以下教程为整合官方教程,主要是官方内容，但是官方内容有点乱，版本较低, 以下已完整测试及附带个人测试结果和分析。
MyCAT 1.6.7.1版本
1. 准备
1.1. 操作系统 注：操作系统的不同没关系的，mycat的安装方式很简单，稍微把环境变量配上去就可以开始测试了。
1.2. 环境
Mysql:127.0.0.1:3306。
本人当前版本为: mysql Ver 8.0.13 for macos10.14 on x86_64 (MySQL Community Server - GPL)
mycat是用Java开发，需要有JAVA运行环境，mycat依赖 >=jdk1.7的环境，若本机没有，则需要下载安装： <u>http://www.java.com/zh_CN/</u> .
本人版本为：
java version "1.8.0_191"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_191-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)
2. 下载并安装mycat
2.1. 关于mycat
获取 MyCAT的 最新开源版本，项目主页 http://www.mycat.io/
2.2. 下载mycat
2.3. 安装mycat
下载并解压后，建议放在/usr/local/mycat目录下, 并加入环境变量中：
mycat
export PATH=${PATH}:/usr/local/mycat/bin.
2.4. 目录解释
--bin 启动目录
--conf 配置目录存放配置文件：
--server.xml：是Mycat服务器参数调整和用户授权的配置文件。
--schema.xml：是逻辑库定义和表以及分片定义的配置文件。
--rule.xml： 是分片规则的配置文件，分片规则的具体一些参数信息单独存放为文件，也在这个目录下，配置文件修改需要重启MyCAT。
--log4j.xml： 日志存放在logs/log中，每天一个文件，日志的配置是在conf/log4j.xml中，根据自己的需要可以调整输出级别为debug debug级别下，会输出更多的信息，方便排查问题。
--autopartition-long.txt,partition-hash-int.txt,sequence_conf.properties， sequence_db_conf.properties 分片相关的id分片规则配置文件
--lib MyCAT自身的jar包或依赖的jar包的存放目录。
--logs MyCAT日志的存放目录。日志存放在logs/log中，每天一个文件
| 附官方完整配置及个人注释
我们识别下配置中重要结构及名词解释对照
+ mycat
+ 逻辑库(虚拟库)(schema)
+ 逻辑表(虚拟表)(table)
+ 数据库实例-分片节点(dataNode)、表-分片规则(type='global' 或者 rule='xxx')
+ 数据库实例
+ 数据库实例-分片节(dataNode)：对应到多个数据库实例
+ 节点主机(物理主机)(dataHost)：对应到一个数据库实例存在于多少台主机（主主复制+主从复制））
+ 写主机(writeHost): 多个主主复制的主主机
+ 读主机(readHost)：多个主从复制的从主机
server.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
-server.xml：是Mycat服务器参数调整和用户授权的配置文件。
-schema.xml：是逻辑库定义和表以及分片定义的配置文件。
-rule.xml： 是分片规则的配置文件，分片规则的具体一些参数信息单独存放为文件，也在这个目录下，配置文件修改需要重启MyCAT。
-log4j.xml： 日志存放在logs/log中，每天一个文件，日志的配置是在conf/log4j.xml中，根据自己的需要可以调整输出级别为debug。debug级别下，会输出更多的信息，方便排查问题。
-autopartition-long.txt,partition-hash-int.txt,sequence_conf.properties， sequence_db_conf.properties 分片相关的id分片规则配置文件
-lib MyCAT自身的jar包或依赖的jar包的存放目录。
-logs MyCAT日志的存放目录。日志存放在logs/log中，每天一个文件
<!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- you may not use this file except in compliance with the License. - You
may obtain a copy of the License at - - http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
- - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT
WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the
License for the specific language governing permissions and - limitations
under the License. -->
<!DOCTYPE mycat:server SYSTEM "server.dtd">
<mycat:server xmlns:mycat="http://io.mycat/">
<system>
<property name="nonePasswordLogin">0</property> <!-- 0为需要密码登陆、1为不需要密码登陆 ,默认为0，设置为1则需要指定默认账户-->
<property name="useHandshakeV10">1</property>
<property name="useSqlStat">0</property> <!-- 1为开启实时统计、0为关闭 -->
<property name="useGlobleTableCheck">0</property> <!-- 1为开启全加班一致性检测、0为关闭 -->
<property name="sequnceHandlerType">2</property>
<!--<property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>-->
<!--必须带有MYCATSEQ_或者 mycatseq_进入序列匹配流程 注意MYCATSEQ_有空格的情况-->
<property name="sequnceHandlerPattern">(?:(\s*next\s+value\s+for\s*MYCATSEQ_(\w+))(,|\)|\s)*)+</property>
<property name="subqueryRelationshipCheck">false</property> <!-- 子查询中存在关联查询的情况下,检查关联字段中是否有分片字段 .默认 false -->
<!-- <property name="useCompression">1</property>--> <!--1为开启mysql压缩协议-->
<!-- <property name="fakeMySQLVersion">5.6.20</property>--> <!--设置模拟的MySQL版本号-->
<!-- <property name="processorBufferChunk">40960</property> -->
<property name="processors">1</property>
<property name="processorExecutor">32</property>
<!--默认为type 0: DirectByteBufferPool | type 1 ByteBufferArena | type 2 NettyBufferPool -->
<property name="processorBufferPoolType">0</property>
<!--默认是65535 64K 用于sql解析时最大文本长度 -->
<!--<property name="maxStringLiteralLength">65535</property>-->
<!--<property name="sequnceHandlerType">0</property>-->
<!--<property name="backSocketNoDelay">1</property>-->
<!--<property name="frontSocketNoDelay">1</property>-->
<!--<property name="processorExecutor">16</property>-->
<property name="serverPort">8066</property> <property name="managerPort">9066</property>
<property name="idleTimeout">300000</property> <property name="bindIp">0.0.0.0</property>
<property name="frontWriteQueueSize">4096</property> <property name="processors">32</property> -->
<!--分布式事务开关，0为不过滤分布式事务，1为过滤分布式事务（如果分布式事务内只涉及全局表，则不过滤），2为不过滤分布式事务,但是记录分布式事务日志-->
<property name="handleDistributedTransactions">0</property>
off heap for merge/order/group/limit 1开启 0关闭
<property name="useOffHeapForMerge">0</property>
<property name="memoryPageSize">64k</property>
<property name="spillsFileBufferSize">1k</property>
<property name="useStreamOutput">0</property>
<property name="systemReserveMemorySize">384m</property>
<!--是否采用zookeeper协调切换 -->
<property name="useZKSwitch">false</property>
<!-- XA Recovery Log日志路径 -->
<!--<property name="XARecoveryLogBaseDir">./</property>-->
<!-- XA Recovery Log日志名称 -->
<!--<property name="XARecoveryLogBaseName">tmlog</property>-->
<!--如果为 true的话 严格遵守隔离级别,不会在仅仅只有select语句的时候在事务中切换连接-->
<property name="strictTxIsolation">false</property>
<property name="useZKSwitch">true</property>
</system>
<!-- 全局SQL防火墙设置 -->
<!--白名单可以使用通配符%或着*-->
<!--例如<host host="127.0.0.*" user="root"/>-->
<!--例如<host host="127.0.*" user="root"/>-->
<!--例如<host host="127.*" user="root"/>-->
<!--例如<host host="1*7.*" user="root"/>-->
<!--这些配置情况下对于127.0.0.1都能以root账户登录-->
<firewall>
<whitehost>
<host host="1*7.0.0.*" user="root"/>
</whitehost>
<blacklist check="false">
</blacklist>
</firewall>
配置Mycat逻辑库与用户
<user name="root" defaultAccount="true">
<property name="password">123456</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
<!-- 表级 DML 权限设置 -->
<privileges check="false">
<schema name="TESTDB" dml="0110" >
<table name="tb01" dml="0000"></table>
<table name="tb02" dml="1111"></table>
</schema>
</privileges>
</user>
<user name="user">
<property name="password">user</property>
<property name="schemas">TESTDB</property>
<property name="readOnly">true</property>
</user>
</mycat:server>
schema.xml
<?xml version="1.0"?>
<!DOCTYPE mycat:schema SYSTEM "schema.dtd">
<mycat:schema xmlns:mycat="http://io.mycat/">
逻辑库定义和表以及分片定义的配置文件
<schema name="TESTDB" checkSQLschema="false" sqlMaxLimit="100">
逻辑表配置 name=xxx；表分片规则 rule=xxx
<!-- auto sharding by id (long) -->
<table name="travelrecord" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />
<!-- global table is auto cloned to all defined data nodes ,so can join with any table whose sharding node is in the same data node -->
<table name="company" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2,dn3" />
<table name="goods" primaryKey="ID" type="global" dataNode="dn1,dn2" />
<!-- 分片规则为取模时，与逻辑表中定义的分片节点顺序有关，从左到右索引从0开始递增（分片节点个数-1） -->
<!-- random sharding using mod sharind rule -->
<table name="hotnews" primaryKey="ID" autoIncrement="true" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="mod-long" />
<!-- <table name="dual" primaryKey="ID" dataNode="dnx,dnoracle2" type="global" needAddLimit="false"/> <table name="worker" primaryKey="ID" dataNode="jdbc_dn1,jdbc_dn2,jdbc_dn3" rule="mod-long" /> -->
<table name="employee" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile" />
<table name="customer" primaryKey="ID" dataNode="dn1,dn2" rule="sharding-by-intfile">
<childTable name="orders" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id">
<childTable name="order_items" joinKey="order_id" parentKey="id" />
</childTable>
<childTable name="customer_addr" primaryKey="ID" joinKey="customer_id" parentKey="id" />
</table>
<!-- <table name="oc_call" primaryKey="ID" dataNode="dn1$0-743" rule="latest-month-calldate" /> -->
</schema>
分片节点：配置分片（dataNode）
<!-- <dataNode name="dn1$0-743" dataHost="localhost1" database="db$0-743" /> -->
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
<!--<dataNode name="dn4" dataHost="sequoiadb1" database="SAMPLE" />
<dataNode name="jdbc_dn1" dataHost="jdbchost" database="db1" />
<dataNode name="jdbc_dn2" dataHost="jdbchost" database="db2" />
<dataNode name="jdbc_dn3" dataHost="jdbchost" database="db3" /> -->
节点主机：配置物理库分片映射（dataHost）
修改dataHost和schema对应的连接信息，user,pay 垂直切分后的配置如下所示：
schema 是实际逻辑库的配置，user，pay分别对应两个逻辑库，多个schema代表多个逻辑库。
dataNode是逻辑库对应的分片，如果配置多个分片只需要多个dataNode即可。
dataHost是实际的物理库配置地址，可以配置多主主从等其他配置，多个dataHost代表分片对应的物理库地址，下面的writeHost、readHost代表该分片是否配置多写，主从，读写分离等高级特性。
(1)设置 balance="1"与writeType="0"
Balance参数设置：
1. balance=“0”, 所有读操作都发送到当前可用的writeHost上。
2. balance=“1”，所有读操作都随机的发送到readHost。
3. balance=“2”，所有读操作都随机的在writeHost、readhost上分发
WriteType参数设置：
1. writeType=“0”, 所有写操作都发送到可用的writeHost上。
2. writeType=“1”，所有写操作都随机的发送到readHost。
3. writeType=“2”，所有写操作都随机的在writeHost、readhost分上发。
“readHost是从属于writeHost的，即意味着它从那个writeHost获取同步数据，因此，当它所属的writeHost宕机了，则它也不会再参与到读写分离中来，即“不工作了”，这是因为此时，它的数据已经“不可靠”了。基于这个考虑，目前mycat 1.3和1.4版本中，若想支持MySQL一主一从的标准配置，并且在主节点宕机的情况下，从节点还能读取数据，则需要在Mycat里配置为两个writeHost并设置banlance=1。”
注意：请不要配置writeType=1，会导致数据库不一致的严重问题。
重点测试balance = 1 & wirteType = 0 时
| writeHost | 是否存在readHost | readHost | 查询 | 更新 | 注意 |
| 正常 | 是 | 正常 | 优先readHost | 优先writeHost优先 | 当只有一个writeHost时，因为readHost属于writeHost，当writeHost不可用时，readHost同样不可以使用。当有多个writeHost时，其中一个writeHost有故障且包含readHost，而其他writeHost可用时，readHost可用到心跳检测后，因为已经判定其父主机writeHost不可用。然后切换到可用的writeHost主机。若其他writeHost有不可用的则所有的writeHost和readHost将不可用 |
| 正常 | 否 | 无 | writeHost | writeHost | 当有多个writeHost且有一个故障时，在心跳检测之前所有的writeHost都不可用，检测过后可用的writeHost正常使用。 |
| 正常 | 是 | 不正常 | 先尝试readHost，等到心跳检测到故障点后切换到writeHost | 无延迟，直接使用writeHost | 当writeHost中包含多个readHost时，有其中一个readHost故障则，切换到故障的readHost时会自动切换到WriteHost中，而正常的readHost不受影响。 |
(2)设置 switchType="2" 与slaveThreshold="100"
- -1 表示不自动切换
- 1 默认值，自动切换
- 2 基于MySQL主从同步的状态决定是否切换
“Mycat心跳检查语句配置为 show slave status ，dataHost 上定义两个新属性： switchType="2" 与slaveThreshold="100"，此时意味着开启MySQL主从复制状态绑定的读写分离与切换机制。Mycat心跳机制通过检测 show slave status 中的 "Seconds_Behind_Master", "Slave_IO_Running", "Slave_SQL_Running" 三个字段来确定当前主从同步的状态以及Seconds_Behind_Master主从复制时延。“
！！！注意：配置writeHost与readHost的使用，需要配合mysql服务器做主从或者主主或者集群！！！！
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="1" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- mycat连接的数据库配置(mysql服务器) -->
<!-- 根据节点主机 dataHost name="localhost1" 对应的分片节点 dataNode 包含三个数据库：db1、db2、db3,则数据库在建表时应将数据库建立好 -->
<!-- can have multi write hosts -->
<writeHost host="hostM4" url="192.168.99.100:33060" user="root" password="p" >
<!-- <readHost host="hostS4" url="192.168.99.100:33061" user="root" password="p" /> -->
<!-- <readHost host="hostS41" url="127.0.0.1:3306" user="root" password="leeprince" /> -->
</writeHost>
<writeHost host="hostM1" url="127.0.0.1:3306" user="root" password="leeprince">
<!-- <readHost host="hostM3" url="192.168.99.100:33060" user="root" password="p" />
<readHost host="hostS1" url="192.168.99.100:33061" user="root" password="p" /> -->
</writeHost>
<!-- <writeHost host="hostM2" url="192.168.99.100:33060" user="root" password="p">
<readHost host="hostS2" url="192.168.99.100:33061" user="root" password="p" />
</writeHost> -->
<!-- <writeHost host="hostM3" url="192.168.99.100:33060" user="root" password="p" /> -->
</dataHost>
<!-- <dataHost name="sequoiadb1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="sequoiadb" dbDriver="jdbc">
<heartbeat> </heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="sequoiadb://1426587161.dbaas.sequoialab.net:11920/SAMPLE" user="jifeng" password="jifeng">
</writeHost>
</dataHost> -->
<!-- <dataHost name="oracle1" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="oracle" dbDriver="jdbc">
<heartbeat>select 1 from dual</heartbeat>
<connectionInitSql>alter session set nls_date_format='yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'</connectionInitSql>
<writeHost host="hostM1" url="jdbc:oracle:thin:@127.0.0.1:1521:nange" user="base" password="123456" >
</writeHost>
</dataHost> -->
<!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" writeType="0" dbType="mongodb" dbDriver="jdbc">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM" url="mongodb://192.168.0.99/test" user="admin" password="123456" >
</writeHost>
</dataHost> -->
<!-- <dataHost name="sparksql" maxCon="1000" minCon="1" balance="0" dbType="spark" dbDriver="jdbc">
<heartbeat> </heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="jdbc:hive2://feng01:10000" user="jifeng" password="jifeng">
</writeHost>
</dataHost> -->
<!-- <dataHost name="jdbchost" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<writeHost host="hostM1" url="jdbc:mysql://localhost:3306" user="root" password="123456"> </writeHost>
</dataHost> -->
</mycat:schema>
rule.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
分片规则的配置文件，分片规则的具体一些参数信息单独存放为文件，也在这个目录下，配置文件修改需要重启MyCAT
<!-- - - Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- you may not use this file except in compliance with the License. - You
may obtain a copy of the License at - - http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
- - Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -
distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, - WITHOUT
WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. - See the
License for the specific language governing permissions and - limitations
under the License. -->
<!DOCTYPE mycat:rule SYSTEM "rule.dtd">
<mycat:rule xmlns:mycat="http://io.mycat/">
name 为schema.xml 中table 标签中对应的 rule="sharding-by-hour" ,也就是配置表的分片规则，
columns 是表的切分字段： createTime 创建日期。
algorithm 是规则对应的切分规则：映射到function 的name。
<tableRule name="rule1">
<columns>id</columns>
<algorithm>func1</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="rule2">
<columns>user_id</columns>
<algorithm>func1</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-intfile">
<columns>sharding_id</columns>
<algorithm>hash-int</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="auto-sharding-long">
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="mod-long">
<columns>id</columns>
<algorithm>mod-long</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-murmur">
<columns>id</columns>
<algorithm>murmur</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="crc32slot">
<columns>id</columns>
<algorithm>crc32slot</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="sharding-by-month">
<columns>create_time</columns>
<algorithm>partbymonth</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="latest-month-calldate">
<columns>calldate</columns>
<algorithm>latestMonth</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="auto-sharding-rang-mod">
<columns>id</columns>
<algorithm>rang-mod</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<tableRule name="jch">
<columns>id</columns>
<algorithm>jump-consistent-hash</algorithm>
</rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
<property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
<property name="count">2</property><!-- 要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片 -->
<property name="virtualBucketTimes">160</property><!-- 一个实际的数据库节点被映射为这么多虚拟节点，默认是160倍，也就是虚拟节点数是物理节点数的160倍 -->
<!-- <property name="weightMapFile">weightMapFile</property> 节点的权重，没有指定权重的节点默认是1。以properties文件的格式填写，以从0开始到count-1的整数值也就是节点索引为key，以节点权重值为值。所有权重值必须是正整数，否则以1代替 -->
<!-- 用于测试时观察各物理节点与虚拟节点的分布情况，如果指定了这个属性，会把虚拟节点的murmur hash值与物理节点的映射按行输出到这个文件，没有默认值，如果不指定，就不会输出任何东西 -->
<property name="bucketMapPath">/etc/mycat/bucketMapPath</property>
</function>
<function name="crc32slot" class="io.mycat.route.function.PartitionByCRC32PreSlot">
</function>
<function name="hash-int" class="io.mycat.route.function.PartitionByFileMap">
<property name="mapFile">partition-hash-int.txt</property>
</function>
<function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
<property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
</function>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
<!-- how many data nodes -->
<property name="count">3</property>
</function>
<function name="func1" class="io.mycat.route.function.PartitionByLong">
<property name="partitionCount">8</property>
<property name="partitionLength">128</property>
</function>
<function name="latestMonth" class="io.mycat.route.function.LatestMonthPartion">
<property name="splitOneDay">24</property>
</function>
<function name="partbymonth" class="io.mycat.route.function.PartitionByMonth">
<property name="dateFormat">yyyy-MM-dd</property>
<property name="sBeginDate">2015-01-01</property>
</function>
<function name="rang-mod" class="io.mycat.route.function.PartitionByRangeMod">
<property name="mapFile">partition-range-mod.txt</property>
</function>
<function name="jump-consistent-hash" class="io.mycat.route.function.PartitionByJumpConsistentHash">
<property name="totalBuckets">3</property>
</function>
</mycat:rule>
2.4.1. bin 程序目录
存放了window版本、linux版本 、mac，除了提供封装成服务的版本之外，也提供了nowrap的shell脚本命令，方便大家选择和修改
2.4.2. conf目录下存放配置文件
server.xml是Mycat服务器参数调整和用户授权的配置文件，schema.xml是逻辑库定义和表以及分片定义的配置文件，rule.xml是分片规则的配置文件，分片规则的具体一些参数信息单独存放为文件，也在这个目录下，配置文件修改，需要重启Mycat或者通过9066端口reload。
提示：访问MyCAT的用户账号和授权信息是在conf/server.xml文件中配置，而MyCAT用来连接后端MySQL库的用户名密码信息则在conf/schema.xml中，这是两套完全独立的系统，类似的还有MyCAT的逻辑库(schema)，逻辑表（table）也是类似的。
2.4.3. 日志存放在logs/mycat.log
每天一个文件，日志的配置是在conf/log4j.xml中，根据自己的需要，可以调整输出级别为debug，debug级别下，会输出更多的信息，方便排查问题。
注意，wrap方式的程序，其JVM配置参数在conf/wrap.conf中，可以修改为合适的参数，参数调整参照http://wrapper.tanukisoftware.com/doc/english/properties.html。用下面是一段实例：
注：mycat必须依赖 >=jdk1.7，在1.6的情景下会报错，如果机器未升级可以指定jdk的目录，我考了一个jdk的包出来的，添加的绝对路径，根据情况定。
wrapper.java.command=/usr/local/Mycat/jdk1.7.0/bin/java
Java Additional Parameters
wrapper.java.additional.5=-XX:MaxDirectMemorySize=2G
wrapper.java.additional.6=-Dcom.sun.management.jmxremote
Initial Java Heap Size (in MB)
wrapper.java.initmemory=2048
Maximum Java Heap Size (in MB)
wrapper.java.maxmemory=2048
若启动报内存不够，可以试着将上述内存都改小，改为1G或500M。
3. 关于mycat命令，并启动
./mycat start 启动
./mycat stop 停止
./mycat console 前台运行
./mycat install 添加到系统自动启动（暂未实现）
./mycat remove 取消随系统自动启动（暂未实现）
./mycat restart 重启服务
./mycat pause 暂停
./mycat status 查看启动状态
4. 启动mysql
用命令行工具或图形化客户端，连接MYSQL，创建DEMO所用三个分片数据库；
CREATE database db1;
CREATE database db2;
CREATE database db3;
注意：若是LINUX版本的MYSQL，则需要设置为Mysql大小写不敏感，否则可能会发生表找不到的问题。windows与mac不需要
注：在MySQL的配置文件中my.ini [mysqld] 中增加一行
lower_case_table_names = 1
5. 修改配置并启动mycat
5.1. 修改配置
编辑MYCAT_HOME/conf/schema.xml文件，修改节点主机dataHost对应的连接信息：
<dataNode name="dn1" dataHost="localhost1" database="db1" />
<dataNode name="dn2" dataHost="localhost1" database="db2" />
<dataNode name="dn3" dataHost="localhost1" database="db3" />
<dataHost name="localhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="native" switchType="1" slaveThreshold="100">
<heartbeat>select user()</heartbeat>
<!-- mycat连接的数据库配置(mysql服务器) -->
<!-- 根据节点主机 dataHost name="localhost1" 对应的分片节点 dataNode 包含三个数据库：db1、db2、db3,则数据库在建表时应将数据库建立好 -->
<!-- can have multi write hosts -->
<writeHost host="hostM1" url="127.0.0.1:3306" user="root" password="leeprince">
<!-- can have multi read hosts -->
<!-- <readHost host="hostS2" url="192.168.1.200:3306" user="root" password="xxx" /> -->
</writeHost>
<!-- <writeHost host="hostS1" url="localhost:3316" user="root" password="123456" /> -->
<!-- <writeHost host="hostM2" url="localhost:3316" user="root" password="123456"/> -->
</dataHost>
注意writeHost/readHost中的location,user,password的值符合你所采用的Mysql的连接信息。
修改完成后保存
5.2. 启动mycat
进入到MYCAT_HOME/bin(如果已经配置则直接mycat)目录下，执行启动命令：mycat start
注意，默认数据端口为8066，管理端口为9066。
6. 连接mycat
6.1.客户端连接
客户端也可以用图形化的客户端如：mysqlworkbench、 navicat 、以及一些基于Java的数据库客户端来访问，注意要填写端口号8066
客户端连接之后如果报如下错误，请忽略，原因mycat与mysql正在连接或者有延迟
3000 - No MyCAT Database selected
1064 - find no Route:SELECT user, host, password, ssl_type, ssl_cipher, x509_issuer, x509_subject, max_questions, max_updates, max_connections, super_priv, max_user_connections FROM mysql.user ORDER BY user
6.2.命令连接
命令行运行：mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P8066 -DTESTDB --default_auth=mysql_native_password 就能访问了，以下操作都在此命令行里执行（JDBC则将mysql的URL中的端口3306改为8066即可）
mysql -uroot -p123456 -h127.0.0.1 -P8066 -DTESTDB --default_auth=mysql_native_password
--default_auth=mysql_native_password
本人数据库是mysql8.0.13,由于版本原因，不加则报错：ERROR 1045 (HY000): Access denied for user 'root', because password is error；这是因为与5.7的验证插件有关，mysql8默认为：caching_sha2_password；5.7默认为：mysql_native_password
127.0.0.1 不能替换为localhost
具体原因请查看源码
注：9066端口是管理端口，相关命令在连接进入之后，通过show @@help查看
7. 测试逻辑库、逻辑表、分片节点、分片规则、节点主机
7.1. employee表
Employee表，是根据规则sharding-by-intfile （分片字段为sharding_id）进行分片。创建employee表：输入如下SQL
create table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
运行explain指令，查看该SQL被发往哪些分片节点执行：
explaincreate table employee (id int not null primary key,name varchar(100),sharding_id int not null);
建议参照schema.xml中employee表的定义，以及其分片规则，来看看什么数据会出现在dn1上，什么数据会出现在dn2上。
温馨提示：explain可以用于任何正确的SQL上，其作用是告诉你，这条SQL会路由到哪些分片节点上执行，这对于诊断分片相关的问题很有帮助。另外，explain可以安全的执行多次，它仅仅是告诉你SQL的路由分片，而不会执行该SQL。
插入数据：
insert into employee(id,name,sharding_id) values(1,'leader us',10000);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(2, 'me',10010);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(3, 'mycat',10000);
insert into employee(id,name,sharding_id) values(4, 'mydog',10010);
7.2. company表
company表是根据规则auto-sharding-long（主键范围）进行分片。
创建company表：输入如下SQL
create table company(id int not null primary key,name varchar(100));
录入数据：
insert into company(id,name) values(1,'hp');
insert into company(id,name) values(2,'ibm');
insert into company(id,name) values(3,'oracle');
你会看到三个分片上都插入了3条数据，因为company定义为全局表，用explain来确认这个情况：
explain insert into company(id,name) values(1,'hp')
返回3个节点的信息：
| DATA_NODE | SQL |
+-----------+---------------------------------------------+
| dn1 | insert into company(id,name) values(1,'hp') |
| dn2 | insert into company(id,name) values(1,'hp') |
| dn3 | insert into company(id,name) values(1,'hp') |
+-----------+---------------------------------------------+
7.3. customer****表
create table customer(id int not null primary key,name varchar(100),company_id int not null,sharding_id int not null);
插入数据：
insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(1,'wang',1,10000); //stored in db1;
insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(2,'xue',2,10010); //stored in db2;
insert into customer (id,name,company_id,sharding_id )values(3,'feng',3,10000); //stored in db1;
查询结果：
Select * from customer;
explain Select * from customer; （确认数据是分片存储）
7.4. orders****表
创建表格orders，并插入数据：
create table orders (id int not null primary key ,customer_id int not null,sataus int ,note varchar(100) );
insert into orders(id,customer_id) values(1,1); //stored in db1 because customer table with id=1 stored in db1
insert into orders(id,customer_id) values(2,2); //stored in db2 because customer table with id=1 stored in db2
查询，支持JOIN!
select customer.name ,orders.* from customer ,orders where customer.id=orders.customer_id;
select t1.name ,t2.* from customer t1 ,orders t2where t1.id = t2.customer_id;
selectt1.name ,t2.* from customer t1 join orders t2 on t1.id = t2.customer_id
7.5. travelrecord****表
travelrecord根据ID主键的范围进行分片：
create travelrecord: create table travelrecord (id bigint not null primary key,user_id varchar(100),traveldate DATE, fee decimal,days int);
insert into travelrecord (id,user_id,traveldate,fee,days) values(1,'wang','2014-01-05',510.5,3);这个ID就存放在分片0上了
explain insert into travelrecord (id,user_id,traveldate,fee,days) values(7000001,'wang','2014-01-05',510.5,3); 这个ID就存放在分片1上了
7.6. hotnews****表
热点新闻，用取摸的方式随机分配到dn1,dn2,dn3上
create table hotnews(id int not null primary key ,title varchar(400) ,created_time datetime);
insert into hotnews(id,title,created_time) values(1,'first',now()); 在分片1上
而Id为5，则到dn3上，5%3=2 ,即对应dn3的 index
7.7. goods表
全局表是自动克隆到所有已定义的数据节点上的，因此可以与其位于分片节点中同一数据节点中的任何表连接（join）。