工作需要使用Mycat作为数据库连接，所以去网上找了点相关资料。
Mycat介绍
Mycat是什么？从定义和分类来看，它是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的的Server，前端用户可以把
它看作是一个数据库代理，用MySQL客户端工具和命令行访问，而其后端可以用MySQL原生（Native）协议与多个MySQL服务器通信，也可以用JDBC协议与大多数主流数据库服务器通信，其核心功能是分表分库，即将一个大表水平分割为N个小表，存储
在后端MySQL服务器里或者其他数据库里。
Mycat发展到目前的版本，已经不是一个单纯的MySQL代理了，它的后端可以支持MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、
PostgreSQL等主流数据库，也支持MongoDB这种新型NoSQL方式的存储，未来还会支持更多类型的存储。而在最终用户看
来，无论是那种存储方式，在Mycat里，都是一个传统的数据库表，支持标准的SQL语句进行数据的操作，这样一来，对前端业
务系统来说，可以大幅降低开发难度，提升开发速度，在测试阶段，可以将一个表定义为任何一种Mycat支持的存储方式，比如
MySQL的MyASIM表、内存表、或者MongoDB、LevelDB以及号称是世界上最快的内存数据库MemSQL上。试想一下，用户表
存放在MemSQL上，大量读频率远超过写频率的数据如订单的快照数据存放于InnoDB中，一些日志数据存放于MongoDB中，
而且还能把Oracle的表跟MySQL的表做关联查询，你是否有一种不能呼吸的感觉？而未来，还能通过Mycat自动将一些计算分析
后的数据灌入到Hadoop中，并能用Mycat+Storm/Spark Stream引擎做大规模数据分析，看到这里，你大概明白了，Mycat是
什么？Mycat就是BigSQL，Big Data On SQL Database。
对于DBA来说，可以这么理解Mycat：
Mycat就是MySQL Server，而Mycat后面连接的MySQL Server，就好象是MySQL的存储引擎,如InnoDB，MyISAM等，因
此，Mycat本身并不存储数据，数据是在后端的MySQL上存储的，因此数据可靠性以及事务等都是MySQL保证的，简单的
说，Mycat就是MySQL最佳伴侣，它在一定程度上让MySQL拥有了能跟Oracle PK的能力。
对于软件工程师来说，可以这么理解Mycat：
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。
对于架构师来说，可以这么理解Mycat：
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。
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。
上述图片里，Orders表被分为三个分片datanode（简称dn)，这三个分片是分布在两台MySQL Server上(DataHost)，即
datanode=database@datahost方式，因此你可以用一台到N台服务器来分片，分片规则为（sharding rule)典型的字符串枚举
分片规则，一个规则的定义是分片字段（sharding column)+分片函数(rule function)，这里的分片字段为prov而分片函数为字
符串枚举方式。
当Mycat收到一个SQL时，会先解析这个SQL，查找涉及到的表，然后看此表的定义，如果有分片规则，则获取到SQL里分片字
段的值，并匹配分片函数，得到该SQL对应的分片列表，然后将SQL发往这些分片去执行，最后收集和处理所有分片返回的结果
数据，并输出到客户端。以select * from Orders where prov=?语句为例，查到prov=wuhan，按照分片函数，wuhan返回
dn1，于是SQL就发给了MySQL1，去取DB1上的查询结果，并返回给用户。
如果上述SQL改为select * from Orders where prov in (‘wuhan’,‘beijing’)，那么，SQL就会发给MySQL1与MySQL2去
执行，然后结果集合并后输出给用户。但通常业务中我们的SQL会有Order By 以及Limit翻页语法，此时就涉及到结果集在
Mycat端的二次处理，这部分的代码也比较复杂，而最复杂的则属两个表的Jion问题，为此，Mycat提出了创新性的ER分片、全
局表、HBT（Human Brain Tech)人工智能的Catlet、以及结合Storm/Spark引擎等十八般武艺的解决办法，从而成为目前业界
最强大的方案，这就是开源的力量！
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
Mycat长期路线图
强化分布式数据库中间件的方面的功能，使之具备丰富的插件、强大的数据库智能优化功能、全面的系统监控能力、以及方
便的数据运维工具，实现在线数据扩容、迁移等高级功能
进一步挺进大数据计算领域，深度结合Spark Stream和Storm等分布式实时流引擎，能够完成快速的巨表关联、排序、分组
聚合等 OLAP方向的能力，并集成一些热门常用的实时分析算法，让工程师以及DBA们更容易用Mycat实现一些高级数据分
析处理功能。
Mycat不适应场景列举
1.非分片字段查询
Mycat中的路由结果是通过分片字段和分片方法来确定的。例如下图中的一个Mycat分库方案：
· 根据 tt_waybill 表的 id 字段来进行分片
· 分片方法为 id 值取 3 的模，根据模值确定在DB1，DB2，DB3中的某个分片
如果查询条件中有 id 字段的情况还好，查询将会落到某个具体的分片。例如：
mysql>select * fromtt_waybill where id =12330;
此时Mycat会计算路由结果
12330 % 3 = 0 –> DB1
并将该请求路由到DB1上去执行。
如果查询条件中没有 分片字段 条件，例如：
mysql>select * fromtt_waybill where waybill_no =88661;
此时Mycat无法计算路由，便发送到所有节点上执行：
DB1 –> select * fromtt_waybill where waybill_no =88661;
DB2 –> select * from tt_waybill where waybill_no =88661;
DB3 –> select * from tt_waybill where waybill_no =88661;
如果该分片字段选择度高，也是业务常用的查询维度，一般只有一个或极少数个DB节点命中（返回结果集）。示例中只有3个DB节点，而实际应用中的DB节点数远超过这个，假如有50个，那么前端的一个查询，落到MySQL数据库上则变成50个查询，会极大消耗Mycat和MySQL数据库资源。
如果设计使用Mycat时有非分片字段查询，请考虑放弃！
2.分页排序
先看一下Mycat是如何处理分页操作的，假如有如下Mycat分库方案：
一张表有30份数据分布在3个分片DB上，具体数据分布如下
DB1：[0,1,2,3,4,10,11,12,13,14]
DB2：[5,6,7,8,9,16,17,18,19]
DB3：[20,21,22,23,24,25,26,27,28,29]
（这个示例的场景中没有查询条件，所以都是全分片查询，也就没有假定该表的分片字段和分片方法）
当应用执行如下分页查询时
mysql>select * fromtable limit 2;
Mycat将该SQL请求分发到各个DB节点去执行，并接收各个DB节点的返回结果
DB1: [0,1]
DB2: [5,6]
DB3: [20,21]
但Mycat向应用返回的结果集取决于哪个DB节点最先返回结果给Mycat。如果Mycat最先收到DB1节点的结果集，那么Mycat返回给应用端的结果集为 [0,1]，如果Mycat最先收到DB2节点的结果集，那么返回给应用端的结果集为 [5,6]。也就是说，相同情况下，同一个SQL，在Mycat上执行时会有不同的返回结果。
在Mycat中执行分页操作时必须显示加上排序条件才能保证结果的正确性，下面看一下Mycat对排序分页的处理逻辑。
假如在前面的分页查询中加上了排序条件（假如表数据的列名为id）
mysql>select * fromtable orderby id limit 2;
Mycat的处理逻辑如下图：
在有排序呢条件的情况下，Mycat接收到各个DB节点的返回结果后，对其进行最小堆运算，计算出所有结果集中最小的两条记录 [0,1] 返回给应用。
但是，当排序分页中有 偏移量 （offset）时，处理逻辑又有不同。假如应用的查询SQL如下：
mysql>select * fromtable order by id limit 5,2;
如果按照上述排序分页逻辑来处理，那么处理结果如下图：
Mycat将各个DB节点返回的数据 [10,11],[16,17], [20,21] 经过最小堆计算后返回给应用的结果集是 [10,11]。可是，对于应用而言，该表的所有数据明明是 0-29 这30个数据的集合，limit 5,2 操作返回的结果集应该是 [5,6]，如果返回 [10,11] 则是错误的处理逻辑。
所以Mycat在处理 有偏移量的排序分页 时是另外一套逻辑——改写SQL 。如下图：
Mycat在下发有 limit m,n 的SQL语句时会对其进行改写，改写成 limit 0, m+n 来保证查询结果的逻辑正确性。所以，Mycat发送到后端DB上的SQL语句是
mysql>select * fromtable order by id limit 0,7;
各个DB返回给Mycat的结果集是
DB1: [0,1,2,3,4,10,11]
DB2: [5,6,7,8,9,16,17]
DB3: [20,21,22,23,24,25,26]
经过最小堆计算后得到最小序列 [0,1,2,3,4,5,6] ，然后返回偏移量为5的两个结果为 [5,6] 。
虽然Mycat返回了正确的结果，但是仔细推敲发现这类操作的处理逻辑是及其消耗（浪费）资源的。应用需要的结果集为2条，Mycat中需要处理的结果数为21条。也就是说，对于有 t 个DB节点的全分片 limit m, n 操作，Mycat需要处理的数据量为 (m+n)*t 个。比如实际应用中有50个DB节点，要执行limit 1000,10操作，则Mycat处理的数据量为 50500 条，返回结果集为10，当偏移量更大时，内存和CPU资源的消耗则是数十倍增加。
如果设计使用Mycat时有分页排序，请考虑放弃！
3.任意表JOIN
先看一下在单库中JOIN中的场景。假设在某单库中有 player 和 team 两张表，player 表中的 team_id 字段与 team 表中的id 字段相关联。操作场景如下图：
JOIN操作的SQL如下
mysql>selectp_name,t_name from player p, team t where p.no = 3 and p.team_id = t.id;
此时能查询出结果
如果将这两个表的数据分库后，相关联的数据可能分布在不同的DB节点上，如下图：
这个SQL在各个单独的分片DB中都查不出结果，也就是说Mycat不能查询出正确的结果集。
设计使用Mycat时如果要进行表JOIN操作，要确保两个表的关联字段具有相同的数据分布，否则请考虑放弃！
4.分布式事务
Mycat并没有根据二阶段提交协议实现 XA事务，而是只保证 prepare 阶段数据一致性的 弱XA事务 ，实现过程如下：
应用开启事务后Mycat标识该连接为非自动提交，比如前端执行
mysql>begin;
Mycat不会立即把命令发送到DB节点上，等后续下发SQL时，Mycat从连接池获取非自动提交的连接去执行。
Mycat会等待各个节点的返回结果，如果都执行成功，Mycat给该连接标识为 Prepare Ready 状态，如果有一个节点执行失败，则标识为 Rollback 状态。
执行完成后Mycat等待前端发送 commit 或 rollback 命令。发送 commit 命令时，Mycat检测当前连接是否为 Prepare Ready 状态，若是，则将 commit 命令发送到各个DB节点。
但是，这一阶段是无法保证一致性的，如果一个DB节点在 commit 时故障，而其他DB节点 commit 成功，Mycat会一直等待故障DB节点返回结果。Mycat只有收到所有DB节点的成功执行结果才会向前端返回 执行成功 的包，此时Mycat只能一直 waiting 直至TIMEOUT，导致事务一致性被破坏。
设计使用Mycat时如果有分布式事务，得先看是否得保证事务得强一致性，否则请考虑放弃！
参考：https://www.cnblogs.com/andy6/p/6622126.html
https://www.cnblogs.com/andy6/p/6622324.html
https://blog.csdn.net/gaobudong1234/article/details/79581846