① mycat同时操作多个mysql数据库
用户制作数据库的分库分表，Mycat软件压缩包，加压后即可使用。
多数据库安装、mycat部署安装、数据库之读写分离主从复制、数据库之双主多重、数据库分库分表。
数据库集群的方式有多种，前面的介绍的一种是主从复制，读写分离，这一种方式在一般的系统已经够用了，但是对系统可用性要求很高的系统，这样是会有缺陷的，原因是：主只有一个，万一主挂了呢？那系统的所有读操作都将被中断，系统不能提供写服务，当重挂了，系统不同提高读服务，所以无论那一台数据库挂了，系统都会受到影响。对于高可用的系统，那是不行的，比如：电商系统等等。
② 用Mycat需要注意什么
实习的时候，在一个项目当中，项目经理要求把原先的MySQL数据连接基于mycat来进行改造 。当时就在想MyCat是什么东西？为什么要用它呢？
*一、什么是MyCat： MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，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
二、那么为什么要用到MyCat呢？
*例如操作系统是对各类计算机硬件的抽象。那么我们什么时候需要抽象？假如只有一种硬件的时候，我们需要开发一个操作系统吗？ 再比如一个项目只需要一个人完成的时候不需要leader，但是当需要几十人完成时，就应该有一个管理者，发挥沟通协调等作用，而这个管理者对于他的上层来说就是对项目组的抽象。 同样的，当我们的应用只需要一台数据库服务器的时候我们并不需要Mycat，而如果你需要分库甚至分表，这时候应用要面对很多个数据库的时候，这个时候就需要对数据库层做一个抽象，来管理这些数据库，而最上面的应用只需要面对一个数据库层的抽象或者说数据库中间件就好了，这就是Mycat的核心作用。 所以可以这样理解：数据库是对底层存储文件的抽象，而Mycat是对数据库的抽象。*
注意事项：
(1)、原始表的自增主键｛AUTO_INCREMENT=1446｝值，就是之前用掉的值，要去掉。新库按照新的来
(2)、｛CREATE TABLE IF NOT EXISTS `e_impoverish` ｝ 改成 ｛CREATE TABLE `e_impoverish` (｝。mycat没有判断是否存在的功能
(3)、DROP TABLE IF EXISTS `onlinenum`; 这种格式是支持的。
(4)、全局表，字典表：可能会在其他表中存有其id字段的值。所以这些表id也要导过来。
(5)、业务表的id最好也导入过来，避免重新生成导致关联对不上的情况。
(6)、全局表、跨库分表都要用全局序列。单库单业务，不和其他关联的表；可以用数据库自带的自增主键。
③ mycat 分库 之后 查询语句怎么写
cat是怎样实现分库分表的？
mycat里面通过定义路由规则来实现分片表（路由规则里面会定义分片字段，以及分片算法）。分片算法有多种，你所说的hash是其中一种，还有取模、按范围分片等等。在mycat里面，会对所有传递的sql语句做路由处理（路由处理的依据就是表是否分片，如果分片，那么需要依据分片字段和对应的分片算法来判断sql应该传递到哪一个、或者哪几个、又或者全部节点去执行）
2. mycat适用于哪些场景？相对于海量存储的Nosql的适用场景又如何？
数据量大到单机hold不住，而
④ MYSQL CLUSTER VS MYCAT，哪个更好
根据业务场景来选择，二者优点：
1、MYSQL CLUSTER，这个是MYSQL的官方集群方案，直接在数据库级别支持ndb网络节点，自动分片，自动join，单机故障不影响集群；
2、MYCAT，这个是基于阿里巴巴的Cobar方案优化而来，其支持团队也挺卖力的，支持半自动化分片、join。为什么叫“半自动化”呢？因为需要DBA对每个表的分片策略进行配置和干涉。个人感觉没有方案1的傻瓜式分片简单。
⑤ mysql里的大表用mycat做水平拆分，是不是要先手动分好，再配置mycat
将所有数据都迁移到mycat中，一共有4个数据库，blog01，blog02，blog_article01，blog_article02。
article，article_tags分别在blog_article01，blog_article02，按照uid进行水平拆分。
user_info表在blog01，link，category，tag在blog02数据库中。
⑥ mysql分片和分区的区别
当数据库表中数据量能够被预测到将会非常大，或者已经拥有庞大的数据时，我们应该选择分表或者分区（即使用多个数据库）来解决数据访问时的性能问题。如果单机的cpu能够承受站点的并发数，应该选择分表的方式，因为分表相对简单，容易实现scale，而且涉及到多表连接时，分区是不能直接使用join的。但如果站点并发数太大，需要多个cpu来访问多个数据库是无疑的，这时需要选择分区的方式。
⑦ mycat 可以支持嵌套分区吗
可以用。如果分表，主表和子表必须根据关联条件分配在相同分片中，或者采用全局表策略来避免跨分片join。
⑧ 请教mysql表分区后性能问题
当分片索引不是纯整型的字符串时，只接受整型的内置 hash 算法是无法使用的。为此，stringhash 按照用户定义的起点和终点去截取分片索引字段中的部分字符，根据当中每个字符的二进制 unicode 值换算出一个长整型数值，然后就直接调用内置 hash 算法求解分片路由：先求模得到逻辑分片号，再根据逻辑分片号直接映射到物理分片。
用户需要在 rule.xml 中定义 partitionLength[] 和 partitionCount[] 两个数组和 hashSlice 二元组。
在 DBLE 的启动阶段，点乘两个数组得到模数，也是逻辑分片的数量
并且根据两个数组的叉乘，得到各个逻辑分片到物理分片的映射表（物理分片数量由 partitionCount[] 数组的元素值之和）
此外根据 hashSlice 二元组，约定把分片索引值中的第 4 字符到第 5 字符（字符串以 0 开始编号，编号 3 到编号 4 等于第 4 字符到第 5 字符）字符串用于 “字符串->整型”的转换
在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值会被提取出来，取当中的第 4 个字符到第 5 字符，送入下一步
设置一个初始值为 0 的累计值，逐个取字符，把累计值乘以 31，再把这个字符的 unicode 值当成长整型加入到累计值中，如此类推直至处理完截取出来的所有字符，此时的累计值就能够代表用户的分片索引值，完成了 “字符串->整型” 的转换
对上一步的累计值进行求模，得到逻辑分片号
再根据逻辑分片号，查映射表，直接得到物理分片号
与MyCat的类似分片算法对比
两种算法在string转化为int之后，和 hash 分区算法相同，区别也继承了 hash 算法的区别。
开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串
【分片索引】2. 最大物理分片配置方法是，让 partitionCount[] 数组和等于 2880
例如：
<property name="partitionLength">1</property><property name="partitionCount">2880</property>
或
<property name="partitionLength">1,1</property><property name="partitionCount">1440,1440</property>
【分片索引】3. 最小物理分片配置方法是，让 partitionCount[] 数组和等于 1
例如
<property name="partitionLength">2880</property><property name="partitionCount">1</property>
【分片索引】4. partitionLength 和 partitionCount 被当做两个逗号分隔的一维数组，它们之间的点乘必须在 [1, 2880] 范围内
【分片索引】5. partitionLength 和 partitionCount 的配置对顺序敏感
<property name="partitionLength">512,256</property><property name="partitionCount">1,2</property>
和
<property name="partitionLength">256,512</property><property name="partitionCount">2,1</property>
是不同的分片结果
【分片索引】6. 分片索引字段长度小于用户指定的截取长度时，截取长度会安全减少到符合分片索引字段长度
【数据分布】1. 分片索引字段截取越长则越有利于数据均匀分布
【数据分布】2. 分片索引字段的内容重复率越低则越有利于数据均匀分布
运维注意点
【扩容】1. 预先过量分片，并且不改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果，也不改变截取设置 hashSlice 时，可以避免数据再平衡，只需进行涉及数据的迁移
【扩容】2. 若需要改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果或改变截取设置 hashSlice 时，需要数据再平衡
【缩容】1. 预先过量分片，并且不改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果，也不改变截取设置 hashSlice 时，可以避免数据再平衡，只需进行涉及数据的迁移
【缩容】2. 若需要改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果或改变截取设置 hashSlice 时，需要数据再平衡
配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为<property name="partitionLength"> 、<property name="partitionCount"> 和 <property name="hashSlice">
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 <property name="partitionLength">标签
内容形式为：<物理分片持有的虚拟分片数>[,<物理分片持有的虚拟分片数>,...<物理分片持有的虚拟分片数>]
物理分片持有的虚拟分片数必须是整型，物理分片持有的虚拟分片数从左到右与同顺序的物理分片数对应，partitionLength 和partitionCount 的点乘结果必须在 [1, 2880] 范围内
【配置项】3. 在 rule.xml 中配置 <property name="partitionCount">标签内容形式为：<物理分片数>[,<物理分片数>,...<物理分片数>]
其中物理分片数必须是整型，物理分片数按从左到右的顺序与同顺序的物理分片持有的虚拟分片数对应，物理分片的编号从左到右连续递进，partitionLength 和 partitionCount 的点乘结果必须在 [1, 2880] 范围内
【配置项】4. partitionLength 和 partitionCount 的语义是：持有partitionLength[i] 个虚拟分片的物理分片有 partitionCount[i] 个
例如
<property name="partitionLength">512,256</property><property name="partitionCount">1,2</property>
语义是持有 512 个逻辑分片的物理分片有 1 个，紧随其后，持有 256 个逻辑分片的物理分片有 2 个
【配置项】5.partitionLength 和 partitionCount 都对书写顺序敏感，
例如
<property name="partitionLength">512,256</property><property name="partitionCount">1,2</property>
分片结果是第一个物理分片持有头512个逻辑分片，第二个物理分片持有紧接着的256个逻辑分片，第三个物理分片持有最后256个逻辑分片，相对的
<property name="partitionLength">256,512</property><property name="partitionCount">2,1</property>
分片结果则是第一个物理分片持有头 256 个逻辑分片，第二个物理分片持有紧接着的 256 个逻辑分片，第三个物理分片持有最后 512 个逻辑分片
【配置项】6.partitionLength[] 的元素全部为 1 时，这时候partitionCount 数组和等于 partitionLength 和 partitionCount 的点乘，物理分片和逻辑分片就会一一对应，该分片算法等效于直接取余
【配置项】7.在 rule.xml 中配置标签，从分片索引字段的第几个字符开始截取到第几个字符：
若希望从首字符开始截取 k 个字符（ k 为正整数），配置的内容形式可以为“ 0 : k ”、“ k ”或“ : k ”；
若希望从末字符开始截取 k 个字符（ k 为正整数），则配置的内容形式可以为“ -k : 0 ”、“ -k ”或“ -k : ”；
若希望从头第 m 个字符起算截取 n 个字符（ m 和 n 都是正整数），则先计算出 i = m - 1 和 j = i + n - 1，配置的内容形式为“ i : j ”；
若希望从尾第 m 个字符起算截取从尾算起的 n 个字符（ m 和 n 都是正整数），则先计算出 i = -m + n - 1，配置的内容形式可以为“ -m : i ”；
若希望不截取，则配置的内容形式可以为“ 0 : 0 ”、“ 0 : ”、“ : 0 ”或 “ : ”
⑨ mycat中间件在实际开发中经常用到吗
前身是阿里的cobar，MyCat是一个开源的分布式数据库系统，是一个实现了MySQL协议的服务器，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。 目前虽然传统关系数据库存在一些列的先天弊端，但NoSQL数据库又将其替代，但是如果传统数据库易于扩展和分拆就可以极大的避免单机单库在数据增删改查方面的缺陷。MyCat就是为了解决数据库的分拆和扩展而生的开源分布式数据库系统。其最终的目标就是低成本地将现有的单机数据库和应用平滑迁移到“云”端，解决数据存储和业务规模迅速增长情况下的数据瓶颈问题。