原文链接：https://www.bestqliang.com/#/article/15
本次实践基于ubuntu系统;
mycat:1.6.5;
采用docker拉起3个mysql容器,端口分别位于33061，33062，33063。
安装java
sudo apt-get install openjdk-8-jdk-headless
安装mycat
将mycat安装包解压到/usr/local下:
sudo chown -R $USER /usr/local/mycat
启动mycat
/usr/local/mycat/bin/mycat start
查看logs/wrapper.log监控启动状态
使用mycat
1.配置mycat
- 在
server.xml中配置可访问用户:
<user name="mycat">
<property name="password">mycat</property>
<property name="schemas">db1</property>
</user>
这里的db1必须是schema.xml中配置的，否则报错。
- 在
schema.xml中配置参数:
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
// schema标签的name对应server.xml中的schema
<schema name="db1" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="1000000">
<table name="user" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn$1-3" rule="mod-long" />
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="node1" database="node" />
<dataNode name="dn4" dataHost="node1" database="node" />
<dataNode name="dn7" dataHost="node1" database="node" />
<dataNode name="dn11" dataHost="node1" database="node" />
<dataNode name="dn2" dataHost="node2" database="node" />
<dataNode name="dn5" dataHost="node2" database="node" />
<dataNode name="dn8" dataHost="node2" database="node" />
<dataNode name="dn11" dataHost="node2" database="node" />
<dataNode name="dn3" dataHost="node3" database="node" />
<dataNode name="dn6" dataHost="node3" database="node" />
<dataNode name="dn9" dataHost="node3" database="node" />
<dataNode name="dn12" dataHost="node3" database="node" />
// dataHost的name对应dataNode中的dataHost
<dataHost name="node1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
// 在这里配置docker拉起来的3个容器
<writeHost host="hostM1" url="192.168.1.5:33061" user="root" password="root">
</writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="node2" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM2" url="192.168.1.5:33062" user="root" password="root">
</writeHost>
</dataHost>
<dataHost name="node3" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM3" url="192.168.1.5:33063" user="root" password="root">
</writeHost>
</dataHost>
</mycat:schema>
- 进入mycat数据库层:
root@063b64a0619f:/# mysql -u mycat -p -P 8066 -h HOST
此处HOST为mycat安装所在的ip。
mysql> show databases;
+----------+
| DATABASE |
+----------+
| db1 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
这里的db1是schema标签中对应的名称，这是一个虚拟库。
mysql> use db1;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
mysql> show tables;
+----------------------------+
| Tables in datacache |
+----------------------------+
| user |
+----------------------------+
5 rows in set (0.01 sec)
这里的user表实际上目前也是个虚拟表，只有当在子节点中创建表之后，这个表才有意义。
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
-> `id` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT 'ID',
-> `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '',
-> `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT now() COMMENT '',
-> PRIMARY KEY (`id`)
-> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.01 sec)
1.这里的id不采用int类型，是因为我采用的全局序列是默认的本地时间戳方式，int长度不够;
2.这里创建表结构，必须在对用的所有dataNode上创建相同的表，如果只是在mycat库中创建，只会在第一个dataNode中创建成功，并不能在所有dataNode中一起创建，我想这是mycat仍然会进行优化的地方吧。
- 插入数据:
mysql> INSERT INTO `user` (`name`,`date`) VALUES ('mycat','2017-10-10');
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> select * from user;
+----+-------+---------------------+
| id | name | created_at |
+----+-------+---------------------+
| 1 | mycat | 2018-02-01 07:12:26 |
+----+-------+---------------------+
1 row in set (0.01 sec)
1.当插入多条数据时，数据会根据mod-long的分片方式分散到不同节点上;
2.如果以时间维度作为筛选条件,会遍历所有节点，所以，根据我的业务需求，我将分片方式改为sharding-by-month。
原本是分布在3个节点上的相同database上，但是发现当我插入一条数据，就会产生3条数据;
解决方式是分布到不同的database上。
<schema name="db1" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="1000000">
<table name="user" primaryKey="id" autoIncrement="true" dataNode="dn$1-12" rule="sharding-by-month" />
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="node1" database="node1" />
<dataNode name="dn4" dataHost="node1" database="node2" />
<dataNode name="dn7" dataHost="node1" database="node3" />
<dataNode name="dn11" dataHost="node1" database="node4" />
<dataNode name="dn2" dataHost="node2" database="node1" />
<dataNode name="dn5" dataHost="node2" database="node2" />
<dataNode name="dn8" dataHost="node2" database="node3" />
<dataNode name="dn11" dataHost="node2" database="node4" />
<dataNode name="dn3" dataHost="node3" database="node1" />
<dataNode name="dn6" dataHost="node3" database="node2" />
<dataNode name="dn9" dataHost="node3" database="node3" />
<dataNode name="dn12" dataHost="node3" database="node4" />
这样虽然需要创建12个database，数据准确性问题得到解决。
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