mysql 什么时候分区 什么时候分表

一，什么是mysql分表，分区

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什么是分表，从表面意思上看呢，就是把一张表分成N多个小表，具体请看mysql分表的3种方法

什么是分区，分区呢就是把一张表的数据分成N多个区块，这些区块可以在同一个磁盘上，也可以在不同的磁盘上

一，先说一下为什么要分表

当一张的数据达到几百万时，你查询一次所花的时间会变多，如果有联合查询的话，我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此，减小数据库的负担，缩短查询时间。

根据个人经验，mysql执行一个sql的过程如下：

1,接收到sql;2,把sql放到排队队列中 ;3,执行sql;4,返回执行结果。在这个执行过程中最花时间在什么地方呢？第一，是排队等待的时间，第二，sql的执行时间。其实这二个是一回事，等待的同时，肯定有sql在执行。所以我们要缩短sql的执行时间。

mysql中有一种机制是表锁定和行锁定，为什么要出现这种机制，是为了保证数据的完整性，我举个例子来说吧，如果有二个sql都要修改同一张表的同一条数据，这个时候怎么办呢，是不是二个sql都可以同时修改这条数据呢？很显然mysql对这种情况的处理是，一种是表锁定（myisam存储引擎），一个是行锁定（innodb存储引擎）。表锁定表示你们都不能对这张表进行操作，必须等我对表操作完才行。行锁定也一样，别的sql必须等我对这条数据操作完了，才能对这条数据进行操作。如果数据太多，一次执行的时间太长，等待的时间就越长，这也是我们为什么要分表的原因。

二，分表

1，做mysql集群，例如：利用mysql cluster ，mysql proxy，mysql replication，drdb等等

有人会问mysql集群，根分表有什么关系吗？虽然它不是实际意义上的分表，但是它启到了分表的作用，做集群的意义是什么呢？为一个数据库减轻负担，说白了就是减少sql排队队列中的sql的数量，举个例子：有10个sql请求，如果放在一个数据库服务器的排队队列中，他要等很长时间，如果把这10个sql请求，分配到5个数据库服务器的排队队列中，一个数据库服务器的队列中只有2个，这样等待时间是不是大大的缩短了呢？这已经很明显了。所以我把它列到了分表的范围以内，我做过一些mysql的集群：

linux mysql proxy 的安装，配置，以及读写分离

mysql replication 互为主从的安装及配置，以及数据同步

优点：扩展性好，没有多个分表后的复杂操作（php代码）

缺点：单个表的数据量还是没有变，一次操作所花的时间还是那么多，硬件开销大。

2，预先估计会出现大数据量并且访问频繁的表，将其分为若干个表

这种预估大差不差的，论坛里面发表帖子的表，时间长了这张表肯定很大，几十万，几百万都有可能。 聊天室里面信息表，几十个人在一起一聊一个晚上，时间长了，这张表的数据肯定很大。像这样的情况很多。所以这种能预估出来的大数据量表，我们就事先分出个N个表，这个N是多少，根据实际情况而定。以聊天信息表为例：

我事先建100个这样的表，message_00,message_01,message_02..........message_98,message_99.然后根据用户的ID来判断这个用户的聊天信息放到哪张表里面，你可以用hash的方式来获得，可以用求余的方式来获得，方法很多，各人想各人的吧。下面用hash的方法来获得表名：

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?php

function get_hash_table($table,$userid) {

$str = crc32($userid);

if($str0){

$hash = "0".substr(abs($str), 0, 1);

}else{

$hash = substr($str, 0, 2);

}

return $table."_".$hash;

}

echo get_hash_table('message','user18991'); //结果为message_10

echo get_hash_table('message','user34523'); //结果为message_13

?

说明一下，上面的这个方法，告诉我们user18991这个用户的消息都记录在message_10这张表里，user34523这个用户的消息都记录在message_13这张表里，读取的时候，只要从各自的表中读取就行了。

优点：避免一张表出现几百万条数据，缩短了一条sql的执行时间

缺点：当一种规则确定时，打破这条规则会很麻烦，上面的例子中我用的hash算法是crc32，如果我现在不想用这个算法了，改用md5后，会使同一个用户的消息被存储到不同的表中，这样数据乱套了。扩展性很差。

3，利用merge存储引擎来实现分表

我觉得这种方法比较适合，那些没有事先考虑，而已经出现了得，数据查询慢的情况。这个时候如果要把已有的大数据量表分开比较痛苦，最痛苦的事就是改代码，因为程序里面的sql语句已经写好了，现在一张表要分成几十张表，甚至上百张表，这样sql语句是不是要重写呢？举个例子，我很喜欢举子

mysqlshow engines;的时候你会发现mrg_myisam其实就是merge。

查看复制打印?

mysql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user1` (

- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

- `name` varchar(50) DEFAULT NULL,

- `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',

- PRIMARY KEY (`id`)

- ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;

Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)

mysql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user2` (

- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

- `name` varchar(50) DEFAULT NULL,

- `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',

- PRIMARY KEY (`id`)

- ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8 AUTO_INCREMENT=1 ;

Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)

mysql INSERT INTO `user1` (`name`, `sex`) VALUES('张映', 0);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql INSERT INTO `user2` (`name`, `sex`) VALUES('tank', 1);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql CREATE TABLE IF NOT EXISTS `alluser` (

- `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

- `name` varchar(50) DEFAULT NULL,

- `sex` int(1) NOT NULL DEFAULT '0',

- INDEX(id)

- ) TYPE=MERGE UNION=(user1,user2) INSERT_METHOD=LAST AUTO_INCREMENT=1 ;

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql select id,name,sex from alluser;

+----+--------+-----+

| id | name | sex |

+----+--------+-----+

| 1 | 张映 | 0 |

| 1 | tank | 1 |

+----+--------+-----+

2 rows in set (0.00 sec)

mysql INSERT INTO `alluser` (`name`, `sex`) VALUES('tank2', 0);

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql select id,name,sex from user2

- ;

+----+-------+-----+

| id | name | sex |

+----+-------+-----+

| 1 | tank | 1 |

| 2 | tank2 | 0 |

+----+-------+-----+

2 rows in set (0.00 sec)

从上面的操作中，我不知道你有没有发现点什么？假如我有一张用户表user，有50W条数据，现在要拆成二张表user1和user2，每张表25W条数据，

INSERT INTO user1(user1.id,user1.name,user1.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id = 250000

INSERT INTO user2(user2.id,user2.name,user2.sex)SELECT (user.id,user.name,user.sex)FROM user where user.id 250000

这样我就成功的将一张user表，分成了二个表，这个时候有一个问题，代码中的sql语句怎么办，以前是一张表，现在变成二张表了，代码改动很大，这样给程序员带来了很大的工作量，有没有好的办法解决这一点呢？办法是把以前的user表备份一下，然后删除掉，上面的操作中我建立了一个alluser表，只把这个alluser表的表名改成user就行了。但是，不是所有的mysql操作都能用的

a，如果你使用 alter table 来把 merge 表变为其它表类型，到底层表的映射就被丢失了。取而代之的，来自底层 myisam 表的行被复制到已更换的表中，该表随后被指定新类型。

b，网上看到一些说replace不起作用，我试了一下可以起作用的。晕一个先

mysql UPDATE alluser SET sex=REPLACE(sex, 0, 1) where id=2;

Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

Rows matched: 1 Changed: 1 Warnings: 0

mysql select * from alluser;

+----+--------+-----+

| id | name | sex |

+----+--------+-----+

| 1 | 张映 | 0 |

| 1 | tank | 1 |

| 2 | tank2 | 1 |

+----+--------+-----+

3 rows in set (0.00 sec)

c，一个 merge 表不能在整个表上维持 unique 约束。当你执行一个 insert，数据进入第一个或者最后一个 myisam 表（取决于 insert_method 选项的值）。mysql 确保唯一键值在那个 myisam 表里保持唯一，但不是跨集合里所有的表。

d,当你创建一个 merge 表之时，没有检查去确保底层表的存在以及有相同的机构。当 merge 表被使用之时，mysql 检查每个被映射的表的记录长度是否相等，但这并不十分可靠。如果你从不相似的 myisam 表创建一个 merge 表，你非常有可能撞见奇怪的问题。

优点：扩展性好，并且程序代码改动的不是很大

缺点：这种方法的效果比第二种要差一点

三，总结一下

上面提到的三种方法，我实际做过二种，第一种和第二种。第三种没有做过，所以说的细一点。哈哈。做什么事都有一个度，超过个度就过变得很差，不能一味的做数据库服务器集群，硬件是要花钱买的，也不要一味的分表，分出来1000表，mysql的存储归根到底还以文件的形势存在硬盘上面，一张表对应三个文件，1000个分表就是对应3000个文件，这样检索起来也会变的很慢。我的建议是

方法1和方法2结合的方式来进行分表

方法1和方法3结合的方式来进行分表

我的二个建议适合不同的情况，根据个人情况而定，我觉得会有很多人选择方法1和方法3结合的方式

二，mysql分表和分区有什么区别呢

1，实现方式上

a），mysql的分表是真正的分表，一张表分成很多表后，每一个小表都是完正的一张表，都对应三个文件，一个.MYD数据文件，.MYI索引文件，.frm表结构文件。

[root@BlackGhost test]# ls |grep user

alluser.MRG

alluser.frm

user1.MYD

user1.MYI

user1.frm

user2.MYD

user2.MYI

user2.frm

Php代码

[root@BlackGhost test]# ls |grep user

alluser.MRG

alluser.frm

user1.MYD

user1.MYI

user1.frm

user2.MYD

user2.MYI

user2.frm

简单说明一下，上面的分表呢是利用了merge存储引擎（分表的一种），alluser是总表，下面有二个分表，user1，user2。他们二个都是独立的表，取数据的时候，我们可以通过总表来取。这里总表是没有.MYD,.MYI这二个文件的，也就是说，总表他不是一张表，没有数据，数据都放在分表里面。我们来看看.MRG到底是什么东西

[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

Php代码

[root@BlackGhost test]# cat alluser.MRG |more

user1

user2

#INSERT_METHOD=LAST

从上面我们可以看出，alluser.MRG里面就存了一些分表的关系，以及插入数据的方式。可以把总表理解成一个外壳，或者是联接池。

b），分区不一样，一张大表进行分区后，他还是一张表，不会变成二张表，但是他存放数据的区块变多了。

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa

aa#P#p1.MYD

aa#P#p1.MYI

aa#P#p3.MYD

aa#P#p3.MYI

aa.frm

aa.par

Php代码

[root@BlackGhost test]# ls |grep aa

aa#P#p1.MYD

aa#P#p1.MYI

aa#P#p3.MYD

aa#P#p3.MYI

aa.frm

aa.par

从上面我们可以看出，aa这张表，分为二个区，p1和p3，本来是三个区，被我删了一个区。我们都知道一张表对应三个文件.MYD,.MYI,.frm。分区呢根据一定的规则把数据文件和索引文件进行了分割，还多出了一个.par文件，打开.par文件后你可以看出他记录了，这张表的分区信息，根分表中的.MRG有点像。分区后，还是一张，而不是多张表。

2，数据处理上

a），分表后，数据都是存放在分表里，总表只是一个外壳，存取数据发生在一个一个的分表里面。看下面的例子：

select * from alluser where id=’12′表面上看，是对表alluser进行操作的，其实不是的。是对alluser里面的分表进行了操作。

b），分区呢，不存在分表的概念，分区只不过把存放数据的文件分成了许多小块，分区后的表呢，还是一张表。数据处理还是由自己来完成。

3，提高性能上

a），分表后，单表的并发能力提高了，磁盘I/O性能也提高了。并发能力为什么提高了呢，因为查寻一次所花的时间变短了，如果出现高并发的话，总表可以根据不同的查询，将并发压力分到不同的小表里面。磁盘I/O性能怎么搞高了呢，本来一个非常大的.MYD文件现在也分摊到各个小表的.MYD中去了。

b），mysql提出了分区的概念，我觉得就想突破磁盘I/O瓶颈，想提高磁盘的读写能力，来增加mysql性能。

在这一点上，分区和分表的测重点不同，分表重点是存取数据时，如何提高mysql并发能力上；而分区呢，如何突破磁盘的读写能力，从而达到提高mysql性能的目的。

4），实现的难易度上

a），分表的方法有很多，用merge来分表，是最简单的一种方式。这种方式根分区难易度差不多，并且对程序代码来说可以做到透明的。如果是用其他分表方式就比分区麻烦了。

b），分区实现是比较简单的，建立分区表，根建平常的表没什么区别，并且对开代码端来说是透明的。

三，mysql分表和分区有什么联系呢

1，都能提高mysql的性高，在高并发状态下都有一个良好的表面。

2，分表和分区不矛盾，可以相互配合的，对于那些大访问量，并且表数据比较多的表，我们可以采取分表和分区结合的方式（如果merge这种分表方式，不能和分区配合的话，可以用其他的分表试），访问量不大，但是表数据很多的表，我们可以采取分区的方式等。

MySQL分页的sql语言怎么写？

1、首先我们建立一个表表的数据，这个表里有25条数据，id从1到25。（下图是部分截图）

2、要分页数据，首先我们假设一页有10条数据，我们可以用mysql的limit关键字来限定返回多少条数据。并且用orderby来排序数据，这里用id来排序。所以第一页的sql可以如图这样写。

3、执行后得到的数据如图，就是id从1到10的前10条数据，因为我们是按id升序来排序的。

4、上面第一页的sql是简化的写法，完整的写法如图，得到的结果和上图的一模一样。代码里limit0,10的意思是从第一条数据开始，取10条数据。（注意的是第一条数据是从0开始的）

5、那么第二页的数据，关键是要知道是从哪一条数据开始，可以用这个公式得到：(页码-1) *每页显示多少条，即（2-1)*10=10,所以sql语句如图,limit10,10。

6、执行后，结果正确，得到id从11到20的10条数据。

7、同理第三页数据的sql如图，br/就是limit20,10。

8、查询的结果如图，因为这页只剩下5条数据了，所以只显示5条数据。如果你有更多页的数据，后面的数据只需要按上面的公式，得到从哪行开始，就可以写对应的sql语句了。

oracle和mysql的分页查询怎么写

Mysql分页采用limt关键字 select * from t_order limit 5,10; #返回第6-15行数据 select * from t_order limit 5; #返回前5行 select * from t_order limit 0,5; #返回前5行 Mssql 2000分页采用top关键字(20005以上版本也支持关键字rownum) Select top 10 * from t_order where id not in (select id from t_order where id5 ); //返回第6到15行数据 其中10表示取10记录 5表示从第5条记录开始取

Oracle分页

①采用rownum关键字(三层嵌套) SELECT * FROM( SELECT A.*,ROWNUM num FROM (SELECT * FROM t_order)A WHERE ROWNUM=15) WHERE num=5;--返回第5-15行数据 ②采用row_number解析函数进行分页(效率更高) SELECT xx.* FROM( SELECT t.*,row_number() over(ORDER BY o_id)AS num FROM t_order t )xx WHERE num BETWEEN 5 AND 15; --返回第5-15行数据 解析函数能用格式 函数() over(pertion by 字段 order by 字段); Pertion 按照某个字段分区 Order 按照勒个字段排序 用分析函数 一万条后翻最后一页会很慢,使用ROWNUM 一万条之后每翻一页都会慢

希望对你有所帮助

MySQL Mycat 分布式架构

参考：

图中是两组分片，红色我们称为shard1，蓝色我们称为shard2

51 52是服务器

两个3307互为主从(双主)，3309是本地3307的从库

说明：没有明确说明是只在某一个节点上做的，就是两个节点都做

两台虚拟机 db01 db02

每台创建四个mysql实例：3307 3308 3309 3310

mysql软件我们之前已完成二进制安装，直接初始化即可

我们server-id规划为：db01上是7/8/9/10,db02上是17/18/19/20

"箭头指向谁是主库"

10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307

10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307

10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307

两个分片，每个分片四个mysql节点

shard1：

Master：10.0.0.51:3307

slave1：10.0.0.51:3309

Standby Master：10.0.0.52:3307

slave2：10.0.0.52:3309

shard2：

Master：10.0.0.52:3308

slave1：10.0.0.52:3310

Standby Master：10.0.0.51:3308

slave2：10.0.0.51:3310

shard1

10.0.0.51:3307 ----- 10.0.0.52:3307

db02

db01

db02

10.0.0.51:3309 ------ 10.0.0.51:3307

db01

10.0.0.52:3309 ------ 10.0.0.52:3307

db02

shard2

10.0.0.52:3308 ----- 10.0.0.51:3308

db01

db02

db01

10.0.0.52:3310 ----- 10.0.0.52:3308

db02

10.0.0.51:3310 ----- 10.0.0.51:3308

db01

这个复制用户在谁上建都行

注：如果中间出现错误，在每个节点进行执行以下命令

常见方案：

360 Atlas-Sharding 360

Alibaba cobar 阿里

Mycat 开源

TDDL 淘宝

Heisenberg 百度

Oceanus 58同城

Vitess 谷歌

OneProxy

DRDS 阿里云

我们装的是openjdk，不是官方的那个

Mycat-server-xxxxx.linux.tar.gz

配置环境变量

我们mycat的命令也是在bin目录下

启动

8066就是对外提供服务的端口，9066是管理端口

连接mycat：

默认123456

db01:

我们一般先把原schema.xml备份，然后自己新写一个：

xml和html看起来差不多，xml是从下往上调用的

前三行我们不用看，直接从第四行schema开始看起：

定义了schema，然后以/schema结尾

为什么要用逻辑库？

业务透明化

此配置文件就是实现读写分离的配置

重启mycat

读写分离测试

总结：

以上案例实现了1主1从的读写分离功能，写操作落到主库，读操作落到从库.如果主库宕机，从库不能在继续提供服务了。

我们推荐这种架构

一写三读，

不设置双写的原因是：性能没提升多少，反而引起主键冲突的情况

配置文件：

之后重启：mycat restart

真正的 writehost：负责写操作的writehost

standby writeHost ：和readhost一样，只提供读服务

我们此处写了两个writehost，默认使用第一个

当写节点宕机后，后面跟的readhost也不提供服务，这时候standby的writehost就提供写服务，

后面跟的readhost提供读服务

测试：

读写分离测试

对db01 3307节点进行关闭和启动,测试读写操作

结果应为另一台(52)的3307(17)是写，3309(19)是读

一旦7号节点恢复，此时因为7落后了，写节点仍是17

balance属性

负载均衡类型，目前的取值有3种：

writeType属性

负载均衡类型，目前的取值有2种：

switchType属性

-1 表示不自动切换

1 默认值，自动切换

2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换 ，心跳语句为 show slave status

datahost其他配置

dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1"

maxCon="1000"：最大的并发连接数

minCon="10" ：mycat在启动之后，会在后端节点上自动开启的连接线程，长连接，好处是连接速度快，弊端是占内存

tempReadHostAvailable="1"

这个一主一从时（1个writehost，1个readhost时），可以开启这个参数，如果2个writehost，2个readhost时

heartbeatselect user()/heartbeat 监测心跳

其他参数sqlMaxLimit自动分页,必须在启用分表的情况下才生效

创建测试库和表:

我们重启mycat后连接到8066

发现跟一个库一样，实际上已经分到不同的物理硬件上了

分片：对一个"bigtable"，比如说t3表

热点数据表 核心表

(1)行数非常多，800w下坡

(2)访问非常频繁

分片的目的：

（1）将大数据量进行分布存储

（2）提供均衡的访问路由

分片策略：

范围 range 800w 1-400w 400w01-800w 不适用于业务访问不均匀的情况

取模 mod (取余数) 和节点的数量进行取模

枚举 按枚举的种类分，如移动项目按省份分

哈希 hash

时间 流水

优化关联查询（否则join的表在不同分片上，效率会比单库还要低）

全局表

ER分片

案例：移动统一：先拆出边缘业务，再按地域分片，但对应用来说是统一的

vim rule.xml

tableRule name="auto-sharding-long"

rule

columnsid/columns

algorithmrang-long/algorithm

/rule

function name="rang-long"

class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong"

property name="mapFile"autopartition-long.txt/property

/function

===================================

vim autopartition-long.txt

0-10=0

11-20=1

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t3 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

测试：

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h 127.0.0.1 -P 8066

insert into t3(id,name) values(1,'a');

insert into t3(id,name) values(2,'b');

insert into t3(id,name) values(3,'c');

insert into t3(id,name) values(4,'d');

insert into t3(id,name) values(11,'aa');

insert into t3(id,name) values(12,'bb');

insert into t3(id,name) values(13,'cc');

insert into t3(id,name) values(14,'dd');

取余分片方式：分片键（一个列）与节点数量进行取余，得到余数，将数据写入对应节点

vim schema.xml

table name="t4" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long" /

vim rule.xml

property name="count"2/property

准备测试环境

创建测试表：

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t4 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

测试：

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t4(id,name) values(1,'a');

insert into t4(id,name) values(2,'b');

insert into t4(id,name) values(3,'c');

insert into t4(id,name) values(4,'d');

分别登录后端节点查询数据

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

select * from t4;

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

select * from t4;

t5 表

id name telnum

1 bj 1212

2 sh 22222

3 bj 3333

4 sh 44444

5 bj 5555

sharding-by-intfile

vim schema.xml

table name="t5" dataNode="sh1,sh2" rule="sharding-by-intfile" /

vim rule.xml

tableRule name="sharding-by-intfile"

rule columnsname/columns

algorithmhash-int/algorithm

/rule

/tableRule

function name="hash-int" class="org.opencloudb.route.function.PartitionByFileMap"

property name="mapFile"partition-hash-int.txt/property

property name="type"1/property

property name="defaultNode"0/property

/function

partition-hash-int.txt 配置：

bj=0

sh=1

DEFAULT_NODE=1

columns 标识将要分片的表字段，algorithm 分片函数， 其中分片函数配置中，mapFile标识配置文件名称

准备测试环境

mysql -S /data/3307/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

mysql -S /data/3308/mysql.sock -e "use taobao;create table t5 (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);"

重启mycat

mycat restart

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.51 -P8066

use TESTDB

insert into t5(id,name) values(1,'bj');

insert into t5(id,name) values(2,'sh');

insert into t5(id,name) values(3,'bj');

insert into t5(id,name) values(4,'sh');

insert into t5(id,name) values(5,'tj');

a b c d

join

t

select t1.name ,t.x from t1

join t

select t2.name ,t.x from t2

join t

select t3.name ,t.x from t3

join t

使用场景：

如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，

常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，

而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，

要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat 在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表join，

避免跨库Join，在进行数据插入操作时，mycat将把数据分发到全局表对应的所有分片执行，在进行数据读取时候将会随机获取一个节点读取数据。

vim schema.xml

table name="t_area" primaryKey="id" type="global" dataNode="sh1,sh2" /

后端数据准备

mysql -S /data/3307/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);

mysql -S /data/3308/mysql.sock

use taobao

create table t_area (id int not null primary key auto_increment,name varchar(20) not null);

重启mycat

mycat restart

测试：

mysql -uroot -p123456 -h10.0.0.52 -P8066

use TESTDB

insert into t_area(id,name) values(1,'a');

insert into t_area(id,name) values(2,'b');

insert into t_area(id,name) values(3,'c');

insert into t_area(id,name) values(4,'d');

A

join

B

为了防止跨分片join，可以使用E-R模式

A join B

on a.xx=b.yy

join C

on A.id=C.id

table name="A" dataNode="sh1,sh2" rule="mod-long"

childTable name="B" joinKey="yy" parentKey="xx" /

/table

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