摘要：本次实践基于系统采用拉起个容器端口分别位于，，。这里的表实际上目前也是个虚拟表，只有当在子节点中创建表之后，这个表才有意义。原本是分布在个节点上的相同上，但是发现当我插入一条数据，就会产生条数据解决方式是分布到不同的上。
本次实践基于ubuntu系统;
mycat:1.6.5;
采用docker拉起3个mysql容器,端口分别位于33061，33062，33063。
安装java
sudo apt-get install openjdk-8-jdk-headless
安装mycat
将mycat安装包解压到/usr/local下:
sudo chown -R $USER /usr/local/mycat
启动mycat
/usr/local/mycat/bin/mycat start
查看logs/wrapper.log监控启动状态
使用mycat
1.配置mycat
在server.xml中配置可访问用户:
mycat
db1
这里的db1必须是schema.xml中配置的，否则报错。
在schema.xml中配置参数:
// schema标签的name对应server.xml中的schema
// dataHost的name对应dataNode中的dataHost
select user()
// 在这里配置docker拉起来的3个容器
select user()
select user()
进入mycat数据库层:
root@063b64a0619f:/# mysql -u mycat -p -P 8066 -h HOST
此处HOST为mycat安装所在的ip。
mysql> show databases;
+----------+
| DATABASE |
+----------+
| db1 |
+----------+
1 row in set (0.01 sec)
这里的db1是schema标签中对应的名称，这是一个虚拟库。
mysql> use db1;
Reading table information for completion of table and column names
You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
Database changed
mysql> show tables;
+----------------------------+
| Tables in datacache |
+----------------------------+
| user |
+----------------------------+
5 rows in set (0.01 sec)
这里的user表实际上目前也是个虚拟表，只有当在子节点中创建表之后，这个表才有意义。
mysql> CREATE TABLE IF NOT EXISTS `user` (
-> `id` varchar(20) NOT NULL DEFAULT "0" COMMENT "ID",
-> `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT "" COMMENT "",
-> `created_at` datetime NOT NULL DEFAULT now() COMMENT "",
-> PRIMARY KEY (`id`)
-> ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.01 sec)
1.这里的id不采用int类型，是因为我采用的全局序列是默认的本地时间戳方式，int长度不够;
2.这里创建表结构，必须在对用的所有dataNode上创建相同的表，如果只是在mycat库中创建，只会在第一个dataNode中创建成功，并不能在所有dataNode中一起创建，我想这是mycat仍然会进行优化的地方吧。
插入数据:
mysql> INSERT INTO `user` (`name`,`date`) VALUES ("mycat","2017-10-10");
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)
mysql> select * from user;
+----+-------+---------------------+
| id | name | created_at |
+----+-------+---------------------+
| 1 | mycat | 2018-02-01 07:12:26 |
+----+-------+---------------------+
1 row in set (0.01 sec)
1.当插入多条数据时，数据会根据mod-long的分片方式分散到不同节点上;
2.如果以时间维度作为筛选条件,会遍历所有节点，所以，根据我的业务需求，我将分片方式改为sharding-by-month。
原本是分布在3个节点上的相同database上，但是发现当我插入一条数据，就会产生3条数据;
解决方式是分布到不同的database上。
这样虽然需要创建12个database，数据准确性问题得到解决。
以上
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