linus下安装MyCat

1.jdk的安装与下载

1.1.JDK：要求jdk必须是1.7及以上版本

MySQL：推荐mysql是5.5以上版本

1.2.将MySQL的服务端和客户端安装包（RPM）上传到服务器

MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpmMySQL-client-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm

1.3.查询之前是否安装过MySQL

rpm -qa|grep -i mysql

1.4.卸载旧版本MySQL

rpm -e --nodeps  软件名称

1.5.（4）安装服务端

rpm -ivh MySQL-server-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm

1.6.安装客户端

rpm -ivh MySQL-client-5.5.49-1.linux2.6.i386.rpm

1.7.启动MySql服务

service mysql start

1.8.登录MySQl

mysql -u root

1.9.设置远程登录权限,用户名,密码

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%'IDENTIFIED BY '123456'  WITH GRANT OPTION;

在本地SQLyog 连接远程MySQL进行测试

2.MyCat安装及启动

2.1.下载Mycat-server-xxxx-linux.tar.gz,将Mycat-server-1.4-release-20151019230038-linux.tar.gz上传至服务器
2.2.将压缩包解压缩。建议将mycat放到/usr/local/mycat目录下

tar -xzvf Mycat-server-1.4-release-20151019230038-linux.tar.gzmv mycat /usr/local

2.3.进入mycat目录的bin目录，启动mycat

./mycat start

mycat 支持的命令{ console | start | stop | restart | status | dump }

Mycat的默认端口号为：8066

3.MyCat分片配置

1.配置schema.xml
schema.xml作为MyCat中重要的配置文件之一，管理着MyCat的逻辑库、逻辑表以及对应的分片规则、DataNode以及DataSource。弄懂这些配置，是正确使用MyCat的前提。这里就一层层对该文件进行解析。

schema 标签用于定义MyCat实例中的逻辑库

Table 标签定义了MyCat中的逻辑表 rule用于指定分片规则，auto-sharding-long的分片规则是按ID值的范围进行分片 1-5000000 为第1片 5000001-10000000 为第2片…. 具体设置我们会在第5小节中讲解。

dataNode 标签定义了MyCat中的数据节点，也就是我们通常说所的数据分片。

dataHost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。

在服务器上创建3个数据库，分别是db1 db2 db3
修改schema.xml如下：

<?xml version="1.0"?><!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd"><mycat:schema xmlns:mycat="http://org.opencloudb/"><schema name="PINYOUGOUDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">    <table name="tb_test" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" /></schema><dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" /><dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" /><dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" /><dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0"    writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"  slaveThreshold="100">    <heartbeat>select user()</heartbeat>    <writeHost host="hostM1" url="192.168.25.142:3306" user="root"        password="123456">    </writeHost></dataHost> </mycat:schema>

（2）配置 server.xml
server.xml几乎保存了所有mycat需要的系统配置信息。最常用的是在此配置用户名、密码及权限。在system中添加UTF-8字符集设置，否则存储中文会出现问号

<property name="charset">utf8</property>

修改user的设置 , 我们这里为 PINYOUGOUDB设置了两个用户

<user name="test">    <property name="password">test</property>    <property name="schemas">PINYOUGOUDB</property></user><user name="root">    <property name="password">123456</property>    <property name="schemas">PINYOUGOUDB</property></user>

3.2进入mycat ，执行下列语句创建一个表:

CREATE TABLE tb_test (    id BIGINT(20) NOT NULL,    title VARCHAR(100) NOT NULL ,    PRIMARY KEY (id)) ENGINE=INNODB DEFAULT CHARSET=utf8 

3.3接下来是插入表数据，注意，在写INSERT语句时一定要写把字段列表写出来，否则会出现下列错误提示：

错误代码： 1064

partition table, insert must provide ColumnList

我们试着插入一些数据：

INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(1,'goods1');INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(2,'goods2');INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(3,'goods3');

我们会发现这些数据被写入到第一个节点中了，那什么时候数据会写到第二个节点中呢？
我们插入下面的数据就可以插入第二个节点了

INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(5000001,'goods5000001');

因为我们采用的分片规则是每节点存储500万条数据，所以当ID大于5000000则会存储到第二个节点上。
目前只设置了两个节点，如果数据大于1000万条，会怎么样呢？执行下列语句测试一下

INSERT INTO TB_TEST(ID,TITLE) VALUES(10000001,'goods10000001');

1.3.5 MyCat分片规则

rule.xml用于定义分片规则 ，我们这里讲解两种最常见的分片规则

（1）按主键范围分片rang-long
在配置文件中我们找到

<tableRule name="auto-sharding-long">    <rule>        <columns>id</columns>        <algorithm>rang-long</algorithm>    </rule></tableRule>

tableRule 是定义具体某个表或某一类表的分片规则名称 columns用于定义分片的列 algorithm代表算法名称 我们接着找rang-long的定义

<function name="rang-long"    class="org.opencloudb.route.function.AutoPartitionByLong">    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property></function>

Function用于定义算法 mapFile 用于定义算法需要的数据，我们打开autopartition-long.txt

# range start-end ,data node index# K=1000,M=10000.0-500M=0500M-1000M=11000M-1500M=2

（2）一致性哈希murmur
当我们需要将数据平均分在几个分区中，需要使用一致性hash规则
我们找到function的name为murmur 的定义，将count属性改为3，因为我要将数据分成3片

<function name="murmur"    class="org.opencloudb.route.function.PartitionByMurmurHash">    <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->    <property name="count">3</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->    <property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->    <!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 -->    <!-- <property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>         用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 --></function>

我们再配置文件中可以找到表规则定义

<tableRule name="sharding-by-murmur">    <rule>        <columns>id</columns>        <algorithm>murmur</algorithm>    </rule></tableRule>

但是这个规则指定的列是id ,如果我们的表主键不是id ,而是order_id ,那么我们应该重新定义一个tableRule：

<tableRule name="sharding-by-murmur-order">    <rule>        <columns>order_id</columns>        <algorithm>murmur</algorithm>    </rule></tableRule>

在schema.xml中配置逻辑表时，指定规则为sharding-by-murmur-order

<table name="tb_order" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="sharding-by-murmur-order" />

我们测试一下，创建品优购的订单表 ,并插入数据，测试分片效果。