数据库中间件之Mycat
文章目录
Mycat入门
安装
- 点击下载
- 配置java环境
- 配置mysql数据库
- 打开
conf/wrapper.conf文件，将其中的wrapper.java.command的值改成服务器上的jdk地址，如wrapper.java.command=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_172/bin/java - 为bin文件夹中的所有内容赋予执行的权限:
chmod a+x * - 修改
schemal.xml文件中的内容，填上对应的表，数据节点，数据主机的内容 - 启动 ：
./mycat start(后台启动)、./mycat console（前台启动） - 开启服务器的8086端口
- 使用navicat连接mycat，端口是8086
常用的命令
./mycat start 启动
./mycat stop 停止
./mycat console 前台运行
./mycat install 添加到系统自动启动（暂未实现）
./mycat remove 取消随系统自动启动（暂未实现）
./mycat restart 重启服务
./mycat pause 暂停
./mycat status 查看启动状态数据库切分
- 数据库切分分为垂直切分，水平切分
垂直切分
- 一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同 的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面 。
- 比如商城项目可以根据不同的业务将表分成用户表、订单表等，这些表分布在不同的数据库中，从而实现了垂直切分
- 优点：
- 拆分后业务清晰，拆分规则明确。
- 系统之间整合或扩展容易
- 数据维护简单。
- 缺点：
- 部分业务表无法 join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。
- 受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。
- 事务处理复杂。
- 由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶 颈，所以就需要水平拆分来做解决。
水平切分
- 水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中 包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分 到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中
- 拆分规则：
- 按照用户 ID 求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。
- 按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中。
- 按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中。
- 优点：
- 拆分规则抽象好，join 操作基本可以数据库做。
- 不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。
- 应用端改造较少。
- 提高了系统的稳定性跟负载能力。
- 缺点：
- 拆分规则难以抽象。
- 分片事务一致性难以解决。
- 数据多次扩展难度跟维护量极大。
- 跨库 join 性能较差。
垂直拆分和水平拆分的共同缺点
- 引入分布式事务的问题。
- 跨节点 Join 的问题。
- 跨节点合并排序分页问题。
- 多数据源管理问题。
日志分析
sql防火墙配置
- 在server.xml中配置
Mycat配置
schema（逻辑库）
- 一个标签，定义一个逻辑数据库。可以同时指定多个标签来指定不同的逻辑库
- 标签体的属性如下：
dataNode：字符串，该属性用于绑定逻辑库到某个具体的 database 上 ，多个值用逗号分隔checkSQLschema：布尔值，当该值设置为 true 时，如果我们执行语句select * from TESTDB.travelrecord;则 MyCat 会把语句修改 为select * from travelrecord; ，设置这个属性为true，可以在navicat中直接查看逻辑表中的所有数据，否则将会报异常（Table ‘testdb.travelrecord’ doesn’ t exist）sqlMaxLimit：当该值设置为某个数值时。每条执行的 SQL 语句，如果没有加上 limit 语句，MyCat 也会自动的加上所对应 的值。例如设置值为 100，执行select * from TESTDB.travelrecord;的效果为和执行select * from TESTDB.travelrecord limit 100;相同。 设置该值的话，MyCat 默认会把查询到的信息全部都展示出来，造成过多的输出。所以，在正常使用中，还 是建议加上一个值，用于减少过多的数据返回.当然 SQL 语句中也显式的指定 limit 的大小，不受该属性的约束。 需要注意的是，如果运行的 schema 为非拆分库的，那么该属性不会生效。需要手动添加 limit 语句。
table (逻辑表)
- 属性如下：
name | String | 定义逻辑表的表名，这个名字就如同我在数据库中执行 create table 命令指定的名字一样，同个 schema 标 签中定义的名字必须唯一 |
|---|---|---|
dataNode | String | 定义这个逻辑表所属的 dataNode, 该属性的值需要和 dataNode 标签中 name 属性的值相互对应。多个值用逗号分隔 |
rule | String | 该属性用于指定逻辑表要使用的规则名字，规则名字在 rule.xml 中定义，必须与 tableRule 标签中 name 属 性属性值一一对应 |
ruleRequired | boolean | 该属性用于指定表是否绑定分片规则，如果配置为 true，但没有配置具体 rule 的话 ，程序会报错。 |
primaryKey | String | 该逻辑表对应真实表的主键，例如：分片的规则是使用非主键进行分片的，那么在使用主键查询的时候，就 会发送查询语句到所有配置的 DN 上，如果使用该属性配置真实表的主键。难么 MyCat 会缓存主键与具体 DN 的 信息，那么再次使用非主键进行查询的时候就不会进行广播式的查询，就会直接发送语句给具体的 DN，但是尽管 配置该属性，如果缓存并没有命中的话，还是会发送语句给具体的 DN，来获得数据。如果没有指定，那么默认使用的是主键字段是id |
type | String | 该属性定义了逻辑表的类型，目前逻辑表只有“全局表”和”普通表”两种类型。对应的配置： 1、全局表：global。 2、 普通表：不指定该值为 globla 的所有表 |
autoIncrement | boolean | mysql 对非自增长主键，使用 last_insert_id()是不会返回结果的，只会返回 0。所以，只有定义了自增长主 键的表才可以用 last_insert_id()返回主键值。 mycat 目前提供了自增长主键功能，但是如果对应的 mysql 节点上数据表，没有定义 auto_increment，那 么在 mycat 层调用 last_insert_id()也是不会返回结果的。 由于 insert 操作的时候没有带入分片键，mycat 会先取下这个表对应的全局序列，然后赋值给分片键。这样 才能正常的插入到数据库中，最后使用 last_insert_id()才会返回插入的分片键值。 如果要使用这个功能最好配合使用数据库模式的全局序列。 75 使用 autoIncrement=“true” 指定这个表有使用自增长主键，这样 mycat 才会不抛出分片键找不到的异 常。 使用 autoIncrement=“false” 来禁用这个功能，当然你也可以直接删除掉这个属性。默认就是禁用的。 |
subTables | String | |
needAddLimit | boolean | 指定表是否需要自动的在每个语句后面加上 limit 限制。由于使用了分库分表，数据量有时会特别巨大。这时 候执行查询语句，如果恰巧又忘记了加上数量限制的话。那么查询所有的数据出来，也够等上一小会儿的。 所以，mycat 就自动的为我们加上 LIMIT 100。当然，如果语句中有 limit，就不会在次添加了。 这个属性默认为 true,你也可以设置成 false`禁用掉默认行为。 |
dataNode
- 数据节点，用来设置
name | String | 定义数据节点的名字，这个名字需要是唯一的，我们需要在 table 标签上应用这个名字，来建立表与分片对 应的关系 |
|---|---|---|
dataHost | String | 该属性用于定义该分片属于哪个数据库实例的，属性值是引用 dataHost 标签上定义的 name 属性。 |
database | String | 该属性用于定义该分片属性哪个具体数据库实例上的具体库，因为这里使用两个纬度来定义分片，就是：实 例+具体的库。因为每个库上建立的表和表结构是一样的。所以这样做就可以轻松的对表进行水平拆分 |
dataHost
- 作为 Schema.xml 中最后的一个标签，该标签在 mycat 逻辑库中也是作为最底层的标签存在，直接定义了具 体的数据库实例、读写分离配置和心跳语句。现在我们就解析下这个标签。
- 配置如下：
name | String | 唯一标识 dataHost 标签，供上层的标签使用。 |
|---|---|---|
maxCon | Integer | 指定每个读写实例连接池的最大连接。也就是说，标签内嵌套的 writeHost、 readHost 标签都会使用这个属 性的值来实例化出连接池的最大连接数 |
minCon | Integer | 指定每个读写实例连接池的最小连接，初始化连接池的大小 |
balance | Integer | 负载均衡类型，目前的取值有 3 种： 1. balance=”0”, 不开启读写分离机制，所有读操作都发送到当前可用的 writeHost 上。 2. balance=”1”，全部的 readHost 与 stand by writeHost 参与 select 语句的负载均衡，简单的说，当双 主双从模式(M1->S1，M2->S2，并且 M1 与 M2 互为主备)，正常情况下，M2,S1,S2 都参与 select 语句的负载 均衡。 3. balance=”2”，所有读操作都随机的在 writeHost、 readhost 上分发。 4. balance=”3”，所有读请求随机的分发到 wiriterHost 对应的 readhost 执行，writerHost 不负担读压 力，注意 balance=3 只在 1.4 及其以后版本有，1.3 没有。 |
writeType | Integer | 负载均衡类型，目前的取值有 3 种： 1. writeType=”0”, 所有写操作发送到配置的第一个 writeHost，第一个挂了切到还生存的第二个 writeHost，重新启动后已切换后的为准，切换记录在配置文件中:dnindex.properties . 2. writeType=”1”，所有写操作都随机的发送到配置的 writeHost，1.5 以后废弃不推荐。 |
dbType | String | 指定后端连接的数据库类型，目前支持二进制的 mysql 协议，还有其他使用 JDBC 连接的数据库。例如： mongodb、 oracle、 spark 等。 |
dbDriver | String | 指定连接后端数据库使用的 Driver，目前可选的值有 native 和 JDBC。使用 native 的话，因为这个值执行的 是二进制的 mysql 协议，所以可以使用 mysql 和 maridb。其他类型的数据库则需要使用 JDBC 驱动来支持。 从 1.6 版本开始支持 postgresql 的 native 原始协议。 如果使用 JDBC 的话需要将符合 JDBC 4 标准的驱动 JAR 包放到 MYCAT\lib 目录下，并检查驱动 JAR 包中 包括如下目录结构的文件：META-INF\services\java.sql.Driver。在这个文件内写上具体的 Driver 类名，例如： com.mysql.jdbc.Driver。 |
switchType | Integer | -1 表示不自动切换 1 默认值，自动切换 2 基于 MySQL 主从同步的状态决定是否切换 心跳语句为 show slave status 3 基于 MySQL galary cluster 的切换机制（适合集群）（1.4.1） 心跳语句为 show status like ‘wsrep%’. 这个和writeType结合使用 |
heartbeat
- 这个标签内指明用于和后端数据库进行心跳检查的语句。例如,MYSQL 可以使用
select user()，Oracle 可以 使用select 1 from dual等。 这个标签还有一个connectionInitSql属性，主要是当使用 Oracla 数据库时，需要执行的初始化 SQL 语句就 这个放到这里面来。例如：alter session set nls_date_format=’yyyy-mm-dd hh24:mi:ss’ 1.4 主从切换的语句必须是：show slave status
writeHost 、 readHost
- 这两个标签都指定后端数据库的相关配置给 mycat，用于实例化后端连接池。唯一不同的是，writeHost 指 定写实例、 readHost 指定读实例，组着这些读写实例来满足系统的要求
- 在一个 dataHost 内可以定义多个 writeHost 和 readHost。但是，如果 writeHost 指定的后端数据库宕机， 那么这个 writeHost 绑定的所有 readHost 都将不可用。另一方面，由于这个 writeHost 宕机系统会自动的检测 到，并切换到备用的 writeHost 上去
- 这两个标签的属性相同，这里就一起介绍。
host | String | 用于标识不同实例，一般 writeHost 我们使用M1，readHost 我们用S1。 |
|---|---|---|
url | String | 后端实例连接地址，如果是使用 native 的 dbDriver，则一般为 address:port 这种形式。用 JDBC 或其他的 dbDriver，则需要特殊指定。当使用 JDBC 时则可以这么写：jdbc:mysql://localhost:3306/。 |
password | String | 后端存储实例需要的用户名字 ,即是指向mysql的密码 |
user | String | 后端存储实例需要的密码 ，即是指向mysql的用户 |
weight | String | 权重 配置在 readhost 中作为读节点的权重（1.4 以后） |
usingDecrypt | String | 是否对密码加密默认 0 否 如需要开启配置 1，同时使用加密程序对密码加密 |
childTable
- childTable 标签用于定义 E-R 分片的子表。通过标签上的属性与父表进行关联。
name | String | 定义子表的表名。 |
|---|---|---|
joinKey | String | 插入子表的时候会使用这个列的值查找父表存储的数据节点 |
parentKey | String | 属性指定的值一般为与父表建立关联关系的列名。程序首先获取 joinkey 的值，再通过 parentKey 属性指定 的列名产生查询语句，通过执行该语句得到父表存储在哪个分片上。从而确定子表存储的位置。 |
primaryKey | String | 同 table 标签所描述的 |
needAddLimit | boolean | 同 table 标签所描述的 |
autoIncrement | boolean | 设置是否主键自增 |
server.xml中的标签
设置用户
<!--
user标签可以设置登录的用户，可以指定多个
<property name="password">： 设置该用户登录的密码
<property name="schemas"> ：设置该用户可以访问的逻辑库，如果有多个，那么需要使用逗号分隔
<property name="readOnly">true</property> ： 设置该用户是否对逻辑库为只读权限
<property name="benchmark">11111</property>： mycat 连接服务降级处理：benchmark 基准, 当前端的整体 connection 数达到基准值是, 对来自该账户的请求开始拒绝连接， 0 或不设
表示不限制
<property name="usingDecrypt">1</property>：是否对密码加密默认 0 否 如需要开启配置 1，同时使用加密程序对密码加密
privileges 子节点：对用户的 schema 及 下级的 table 进行精细化的 DML 权限控制，privileges 节点中的 check 属性是用
于标识是否开启 DML 权限检查， 默认 false 标识不检查，当然 privileges 节点不配置，等同 check=false,
由于 Mycat 一个用户的 schemas 属性可配置多个 schema ，所以 privileges 的下级节点 schema 节点同样
可配置多个，对多库多表进行细粒度的 DML 权限控制
schema 标签： 指定逻辑库的名称，用来选择对应的表，可以有多个
dml：设置对指定表的crud操作，分别是insert,update,select,delete，对应的如果是0表示禁止，1表示不禁止
-->
<user name="root">
<property name="password">123456</property>
<property name="schemas">Test</property>
<!-- 表级 DML 权限设置 -->
<!--
<privileges check="false">
<schema name="TESTDB" dml="0110" >
<table name="tb01" dml="0000"></table>
<table name="tb02" dml="1111"></table>
</schema>
<schema name="TESTDB" dml="0110" >
<table name="tb01" dml="0000"></table>
<table name="tb02" dml="1111"></table>
</schema>
</privileges>
-->
</user>system标签
- 这个标签内嵌套的所有 property 标签都与系统配置有关，请注意，下面我会省去标签 property 直接使用这 个标签的 name 属性内的值来介绍这个属性的作用。
属性 | 作用 | 概要 |
|---|---|---|
charset | 字符集设置。 | 配置字符集的时候一定要坚持 mycat 的字符集与数据库端的字符集是一致的，可以通过变量来查询。比如<property name="charset">utf8</property> |
defaultSqlParser | 1.3 解析器默认为 fdbparser，1.4 默认为 druidparser，1.4 以后 fdbparser 作废。 | 由于 mycat 最初是时候 Foundation DB 的 sql 解析器，而后才添加的 Druid 的解析器。所以这个属性用来 指定默认的解析器。目前的可用的取值有：druidparser 和 fdbparser。使用的时候可以选择其中的一种，目前一 般都使用 druidparser |
processors | 这个属性主要用于指定系统可用的线程数，默认值为机器 CPU 核心线程数。 主要影响 processorBufferPool、 processorBufferLocalPercent、 processorExecutor 属性。 NIOProcessor 的个数也是由这个属性定义的，所以调优的时候可以适当的调高这个属性。 | |
processorBufferChunk | 这个属性指定每次分配 Socket Direct Buffer 的大小，默认是 4096 个字节。这个属性也影响 buffer pool 的 长度。如果一次性获取的数过大 buffer 不够用 经常出现警告，则可以适当调大。 | |
processorBufferPool | 这个属性指定 bufferPool 计算 比例值。由于每次执行 NIO 读、写操作都需要使用到 buffer，系统初始化的 时候会建立一定长度的 buffer 池来加快读、写的效率，减少建立 buffer 的时间。 Mycat 中有两个主要的 buffer 池: - BufferPool - ThreadLocalPool BufferPool 由 ThreadLocalPool 组合而成，每次从 BufferPool 中获取 buffer 都会优先获取 ThreadLocalPool 中的 buffer，未命中之后才会去获取 BufferPool 中的 buffer。也就是说 ThreadLocalPool 是 作为 BufferPool 的二级缓存，每个线程内部自己使用的。当然，这其中还有一些限制条件需要线程的名字是由$_ 开头。然而，BufferPool 上的 buffer 则是每个 NIOProcessor 都共享的。 默认这个属性的值为： 默认 bufferChunkSize(4096) processors 属性 1000 BufferPool 的总长度 = bufferPool / bufferChunk。 若 bufferPool 不是 bufferChunk 的整数倍，则总长度为前面计算得出的商 + 1 假设系统线程数为 4，其他都为属性的默认值，则： bufferPool ＝ 4096 4 1000 BufferPool 的总长度 : 4000 = 16384000 / 4096 | |
processorBufferLocalPercent | 前面提到了 ThreadLocalPool。这个属性就是用来控制分配这个 pool 的大小用的，但其也并不是一个准确 的值，也是一个比例值。这个属性默认值为 100。 线程缓存百分比 = bufferLocalPercent / processors 属性。 例如，系统可以同时运行 4 个线程，使用默认值，则根据公式每个线程的百分比为 25。最后根据这个百分比 来计算出具体的 ThreadLocalPool 的长度公式如下： ThreadLocalPool 的长度 = 线程缓存百分比 BufferPool 长度 / 100 假设 BufferPool 的长度为 4000，其他保持默认值。 那么最后每个线程建立上的 ThreadLocalPool 的长度为： 1000 = 25 4000 / 100 | |
processorExecutor | 这个属性主要用于指定 NIOProcessor 上共享的 businessExecutor 固定线程池大小。 mycat 在需要处理一 些异步逻辑的时候会把任务提交到这个线程池中。新版本中这个连接池的使用频率不是很大了，可以设置一个较 小的值 | |
sequnceHandlerType | 指定使用 Mycat 全局序列的类型。 0 为本地文件方式，1 为数据库方式，2 为时间戳序列方式，3 为分布式 ZK ID 生成器，4 为 zk 递增 id 生成。 | |
handleDistributedTransactions | 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 |
全局表
- mycat中使用type定义全局表和普通表(
type=global)，没有定义type的类型的都是普通表，是需要分片的 - 全局表适合那些数据量比较少的，变动不是很频繁的
- 全局表的插入，更新操作会实时在所有节点上执行，保持各个分片的数据一致性。没有太激烈的update操作。
- 全局表查询只从一个节点获取
- 全局表可以和任何一个表进行JOIN操作
- 需要注意的是，全局表每个分片节点上都要有运行创建表的 DDL 语句。
Mycat的跨分片join
- 同一个分片的数据可以任意的join，join的数量也没有限制，但是不同分片的数据跨分片join的话，是查询不到结果的
全局表
- 全局表在每一个分片上都保持着相同的数据，因此全局表可以和任意的表跨分片join
ER join
- 我们可以根据ER关系设置每张表的关系，比如订单表依赖于用户表，我们可以设置ER join方式的，那么会根据外键（joinKey）的值和相关依赖的表分配在同一个分片上，那么就可以join了
- 支持多表join
- 配置如下（其中childTable中也可以嵌套childTable）：
<table name="t_user" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" primaryKey="id" autoIncrement="true">
<!--订单表，
joinKey是t_order和t_user关联的外键关系，
parentKey指定的是t_user表中的主键
primaryKey：指定的是t_order的主键
autoIncrement：设置是否主键自增
-->
<childTable name="t_order" joinKey="user_id" parentKey="id" primaryKey="id" autoIncrement="true"/>
</table>Share Join
mycat自增主键的配置（数据库方式）
- 在mycat中并没有实现mysql的自增主键的配置，如果需要实现的话，需要自己配置。
- 自增主键的方式配置有多种方式，比如本地方式，数据库方式，ZK方式，时间戳的方式，这里我们测试的是数据库的方式。
测试步骤
1、修改server.xml中生成方式为数据库生成的方式
<!--将sequnceHandlerType设置为1-->
<property name="sequnceHandlerType">1</property>2、在schema.xml中，table中增加属性autoIncrement值为true，添加mycat_sequence表
<schema name="Test" checkSQLschema="true">
<!-- auto sharding by id (long)
rule:指定分片的规则为根据Id自动分片
primaryKey： 指定主键
autoIncrement： 指定自增长，一定要为true
-->
<table name="t_item" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" primaryKey="id" autoIncrement="true" />
<!--指定自增长的表，数据节点为dn1-->
<table name="mycat_sequence" primaryKey="name" dataNode="dn1" />
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />3、在数据节点dn1的数据库db1中新建mycat_sequence的表，如下：
1、name：sequence：名称
2、currenct_value：当前value
3、increment：增长步长DROP TABLE IF EXISTS MYCAT_SEQUENCE;
CREATE TABLE MYCAT_SEQUENCE(
name VARCHAR(50) NOT NULL,
current_value INT NOT NULL,
increment INT NOT NULL DEFAULT 100,
PRIMARY KEY(name)
) ENGINE=InnoDB;4、在db1数据中创建存储函数，用来维持自增长
-- 获取当前sequence的值 (返回当前值,增量)
DROP FUNCTION IF EXISTS mycat_seq_currval;
DELIMITER $
CREATE FUNCTION mycat_seq_currval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS varchar(64) CHARSET utf8
DETERMINISTIC
BEGIN
DECLARE retval VARCHAR(64);
SET retval="-999999999,null";
SELECT concat(CAST(current_value AS CHAR),",",CAST(increment AS CHAR)) INTO retval FROM MYCAT_SEQUENCE WHERE name = seq_name;
RETURN retval;
END $
DELIMITER ;
-- 设置sequence值
DROP FUNCTION IF EXISTS mycat_seq_setval;
DELIMITER $
CREATE FUNCTION mycat_seq_setval(seq_name VARCHAR(50),value INTEGER) RETURNS varchar(64) CHARSET utf8
DETERMINISTIC
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE
SET current_value = value
WHERE name = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END $
DELIMITER ;
-- 获取下一个sequence值
DROP FUNCTION IF EXISTS mycat_seq_nextval;
DELIMITER $
CREATE FUNCTION mycat_seq_nextval(seq_name VARCHAR(50)) RETURNS varchar(64) CHARSET utf8
DETERMINISTIC
BEGIN
UPDATE MYCAT_SEQUENCE
SET current_value = current_value + increment WHERE name = seq_name;
RETURN mycat_seq_currval(seq_name);
END $
DELIMITER ;5、在mycat_sequence表中插入数据，用来记录t_item表的自增长数据，名称必须全部大写
1、当然这里一条数据就代表一张表自增长，如果想要其他的表也能自增长，那么直接添加即可
INSERT INTO MYCAT_SEQUENCE(name, current_value, increment) VALUES ('T_TIEM', 0,1);6、在conf/sequence_db_conf.properties的文件中添加依赖全局序列，增加序列，与table名称相同全大写
# T_ITEM是自增长的表，dn1是mycat_sequence所在的数据节点，之后每添加一张自增长的表，只需要在其中添加即可
T_ITEM=dn17、测试，向t_item表中添加数据
INSERT INTO t_item(name) values("chenjiabing");8、测试使用mybatis添加数据
@Insert("INSERT into t_item(name) values(#{name})")
@Options(useGeneratedKeys = true,keyProperty = "id") //自增长主键返回
void insert(Item item);参考文章
Java操作Mycat
- 只需要将连接mysql的端口改成8066即可，其他的就像是操作mysql一样
Mycat的事务处理
- Mycat 目前没有出来跨分片的事务强一致性支持，目前单库内部可以保证事务的完整性，如果跨库事务， 在执行的时候任何分片出错，可以保证所有分片回滚，但是一旦应用发起 commit 指令，无法保证所有分片都成 功，考虑到某个分片挂的可能性不大所以称为弱 XA。
- 也就是说，我们在单体应用中可以正常使用spring提供的事务管理器进行事务的管理，在处理出现异常的时候也是可以回滚的。
Mycat查询
非分片字段查询
- 如果查询条件中有分片字段的话，那么mycat就可以轻松的根据分片规则找到对应的数据节点，然后在对应节点中查询，比如使用的是id取模分片规则，那么此时的id就是分片字段，一旦查询条件中有id这个字段的，就可以根据id的值定位到指定的节点中查询，否则将会在每个节点中执行sql语句，然后将每个节点的返回结果汇总返回
分页查询
- mycat针对分页查询的执行逻辑如下：
- 根据sql语句的过滤条件到每个数据节点筛选数据，筛选完成之后返回各个节点的分页数据
- mycat会判断哪个节点先返回数据，真正返回给客户端的就是先返回数据的那个节点上的数据库中
- 根据上面的分析，我们可以判断分页查询的数据每次都是不同的，不同数据节点的返回速度决定着分页查询的数据显示。
- 解决办法：在分页查询的时候必要的时候进行排序，这样返回的结果才是正确的，不然每次返回的结果可能不同，比如
select * from t_item order by id desc limit 1,29
排序查询
- mycat 的排序查询的执行逻辑如下：
- 将sql语句发送到各个节点进行筛选数据，返回数据给mycat
- mycat获取到各个节点的数据的时候会根据 不同的排序规则（升序，降序）对全部节点的数据重新排序，最后所有数据排序完成的结果就是正确的结果
分页排序查询
参考文章
腾讯云开发者
