一、mycat簡介：
Mycat 是一個開源的分佈式數據庫系統，是一個實現了 MySQL 協議的Server，前端用戶可以把它看作是一個數據庫代理，用MySQL 客戶端工具和命令行訪問，而其後端可以用MySQL 原生（Native）協議與多個 MySQL 服務器通信，也可以用 JDBC 協議與大多數主流數據庫服務器通信，其核心功能是分表分庫，即將一個大表水平分割爲 N 個小表，存儲在後端 MySQL 服務器裏或者其他數據庫裏。
Mycat 發展到目前的版本，已經不是一個單純的 MySQL 代理了，它的後端可以支持 MySQL、SQL Server、Oracle、DB2、PostgreSQL 等主流數據庫，也支持 MongoDB 這種新型 NoSQL 方式的存儲，未來還會支持更多類型的存儲。而在最終用戶看來，無論是那種存儲方式，在 Mycat 裏，都是一個傳統的數據庫表，支持標準的 SQL 語句進行數據的操作，這樣一來，對前端業務系統來說，可以大幅降低開發難度，提升開發速度，在測試階段，可以將一個表定義爲任何一種 Mycat 支持的存儲方式，比如 MySQL 的 MyASIM 表、內存表、或者 MongoDB、LevelDB 以及號稱是世界上最快的內存數據庫 MemSQL 上。
二、mycat實現原理
Mycat 的原理並不複雜，複雜的是代碼，如果代碼也不復雜，那麼早就成爲一個傳說了。
Mycat 的原理中最重要的一個動詞是“攔截”，它攔截了用戶發送過來的 SQL 語句，首先對 SQL 語句做了一些特定的分析：如分片分析、路由分析、讀寫分離分析、緩存分析等，然後將此 SQL 發往後端的真實數據庫，並將返回的結果做適當的處理，最終再返回給用戶。
上述圖片裏，Orders 表被分爲三個分片 datanode（簡稱 dn)，這三個分片是分佈在兩臺 MySQL Server 上(DataHost)，即 datanode=database@datahost 方式，因此你可以用一臺到 N 臺服務器來分片，分片規則爲（sharding rule)典型的字符串枚舉分片規則，一個規則的定義是分片字段（sharding column)+分片函數(rule function)，這裏的分片字段爲 prov 而分片函數爲字符串枚舉方式。
當 Mycat 收到一個 SQL 時，會先解析這個 SQL，查找涉及到的表，然後看此表的定義，如果有分片規則，則獲取到 SQL 裏分片字段的值，並匹配分片函數，得到該 SQL 對應的分片列表，然後將 SQL 發往這些分片去執行，最後收集和處理所有分片返回的結果數據，並輸出到客戶端。以 select * from Orders where prov=?語句爲例，查到 prov=wuhan，按照分片函數，wuhan 返回 dn1，於是 SQL 就發給了 MySQL1，去取 DB1 上的查詢結果，並返回給用戶。
如果上述 SQL 改爲 select * from Orders where prov in (‘wuhan’,‘beijing’)，那麼，SQL 就會發給MySQL1 與 MySQL2 去執行，然後結果集合並後輸出給用戶。但通常業務中我們的 SQL 會有 Order By 以及Limit 翻頁語法，此時就涉及到結果集在 Mycat 端的二次處理，這部分的代碼也比較複雜，而最複雜的則屬兩個表的 Jion 問題，爲此，Mycat 提出了創新性的 ER 分片、全局表、HBT（Human Brain Tech)人工智能的Catlet、以及結合 Storm/Spark 引擎等十八般武藝的解決辦法，從而成爲目前業界最強大的方案，這就是開源的力量！
三、爲什麼要使用mycat及mycat的應用場景
隨着時間和業務的發展，庫中的表會越來越多，表中的數據量也會越來越大，相應地數據操作，增刪改查的開銷也會越來越大；另外，由於無法進行分佈式式部署，而一臺服務器的資源（CPU、磁盤、內存、IO等）是有限的，最終數據庫所能承載的數據量、數據處理能力都將遭遇瓶頸。
以下是幾個典型的應用場景：
- 單純的讀寫分離，此時配置最爲簡單，支持讀寫分離，主從切換；
- 分表分庫，對於超過 1000 萬的表進行分片，最大支持 1000 億的單表分片；
- 多租戶應用，每個應用一個庫，但應用程序只連接 Mycat，從而不改造程序本身，實現多租戶化；
- 報表系統，藉助於 Mycat 的分表能力，處理大規模報表的統計；
替代 Hbase，分析大數據；
- 作爲海量數據實時查詢的一種簡單有效方案，比如 100 億條頻繁查詢的記錄需要在 3 秒內查詢出來結果，除了基於主鍵的查詢，還可能存在範圍查詢或其他屬性查詢，此時 Mycat 可能是最簡單有效的選擇