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一，什么是mysql分表，分区
成都创新互联是创新、创意、研发型一体的综合型网站建设公司，自成立以来公司不断探索创新，始终坚持为客户提供满意周到的服务，在本地打下了良好的口碑，在过去的十多年时间我们累计服务了上千家以及全国政企客户，如成都石牌坊等企业单位，完善的项目管理流程，严格把控项目进度与质量监控加上过硬的技术实力获得客户的一致赞赏。
什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法
什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上
一，先说一下为什么要分表
当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。
根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下：
1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。
mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这也是我们为什么要分表的原因。
二，分表
1，做mysql集群，例如：利用mysql cluster ，mysql proxy，mysql replication，drdb等等
有人会问mysql集群，根分表有什么关系吗？虽然它不是实际意义上的分表，但是它启到了分表的作用，做集群的意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量，举个例子：有10个sql请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这10个sql请求，分配到5个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有2个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内，我做过一些mysql的集群：
linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离
mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步
优点：扩展性好，没有多个分表后的复杂操作（php代码）
缺点：单个表的数据量还是没有变，一次操作所花的时间还是那么多，硬件开销大。
2，预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表
这种预估大差不差的，论坛里面发表帖子的表，时间长了这张表肯定很大，几十万，几百万都有可能。 聊天室里面信息表，几十个人在一起一聊一个晚上，时间长了，这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。以聊天信息表为例：
我事先建100个这样的表，message_00,message_01,message_02..........message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面，你可以用hash的方式来获得，可以用求余的方式来获得，方法很多，各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名：
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?php
function get_hash_table($table,$userid) {
$str = crc32($userid);
if($str0){
$hash = "0".substr(abs($str), 0, 1);
}else{
$hash = substr($str, 0, 2);
}
return $table."_".$hash;
}
echo get_hash_table('message','user18991'); //结果为message_10
echo get_hash_table('message','user34523'); //结果为message_13
?
说明一下，上面的这个方法，告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里，user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里，读取的时候，只要从各自的表中读取就行了。
优点：避免一张表出现几百万条数据，缩短了一条sql的执行时间
缺点：当一种规则确定时，打破这条规则会很麻烦，上面的例子中我用的hash算法是crc32，如果我现在不想用这个算法了，改用md5后，会使同一个用户的消息被存储到不同的表中，这样数据乱套了。扩展性很差。
3，利用merge存储引擎来实现分表
我觉得这种方法比较适合，那些没有事先考虑，而已经出现了得，数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了，现在一张表要分成几十张表，甚至上百张表，这样sql语句是不是要重写呢？举个例子，我很喜欢举子
mysqlshow engines;的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。
查看复制打印?
mysql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
- `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
- PRIMARY KEY (`id`)
- ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
- `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
- PRIMARY KEY (`id`)
- ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
mysql INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (
- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- `name` varchar(50) DEFAULT NULL,
- `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',
- INDEX(id)
- ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)
mysql select id,name,sex from alluser;
+----+--------+-----+
| id | name | sex |
+----+--------+-----+
| 1 | 张映 | 0 |
| 1 | tank | 1 |
+----+--------+-----+
2 rows in set (0.00 sec)
mysql INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
mysql select id,name,sex from user2
- ;
+----+-------+-----+
| id | name | sex |
+----+-------+-----+
| 1 | tank | 1 |
| 2 | tank2 | 0 |
+----+-------+-----+
2 rows in set (0.00 sec)
从上面的操作中，我不知道你有没有发现点什么？假如我有一张用户表user，有50W条数据，现在要拆成二张表user1和user2，每张表25W条数据，
INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id = 250000
INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id 250000
这样我就成功的将一张user表，分成了二个表，这个时候有一个问题，代码中的sql语句怎么办，以前是一张表，现在变成二张表了，代码改动很大，这样给程序员带来了很大的工作量，有没有好的办法解决这一点呢？办法是把以前的user表备份一下，然后删除掉，上面的操作中我建立了一个alluser表，只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是，不是所有的mysql操作都能用的
a，如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型，到底层表的映射就被丢失了。取而代之的，来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中，该表随后被指定新类型。
b，网上看到一些说replace不起作用，我试了一下可以起作用的。晕一个先
mysql UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2;
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)
Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0
mysql select * from alluser;
+----+--------+-----+
| id | name | sex |
+----+--------+-----+
| 1 | 张映 | 0 |
| 1 | tank | 1 |
| 2 | tank2 | 1 |
+----+--------+-----+
3 rows in set (0.00 sec)
c，一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert，数据进入第一个或者最后一个 myisam 表（取决于 insert_method 选项的值）。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一，但不是跨集合里所有的表。
d,当你创建一个 merge 表之时，没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时，mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等，但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表，你非常有可能撞见奇怪的问题。
优点：扩展性好，并且程序代码改动的不是很大
缺点：这种方法的效果比第二种要差一点
三，总结一下
上面提到的三种方法，我实际做过二种，第一种和第二种。第三种没有做过，所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度，超过个度就过变得很差，不能一味的做数据库服务器集群，硬件是要花钱买的，也不要一味的分表，分出来1000表，mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面，一张表对应三个文件，1000个分表就是对应3000个文件，这样检索起来也会变的很慢。我的建议是
方法1和方法2结合的方式来进行分表
方法1和方法3结合的方式来进行分表
我的二个建议适合不同的情况，根据个人情况而定，我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式
二，mysql分表和分区有什么区别呢
1，实现方式上
a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。
[root@BlackGhost test]# ls |grep user
alluser.MRG
alluser.frm
user1.MYD
user1.MYI
user1.frm
user2.MYD
user2.MYI
user2.frm
Php代码
[root@BlackGhost test]# ls |grep user
alluser.MRG
alluser.frm
user1.MYD
user1.MYI
user1.frm
user2.MYD
user2.MYI
user2.frm
简单说明一下，上面的分表呢是利用了merge存储引擎（分表的一种），alluser是总表，下面有二个分表，user1，user2。他们二个都是独立的表，取数据的时候，我们可以通过总表来取。这里总表是没有.MYD,.MYI这二个文件的，也就是说，总表他不是一张表，没有数据，数据都放在分表里面。我们来看看.MRG到底是什么东西
[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more
user1
user2
#INSERT_METHOD=LAST
Php代码
[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more
user1
user2
#INSERT_METHOD=LAST
从上面我们可以看出，alluser.MRG里面就存了一些分表的关系，以及插入数据的方式。可以把总表理解成一个外壳，或者是联接池。
b），分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了。
[root@BlackGhost test]# ls |grep aa
aa#P#p1.MYD
aa#P#p1.MYI
aa#P#p3.MYD
aa#P#p3.MYI
aa.frm
aa.par
Php代码
[root@BlackGhost test]# ls |grep aa
aa#P#p1.MYD
aa#P#p1.MYI
aa#P#p3.MYD
aa#P#p3.MYI
aa.frm
aa.par
从上面我们可以看出，aa这张表，分为二个区，p1和p3，本来是三个区，被我删了一个区。我们都知道一张表对应三个文件.MYD,.MYI,.frm。分区呢根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割，还多出了一个.par文件，打开.par文件后你可以看出他记录了，这张表的分区信息，根分表中的.MRG有点像。分区后，还是一张，而不是多张表。
2，数据处理上
a），分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。看下面的例子：
select * from alluser where id=’12′表面上看，是对表alluser进行操作的，其实不是的。是对alluser里面的分表进行了操作。
b），分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。
3，提高性能上
a），分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同的查询，将并发压力分到不同的小表里面。磁盘I/O性能怎么搞高了呢，本来一个非常大的.MYD文件现在也分摊到各个小表的.MYD中去了。
b），mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。
在这一点上，分区和分表的测重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。
4），实现的难易度上
a），分表的方法有很多，用merge来分表，是最简单的一种方式。这种方式根分区难易度差不多，并且对程序代码来说可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分区麻烦了。
b），分区实现是比较简单的，建立分区表，根建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的。
三，mysql分表和分区有什么联系呢
1，都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表面。
2，分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。
1、首先我们建立一个表表的数据，这个表里有25条数据，id从1到25。（下图是部分截图）
2、要分页数据，首先我们假设一页有10条数据，我们可以用mysql的limit关键字来限定返回多少条数据。并且用orderby来排序数据，这里用id来排序。所以第一页的sql可以如图这样写。
3、执行后得到的数据如图，就是id从1到10的前10条数据，因为我们是按id升序来排序的。
4、上面第一页的sql是简化的写法，完整的写法如图，得到的结果和上图的一模一样。代码里limit0,10的意思是从第一条数据开始，取10条数据。（注意的是第一条数据是从0开始的）
5、那么第二页的数据，关键是要知道是从哪一条数据开始，可以用这个公式得到：(页码-1) *每页显示多少条，即（2-1)*10=10,所以sql语句如图,limit10,10。
6、执行后，结果正确，得到id从11到20的10条数据。
7、同理第三页数据的sql如图，br/就是limit20,10。
8、查询的结果如图，因为这页只剩下5条数据了，所以只显示5条数据。如果你有更多页的数据，后面的数据只需要按上面的公式，得到从哪行开始，就可以写对应的sql语句了。
Mysql分页采用limt关键字 select * from t_order limit 5,10; #返回第6-15行数据 select * from t_order limit 5; #返回前5行 select * from t_order limit 0,5; #返回前5行 Mssql 2000分页采用top关键字(20005以上版本也支持关键字rownum) Select top 10 * from t_order where id not in (select id from t_order where id5 ); //返回第6到15行数据 其中10表示取10记录 5表示从第5条记录开始取
Oracle分页
①采用rownum关键字(三层嵌套) SELECT * FROM( SELECT A.*,ROWNUM num FROM (SELECT * FROM t_order)A WHERE ROWNUM=15) WHERE num=5;--返回第5-15行数据 ②采用row_number解析函数进行分页(效率更高) SELECT xx.* FROM( SELECT t.*,row_number() over(ORDER BY o_id)AS num FROM t_order t )xx WHERE num BETWEEN 5 AND 15; --返回第5-15行数据 解析函数能用格式 函数() over(pertion by 字段 order by 字段); Pertion 按照某个字段分区 Order 按照勒个字段排序 用分析函数 一万条后翻最后一页会很慢,使用ROWNUM 一万条之后每翻一页都会慢
希望对你有所帮助
参考：
图中是两组分片，红色我们称为shard1，蓝色我们称为shard2
51 52是服务器
两个3307互为主从(双主)，3309是本地3307的从库
说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的，就是两个节点都做
两台虚拟机 db01 db02
每台创建四个mysql实例：3307 3308 3309 3310
mysql软件我们之前已完成二进制安装，直接初始化即可
我们server-id规划为：db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20
"箭头指向谁是主库"
10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307
10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307
10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307
两个分片，每个分片四个mysql节点
shard1：
Master：10.0.0.51:3307
slave1：10.0.0.51:3309
Standby Master：10.0.0.52:3307
slave2：10.0.0.52:3309
shard2：
Master：10.0.0.52:3308
slave1：10.0.0.52:3310
Standby Master：10.0.0.51:3308
slave2：10.0.0.51:3310
shard1
10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307
db02
db01
db02
10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307
db01
10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307
db02
shard2
10.0.0.52:3308 ----- 10.0.0.51:3308
db01
db02
db01
10.0.0.52:3310 ----- 10.0.0.52:3308
db02
10.0.0.51:3310 ----- 10.0.0.51:3308
db01
这个复制用户在谁上建都行
注：如果中间出现错误，在每个节点进行执行以下命令
常见方案：
360 Atlas-Sharding 360
Alibaba cobar 阿里
Mycat 开源
TDDL 淘宝
Heisenberg 百度
Oceanus 58同城
Vitess 谷歌
OneProxy
DRDS 阿里云
我们装的是openjdk，不是官方的那个
Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz
配置环境变量
我们mycat的命令也是在bin目录下
启动
8066就是对外提供服务的端口，9066是管理端口
连接mycat：
默认123456
db01:
我们一般先把原schema.xml备份，然后自己新写一个：
xml和html看起来差不多，xml是从下往上调用的
前三行我们不用看，直接从第四行schema开始看起：
定义了schema，然后以/schema结尾
为什么要用逻辑库？
业务透明化
此配置文件就是实现读写分离的配置
重启mycat
读写分离测试
总结：
以上案例实现了1主1从的读写分离功能，写操作落到主库，读操作落到从库.如果主库宕机，从库不能在继续提供服务了。
我们推荐这种架构
一写三读，
不设置双写的原因是：性能没提升多少，反而引起主键冲突的情况
配置文件：
之后重启：mycat restart
真正的 writehost：负责写操作的writehost
standby writeHost ：和readhost一样，只提供读服务
我们此处写了两个writehost，默认使用第一个
当写节点宕机后，后面跟的readhost也不提供服务，这时候standby的writehost就提供写服务，
后面跟的readhost提供读服务
测试：
读写分离测试
对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写操作
结果应为另一台(52)的3307(17)是写，3309(19)是读
一旦7号节点恢复，此时因为7落后了，写节点仍是17
balance属性
负载均衡类型，目前的取值有3种：
writeType属性
负载均衡类型，目前的取值有2种：
switchType属性
-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
datahost其他配置
dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"
maxCon="1000"：最大的并发连接数
minCon="10" ：mycat在启动之后，会在后端节点上自动开启的连接线程，长连接，好处是连接速度快，弊端是占内存
tempReadHostAvailable="1"
这个一主一从时（1个writehost，1个readhost时），可以开启这个参数，如果2个writehost，2个readhost时
heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳
其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效
创建测试库和表:
我们重启mycat后连接到8066
发现跟一个库一样，实际上已经分到不同的物理硬件上了
分片：对一个"bigtable"，比如说t3表
热点数据表 核心表
(1)行数非常多，800w下坡
(2)访问非常频繁
分片的目的：
（1）将大数据量进行分布存储
（2）提供均衡的访问路由
分片策略：
范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况
取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模
枚举 按枚举的种类分，如移动项目按省份分
哈希 hash
时间 流水
优化关联查询（否则join的表在不同分片上，效率会比单库还要低）
全局表
ER分片
案例：移动统一：先拆出边缘业务，再按地域分片，但对应用来说是统一的
vim rule.xml
tableRule name="auto-sharding-long"
rule
columnsid/columns
algorithmrang-long/algorithm
/rule
function name="rang-long"
class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"
property name="mapFile"autopartition-long.txt/property
/function
===================================
vim autopartition-long.txt
0-10=0
11-20=1
创建测试表：
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
测试：
重启mycat
mycat restart
mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066
insert into t3(id,name) values(1,'a');
insert into t3(id,name) values(2,'b');
insert into t3(id,name) values(3,'c');
insert into t3(id,name) values(4,'d');
insert into t3(id,name) values(11,'aa');
insert into t3(id,name) values(12,'bb');
insert into t3(id,name) values(13,'cc');
insert into t3(id,name) values(14,'dd');
取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点
vim schema.xml
table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /
vim rule.xml
property name="count"2/property
准备测试环境
创建测试表：
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
重启mycat
mycat restart
测试：
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066
use TESTDB
insert into t4(id,name) values(1,'a');
insert into t4(id,name) values(2,'b');
insert into t4(id,name) values(3,'c');
insert into t4(id,name) values(4,'d');
分别登录后端节点查询数据
mysql -S /data/3307/mysql.sock
use taobao
select * from t4;
mysql -S /data/3308/mysql.sock
use taobao
select * from t4;
t5 表
id name telnum
1 bj 1212
2 sh 22222
3 bj 3333
4 sh 44444
5 bj 5555
sharding-by-intfile
vim schema.xml
table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /
vim rule.xml
tableRule name="sharding-by-intfile"
rule columnsname/columns
algorithmhash-int/algorithm
/rule
/tableRule
function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"
property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property
property name="type"1/property
property name="defaultNode"0/property
/function
partition-hash-int.txt 配置：
bj=0
sh=1
DEFAULT_NODE=1
columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， 其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称
准备测试环境
mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"
重启mycat
mycat restart
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066
use TESTDB
insert into t5(id,name) values(1,'bj');
insert into t5(id,name) values(2,'sh');
insert into t5(id,name) values(3,'bj');
insert into t5(id,name) values(4,'sh');
insert into t5(id,name) values(5,'tj');
a b c d
join
t
select t1.name ,t.x from t1
join t
select t2.name ,t.x from t2
join t
select t3.name ,t.x from t3
join t
使用场景：
如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，
常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，
而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，
要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，
避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。
vim schema.xml
table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /
后端数据准备
mysql -S /data/3307/mysql.sock
use taobao
create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);
mysql -S /data/3308/mysql.sock
use taobao
create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);
重启mycat
mycat restart
测试：
mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066
use TESTDB
insert into t_area(id,name) values(1,'a');
insert into t_area(id,name) values(2,'b');
insert into t_area(id,name) values(3,'c');
insert into t_area(id,name) values(4,'d');
A
join
B
为了防止跨分片join，可以使用E-R模式
A join B
on a.xx=b.yy
join C
on A.id=C.id
table name="A" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"
childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /
/table