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MyCat分库分表--实战02--分片枚举

2024-04-02 19:55

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项目环境: 

192.168.8.30  mycat

192.168.8.31  node1

192.168.8.32  node2

192.168.8.33  node3

三个节点MySQL均为单实例

一、创建测试数据

node1


create database testdb01;
create database testdb02;
create database testdb03;
create database testdb04;
create database testdb05;
create database testdb06;
create database testdb07;
create database testdb08;
create database testdb09;
create database testdb10;
create database testdb11;
create database testdb12;

node2


create database testdb13;
create database testdb14;
create database testdb15;
create database testdb16;
create database testdb17;
create database testdb18;
create database testdb19;
create database testdb20;
create database testdb21;
create database testdb22;
create database testdb23;
create database testdb24;

node3


create database testdb25;
create database testdb26;
create database testdb27;
create database testdb28;
create database testdb29;
create database testdb30;
create database testdb31;
create database testdb32;
create database testdb33;
create database testdb34;
create database testdb35;

二、配置schema.xml


<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
        <schema name="mycatdb" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100"> 
           <table name="user01" dataNode="dn$1-35" rule="sharding-by-intfile-mycatdb-kk_user"></table>
        </schema>
	<!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"
		/> -->
        <dataNode name="dn1" dataHost="node1" database="testdb01" />
        <dataNode name="dn2" dataHost="node1" database="testdb02" />
        <dataNode name="dn3" dataHost="node1" database="testdb03" />
        <dataNode name="dn4" dataHost="node1" database="testdb04" />
        <dataNode name="dn5" dataHost="node1" database="testdb05" />
        <dataNode name="dn6" dataHost="node1" database="testdb06" />
        <dataNode name="dn7" dataHost="node1" database="testdb07" />
        <dataNode name="dn8" dataHost="node1" database="testdb08" />
        <dataNode name="dn9" dataHost="node1" database="testdb09" />
        <dataNode name="dn10" dataHost="node1" database="testdb10" />
        <dataNode name="dn11" dataHost="node1" database="testdb11" />
        <dataNode name="dn12" dataHost="node1" database="testdb12" />
        <dataNode name="dn13" dataHost="node2" database="testdb13" />
        <dataNode name="dn14" dataHost="node2" database="testdb14" />
        <dataNode name="dn15" dataHost="node2" database="testdb15" />
        <dataNode name="dn16" dataHost="node2" database="testdb16" />
        <dataNode name="dn17" dataHost="node2" database="testdb17" />
        <dataNode name="dn18" dataHost="node2" database="testdb18" />
        <dataNode name="dn19" dataHost="node2" database="testdb19" />
        <dataNode name="dn20" dataHost="node2" database="testdb20" />
        <dataNode name="dn21" dataHost="node2" database="testdb21" />
        <dataNode name="dn22" dataHost="node2" database="testdb22" />
        <dataNode name="dn23" dataHost="node2" database="testdb23" />
        <dataNode name="dn24" dataHost="node2" database="testdb24" />
        <dataNode name="dn25" dataHost="node3" database="testdb25" />
        <dataNode name="dn26" dataHost="node3" database="testdb26" />
        <dataNode name="dn27" dataHost="node3" database="testdb27" />
        <dataNode name="dn28" dataHost="node3" database="testdb28" />
        <dataNode name="dn29" dataHost="node3" database="testdb29" />
        <dataNode name="dn30" dataHost="node3" database="testdb30" />
        <dataNode name="dn31" dataHost="node3" database="testdb31" />
        <dataNode name="dn32" dataHost="node3" database="testdb32" />
        <dataNode name="dn33" dataHost="node3" database="testdb33" />
        <dataNode name="dn34" dataHost="node3" database="testdb34" />
        <dataNode name="dn35" dataHost="node3" database="testdb35" />
        <!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
	 <dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
	<dataNode	name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
	<dataNode name="jdbc_dn3" 	dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->
	<dataHost name="node1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"
                          writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">
                <heartbeat>select user()</heartbeat>
                <!-- can have multi write hosts -->
                <writeHost host="192.168.8.31" url="192.168.8.31:3306" user="root"  password="mysql"></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>
                <!-- can have multi write hosts -->
                <writeHost host="192.168.8.32" url="192.168.8.32:3306" user="root"  password="mysql"></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>
                <!-- can have multi write hosts -->
                <writeHost host="192.168.8.33" url="192.168.8.33:3306" user="root"  password="mysql"></writeHost>
        </dataHost>
</mycat:schema>

三、配置rule.xml


<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
        <tableRule name="sharding-by-intfile-mycatdb-kk_user">
                <rule>
                        <columns>province</columns>
                        <algorithm>hash-int</algorithm>
                </rule>
        </tableRule>
        <function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
                <property name="mapFile">partition-hash-int-mycatdb-kk_user.txt</property>
                <property name="type">1</property>
                <property name="defaultNode">0</property>
        </function>
</mycat:rule>

四、配置partition-hash-int-mycatdb-kk_user.txt


北京市=0
上海市=1
云南省=2
内蒙古=3
贵州省=4
重庆市=5
台湾省=6
吉林省=7
四川省=8
天津市=9
宁夏省=10
安徽省=11
山东省=12
山西省=13
广东省=14
广西省=15
新疆省=16
江苏省=17
江西省=18
河北省=19
河南省=20
浙江省=21
海南省=22
湖北省=23
湖南省=24
澳门=25
甘肃省=26
福建省=27
西藏=28
辽宁省=29
陕西省=30
青海省=31
香港=32
黑龙江省=33
DEFAULT_NODE=34

五、配置server.xml


<user name="root" defaultAccount="true">
                <property name="password">mysql</property>
                <property name="schemas">mycatdb</property>
</user>

六、启动mycat


/usr/local/mycat/bin/mycat start

查看mycat日志


STATUS | wrapper  | 2018/11/22 10:07:48 | --> Wrapper Started as Daemon
STATUS | wrapper  | 2018/11/22 10:07:48 | Launching a JVM...
INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:48 | OpenJDK 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=64M; support was removed in 8.0
INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:50 | Wrapper (Version 3.2.3) http://wrapper.tanukisoftware.org
INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:50 |   Copyright 1999-2006 Tanuki Software, Inc.  All Rights Reserved.
INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:50 | 
INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:57 | MyCAT Server startup successfully. see logs in logs/mycat.log

七、登录mysql进行数据验证


mysql -uroot -pmysql -P8066 -h292.168.8.30

mysql> show databases;
+----------+
| DATABASE |
+----------+
| mycatdb  |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> use mycatdb
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 mycatdb |
+-------------------+
| user01            |
+-------------------+
1 row in set (0.01 sec)

因为schema.xml里边配置了table的属性,所以登录MySQL会看到这张表,但是查看不到数据,也无法用drop table直接删除。

第一次删除此表需要用命令DROP TABLE IF EXISTS `user01`;  否则会提示找不到此表。

创建表,需要含province字段


mysql> DROP TABLE IF EXISTS `user01`; 
Query OK, 0 rows affected (0.84 sec)
mysql> create table user01(province varchar(40));
Query OK, 0 rows affected (1.74 sec)

向user01表插入测试数据,每个省份插入20条记录

在node1查看部分数据


mysql> select count(*) ,province from testdb01.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 北京市    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select count(*) ,province from testdb05.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 贵州省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) ,province from testdb12.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 安徽省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

在node2查看部分数据


mysql> select count(*) ,province from testdb16.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 广西省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) ,province from testdb19.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 江西省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) ,province from testdb22.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 浙江省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

在node3查看部分数据


mysql> select count(*) ,province from testdb25.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 湖南省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
mysql> select count(*) ,province from testdb30.user01 group by province;
+----------+-----------+
| count(*) | province  |
+----------+-----------+
|       20 | 辽宁省    |
+----------+-----------+
1 row in set (0.01 sec)
mysql> select count(*) ,province from testdb33.user01 group by province;
+----------+----------+
| count(*) | province |
+----------+----------+
|       20 | 香港     |
+----------+----------+
1 row in set (0.00 sec)

八、查看各个分片的大小

node1


mysql> select table_schema,table_name as "Tables",ROUND(((data_length +
    -> index_length) / 1024 ), 2) "Size in KB"
    -> from information_schema.TABLES
    -> where TABLE_NAME = "user01"
    -> order by (data_length + index_length) desc;
+--------------+--------+------------+
| table_schema | Tables | Size in KB |
+--------------+--------+------------+
| testdb09     | user01 |      16.00 |
| testdb08     | user01 |      16.00 |
| testdb07     | user01 |      16.00 |
| testdb06     | user01 |      16.00 |
| testdb05     | user01 |      16.00 |
| testdb04     | user01 |      16.00 |
| testdb03     | user01 |      16.00 |
| testdb02     | user01 |      16.00 |
| testdb12     | user01 |      16.00 |
| testdb01     | user01 |      16.00 |
| testdb11     | user01 |      16.00 |
| testdb10     | user01 |      16.00 |
+--------------+--------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

node2


mysql> select table_schema,table_name as "Tables",ROUND(((data_length +
    -> index_length) / 1024 ), 2) "Size in KB"
    -> from information_schema.TABLES
    -> where TABLE_NAME = "user01"
    -> order by (data_length + index_length) desc;
+--------------+--------+------------+
| table_schema | Tables | Size in KB |
+--------------+--------+------------+
| testdb18     | user01 |      16.00 |
| testdb17     | user01 |      16.00 |
| testdb16     | user01 |      16.00 |
| testdb15     | user01 |      16.00 |
| testdb14     | user01 |      16.00 |
| testdb24     | user01 |      16.00 |
| testdb13     | user01 |      16.00 |
| testdb23     | user01 |      16.00 |
| testdb22     | user01 |      16.00 |
| testdb21     | user01 |      16.00 |
| testdb20     | user01 |      16.00 |
| testdb19     | user01 |      16.00 |
+--------------+--------+------------+
12 rows in set (0.00 sec)

node3


mysql> select table_schema,table_name as "Tables",ROUND(((data_length +
    -> index_length) / 1024 ), 2) "Size in KB"
    -> from information_schema.TABLES
    -> where TABLE_NAME = "user01"
    -> order by (data_length + index_length) desc;
+--------------+--------+------------+
| table_schema | Tables | Size in KB |
+--------------+--------+------------+
| testdb26     | user01 |      16.00 |
| testdb25     | user01 |      16.00 |
| testdb35     | user01 |      16.00 |
| testdb34     | user01 |      16.00 |
| testdb33     | user01 |      16.00 |
| testdb32     | user01 |      16.00 |
| testdb31     | user01 |      16.00 |
| testdb30     | user01 |      16.00 |
| testdb29     | user01 |      16.00 |
| testdb28     | user01 |      16.00 |
| testdb27     | user01 |      16.00 |
+--------------+--------+------------+
11 rows in set (0.00 sec)

到此,分片枚举结束。



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