MyCat分库分表--实战02--分片枚举

项目环境： 

192.168.8.30  mycat

192.168.8.31  node1

192.168.8.32  node2

192.168.8.33  node3

三个节点MySQL均为单实例

一、创建测试数据

node1

 create database testdb01; create database testdb02; create database testdb03; create database testdb04; create database testdb05; create database testdb06; create database testdb07; create database testdb08; create database testdb09; create database testdb10; create database testdb11; create database testdb12; 

node2

 create database testdb13; create database testdb14; create database testdb15; create database testdb16; create database testdb17; create database testdb18; create database testdb19; create database testdb20; create database testdb21; create database testdb22; create database testdb23; create database testdb24; 

node3

 create database testdb25; create database testdb26; create database testdb27; create database testdb28; create database testdb29; create database testdb30; create database testdb31; create database testdb32; create database testdb33; create database testdb34; create database testdb35; 

二、配置schema.xml

 <?xml version="1.0"?> <!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"> <mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">         <schema name="mycatdb" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">             <table name="user01" dataNode="dn$1-35" rule="sharding-by-intfile-mycatdb-kk_user"></table>         </schema>	<!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743"	/> -->         <dataNode name="dn1" dataHost="node1" database="testdb01" />         <dataNode name="dn2" dataHost="node1" database="testdb02" />         <dataNode name="dn3" dataHost="node1" database="testdb03" />         <dataNode name="dn4" dataHost="node1" database="testdb04" />         <dataNode name="dn5" dataHost="node1" database="testdb05" />         <dataNode name="dn6" dataHost="node1" database="testdb06" />         <dataNode name="dn7" dataHost="node1" database="testdb07" />         <dataNode name="dn8" dataHost="node1" database="testdb08" />         <dataNode name="dn9" dataHost="node1" database="testdb09" />         <dataNode name="dn10" dataHost="node1" database="testdb10" />         <dataNode name="dn11" dataHost="node1" database="testdb11" />         <dataNode name="dn12" dataHost="node1" database="testdb12" />         <dataNode name="dn13" dataHost="node2" database="testdb13" />         <dataNode name="dn14" dataHost="node2" database="testdb14" />         <dataNode name="dn15" dataHost="node2" database="testdb15" />         <dataNode name="dn16" dataHost="node2" database="testdb16" />         <dataNode name="dn17" dataHost="node2" database="testdb17" />         <dataNode name="dn18" dataHost="node2" database="testdb18" />         <dataNode name="dn19" dataHost="node2" database="testdb19" />         <dataNode name="dn20" dataHost="node2" database="testdb20" />         <dataNode name="dn21" dataHost="node2" database="testdb21" />         <dataNode name="dn22" dataHost="node2" database="testdb22" />         <dataNode name="dn23" dataHost="node2" database="testdb23" />         <dataNode name="dn24" dataHost="node2" database="testdb24" />         <dataNode name="dn25" dataHost="node3" database="testdb25" />         <dataNode name="dn26" dataHost="node3" database="testdb26" />         <dataNode name="dn27" dataHost="node3" database="testdb27" />         <dataNode name="dn28" dataHost="node3" database="testdb28" />         <dataNode name="dn29" dataHost="node3" database="testdb29" />         <dataNode name="dn30" dataHost="node3" database="testdb30" />         <dataNode name="dn31" dataHost="node3" database="testdb31" />         <dataNode name="dn32" dataHost="node3" database="testdb32" />         <dataNode name="dn33" dataHost="node3" database="testdb33" />         <dataNode name="dn34" dataHost="node3" database="testdb34" />         <dataNode name="dn35" dataHost="node3" database="testdb35" />         <!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />	 <dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />	<dataNode	name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />	<dataNode name="jdbc_dn3" 	dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->	<dataHost name="node1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"                           writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">                 <heartbeat>select user()</heartbeat>                 <!-- can have multi write hosts -->                 <writeHost host="192.168.8.31" url="192.168.8.31:3306" user="root"  password="mysql"></writeHost>         </dataHost>         <dataHost name="node2" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"                           writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">                 <heartbeat>select user()</heartbeat>                 <!-- can have multi write hosts -->                 <writeHost host="192.168.8.32" url="192.168.8.32:3306" user="root"  password="mysql"></writeHost>         </dataHost>         <dataHost name="node3" maxCon="1000" minCon="10" balance="1"                           writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">                 <heartbeat>select user()</heartbeat>                 <!-- can have multi write hosts -->                 <writeHost host="192.168.8.33" url="192.168.8.33:3306" user="root"  password="mysql"></writeHost>         </dataHost> </mycat:schema> 

三、配置rule.xml

 <mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">         <tableRule name="sharding-by-intfile-mycatdb-kk_user">                 <rule>                         <columns>province</columns>                         <algorithm>hash-int</algorithm>                 </rule>         </tableRule>         <function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">                 <property name="mapFile">partition-hash-int-mycatdb-kk_user.txt</property>                 <property name="type">1</property>                 <property name="defaultNode">0</property>         </function> </mycat:rule> 

四、配置partition-hash-int-mycatdb-kk_user.txt

 北京市=0 上海市=1 云南省=2 内蒙古=3 贵州省=4 重庆市=5 台湾省=6 吉林省=7 四川省=8 天津市=9 宁夏省=10 安徽省=11 山东省=12 山西省=13 广东省=14 广西省=15 新疆省=16 江苏省=17 江西省=18 河北省=19 河南省=20 浙江省=21 海南省=22 湖北省=23 湖南省=24 澳门=25 甘肃省=26 福建省=27 西藏=28 辽宁省=29 陕西省=30 青海省=31 香港=32 黑龙江省=33 DEFAULT_NODE=34 

五、配置server.xml

 <user name="root" defaultAccount="true">                 <property name="password">mysql</property>                 <property name="schemas">mycatdb</property> </user> 

六、启动mycat

 /usr/local/mycat/bin/mycat start 

查看mycat日志

 STATUS | wrapper  | 2018/11/22 10:07:48 | --> Wrapper Started as Daemon STATUS | wrapper  | 2018/11/22 10:07:48 | Launching a JVM... INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:48 | OpenJDK 64-Bit Server VM warning: ignoring option MaxPermSize=64M; support was removed in 8.0 INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:50 | Wrapper (Version 3.2.3) http://wrapper.tanukisoftware.org INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:50 |   Copyright 1999-2006 Tanuki Software, Inc.  All Rights Reserved. INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:50 |  INFO   | jvm 1    | 2018/11/22 10:07:57 | MyCAT Server startup successfully. see logs in logs/mycat.log 

七、登录mysql进行数据验证

 mysql -uroot -pmysql -P8066 -h292.168.8.30 

 mysql> show databases; +----------+ | DATABASE | +----------+ | mycatdb  | +----------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> use mycatdb Reading table information for completion of table and column names You can turn off this feature to get a quicker startup with -A Database changed mysql> show tables; +-------------------+ | Tables in mycatdb | +-------------------+ | user01            | +-------------------+ 1 row in set (0.01 sec) 

因为schema.xml里边配置了table的属性，所以登录MySQL会看到这张表，但是查看不到数据，也无法用drop table直接删除。

第一次删除此表需要用命令DROP TABLE IF EXISTS `user01`;  否则会提示找不到此表。

创建表，需要含province字段

 mysql> DROP TABLE IF EXISTS `user01`;  Query OK, 0 rows affected (0.84 sec) mysql> create table user01(province varchar(40)); Query OK, 0 rows affected (1.74 sec) 

向user01表插入测试数据，每个省份插入20条记录

在node1查看部分数据

 mysql> select count(*) ,province from testdb01.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 北京市    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> select count(*) ,province from testdb05.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 贵州省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) ,province from testdb12.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 安徽省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) 

在node2查看部分数据

 mysql> select count(*) ,province from testdb16.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 广西省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) ,province from testdb19.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 江西省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) ,province from testdb22.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 浙江省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) 

在node3查看部分数据

 mysql> select count(*) ,province from testdb25.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 湖南省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.00 sec) mysql> select count(*) ,province from testdb30.user01 group by province; +----------+-----------+ | count(*) | province  | +----------+-----------+ |       20 | 辽宁省    | +----------+-----------+ 1 row in set (0.01 sec) mysql> select count(*) ,province from testdb33.user01 group by province; +----------+----------+ | count(*) | province | +----------+----------+ |       20 | 香港     | +----------+----------+ 1 row in set (0.00 sec) 

八、查看各个分片的大小

node1

 mysql> select table_schema,table_name as "Tables",ROUND(((data_length +     -> index_length) / 1024 ), 2) "Size in KB"     -> from information_schema.TABLES     -> where TABLE_NAME = "user01"     -> order by (data_length + index_length) desc; +--------------+--------+------------+ | table_schema | Tables | Size in KB | +--------------+--------+------------+ | testdb09     | user01 |      16.00 | | testdb08     | user01 |      16.00 | | testdb07     | user01 |      16.00 | | testdb06     | user01 |      16.00 | | testdb05     | user01 |      16.00 | | testdb04     | user01 |      16.00 | | testdb03     | user01 |      16.00 | | testdb02     | user01 |      16.00 | | testdb12     | user01 |      16.00 | | testdb01     | user01 |      16.00 | | testdb11     | user01 |      16.00 | | testdb10     | user01 |      16.00 | +--------------+--------+------------+ 12 rows in set (0.00 sec) 

node2

 mysql> select table_schema,table_name as "Tables",ROUND(((data_length +     -> index_length) / 1024 ), 2) "Size in KB"     -> from information_schema.TABLES     -> where TABLE_NAME = "user01"     -> order by (data_length + index_length) desc; +--------------+--------+------------+ | table_schema | Tables | Size in KB | +--------------+--------+------------+ | testdb18     | user01 |      16.00 | | testdb17     | user01 |      16.00 | | testdb16     | user01 |      16.00 | | testdb15     | user01 |      16.00 | | testdb14     | user01 |      16.00 | | testdb24     | user01 |      16.00 | | testdb13     | user01 |      16.00 | | testdb23     | user01 |      16.00 | | testdb22     | user01 |      16.00 | | testdb21     | user01 |      16.00 | | testdb20     | user01 |      16.00 | | testdb19     | user01 |      16.00 | +--------------+--------+------------+ 12 rows in set (0.00 sec) 

node3

 mysql> select table_schema,table_name as "Tables",ROUND(((data_length +     -> index_length) / 1024 ), 2) "Size in KB"     -> from information_schema.TABLES     -> where TABLE_NAME = "user01"     -> order by (data_length + index_length) desc; +--------------+--------+------------+ | table_schema | Tables | Size in KB | +--------------+--------+------------+ | testdb26     | user01 |      16.00 | | testdb25     | user01 |      16.00 | | testdb35     | user01 |      16.00 | | testdb34     | user01 |      16.00 | | testdb33     | user01 |      16.00 | | testdb32     | user01 |      16.00 | | testdb31     | user01 |      16.00 | | testdb30     | user01 |      16.00 | | testdb29     | user01 |      16.00 | | testdb28     | user01 |      16.00 | | testdb27     | user01 |      16.00 | +--------------+--------+------------+ 11 rows in set (0.00 sec) 

到此，分片枚举结束。