文章目录1.分库分表的目的2.分库分表的拆分策略2.1.垂直拆分2.2.水平拆分3.Mycat水平拆分的分片规则1.分库分表的目的互联网中的应用程序，随着公司的发展，应用系统的使用人数、数据量都再持续增长，数据库层面就会产生一定的瓶颈。如果一开始数据库是单机模式，当业务量增大时，就会导致IO、CPU出现瓶颈，数据量太多、数据库缓存不够，从而产生大量的磁盘IO，导致数据库的性能下降。即使将数据库升级改造成读写分离集群，随着业务的持续正能量，核心业务表也会产生瓶颈，数据量过大，当有功能使用这张表时，效率就会很低，会出现加载过慢的现象。为了避免、解决大表带来的性能瓶颈，就需要对数据库进行分库分表的操
文章目录1.Mycat读写分离分布式架构规划2.在两台服务器中搭建八个MySQL实例2.1.安装MySQL软件2.2.创建每个MySQL实例的数据目录并初始化2.3.准备每个实例的配置文件2.4.准备每个实例的启动脚本2.6启动每台机器的MySQL多实例2.7.为每个MySQL实例设置密码2.8.查看每个MySQL实例的server-id3.将八个MySQL实例配置成主从复制集群3.1.复制规划3.2.配置mysql-1服务器中的主从复制集群3.3.配置mysql-2服务器中的主从复制集群3.4.双主复制3.5.检查各个实例的主从状态4.部署Mycat4.1.部署Mycat4.2.Mycat文
mycat2官网：MyCat2前言：mycat2下载地址无法访问，不知道是不是被DNS污染了，还是需要搭梯子访问，所以我只能找到1.21的版本进行安装。搭建mycat2的前提是搭建数据库主从复制。架构：双主双从配置：3台服务器，4台数据库；其中2台服务器为数据库各装主从配置，1台服务器为数据库中间件。版本信息：mycat1.21，mysql8.0.16下载地址：安装程序包：http://dl.mycat.org.cn/2.0/install-template/mycat2-install-template-1.21.zipJar包：http://dl.mycat.org.cn/2.0/1.21
这个事情怎么产生的MyCat作为经典的分库分表中间件，在长时间内被广泛认为是管理超大MySQL数据库集合的有效解决方案。近来接到客户需求，需要将MyCat集群迁移到GreatSQL中，并且在一段时间内需要实时从MyCat中同步数据到GreatSQL中，全量同步数据比较容易操作，增量同步有如下两个棘手的问题：多个server，不同的库名字，都要同步到GreatSQL一个库中，即同步关系如下server1:db1.tab->gdb:db.tab;server2:db2.tab->gdb:db.tab;server3:db3.tab->gdb:db.tab;ddl同步多次执行会冲突。当MyCat的表
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4分片策略详解分片的目标是将大量数据和访问请求均匀分布在多个节点上，通过这种方式提升数据服务的存储和负载能力。4.1Mycat分片策略详解总体上分为连续分片和离散分片，还有一种是连续分片和离散分片的结合，例如先范围后取模。比如范围分片（id或者时间）就是典型的连续分片，单个分区的数量和边界是确定的。离散分片的分区总数量和边界是确定的，例如对key进行哈希运算，或者再取模。关键词：范围查询、热点数据、扩容连续分片优点：1）范围条件查询消耗资源少（不需要汇总数据）2）扩容无需迁移数据（分片固定）连续分片缺点：1）存在数据热点的可能性2）并发访问能力受限于单一或少量DataNode（访问集中）离散分
一、Mycat-web介绍 Mycat-web(现改名为Mycat-eye)是对Mycat-server提供监控服务，通过JDBC连接对Mycat,MySQL监控，监控远程服务器的cpu,内存，网络，磁盘等情况的使用。Mycat-web运行过程中需要依赖zookeeper,因此需要先安装zookeeper,下载地址如下： zookeeper:链接: https://pan.baidu.com/s/1LiQ5qg15Lft0okUDYi9oGg提取码:v926 Mycat-web: 链接:https://pan.baidu.com/s/1q-IpEz6pVPAqUoEpu5Go3Q提取码:
一、按照月分片 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。 说明1：从开始时间开始，一个月为一个分片，到达结束时间之后，会重复开始分片插入 说明2：配置表的dataNode的分片，必须和分片规则数量一致，例如：2023-01-01到2023-12-31，一共就需要12个数据节点 说明3：我只有三
一、垂直分库场景 场景：在业务系统中，涉及一下表结构，但是由于用户与订单每天都会产生大量的数据，单台服务器的数据存储以及处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分，原有数据库如下 说明1：整个业务系统中的表，大致分为四个，商品信息类的表，订单相关的表，用户相关表及省市区相关的表，这里暂时将省市区的表和用户相关的表放在一个数据节点上。 说明2：因为商品，订单和用户相关的数据，每天都会产生海量的数据，所以我们采取的分库策略是将不同业务类型数据，放在不同数据库中，即垂直分库。 二、准备工作 在192.168.3.90，192.168.3.91，192.168.3.92三台服务器上创建sho
