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Mycat（4）：消息表mysql数据库分表实践_MySQL

时间：2021-07-01 10:21:17 帮助过：32人阅读

1，业务需求

比如一个社交软件，比如像腾讯的qq。可以进行群聊天（gid），也可以单人聊天。
这里面使用到了数据库中间件mycat，和mysql数据表分区。
关于mycat分区参考：
【 数据库垂直拆分，水平拆分利器，cobar升级版mycat】
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/44046365

2，具体方案设置分区

利用mysql分区，假设mysql数据表简单的为：

CREATE TABLE `group_msg` (
  `id` bigint(20) NOT NULL,
  `gid` bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '',
  `content` varchar(4000),
  `create_time` datetime DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`,`gid`)
) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8
PARTITION BY KEY(`gid`) 
PARTITIONS 100;

数据表中按照gid进行分区，id不是自增，而是使用全局变量生成的。
在mycat中带全局变量生成的函数。这里有个技巧，按照每一个群组做一个全局的id，每个群组的消息都是从1开始。这样每个群组的id就是聊天信息的总数，方便分页查询历史记录使用。历史记录表后面继续分析。

参考：http://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/partitioning-limitations.html

分区表可以设置的大些，因为数据放在本地切分成多个文件成本比较低。

3，配置mycat分表

由于mycat配置分表是按照分库进行的。所有需要创建多个数据库。
比起表分区是麻烦点。
参考之前博客：
【Mycat 水平分表，垂直分表实践（2）】博客数据表拆分和全局id
http://blog.csdn.net/freewebsys/article/details/44399901
其中规则xml的配置如下：



    
    
        
            user_id
            mod-long
        
    
    
        10

分区schema配置文件：




        
                
            

        

        

        

        
        

        
        

        
        

        
        

        
                select 1
                
        

        
                select 1
                
        

        
                select 1
                
        

        
                select 1
                
        

        
                select 1
                
        


.




考虑按照数据库拆分成本比较高，直接拆分成10个数据库，分别放到5个机器上面。如果压力大可以直接放到10个机器上面。


 


实际上表分区加上mycat，一个拆了100*10个文件。按照每个文件能承载1000w条记录算，可以承受100亿数据。 


这个当然是理论了。假设日活100w，每人发10条，基本上够2-3年使用的了。


 


4，总结


 


这个只是消息表的一个简单的设计方案。通过使用成熟的组件搭建的分表方案。同时利用了mysql分区和mycat分表两个结合下。 


毕竟一个mysql物理机器不能分太多文件，两个结合起来效率就高了。达到一个运维成本低，毕竟线上mysql数据库要配置master-slave，拆的多维护的多。                    

                  

	 	
                    

                    
                    
                    
                    
                
              
                    
                
                  

                    

                        
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