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MyCat分片规则详解

下面我将详细解释您列出的这些MyCat分片规则的工作原理和适用场景：

1. rule1 (基于id的func1算法)

<tableRule name="rule1"><rule><columns>id</columns><algorithm>func1</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：使用自定义函数func1对id列进行分片
• 特点：需要查看func1的具体实现才能确定分片逻辑
• 适用场景：需要特殊分片逻辑的业务场景

2. sharding-by-date (按日期分片)

<tableRule name="sharding-by-date"><rule><columns>createTime</columns><algorithm>partbyday</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：按createTime字段的日期(天)进行分片
• 特点：
  • 每天的数据存储在同一分片
  • 便于按时间范围查询
• 适用场景：日志、订单等时间序列数据

3. rule2 (基于user_id的func1算法)

<tableRule name="rule2"><rule><columns>user_id</columns><algorithm>func1</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：使用与rule1相同的func1算法，但针对user_id列
• 特点：同一用户的数据会分配到固定分片
• 适用场景：需要按用户ID分片的业务

4. sharding-by-intfile (基于枚举值分片)

<tableRule name="sharding-by-intfile"><rule><columns>sharding_id</columns><algorithm>hash-int</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：根据sharding_id的枚举值映射到不同分片
• 特点：
  • 需要配置分片映射文件
  • 分片规则明确且固定
• 适用场景：数据有明确分类的场景，如按地区、业务线分片

5. auto-sharding-long (长整型范围分片)

<tableRule name="auto-sharding-long"><rule><columns>id</columns><algorithm>rang-long</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：按照id的数值范围进行分片
• 特点：
  • 需要预先定义范围规则
  • 范围查询效率高
• 适用场景：ID是连续增长的数字，如自增主键

6. mod-long (取模分片)

<tableRule name="mod-long"><rule><columns>id</columns><algorithm>mod-long</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：对id值进行取模运算，根据结果分配到不同分片
• 特点：
  • 数据分布均匀
  • 扩容时需要数据迁移
• 适用场景：需要均匀分布数据的场景

7. sharding-by-murmur (MurmurHash分片)

<tableRule name="sharding-by-murmur"><rule><columns>id</columns><algorithm>murmur</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：使用MurmurHash算法对id进行哈希分片
• 特点：
  • 哈希分布均匀
  • 比传统哈希算法性能更好
• 适用场景：需要均匀分布且高效的哈希分片

8. crc32slot (CRC32分片)

<tableRule name="crc32slot"><rule><columns>id</columns><algorithm>crc32slot</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：使用CRC32算法对id进行哈希分片
• 特点：
  • 计算速度快
  • 分布相对均匀
• 适用场景：需要快速哈希计算的场景

9. sharding-by-month (按月分片)

<tableRule name="sharding-by-month"><rule><columns>create_time</columns><algorithm>partbymonth</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：按create_time字段的月份进行分片
• 特点：
  • 每月数据存储在同一分片
  • 便于按月归档
• 适用场景：需要按月统计或归档的数据

10. latest-month-calldate (最近月份分片)

<tableRule name="latest-month-calldate"><rule><columns>calldate</columns><algorithm>latestMonth</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：最近一个月的数据单独分片，历史数据按其他规则分片
• 特点：
  • 热点数据单独处理
  • 冷热数据分离
• 适用场景：需要特别处理最近数据的业务，如通话记录

11. auto-sharding-rang-mod (范围+取模分片)

<tableRule name="auto-sharding-rang-mod"><rule><columns>id</columns><algorithm>rang-mod</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：先按范围分片，范围内再按取模分片
• 特点：
  • 结合范围和哈希优点
  • 便于扩容
• 适用场景：大数据量且需要灵活扩容的场景

12. jch (Jump Consistent Hash分片)

<tableRule name="jch"><rule><columns>id</columns><algorithm>jump-consistent-hash</algorithm></rule>
</tableRule>

• 规则：使用Jump Consistent Hash算法进行分片
• 特点：
  • 扩容时数据迁移量少
  • 不需要维护哈希环
• 适用场景：需要频繁扩容缩容的场景

总结对比表

分片规则	算法类型	特点	适用场景
rule1	自定义	灵活	特殊业务需求
sharding-by-date	日期	按天分片	时间序列数据
rule2	自定义	按用户分片	用户数据隔离
sharding-by-intfile	枚举	固定映射	分类明确数据
auto-sharding-long	范围	范围查询高效	连续ID
mod-long	取模	均匀分布	均匀分布需求
sharding-by-murmur	哈希	高性能哈希	高效哈希需求
crc32slot	哈希	快速计算	快速哈希需求
sharding-by-month	日期	按月分片	月度统计
latest-month-calldate	冷热	热点分离	近期数据处理
auto-sharding-rang-mod	混合	范围+哈希	大数据量灵活扩容
jch	一致性哈希	扩容友好	频繁扩容场景