在shardingSphere1.0中,在看到mybatis的列子中,我们可以看到需要配置:mybatisContext.xml和shardingContext.xml。
Mycat 的原理中最重要的一个动词是“拦截”,它拦截了用户发送过来的 SQL 语句,首先对 SQL语句做了一些特定的分析:如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等,然后将此 SQL 发往后端的真实数据库,并将返回的结果做适当的处理,最终再返回给用户。
ShardingSphere实现分库分表,如何管理分布在不同数据库实例中的成千上万张分片表?
华夏银行数据库专家,专注于开源及国产分布式数据库技术,多年一线金融行业数据库开发与运维经验。目前主要负责分布式数据库的研究、应用与推广工作。
简单来说,就是指通过某种特定的条件,将我们存放在同一个数据库中的数据分散存放到多个数据库(主机)上面,以达到分散单台设备负载的效果。 数据的切分(Sharding)根据其切分规则的类型,可以分为两种切分模式。
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后,接下来面临的一个问题就是,数据库的分片规则:有那么多 MySQL ,一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中?这就是我们今天要讨论的问题。
上面一节我们讲到分片规则依赖于算法,Mycat提供一些常用的算法,基本满足我们的需求,这里介绍几个,全部的请查看官方文档的10.5章节
表被水平切分后,每个分片表所在的数据库就是一个分片节点。一个分片节点对应一个数据库(mysql数据库)。一个分片节点只能保存每个分片表的一个分片,因为db中不允许出现同名的表。 例如:
爱可生 DBA 团队成员,负责项目中数据库故障与平台问题解决,对数据库高可用与分布式技术情有独钟。
上诉种种都是官网对其定义,是否还是有些模糊,下面我们通过一个分库分表的案例来讲解 MyCAT 中核心的概念和相关名词,案例如下图:
在数据切分处理中,特别是水平切分中,中间件最终要的两个处理过程就是数据的切分、数据的聚合。选择合适的切分规则,至关重要,因为它决定了后续数据聚合的难易程度,甚至可以避免跨库的数据聚合处理。
Tip: 数据冗余和表分组是解决跨分片数据join的好思路,也是数据切分规划的重要规则 📷 ---- 分片节点(dataNode) 每个表分片所在的数据库就是分片节点 ---- 节点主机(dataHost) 分片节点所在的服务器就是节点主机 Tip: 尽量将读写压力高的分片节点均衡放在不同的节点主机上,以避免单节点主机并发数限制 ---- 分片规则(rule) 分片规则就是切分数据的规则
直接介绍概念太枯燥了,还是拿个和背景篇相似的例子介绍 业务场景:客户完成下单,快递员接受并更新运单状态,客户可以随时查看运单状态的任务。一票快递可能有多个子母件。同时,我们需要标记每个运单的状态,运单状态的解释和含义保存在运单状态字典表中。 因此,我们需要建立如下表:
rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm
Mycat中的概念 数据库中间件 前面讲了Mycat是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而Mycat并没有存储引擎,所以并不是 完全意义的分布式数据库系统。 那么Mycat是什么?Mycat是数据库中间件,就是介于数据库与应用之间,进行数据处理与交互的中间服务。由于前面讲的对数 据进行分片处理之后,从原有的一个库,被切分为多个分片数据库,所有的分片数据库集群构成了整个完整的数据库存储。 如上图所表示,数据被分到多个分片数据库后,应用如果需要读取数据,就要需要处理多个数据源的数据。如果没有数据库中间 件,那么应用将直接面对分片集群,数据源切换、事务处理、数据聚合都需要应用直接处理,原本该是专注于业务的应用,将会 花大量的工作来处理分片后的问题,最重要的是每个应用处理将是完全的重复造轮子。 所以有了数据库中间件,应用只需要集中与业务处理,大量的通用的数据聚合,事务,数据源切换都由中间件来处理,中间件的 性能与处理能力将直接决定应用的读写性能,所以一款好的数据库中间件至关重要。 逻辑库(schema) 逻辑库(schema) 前面一节讲了数据库中间件,通常对实际应用来说,并不需要知道中间件的存在,业务开发人员只需要知道数据库的概念,所以 数据库中间件可以被看做是一个或多个数据库集群构成的逻辑库。 在云计算时代,数据库中间件可以以多租户的形式给一个或多个应用提供服务,每个应用访问的可能是一个独立或者是共享的物 理库,常见的如阿里云数据库服务器RDS。 逻辑表(table) 逻辑表 既然有逻辑库,那么就会有逻辑表,分布式数据库中,对应用来说,读写数据的表就是逻辑表。逻辑表,可以是数据切分后,分 布在一个或多个分片库中,也可以不做数据切分,不分片,只有一个表构成。 分片表 分片表,是指那些原有的很大数据的表,需要切分到多个数据库的表,这样,每个分片都有一部分数据,所有分片构成了完整的 数据。 例如在mycat配置中的t_node就属于分片表,数据按照规则被分到dn1,dn2两个分片节点(dataNode)上。
通过在配置文件中配置可能的枚举值,指定数据分布到不同数据节点上,这种方式就是枚举分片规则,本规则适用于按照省份,性别,状态拆分数据等业务
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
Mycat是一个开源的分布式数据库系统,是一个实现了MySQL协议的的Server,前端用户可以把它看作是一个数据库代理,用MySQL客户端工具和命令行访问,而其后端可以用MySQL原生(Native)协议与多个MySQL服务器通信,也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信,其核心功能是分表分库,即将一个大表水平分割为N个小表,存储在后端MySQL服务器里或者其他数据库里;
1.5GA版本中的规则配置比较笨,2.0中优化了一些,将tableRule标签和function标签合并了,并且支持Velocity模板语言,更加灵活。这里先介绍1.5GA的,2.0等以后稳定了,会推的:
前面讲了 Mycat 是一个开源的分布式数据库系统,但是由于真正的数据库需要存储引擎,而 Mycat 并没有存储引擎,所以并不是完全意义的分布式数据库系统。
数据库拆分的方式有两种,前面文中已经聊过,即就是垂直拆分和水平拆分,分库分表是对数据库拆分的一种解决方案。根据分库分表方案中实施切片逻辑的层次不同,我们可以将数据库分库分表的实现方案分为三大类
此规则是在运行阶段有应用自主决定路由到那个分片,根据提供的字段,然后按照指定的规则,截取该字段的部分子字符串当做分片的依据,该分别方法比较灵活,适用于某个字段有几个特殊的字符串拼接而成的这种场景,例如:一个学校的学号:小学部的学号以0开头,形式为:0xxxxx(注意因为数据节点的索引是从0开始的,所以这里截取的字符串最好也是从0开始,不然第一个数据节点将会没有值存在,后面会有演示),中学部的学号以1开头,形式为1xxxxx,高中部的学号以2开头,形式为2xxxxx等,这样就不用在单独做一个字段区分学段了,只需要判断一下学号的开头就可以实现不同学段的学生分库分表储存。
随着网络规模的扩大和流量的增加,对网络安全的控制和对带宽的分配成为网络管理的重要内容。通过对报文进行过滤,可以有效防止非法用户对网络的访问,同时也可以控制流量,节约网络资源。ACL( Access Control List,访问控制列表)即是通过配置对报文的匹配规则和处理操作来实现包过滤的功能。
SQL 审核工具 SQLE 2.2308.0-pre3 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
随着我们的系统运行,存储在关系型数据库的数据量会越来越大,系统的访问的压力也会随之增大,如果一个库中的表数据超过了一定的数量,比如说mysql中的表数据达到千万级别,就需要考虑进行分库分表;
MyCat 是什么?从定义和分类来看,它是一个开源的分布式数据库系统,前端的用户可以把它看成一个数据库代理,用 MySql 客户端和命令行工具都可以访问,而其后端则是用MySql 原生的协议与多个 MySql 服务之间进行通信。MyCat 的核心功能是分库分表,即将一个大表水平切分成 N 个小表,然后存放在后端的 MySql 数据当中。
点击下方公众号关注并分享获取 MongoDB 最新资讯 互动有奖! 为了感谢社区小伙伴一直以来的关注与支持,社区又来发送福利啦~ 100%精选留言喜欢这篇文章的小伙伴们要积极活跃起来! 社区将会在本文评论下方抽取点赞前5名的评论各赠送社区精美马克杯! 评论6月24日(周五)18点结束关闭,19点在公众号底部公布幸运用户! 本次直播分享主要分为五个部分展开: 第一部分:主要介绍 MongoDB 的核心优势; 第二部分:主要总结云上 MongoDB 用户常见的一些问题; 第三部分:介绍腾讯云 MongoDB
Sharding-Proxy是一个分布式数据库中间件,定位为透明化的数据库代理端。作为开发人员可以完全把它当成数据库,而它具体的分片规则在Sharding-Proxy中配置。它的整体架构图如下:
前面一篇文章图解分布式系统架构(看推荐阅读)大概讲了一下分库分表,以及读写分离出现的场景,分库分表为了解决高并发和海量数据的问题。
根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况,来决定该数据属于哪一个分片。
曾就职于京东科技,负责数据库产品研发,热爱开源,关注数据库生态,目前专注于 ShardingSphere 数据库中间件开发以及开源社区建设。
客户需要将云上ES中的数据恢复到本地集群,但是恢复到本地后,索引分片显示未分片状态,数据不可用。如下图所示:
本文是《分库分表ShardingSphere5.x原理与实战》系列的第三篇文章,本文将为您介绍 ShardingSphere 的一些基础特性和架构组成,以及在 Springboot 环境下通过 JAVA编码 和 Yml配置 两种方式快速实现分库分表。
区别读、写多数据源方式进行数据的存储和加载。 数据的存储(增删改)一般指定写数据源,数据的读取查询指定读数据源(读写分离会基于主从复制)
随着微服务这种架构的兴起,我们应用从一个完整的大的应用,切分为很多可以独立提供服务的小应用。每个应用都有独立的数据库。
水平拆分的数据库(表)的相同逻辑和数据结构表的总称。例:订单数据根据主键尾数拆分为10张表,分别是torder0到torder9,他们的逻辑表名为t_order。
ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件,它提供了多种数据分片和数据库分布式事务解决方案。下面是ShardingSphere的实战流程:
包含了Mycat需要的系统配置信息,用户配置信息以及逻辑库配置信息,源代码中的映射类为:SystemConfig.class
在 Elasticsearch 中,索引路由规则用于控制文档如何被分配到不同的分片(shard)上。索引路由规则是通过指定文档的某个字段值来决定文档应该被路由到哪个分片。这样可以使得具有相同路由值的文档被存储在同一个分片上,从而提高查询性能和分布式索引的效率。
定义了一个 mod-long 的分片规则,对 id 列进行分片,使用 mod-long 算法;定义了一个 mod4-long 的分片规则,对 id 列进行分片,使用 mod4-long 算法
首先,我们可以这么理解,MyCat只应该做两件事:请求转发与结果合并。源代码篇讲过MyCat的分布式事务的弱XA原理(其实根本不算是分布式事务),这是不可靠的,我们要想稳定的高可信的利用MyCat,就要避免一切分布式事务。 从现在开始,MyCat的所有图例为了演示方便将采用以下规则:
关系型数据库本身比较容易成为系统性能瓶颈,单机存储容量、连接数、处理能力等都很有限,数据库本身的“有状态性”导致了它并不像Web和应用服务器那么容易扩展。在互联网行业海量数据和高并发访问的考验下,聪明的技术人员提出了分库分表技术(有些地方也称为Sharding、分片)。同时,流行的分布式系统中间件(例如MongoDB、ElasticSearch等)均自身友好支持Sharding,其原理和思想都是大同小异的。
随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用,每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能,横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。
根据指定的字段值与节点数量进行求模运算,根据运算结果, 来决定该数据属于哪一个分片。
为什么使用MyCat 如今随着互联网的发展,数据的量级也是撑指数的增长,从GB到TB到PB。对数据的各种 操作也是愈加的困难,传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求。这个时候NoSQL的出现 暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性,减少对事务的支持,减少对复杂查询的支持,来获取性能上 的提升。但是,在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的,就比如有些使用场景是绝对要有事务与安 全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的,所以还是需要使用关系性数据库。如何使用关系型数据库解决 海量存储的问题呢?此时就需要做数据库集群,为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中 存储,为应对此问题就出现了——MyCat
使用场景为按照自然月来分片,每个自然月为一个分片,但是一年有12个月,是不是要有12个数据节点才行呢?并不是。例如我现在只有三个分片数据库,这样就可以1月在第一个数据分片中,2月在第二个数据分片中,3月在第三个数据分片中,当来到4月的时候,就会重新开始分片,4月在第一个数据分片,5月在第二个数据分片,6月在第三个数据分片,以此类推。
配置完毕后,重新启动MyCat,然后在mycat的命令行中,执行如下SQL创建表、并插入数据,查看数据分布情况。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云