一、mycat简介：
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。
二、mycat实现原理
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！
三、为什么要使用mycat及mycat的应用场景
随着时间和业务的发展，库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地数据操作，增删改查的开销也会越来越大；另外，由于无法进行分布式式部署，而一台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、IO等）是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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