一、Mycat之分片--节点--主机
分片节点(dataNode)
数据切分后,一个大表被分到不同的分片数据库上面,每个表分片所在的数据库就是分片节(dataNode)。
节点主机(dataHost)
数据切分后,每个分片节点(dataNode)不一定都会独占一台机器,同一机器上面可以有多个分片数据库,
这样一个或多个分片节点(dataNode)所在的机器就是节点主机(dataHost),为了规避单节点主机并发数限
制,尽量将读写压力高的分片节点(dataNode)均衡的放在不同的节点主机(dataHost)。
分片规则(rule)
前面讲了数据切分,一个大表被分成若干个分片表,就需要一定的规则,这样按照某种业务规则把数据分到
某个分片的规则就是分片规则,数据切分选择合适的分片规则非常重要,将极大的避免后续数据处理的难度。
全局序列号(sequence)
数据切分后,原有的关系数据库中的主键约束在分布式条件下将无法使用,因此需要引入外部机制保证数据
唯一性标识,这种保证全局性的数据唯一标识的机制就是全局序列号(sequence)。
二、Mycat之多租户
多租户技术或称多重租赁技术,是一种软件架构技术,它是在探讨与实现如何于多用户的环境下共用相同的
系统或程序组件,并且仍可确保各用户间数据的隔离性。在云计算时代,多租户技术在共用的数据中心以单一系统架构与服务提供多数客户端相同甚至可定制化的服务,并且仍然可以保障客户的数据隔离。目前各种各样的云计算服务就是这类技术范畴,例如阿里云数据库服务(RDS)、阿里云服务器等等。
多租户在数据存储上存在三种主要的方案,分别是:
独立数据库
这是第一种方案,即一个租户一个数据库,这种方案的用户数据隔离级别最高,安全性最好,但成本也高。
优点:
为不同的租户提供独立的数据库,有助于简化数据模型的扩展设计,满足不同租户的独特需求;
如果出现故障,恢复数据比较简单。
缺点:
增大了数据库的安装数量,随之带来维护成本和购置成本的增加。
这种方案与传统的一个客户、一套数据、一套部署类似,差别只在于软件统一部署在运营商那里。如果面对
的是银行、医院等需要非常高数据隔离级别的租户,可以选择这种模式,提高租用的定价。如果定价较低,产品走低价路线,这种方案一般对运营商来说是无法承受的。
共享数据库,隔离数据架构
这是第二种方案,即多个或所有租户共享 Database,但是每个租户一个 Schema。
优点:
为安全性要求较高的租户提供了一定程度的逻辑数据隔离,并不是完全隔离;每个数据库可以支持更多的租
户数量。
缺点:
如果出现故障,数据恢复比较困难,因为恢复数据库将牵扯到其他租户的数据;
如果需要跨租户统计数据,存在一定困难。
共享数据库,共享数据架构
这是第三种方案,即租户共享同一个 Database、同一个 Schema,但在表中通过 TenantID 区分租户的数
据。这是共享程度最高、隔离级别最低的模式。
优点:
三种方案比较,第三种方案的维护和购置成本最低,允许每个数据库支持的租户数量最多。
缺点:
隔离级别最低,安全性最低,需要在设计开发时加大对安全的开发量;
数据备份和恢复最困难,需要逐表逐条备份和还原。
如果希望以最少的服务器为最多的租户提供服务,并且租户接受以牺牲隔离级别换取降低成本,这种方案最
适合。
三、Mycat多租户解决方案:
通过注解方式在配置多个 schema 情况下,指定走哪个配置的 schema。
Mycat多租户实现原理
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)DB层代理转发:
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。
/*!mycat : schema = test_01 */ sql ;
四、Mycat注解介绍
MyCat 对自身不支持的 Sql 语句提供了一种解决方案——在要执行的 SQL 语句前添加额外的一段由注解
SQL 组织的代码,这样 Sql 就能正确执行,这段代码称之为“注解”。注解的使用相当于对 mycat 不支持的 sql语句做了一层透明代理转发,直接交给目标的数据节点进行 sql 语句执行,其中注解 SQL 用于确定最终执行 SQL的数据节点。注解的形式是:
/*!mycat: sql=注解 Sql 语句*/
注解的使用方式是:
/*!mycat: sql=注解 Sql 语句*/真正执行 Sql
使用时将=号后的“注解 Sql 语句”替换为需要的 Sql 语句即可,后面会提到具体的用法。
注解原理
MyCat 执行 SQL 语句的流程是先进行 SQL 解析处理,解析出分片信息(路由信息)后,然后到该分片对应的物理库上去执行;若传入的 SQL 语句 MyCat 无法解析,则 MyCat 不会去执行;而注解则是告诉 MyCat 按照注解内的 SQL(称之为注解 SQL)去进行解析处理,解析出分片信息后,将注解后真正要执行的 SQL 语句(称之为原始 SQL)发送到该分片对应的物理库上去执行。
注解使用示例
注解支持的'!'不被 mysql 单库兼容,
注解支持的'#'不被 mybatis 兼容
新增加 mycat 字符前缀标志 Hintsql:"/** mycat: */"
从 1.6 开始支持三种注解方式:
/*#mycat:db_type=master*/ select * from travelrecord
/*!mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord
/**mycat:db_type=master*/ select * from travelrecord
1. Mycat 端执行存储创建表或存储过程为:
存储过程:
/*!mycat: sql=select 1 from test */ CREATE PROCEDURE `test_proc`() BEGIN END ;
表:
/*!mycat: sql=select 1 from test */create table test2(id int);
注意注解中语句是节点的表请替换成自己表如 select 1 from 表 ,注解内语句查出来的数据在哪个分片,数
据在那个节点往哪个节点建.
2. 特殊语句自定义分片:
/*!mycat: sql=select 1 from test */insert into t_user(id,name) select id,name from t_user2;
3. 读写分离
配置了 Mycat 读写分离后,默认查询都会从读节点获取数据,但是有些场景需要获取实时数据,如果从读节
点获取数据可能因延时而无法实现实时,Mycat 支持通过注解/*balance*/来强制从写节点查询数据:
a. 事务内的 SQL,默认走写节点,以注解/*balance*/开头,则会根据 schema.xml 的 dataHost 标签属性的
balance=“1”或“2”去获取节点
b. 非事务内的 SQL,开启读写分离默认根据 balance=“1”或“2”去获取,以注解/*balance*/开头则会走写节
点解决部分已经开启读写分离,但是需要强一致性数据实时获取的场景走写节点
/*balance*/ select a.* from customer a where a.company_id=1;
4. 多表 ShareJoin
/*!mycat:catlet=demo.catlets.ShareJoin */ select a.*,b.id, b.name as tit from customer a,company b on
a.company_id=b.id;
5.读写分离数据源选择
/*!mycat:db_type=master*/ select * from travelrecord
/*!mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord
/*#mycat:db_type=master*/ select * from travelrecord
/*#mycat:db_type=slave*/ select * from travelrecord
6、多租户使用
备注:并非所有的注解Mycat都支持,Mycat只支持特定的注解,具体需要看不同版本,参照相关的文档构建实验环境来进行验证。
http://blog.csdn.net/gaojingsong/article/details/53244260
相关推荐
mycat1.6windows+linux.zip, 我就很不理解,为什么好多人上传的资料,下载都需要积分。0积分能咋地?官网能访问但是下载不了,后再巧合下在另外一个网站上下载的,我在这里给大家分享下。不需要积分也不需要花钱,...
《Mycat 1.6 稳定版在Linux环境下的部署与应用》 Mycat是一款开源的、基于Java开发的分布式数据库中间件,主要用于解决大数据量、高并发场景下的数据库处理问题。它实现了MySQL协议,可以作为MySQL的一个高性能、高...
【Mycat1.6与SQLServer操作案例详解】 Mycat是一款开源的分布式数据库中间件,它在大型分布式系统中扮演着数据库分片的角色,能够有效地解决单个数据库性能瓶颈的问题。Mycat 1.6是其一个重要版本,提供了更稳定、...
在mycat1.6.7.1版本中,它提供了更稳定的性能和更多的优化特性。此版本的发布日期为2019年6月27日,具体文件名为"MyCat-server-1.6.7.1-release-20190627191042-linux.tar.gz",表明它是专门为Linux系统设计的。 1....
1. **数据分片**:Mycat能够将大型数据库横向分割为多个小的数据库,通过数据路由和分片策略,实现海量数据的存储和查询,提高数据库处理能力。 2. **读写分离**:支持主从复制的读写分离模式,写操作由主库处理,...
《深入剖析Mycat 1.6源码》 Mycat是一款开源的分布式数据库中间件,它在Java平台上运行,旨在解决大数据分布式存储和处理的问题。Mycat 1.6版本是其一个重要的里程碑,它在前一版本的基础上进行了一系列的优化和...
Mycat作为一款开源的数据库中间件,主要用于解决大型系统中的数据分库分表问题,通过它能够将大量的数据分散到多个物理数据库中,以此来提升系统的并发处理能力和数据读写性能。在实际应用中,Mycat可以广泛应用于...
《Mycat 1.6权威指南》与《Mycat 1.5权威指南》是两本关于Mycat数据库中间件的重要参考资料,分别提供了详细的1.6和1.5版本的技术信息和实践指导。Mycat作为一款开源的分布式数据库系统,它解决了大数据量下的高并发...
Mycat-1.6.7.3是其的一个版本,通过下载并解压此压缩包,我们可以深入理解Mycat的配置与运行。 首先,解压"Mycat-1.6.7.3.zip"后,我们能看到其主要的文件结构。其中,`conf`目录包含了一系列配置文件,如`schema....
基于MyCat1.6.7.6正式版的源码修改的,支持subTables的按月分表正则配置 subTables=“ tableName_$202101-?” subTableWay="BYMONTH" rule="sharding-by-month" 表示从202101月份开始进行分表处理,?表示当前日期的...
1. **分库分表**:Mycat支持水平扩展,通过将大数据量的单表分成多个小表,分散到不同的数据库服务器上,从而实现负载均衡,提升系统的并发处理能力。同时,Mycat提供了一种无缝的数据分片策略,确保数据的完整性。 ...
在本压缩包中,我们获得了Mycat 1.6.7.5的Windows版本,这是一款专为Windows环境设计的程序,用于在MySQL数据库上构建高效的数据处理架构。 **Mycat核心特性:** 1. **读写分离**:Mycat可以自动将读操作路由到从...
本篇文章将详细介绍如何在Linux环境下安装Mycat的1.6.7.4版本。 首先,了解Mycat的基本概念。Mycat是基于Java开发的,它的主要功能包括数据分片、读写分离、故障切换以及SQL路由等。通过数据分片,Mycat可以将大...
《深入解析mycat1.6源码:一次技术探索之旅》 Mycat,作为一款开源的分布式数据库中间件,广泛应用于大型分布式系统中,它实现了数据分片、读写分离、故障切换等功能,为高并发、大数据量的场景提供了优秀的解决...
2. **分库分表**:Mycat的核心功能之一就是实现数据库的横向扩展,通过分库分表策略,将大表拆分成多个小表,分布在不同的数据库实例上,提高数据读写性能。 3. **SQL路由**:Mycat支持自定义SQL解析规则,可以根据...
标题中的问题涉及到的是在使用Mycat数据中间件时,尝试使用JDBC 8驱动连接到Mycat 1.6版本时遇到的一个错误:`Unknown system variable 'query_cache_size'`。这个问题出现的原因在于MySQL 8.0版本中移除了`query_...
当mycat的jar包的版本过低时,替换这个可解决问题.
在标题"Mycat-server-1.6.7.6-release-windows-linux.rar"中,我们可以看到这是Mycat的1.6.7.6版本服务器的发布包,同时提供了适用于Windows和Linux两种操作系统平台的安装包。这表明Mycat具有良好的跨平台特性,...
总的来说,Mycat 1.6.7.3版本在原有的基础上,对分布式数据库管理进行了多方面的优化和改进,无论是从性能、稳定性还是功能上,都展现出了强大的竞争力。它不仅是应对大数据时代的有效工具,也为企业的数据库架构...
【Mycat1.6与Oracle操作案例详解】 在IT行业中,数据库管理是核心部分,尤其是在大型企业级应用中。Mycat是一个开源的分布式数据库中间件,它提供了数据库分片、读写分离、故障切换等功能,适用于高并发、大数据量...