MyCat - 分片 - 垂直拆分 - 分片配置 | 学习笔记

简介: 快速学习 MyCat - 分片 - 垂直拆分 - 分片配置

开发者学堂课程【全面讲解开源数据库中间件MyCat使用及原理(二):MyCat - 分片 - 垂直拆分 - 分片配置】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/756/detail/13259


MyCat - 分片 - 垂直拆分 - 分片配置

内容介绍:

一、准备工作

二、schema.xml 的配置

三、server.xml 的配置

 

把数据库表拆分到这三个数据库实例当中,第一个数据库存放的实例是关于用户及地域相关的表,第二个数据库实例当中存放的是商品相关的表,第三个是存放的关于订单相关的表。

 

一、准备工作

1)准备三台数据库实例

192.168.192.157

192.168.192.158

192.168.192.159

2)在三台数据库实例中建库建表

第二步需要进行的操作是在这三台数据库当中去创建对应的表,再把对应的表结构及数据全部导入进来。第一个 157 需要导入的是关于用户及地域相关的表,158 导入的是商品相关的表,159 导入的是订单相关的表。

资料当中有对应的 sql 脚本,分别是 user.sql,order.sql,goods.sql

image.png

复制这三个 SQL 脚本,把它们存放到 D 盘 tmp 目录下

第一个数据库存储的是的用户以及地域相关的表

image.png

这时候 user.sql 已经上传上来了。然后去执行 mysql 中的source/root/user.sql 指令

Show databases 发现 user_db 已经有了,

use user_db;

Database changed

Show tables;

数据库表已经导入进来了,

image.png

这时候再来打开 158,158 里面需要存储的是商品相关的表

image.png

然后去执行 mysql 中的 source/root/goods.sql指令

Show databases 发现 goods_db 已经有了,

use goods_db;

Database changed

Show tables;

image.png

商品相关的表也已经导入进来了,接下来打开 159

image.png

然后去执行 mysql 中的 source/root/order.sql 指令,然后 Show databases发现 order_db 已经有了。

use order_db;

Database changed

Show tables;

image.png

到此为止,三个 mysql 数据节点,已经把对应的数据导入进来了,接下来要做的就是在 schema.xml 里面进行垂直分片

 

二、schema.xml 的配置

打开 schema.xml

schema name="ITCAST_D=" checksQLschema="false" sqlMaxLimit="100">

<table name="tb_areas_city" dataNode="dn1" primaryKey="id"/>

<table name="tb_aleas_ provinces" dataNode="dn1" primaryKey="id"/>

<table name="tb_areas region" dataNode="dn1" primaryKey="id”/>

<table name="tb_user" dataNode="dn1" primaryKey="id"/>

<table name="tb_user_address" dataNode="dn1" primaryKey="id"/>

<dataNode name="dn1" dataHost="host1" database="user_db”/>

<dataNode name="dn2" dataHost="host2" database="goods_db”/>

<dataNode name="dn3" dataHost="host3" database="order db"/>

<dataHost name="host1" maxCon="1000" mincon="10" balance="0""

writeType="O" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold=100"><heartbeat>select user () </heartbeat>

<writeHost host="hostM1" url="192.168.192.157:3306" user="root" password="itcast"></writeHost>

</ dataHost>

schema 配置的是逻辑库,逻辑库的库名为 ITCAST_DB, 上面配置的 TB 实际上配置的是逻辑表,Name 代表的是逻辑表的表名,Datanode 的代表这些逻辑表存储在哪个节点当中。上面的信息都是存放在 157 这个节点上,因为 data node 都选择的是 dn1,primaryKey 代表的是这张表的主键,上面的主键都是 ID。

第二部分商品相关的表,都是存放在 158 上面的,这会存放的数据节点为 dn 2,dn2 关联的就是 158,通过 primarykey 来指定主键。

<table name="tb_goods base" dataNode="dn2" primaryKey="id”/>

<table name="tb_goods_desc" dataNode="dn2" primaryKey="goods_id"/>

<table name="tb_goods_item_cat" dataNode="dn2" primaryKey="id"/>

第三部分是订单相关的表,订单相关的表存储在 159 上面,所以他相关的datanode 是 dn3,第三关联的就是 host3,Host 关联的就是 159,159 关联的数据库是 order_db。

<table name="tb_order_item" dataNode="dn3" primaryKey="id"/>

<table name="tb_order_master" dataNode="dn3" primaryKey="order_id"/>

<table name="tb _order pay_log" dataNode="dn3" primaryKey="out_trade_no"/>

</ schema>

schema.xml 主要配置的是逻辑库逻辑表,逻辑表是在哪个节点上的,它的主键是什么。

 

三、server.xml 的配置

server.xml 主要配置的是访问的用户名和密码,在这块需要进行改进一下,因为逻辑库的库名变成了 ITCAST_DB,所以 ITCAST 变成 ITCAST_DB。

<user name="root" defaultAccount="true">

<property name="password">123456</property>

<property name="schemas">ITCAST_DB</property>

</user>

user name="test">

<property name="passwor d">123456</property>

<property name="schemas ">ITCAST_DB</property>

</user>

<User name="user">

<property name="passwor d">123456</ property>

<property name="schemas ">ITCAST_DB</property>

<property name="readonly">true</property>

</ user>

相关实践学习
每个IT人都想学的“Web应用上云经典架构”实战
本实验从Web应用上云这个最基本的、最普遍的需求出发,帮助IT从业者们通过“阿里云Web应用上云解决方案”,了解一个企业级Web应用上云的常见架构,了解如何构建一个高可用、可扩展的企业级应用架构。
MySQL数据库入门学习
本课程通过最流行的开源数据库MySQL带你了解数据库的世界。 &nbsp; 相关的阿里云产品:云数据库RDS MySQL 版 阿里云关系型数据库RDS(Relational Database Service)是一种稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务,提供容灾、备份、恢复、迁移等方面的全套解决方案,彻底解决数据库运维的烦恼。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/mysql&nbsp;
相关文章
|
Java Shell Linux
|
Dart Java 调度
Flutter混合工程线程执行原理
在Android和Flutter的混合工程中,线程的执行涉及到两个方面:Android端的Java线程和Flutter端的Dart Isolate线程。
Flutter混合工程线程执行原理
|
2天前
|
数据采集 人工智能 安全
|
12天前
|
云安全 监控 安全
|
3天前
|
自然语言处理 API
万相 Wan2.6 全新升级发布!人人都能当导演的时代来了
通义万相2.6全新升级,支持文生图、图生视频、文生视频,打造电影级创作体验。智能分镜、角色扮演、音画同步,让创意一键成片,大众也能轻松制作高质量短视频。
1025 151
|
3天前
|
编解码 人工智能 机器人
通义万相2.6,模型使用指南
智能分镜 | 多镜头叙事 | 支持15秒视频生成 | 高品质声音生成 | 多人稳定对话
|
17天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
Z-Image:冲击体验上限的下一代图像生成模型
通义实验室推出全新文生图模型Z-Image,以6B参数实现“快、稳、轻、准”突破。Turbo版本仅需8步亚秒级生成,支持16GB显存设备,中英双语理解与文字渲染尤为出色,真实感和美学表现媲美国际顶尖模型,被誉为“最值得关注的开源生图模型之一”。
1722 9
|
8天前
|
人工智能 自然语言处理 API
一句话生成拓扑图!AI+Draw.io 封神开源组合,工具让你的效率爆炸
一句话生成拓扑图!next-ai-draw-io 结合 AI 与 Draw.io,通过自然语言秒出架构图,支持私有部署、免费大模型接口,彻底解放生产力,绘图效率直接爆炸。
664 152