Mycat 垂直拆分与水平拆分

垂直拆分按业务把不同的表放到不同库；水平拆分把同一张表的数据按规则分散到多个库。Mycat 通过 schema.xml 把逻辑表映射到多个 dataNode。

一、垂直拆分

1.1 场景

业务系统中，用户与订单每天都会产生大量数据，单台服务器的数据存储及处理能力是有限的，可以对数据库表进行拆分。

业务模块	表
省市区	`tb_areas_city`、`tb_areas_provinces`、`tb_areas_region`
商品	`tb_goods_base`、`tb_goods_brand`、`tb_goods_cat`、`tb_goods_desc`、`tb_goods_item`
订单	`tb_order_item`、`tb_order_master`、`tb_order_pay_log`
用户	`tb_user`、`tb_user_address`

拆分后：商品相关表 → dataNode1，订单相关表 → dataNode2，省市区 + 用户相关表 → dataNode3。

schema
└── table
    ├── dataNode1（商品）
    ├── dataNode2（订单）
    └── dataNode3（省市区 / 用户）

1.2 准备

角色	地址（示例）
Mycat	`1.2.3.4`
MySQL	`1.2.3.5`、`1.2.3.6`、`1.2.3.7`

分别在三台 MySQL 中创建数据库 shopping。

1.3 配置 schema.xml

<schema name="SHOPPING" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
    <table name="tb_goods_base"    dataNode="dn1" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_goods_brand"   dataNode="dn1" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_goods_cat"     dataNode="dn1" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_goods_desc"    dataNode="dn1" primaryKey="goods_id"/>
    <table name="tb_goods_item"    dataNode="dn1" primaryKey="id"/>

    <table name="tb_order_item"    dataNode="dn2" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_order_master"  dataNode="dn2" primaryKey="order_id"/>
    <table name="tb_order_pay_log" dataNode="dn2" primaryKey="out_trade_no"/>

    <table name="tb_user"          dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_user_address"  dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_areas_provinces" dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_areas_city"      dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_areas_region"    dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
</schema>

<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="shopping" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="shopping" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="shopping" />

同时 server.xml 中该用户的 schemas 要包含 SHOPPING。

primaryKey 用于 Mycat 定位分片，避免全节点扫描；表名大小写要与实际库表一致。

1.4 全局表配置

省、市、区 / 县表 tb_areas_provinces、tb_areas_city、tb_areas_region 属于数据字典表，多个业务模块中都可能会遇到，可以将其设置为全局表，利于业务操作。

<table name="tb_areas_provinces" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>
<table name="tb_areas_city"      dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>
<table name="tb_areas_region"    dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>

全局表会在每个数据节点上保留一份完整数据，写操作同步到所有节点，适合数据量小、读取频繁的字典表。

二、水平拆分

2.1 场景

业务系统中有一张日志表 tb_log，每天都会产生大量日志数据，单台服务器的存储及处理能力有限，可以对表进行拆分：同一张表按规则分散到多个节点。

schema → table（tb_log）
          ├── dataNode1：tb_log
          ├── dataNode2：tb_log
          └── dataNode3：tb_log

2.2 准备

分别在三台 MySQL 中创建数据库 itcast。

2.3 配置 schema.xml

<schema name="ITCAST" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
    <table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="mod-long" />
</schema>

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

server.xml 中用户可访问的逻辑库要加上 ITCAST：

<property name="schemas">SHOPPING,ITCAST</property>

水平拆分必须指定 rule；dataNode 写多个节点，Mycat 按规则路由。

2.4 测试

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：

CREATE TABLE tb_log(
    id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
    model_name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块名',
    model_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块值',
    return_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值',
    return_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值类型',
    operate_user varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作用户',
    operate_time varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作时间',
    param_and_value varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数名及参数值',
    operate_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作类',
    operate_method varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作方法',
    cost_time bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方法耗时，单位 ms',
    source int(1) DEFAULT NULL COMMENT '来源：1 PC，2 Android，3 IOS',
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

建表会在所有分片节点上执行；插入时按 rule="mod-long" 对 id 取模，数据落到不同节点。

三、垂直拆分 vs 水平拆分

对比项	垂直拆分	水平拆分
拆分对象	不同的表（按业务）	同一张表的数据
解决的问题	单库表太多、业务耦合	单表数据量过大
典型配置	`dataNode="dn1"` 每表一个节点	`dataNode="dn4,dn5,dn6"` + `rule`
是否需分片规则	不需要	必须指定 `rule`

速查

<!-- schema.xml：垂直拆分，按业务把表分到不同节点 -->
<schema name="SHOPPING" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
    <table name="tb_goods_base"   dataNode="dn1" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_order_master" dataNode="dn2" primaryKey="order_id"/>
    <table name="tb_user"         dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
</schema>

<!-- 全局表：每个节点都存一份（字典表） -->
<table name="tb_areas_city" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>

<!-- schema.xml：水平拆分，同一张表按规则分散 -->
<schema name="ITCAST" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
    <table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="mod-long" />
</schema>

<!-- 节点与物理库的映射 -->
<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />

要做什么	配置
按业务拆表	每张表 `dataNode="dnX"`
字典表每节点一份	`dataNode="dn1,dn2,dn3"` + `type="global"`
同一张表分片	多个 `dataNode` + `rule`
让用户能访问新库	`server.xml` 的 `schemas` 加上逻辑库名