一、前言

数据库是每个系统都不可缺少的东西，里面记录了系统各种数据资料。但是如今的数据膨胀的时代，数据库性能不能满足我们的需要了。所以我们要对数据库进行强化，就用到了Mycat。

二、何为数据切分？

简单来说，就是指通过某种特定的条件，把我们存放在同一个数据库中的数据分散存储到多个数据库里。

数据的切分（Sharding）根据其切分规则的类型，可以分为两种切分模式。一种是按照不同的表（或者Schema）来切分到不同的数据库（主机）之上，这种切可以称之为数据的垂直（纵向）切分；另外一种则是根据表中的数据的逻辑关系，将同一个表中的数据按照某种条件拆分到多台数据库（主机）上面，这种切分称之为数据的水平（横向）切分。

垂直切分的最大特点就是规则简单，实施也更为方便，尤其适合各业务之间的耦合度非常低，相互影响很小，业务逻辑非常清晰的系统。在这种系统中，可以很容易做到将不同业务模块所使用的表分拆到不同的数据库中。根据不同的表来进行拆分，对应用程序的影响也更小，拆分规则也会比较简单清晰。

水平切分于垂直切分相比，相对来说稍微复杂一些。因为要将同一个表中的不同数据拆分到不同的数据库中，对于应用程序来说，拆分规则本身就较根据表名来拆分更为复杂，后期的数据维护也会更为复杂一些。

2.1 垂直切分

一个数据库由很多表的构成，每个表对应着不同的业务，垂直切分是指按照业务将表进行分类，分布到不同的数据库上面，这样也就将数据或者说压力分担到不同的库上面，如下图：

下面来分析下垂直切分的优缺点：

优点：

拆分后业务清晰，拆分规则明确。

系统之间整合或扩展容易。

数据维护简单。

缺点：

部分业务表无法join，只能通过接口方式解决，提高了系统复杂度。

受每种业务不同的限制存在单库性能瓶颈，不易数据扩展跟性能提高。事务处理复杂。

由于垂直切分是按照业务的分类将表分散到不同的库，所以有些业务表会过于庞大，存在单库读写与存储瓶颈，所以就需要水平拆分来做解决。

2.2 水平切分

相对于垂直拆分，水平拆分不是将表做分类，而是按照某个字段的某种规则来分散到多个库之中，每个表中包含一部分数据。简单来说，我们可以将数据的水平切分理解为是按照数据行的切分，就是将表中的某些行切分到一个数据库，而另外的某些行又切分到其他的数据库中，如图：

几种典型的分片规则包括：

按照用户ID求模，将数据分散到不同的数据库，具有相同数据用户的数据都被分散到一个库中。

按照日期，将不同月甚至日的数据分散到不同的库中。

按照某个特定的字段求摸，或者根据特定范围段分散到不同的库中。

既然数据做了拆分有优点也就优缺点。

优点有：

拆分规则抽象好，join操作基本可以数据库做。

不存在单库大数据，高并发的性能瓶颈。

应用端改造较少。

提高了系统的稳定性跟负载能力。

缺点有：

拆分规则难以抽象。

分片事务一致性难以解决。

数据多次扩展难度跟维护量极大。

跨库join性能较差

前面讲了垂直切分跟水平切分的不同跟优缺点，会发现每种切分方式都有缺点，但共同的特点缺点有：

1. 引入分布式事务的问题。
2. 跨节点Join的问题。跨节点合并排序分页问题。
3. 多数据源管理问题。

由于数据切分后数据Join的难度在此也分享一下数据切分的经验：

第一原则：能不切分尽量不要切分。

第二原则：如果要切分一定要选择合适的切分规则，提前规划好。

第三原则：数据切分尽量通过数据冗余或表分组（Table Group）来降低跨库Join的可能。

第四原则：由于数据库中间件对数据Join实现的优劣难以把握，而且实现高性能难度极大，业务读取尽量少使用多表Join。

三、Mycat简介

最近项目中使用了数据库中间件——Mycat。

这个中间件可以说是很奇妙的东西，可以让数据库的负载能力提高很多。小编项目中使用的是Mysql，单表数据达到500w的时候，数据库的各方面性能就会有一定的下降，比如，单表查询，或者连表查询等。

加入mycat后，可以对数据库进行分库，分表。把一个逻辑完整的数据库分成物理拆分的数据库。

Mycat背后是阿里曾经开源的知名产品——Cobar。Cobar的核心功能和优势是MySQL数据库分片，此产品曾经广为流传，据说最早的发起者对Mysql很精通，后来从阿里跳槽了，阿里随后开源的Cobar，并维持到2013年年初，然后，就没有然后了。

Mycat就是一个近似等于MySQL的数据库服务器，你可以用连接MySQL的方式去连接Mycat（除了端口不同，默认的Mycat端口是8066而非MySQL的3306，因此需要在连接字符串上增加端口信息），大多数情况下，可以用你熟悉的对象映射框架使用Mycat，但建议对于分片表，尽量使用基础的SQL语句，因为这样能达到最佳性能，特别是几千万甚至几百亿条记录的情况下。

Mycat是一个强大的数据库中间件，不仅仅可以用作读写分离、以及分表分库、容灾备份，而且可以用于多租户应用开发、云平台基础设施、让你的架构具备很强的适应性和灵活性，借助于即将发布的Mycat智能优化模块，系统的数据访问瓶颈和热点一目了然，根据这些统计分析数据，你可以自动或手工调整后端存储，将不同的表映射到不同存储引擎上，而整个应用的代码一行也不用改变。

3.1 Mycat原理

Mycat的原理并不复杂，复杂的是代码，如果代码也不复杂，那么早就成为一个传说了。
Mycat的原理中最重要的一个动词是“拦截”，它拦截了用户发送过来的SQL语句，首先对SQL语句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、读写分离分析、缓存分析等，然后将此SQL发往后端的真实数据库，并将返回的结果做适当的处理，最终再返回给用户。

3.2 应用场景

Mycat发展到现在，适用的场景已经很丰富，而且不断有新用户给出新的创新性的方案，以下是几个典型的应用场景：

单纯的读写分离，此时配置最为简单，支持读写分离，主从切换分表分库，对于超过1000万的表进行分片，最大支持1000亿的单表分片多租户应用，每个应用一个库。

但应用程序只连接Mycat，从而不改造程序本身，实现多租户化报表系统，借助于Mycat的分表能力，处理大规模报表的统计替代Hbase，分析大数据作为海量数据实时查询的一种简单有效方案，比如100亿条频繁查询的记录需要在3秒内查询出来结果，除了基于主键的查询，还可能存在范围查询或其他属性查询，此时Mycat可能是最简单有效的选择

四、小结

这一篇博客主要向大家介绍了一下数据库分片和mycat的宏观介绍。