核心文件：

server.xml
schema.xml
rule.xml

垂直拆分
（1）将一个库中数据表拆分到对应的库中，完成垂直拆分
　 　比如原始项目库中包含用户、订单、商品模块的数据表，现在按照模块分别建立数据库，将数据库中
数据表拆分到对应数据库中，完成垂直拆分（微服务模式就已经做了垂直拆分）
（2）将一张有多个字段的表按照字段使用频率来拆分成多张表，完成垂直拆分

水平拆分
（1）将原始库进行复制多份(库表都是一样的)，然后将数据按规则向这多个库进行存储，来达到水平拆分
　　 比如原始库需要存储1000w条数据，将库复制5份，那么每个库将分别存储200w数据，这样原始库就不会存储数据量将大大减轻

分片

根据分区规则字段进行分片存储，那么如果根据分区规则字段查询时，也会根据分区规则路由到对应的分片上

全局表：
　　分析：在分片的情况下,当业务表因为规模而进行分片以后，业务表与这些附属的字典表之间的关联，就成了比较棘手的问题
       采用全局表来解决该问题，它具有以下特性：

       • 全局表的插入、更新操作会实时在所有节点上执行，保持各个分片的数据一致性
       • 全局表的查询操作，只从一个节点获取
　   • 全局表可以跟任何一个表进行 JOIN 操作

       全局表配置比较简单，不用写 Rule 规则，修改schema.xml，如下配置即可：
       <table name="company" primaryKey="id" type="global" dataNode="dn1,dn2" />

联表操作
      分析：如果主表的数据在1分片，从表对应的数据在2分片，那么这一次联表查询就需要跨节点，性能严重损耗
      采用配置子表来解决该问题，修改schema.xml，如下配置即可：

  <table name="tab_user" dataNode="dn1,dn2" rule="mod-long">
      <childTable name="tab_orders"  joinKey="user_id" parentKey="id"/>
  </table>
  mycat将tab_orders的user_id和tab_user的id关联起来，在对orders表进行插入操作时，将会判断插入数据的user_id处于哪一个分片，
  然后将数据插入该分片，这样便实现了将关联数据存放在一个分片的目的。当然，如果关联了更多的表，就继续在childTable下面配置childTable

注意：使用mycat后，不能再使用数据库主键自增了