服务器信息

通过修改conf/schema.xml，来配置真实服务器的信息，并为数据库划分节点，指定数据表所在的节点。

注意关键信息为

subTables="record_$0-3"

和

rule="rule-record"

，通过规则分片后，数据会落入record_0至record_3中。

<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!-- name为逻辑数据库名 -->
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
<!-- 配置对应表名、子表名、对应数据库、规则名 -->
<table name="record" subTables="record_$0-3" dataNode="dn1" rule="rule-record" />
</schema>
<!-- 真实数据库名 -->
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="dbcompany" />
<!-- 配置物理数据库连接信息 -->
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="127.0.0.1:3306" user="root" password="Easy@0122"/>
</dataHost>
</mycat:schema>

配置路由规则

在schema.xml中我们已经制定了record表存储的节点，且设置了路由规则的名称rule-record，然后我们设置该规则具体的策略。

修改conf/role.xml，配置规则如下，注意我们是按

companyid列

来进行规则应用的。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!-- 规则 -->
<tableRule name="rule-record">
<rule>
<!-- 规则应用的列 -->
<columns>companyid</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!-- 此处设置有多少个子表即可 -->
<property name="count">4</property>
</function>
</mycat:rule>

配置MyCat服务信息

通过上面两个配置文件，我们已指定了库、表、分表路由规则，下面我们将其通过MyCat暴露出来，让客户端进行访问。

通过修改conf/server.xml配置MyCat对外服务信息，主要就是用户名、密码、以及上面指定的抽象数据库名称TESTDB。

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<!-- system部分采用默认即可 -->
<system>
<property name="nonePasswordLogin">0</property>    <!-- 0为需要密码登陆、1为不需要密码登陆 ,默认为0，设置为1则需要指定默认账户-->
<property name="useHandshakeV10">1</property>
<property name="useSqlStat">0</property>    <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
<property name="useGlobleTableCheck">0</property>    <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 -->
<property name="sequnceHandlerType">2</property>
<property name="subqueryRelationshipCheck">false</property>    <!-- 子查询中存在关联查询的情况下,检查关联字段中是否有分片字段 .默认 false -->
<!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena | type 2 NettyBufferPool -->
<property name="processorBufferPoolType">0</property>
<!--分布式事务开关，0为不过滤分布式事务，1为过滤分布式事务（如果分布式事务内只涉及全局表，则不过滤），2为不过滤分布式事务,但是记录分布式事务日志-->
<property name="handleDistributedTransactions">0</property>
<!--off heap for merge/order/group/limit      1开启   0关闭-->
<property name="useOffHeapForMerge">1</property>
<!--单位为m-->
<property name="memoryPageSize">64k</property>
<!--单位为k-->
<property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
<property name="useStreamOutput">0</property>
<!--单位为m-->
<property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
<!--是否采用zookeeper协调切换  -->
<property name="useZKSwitch">false</property>
</system>
<!-- 设置访问的用户名密码 -->
<user name="root" defaultAccount="true">
<property name="password">123456</property>
<!-- 注意此处是之前设定的抽象数据库名称 -->
<property name="schemas">TESTDB</property>
</user>
</mycat:server>

启动测试

双击bin/startup_nowrap.bat启动MyCat，然后使用Navicat或其他工具连接MyCat虚拟的数据库即可。

我们执行如下8条sql语句

insert into record (id,companyid,info)values(1,1,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(4,2,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(2,3,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(3,4,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(5,5,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(7,6,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(6,7,'test');
insert into record (id,companyid,info)values(8,8,'test');

[/code]

执行完之后，我们看下真实物理数据库中的数据：
record_0数据如下，说明是按companyid取模匹配的，我们的策略生效了！

其他三个库也是按此规则运作的，即数据落入

record_[companyid%4]

表。

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