04 按日期分片 思想5 按天分片， 按每年每月分片，按小时分片（字符串）

最新推荐文章于 2025-12-11 16:51:28 发布
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#mycat #mysql #数据库 #sql #中间件

本文详细介绍了如何使用MyCat中间件进行数据库分片，按照日期天数和单月小时进行水平分库分表。创建了45个数据库用于日期天分片，并通过配置schema.xml和rule.xml实现按小时分片，确保数据分布均匀，提高查询效率。

  1. MyCat 分表分库分片项目实战水平分库-按日期天分片

 

规划计算：要分几个库

表里面是2010-2016的数据，7年 ，保留3年到2020年底，3个月一分片，11*12/3 = 44 ，所以分45个库

<function    name="sharding-by-date" class="io.mycat.route.function.PartitionByDate">

<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property> <!-- 日期格式-->

<property name="sBeginDate">2010-01-01</property> <!-- 开始日期-->

<property name="sEndDate">2020-12-31</property> <!-- 结束日期-->

<property name="sPartionDay">90</property> <!-- 每分片天数-->

</function>

 

 

create database itpuxdb01 default character set utf8;

create database itpuxdb02 default character set utf8;

create database itpuxdb03 default character set utf8;

create database itpuxdb04 default character set utf8;

create database itpuxdb05 default character set utf8;

create database itpuxdb06 default character set utf8;

create database itpuxdb07 default character set utf8;

create database itpuxdb08 default character set utf8;

create database itpuxdb09 default character set utf8;

create database itpuxdb10 default character set utf8;

create database itpuxdb11 default character set utf8;

create database itpuxdb12 default character set utf8;

create database itpuxdb13 default character set utf8;

create database itpuxdb14 default character set utf8;

create database itpuxdb15 default character set utf8;

 

 

create database itpuxdb16 default character set utf8;

create database itpuxdb17 default character set utf8;

create database itpuxdb18 default character set utf8;

create database itpuxdb19 default character set utf8;

create database itpuxdb20 default character set utf8;

create database itpuxdb21 default character set utf8;

create database itpuxdb22 default character set utf8;

create database itpuxdb23 default character set utf8;

create database itpuxdb24 default character set utf8;

create database itpuxdb25 default character set utf8;

create database itpuxdb26 default character set utf8;

create database itpuxdb27 default character set utf8;

create database itpuxdb28 default character set utf8;

create database itpuxdb29 default character set utf8;

create database itpuxdb30 default character set utf8;

 

 

create database itpuxdb31 default character set utf8;

create database itpuxdb32 default character set utf8;

create database itpuxdb33 default character set utf8;

create database itpuxdb34 default character set utf8;

create database itpuxdb35 default character set utf8;

create database itpuxdb36 default character set utf8;

create database itpuxdb37 default character set utf8;

create database itpuxdb38 default character set utf8;

create database itpuxdb39 default character set utf8;

create database itpuxdb40 default character set utf8;

create database itpuxdb41 default character set utf8;

create database itpuxdb42 default character set utf8;

create database itpuxdb43 default character set utf8;

create database itpuxdb44 default character set utf8;

create database itpuxdb45 default character set utf8;

 

vi schema.xml

 

<?xml version="1.0"?>

<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">

<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">

<!--  sqlMaxLimit="10000"       显示的多一点 -->

<schema name="mycatdb" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="10000">         

<table    name="itpux_member"    dataNode="dnitpuxdb$1-45" rule="sharding-by-date-joindate"></table>

</schema>

 

<!-- 设定数据结点 dnitpuxdb1-dnitpuxdb15 对应的 192.168.0.51 服务 以及对应的物理 schema    -->

<dataNode name="dnitpuxdb1" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb01"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb2" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb02"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb3" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb03"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb4" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb04"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb5" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb05"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb6" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb06"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb7" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb07"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb8" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb08"

/>

<dataNode name="dnitpuxdb9" dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb09"/>

<dataNode    name="dnitpuxdb10"    dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb10" />

<dataNode    name="dnitpuxdb11"    dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb11" />

<dataNode    name="dnitpuxdb12"    dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb12" />

<dataNode    name="dnitpuxdb13"    dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb13" />

<dataNode    name="dnitpuxdb14"    dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb14" />

<dataNode    name="dnitpuxdb15"    dataHost="192.168.0.51" database="itpuxdb15" />

 

 

 

<!-- 设定数据结点 dnitpuxdb16-dnitpuxdb30 对应的 192.168.0.52 服务 以及对应的物理 schema    -->

<dataNode    name="dnitpuxdb16"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb16" />

<dataNode    name="dnitpuxdb17"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb17" />

<dataNode    name="dnitpuxdb18"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb18" />

<dataNode    name="dnitpuxdb19"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb19" />

<dataNode    name="dnitpuxdb20"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb20" />

<dataNode    name="dnitpuxdb21"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb21" />

<dataNode    name="dnitpuxdb22"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb22" />

<dataNode    name="dnitpuxdb23"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb23" />

<dataNode    name="dnitpuxdb24"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb24" />

<dataNode    name="dnitpuxdb25"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb25" />

<dataNode    name="dnitpuxdb26"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb26" />

<dataNode    name="dnitpuxdb27"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb27" />

<dataNode    name="dnitpuxdb28"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb28" />

<dataNode    name="dnitpuxdb29"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb29" />

<dataNode    name="dnitpuxdb30"    dataHost="192.168.0.52" database="itpuxdb30" />

 

 

 

<!-- 设定数据结点 dnitpuxdb31-dnitpuxdb45 对应的 192.168.0.53 服务 以及对应的物理 schema    -->

<dataNode    name="dnitpuxdb31"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb31" />

<dataNode    name="dnitpuxdb32"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb32" />

<dataNode    name="dnitpuxdb33"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb33" />

<dataNode    name="dnitpuxdb34"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb34" />

<dataNode    name="dnitpuxdb35"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb35" />

<dataNode    name="dnitpuxdb36"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb36" />

<dataNode    name="dnitpuxdb37"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb37" />

<dataNode    name="dnitpuxdb38"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb38" />

<dataNode    name="dnitpuxdb39"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb39" />

<dataNode    name="dnitpuxdb40"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb40" />

<dataNode    name="dnitpuxdb41"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb41" />

<dataNode    name="dnitpuxdb42"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb42" />

<dataNode    name="dnitpuxdb43"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb43" />

<dataNode    name="dnitpuxdb44"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb44" />

<dataNode    name="dnitpuxdb45"    dataHost="192.168.0.53" database="itpuxdb45" />

 

 

<dataHost name="192.168.0.51" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native">

<heartbeat>select user()</heartbeat>

<!-- can haVe multi write hosts -->

<writeHost  host="192.168.0.51"  url="192.168.0.51:3306"  user="root" password="root" />

</dataHost>

 

<dataHost name="192.168.0.52" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType

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为什么查询时分片失效，实际只查了2个月数据，但遍历了所有的分表，sharding5.1.2版本
08-30
<think> 我们正在处理一个关于ShardingSphere 5.1.2版本中查询分片失效的问题。用户描述的现象是：查询时只应该查询两个月的分表数据，但实际上却遍历了所有的分表（即分片失效）。我们需要分析可能的原因并提供解决方案。 根据用户提供的配置片段，我们发现所有表都使用了基于`sales_date`字段的分片算法（名为`salesDateAlgorithm`）。因此，问题很可能与该分片算法的实现或配置有关。 可能的原因分析： 1. **分片算法未正确实现**：自定义的分片算法（如果是自定义的）可能没有正确处理传入的分片键值，导致无法匹配到特定的分片，从而退化为全表扫描（即所有分表都被查询）。 2. **分片键未在查询条件中出现**：如果查询语句中没有包含分片键`sales_date`，那么ShardingSphere将无法根据分片键进行路由，因此会查询所有分片（即所有分表）。 3. **分片键在查询条件中，但条件形式不支持分片**：例如，使用了函数、表达式或者不支持的运算符（如`OR`连接的条件），可能导致分片失效。 4. **分片键数据类型不匹配**：配置中定义的分片键是`sales_date`，如果查询条件中该字段的值类型与算法期望的类型不一致（如算法期望日期类型，但传入的是字符串且格式不匹配），可能导致分片失效。 5. **分片算法配置错误**：例如，分片算法的类型（如inline, standard等）配置不正确，或者算法属性设置错误。 解决方案步骤： 1. **确认查询语句**：首先检查出现问题的查询语句，确保其中包含分片键`sales_date`的条件，并且该条件是可分片的（例如，等值查询或范围查询）。 2. **检查分片算法实现**：如果使用的是自定义分片算法（`CLASS_BASED`类型），则需要检查算法的实现代码，特别是`doSharding`方法。确保它能够正确解析查询条件中的`sales_date`值，并返回对应的分片表名。 3. **检查分片算法配置**：确认`salesDateAlgorithm`的配置是否正确。例如，如果使用的是内联表达式算法（`INLINE`），则要检查表达式是否正确。假设你按照月份分表（例如，表名后缀为年月：`sale_commission_base_origin_202201`），那么内联表达式可能是： ```properties spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.salesDateAlgorithm.type=INLINE spring.shardingsphere.sharding.sharding-algorithms.salesDateAlgorithm.props.algorithm-expression=sale_commission_base_origin_$->{sales_date.format('yyyyMM')} ``` 但注意，这样配置后，查询条件中的`sales_date`必须是日期类型，并且表达式中的格式必须与表后缀匹配。 4. **检查日志**：开启ShardingSphere的SQL日志（配置`spring.shardingsphere.props.sql.show=true`），观察实际执行的SQL语句，看是否路由到了正确的分片。如果日志显示路由到了所有的分片，则说明分片条件没有生效。 5. **验证分片键条件**：确保查询条件中分片键的条件是直接可用的，而不是嵌套在函数中。例如，以下条件可能无法使用分片（除非分片算法支持函数转换）： ```sql WHERE YEAR(sales_date)=2022 AND MONTH(sales_date) IN (1,2) ``` 而应该写成： ```sql WHERE sales_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-02-28' ``` 6. **使用精确分片算法**：如果分片算法是范围匹配（如按月份范围），请确保实现了`RangeShardingAlgorithm`接口，并正确实现`doSharding`方法返回多个分片（当查询条件为范围时）。如果只实现了`PreciseShardingAlgorithm`，则范围查询会失效（默认行为是遍历所有分片）。 具体到用户的问题，只查两个月的数据却遍历了所有分表，很可能是由于： - 查询条件中使用了函数导致分片键无法提取。 - 分片算法只实现了精确分片（`PreciseShardingAlgorithm`）而没有实现范围分片（`RangeShardingAlgorithm`），当进行范围查询时，就会退化为全表查询。 因此，解决方案是： 1. 修改查询条件，避免在分片键上使用函数。 2. 如果必须使用范围查询，确保分片算法实现了`RangeShardingAlgorithm`接口。例如： ```java public class SalesDateRangeShardingAlgorithm implements RangeShardingAlgorithm<Date> { @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> availableTargetNames, RangeShardingValue<Date> shardingValue) { // 根据shardingValue的范围（start和end）计算出需要查询的所有分片表名 // 例如，表名格式为sale_commission_base_origin_202201，那么需要根据日期范围生成所有可能的表名 // 然后过滤出在availableTargetNames中存在的表名 } } ``` 3. 在配置中指定同时使用精确分片和范围分片算法： ```properties spring.shardingsphere.sharding.tables.sale_commission_base_origin.table-strategy.standard.precise-algorithm-name=salesDatePreciseAlgorithm spring.shardingsphere.sharding.tables.sale_commission_base_origin.table-strategy.standard.range-algorithm-name=salesDateRangeAlgorithm ``` 注意：在5.1.2版本中，标准分片策略（standard）可以同时配置精确分片算法和范围分片算法。 总结：分片失效的主要原因可能是分片算法未正确处理范围查询或查询条件不满足分片要求。请对照以上步骤进行排查。 如果问题仍然存在，请提供具体的查询语句和分片算法配置（或代码）以便进一步分析。 相关问题： 1. ShardingSphere中如何配置精确分片和范围分片算法？ 2. 在分库分表环境下，如何优化范围查询性能？ 3. ShardingSphere支持哪些类型的查询条件进行分片路由？ 4. 如何监控ShardingSphere的分片路由情况？ 引用说明： 用户提供的引用内容中，引用[1]提到单表查询更利于维护，这也提醒我们在设计分片时，尽量避免跨分片的复杂查询。引用[2]提到索引的数量不宜过多，这也适用于分片表，每个分片表上的索引需要合理设计。引用[3]展示了预计算分页数据的方法，这在分片环境下也是一种优化手段，但与本问题关联不大。引用[4]是关于面试准备的，与问题无关。 </think> 在 ShardingSphere 5.1.2 中，查询时出现**分片失效**（预期扫描2个月数据却遍历所有分表）主要源于以下原因及解决方案： --- ### 一、核心原因分析 #### 1. **分片键缺失或失效** ```sql -- 错误示例（缺失分片键） SELECT * FROM sale_commission_base_origin WHERE category_id = 10; -- sales_date 未作为查询条件 ``` - **问题**：查询未包含分片键 `sales_date`，导致无法定位具体分片表[^1] - **原理**：ShardingSphere 的分片路由依赖分片键值，缺失时默认扫描所有分片 #### 2. **分片算法逻辑缺陷** ```java // 错误的自定义分片算法示例 public class SalesDateAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date> { @Override public String doSharding(Collection<String> availableTargetNames, PreciseShardingValue<Date> shardingValue) { // 未处理日期范围，直接返回所有表名 return availableTargetNames; } } ``` - **问题**：算法未根据 `sales_date` 值过滤目标分片表 - **表现**：即使查询包含 `WHERE sales_date BETWEEN '2023-01' AND '2023-02'` 仍遍历全部分表 #### 3. **查询条件形式不支持** ```sql -- 错误示例（函数包裹分片键） SELECT * FROM sale_commission_calculated WHERE YEAR(sales_date) = 2023; -- 分片键被函数包裹 ``` - **问题**：ShardingSphere 无法解析函数处理后的分片键值[^2] - **限制**：仅支持直接列名比较（如 `sales_date > '2023-01-01'`） #### 4. **配置冲突** ```yaml # 错误配置：分片键名称不匹配 spring.shardingsphere.sharding.tables.sale_commission_base_origin.table-strategy.standard.sharding-column=sale_date # 应为 sales_date ``` - **影响**：实际分片键 `sales_date` 与配置不一致，路由失效 --- ### 二、解决方案 #### 1. **强制包含分片键** ```sql -- 修正后查询（显式指定分片键范围） SELECT * FROM sale_commission_base_origin WHERE sales_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-02-28' AND category_id = 10; -- 业务条件 ``` #### 2. **修复分片算法** ```java // 正确的范围分片算法实现 public class SalesDateAlgorithm implements StandardShardingAlgorithm<Date>, RangeShardingAlgorithm<Date> { @Override public String doSharding(Collection<String> tableNames, PreciseShardingValue<Date> shardingValue) { // 精确匹配：返回单表名（如 sale_commission_base_origin_202301） Date date = shardingValue.getValue(); return "sale_commission_base_origin_" + new SimpleDateFormat("yyyyMM").format(date); } @Override public Collection<String> doSharding(Collection<String> tableNames, RangeShardingValue<Date> shardingValue) { // 范围匹配：返回符合日期范围的所有表名 Range<Date> range = shardingValue.getValueRange(); return tableNames.stream() .filter(table -> isInRange(table, range)) .collect(Collectors.toList()); } } ``` #### 3. **优化查询条件** ```sql -- 避免函数处理分片键 SELECT * FROM sales_point_calculated WHERE sales_date >= '2023-01-01' AND sales_date < '2023-03-01'; -- 直接比较日期值 ``` #### 4. **启用SQL日志诊断** ```yaml # 开启ShardingSphere SQL日志 spring.shardingsphere.props.sql-show: true ``` - 检查日志输出中的 **Actual SQL**，确认实际访问的分片表是否合理 --- ### 三、验证流程 1. **配置检查** - 确认所有表的 `sharding-column` 名称一致且无拼写错误 - 验证分片算法 `salesDateAlgorithm` 已正确实现范围查询接口 2. **日志分析** ``` Logic SQL: SELECT ... WHERE sales_date BETWEEN ? AND ? Actual SQL: ds_master ::: SELECT ... FROM sale_commission_base_origin_202301 ... Actual SQL: ds_master ::: SELECT ... FROM sale_commission_base_origin_202302 ... ``` - 预期：仅出现目标月份分片表（如 `_202301`, `_202302`） 3. **性能监控** - 对比修复前后查询耗时，全分片扫描耗时应为局部扫描的 $N$ 倍（$N$=分表总数） --- 通过以上调整，可确保 ShardingSphere 正确路由到目标分片表，避免无效的全表扫描。当分片键存在且算法逻辑完备时，查询性能可提升 $O(\frac{N}{k})$（$k$=实际扫描分片数）[^1]。
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