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Mycat分片规则详解

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：

user_idhash-int

partition-hash-int.txt00

配置说明

| 标签属性 | 说明 |

| ----------- | -----------------------------------------------------------|

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| mapFile | 标识配置文件名称 |

| type | 默认值为 0，0 表示 Integer，非零表示 String |

| defaultNode | 默认节点:小于 0 表示不设置默认节点，大于等于 0 设置默认节点 |

partition-hash-int.txt 配置：

10000=0
10010=1
DEFAULT_NODE=1      //默认节点

注意

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。

user_idfunc1

2,1256,512

配置说明：

标签属性说明
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。

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

4256

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。

user_idrang-long

autopartition-long.txt0

配置说明：

标签属性说明
columns标识将要分片的表字段
algorithm分片函数
mapFile标识配置文件名称
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：

# range start-end ,data node index
# K=1000,M=10000.
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。

user_idmod-long

3

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| --------- | -------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| count | 分片数量 |

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。

create_timesharding-by-date

yyyy-MM-dd2014-01-012014-01-0210

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ----------- | -------------------------------------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| dateForma | 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循环从开始分片插入。

注意

在查询时，如果需要查询时间段应该使用between...and，使用>=或者<=会查询所有分片。

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。

TopESA - Win Cppuser_idsharding-by-pattern

2562partition-pattern.txt

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：

| 标签属性 | 说明 |

| ------------ | -------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| patternValue | 求模基数 |

| defaoultNod | 默认节点 |

| 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 非数字，则会分配在 defaoultNode 默认节点。

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。

user_idsharding-by-prefixpattern

2565partition-pattern.txt

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ------------ | -------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| patternValue | 求模基数 |

| prefixLength | ASCII 截取的位数 |

| mapFile | 配置文件路径 |

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。

此种方式类似取模范围约束，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

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。

user_idsharding-by-substring

0280

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ---------------- | -------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| partitionCount | 分区数 |

| defaultPartition | 默认分区 |

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。

user_idsharding-by-stringhash

51220:2

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| --------------- | ----------------------------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| partitionLength | 字符串hash求模基数 |

| partitionCount | 分区数 |

| hashSlice | 预算位，即根据子字符串中 int 值 hash 运算。 0 means str.length(), -1 means str.length()-1|

注意

hashSlice可以理解为substring（start，end），start为0则只表示0；

例1：值“45abc”，hash预算位0:2 ，取其中45进行计算

例2：值“aaaabbb2345”，hash预算位-4:0 ，取其中2345进行计算

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。

user_idmurmur

02160weightMapFile/etc/mycat/bucketMapPath

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。

create_timesharding-by-hour

24

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ----------- | -------------------------------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段（字符串类型yyyyMMddHH） |

| algorithm | 分片函数 |

| splitOneDay | 一天切分的分片数 |

注意

分片字段必须为字符串格式，否则分片不成功，默认存到第一个分片里面；

保存的时间格式必须为‘yyyymmddHH’格式，不能多也不能少字符，否则分片不成功，默认存到第一个分片里面；

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。

idrang-mod

partition-range-mod.txt21

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ----------- | ------------------------------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| mapFile | 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

# 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。
# range start-end ,data node group size
0-200M=5 //代表有 5 个分片节点
200M1-400M=1
400M1-600M=4
600M1-800M=4
800M1-1000M=6

注意

如上0-200M存入到5个分片中，开始范围-结束范围=该分片组有多少个分片。如果超过配置范围需要增加分片组。

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

col_daterange-date-hash

2014-01-01 00:00:00365yyyy-MM-dd HH:mm:ss3

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ---------------- | -------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| sBeginDate | 开始日期 |

| sPartionDay | 多少天一个分片 |

| dateFormat | 日期格式 |

| groupPartionSize | 分片组的大小 |

注意

从sBeginDate时间开始计算，每sPartionDay天的数据为一个分片组，每个分片组可以分布在groupPartionSize个分片上面。上面的例子最多可以有三天进行分片，如果超出则会抛出以下异常。

Cause: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Can't find a valid data node for specified node index :ALAN_TEST -> RANGE_DATE -> 2019-01-11 12:00:00 -> Index : 4
The error may involve com.mycat.test.model.AlanTest.insert-Inline
The error occurred while setting parameters

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。

create_timesharding-by-hotdate

yyyy-MM-dd1030

配置说明：

| 标签属性 | 说明 |

| ----------- | -------------------------------- |

| columns | 标识将要分片的表字段 |

| algorithm | 分片函数 |

| dateFormat | 日期格式 |

| sLastDay | 热数据的时间 |

| sPartionDay | 冷数据的分片天数（按照天数分片） |

注意

冷数据按照这个范围进行分片，例如上面的规则配置，今天是2019年1月21日，往前推10天为2019年1月12日，则2019年1月12日之前的数据为冷数据，该批冷数据的分片规则为30天一个分片，即2018-12-12至2019-01-11的数据放入第1个分片，2018-11-12至2018-12-11的数据放入第2个分片...以此类推，如果数据库分区不够，则在保存的时候会抛出以下异常

Caused by: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLSyntaxErrorException: Can't find a valid data node for specified node index :ALAN_TEST -> CREATE_DATE -> 2018-11-09 12:00:00 -> Index : 3

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。

create_timesharding-by-month

yyyy-MM-dd2014-01-01

配置说明：

| 标签属性 | 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（无默认值） |

| "sEndDate | 结束日期（无默认值） |

注意

  1. 默认设置，节点数量必须是12个，每12个月循环从开始分片插入
  2. 如配置了sBeginDate="2019-01"月是第0个分片，从该时间按月递增，无最大节点
  3. 配置了sBeginDate = "2015-01-01"sEndDate = "2015-12-01"该配置可以看成和第一个一致
  4. 配置了sBeginDate = "2015-01-01"sEndDate = "2015-03-01"该配置标识只有 3 个节点；很难与月份对应上；平均分散到 3 个节点上

转载于:https://www.cnblogs.com/alan319/p/10556979.html

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