1 实现方式

之前在对数据表进行水平拆分时，已经使用了取模运算。

是根据数据表中的某一个字段，有些地方说必须整型，其实除整型类型的字段外，这里可适用于所有字段，对其进行十进制的求模运算，将运算结果作为mycat的路由结果。

缺点：可以分散数据库的写压力；不足：如果查询语句中加入了范围，那么就需要mycat对查询到的结果进行合并。当数据量非常大时，这种跨库查询且需要合并查询结果的操作，将消耗更多的资源和更多的查询时间，尤其是出现了 order by 子句时，这种情况将变得更加糟糕。

2 设置

在 rule.xml 配置文件中，使用 tableRule 标签设置。

name 规则名称，这里的规则名称应与 schema.xml 配置文件中，对表进行分片设置的 table 节点的 rule 属性值一致，这样就将分片的规则和要分片的数据表，关联起来了。
columns 设置根据哪个字段，来计算分片规则，一般应该是整型数据类型。
algorithm 对字段分片时，采用的计算方法名称，这个名称应在同一配置文件中的 function 节点中定义。

name 计算分片规则的算法名称，与 tableRule 标签下 algorithm 标签内容进行关联。
class 实现路由算法具体的类，这里都是该类的绝对路径。
property 算法需要使用到的参数
count 表示进行取模的最大数，该值与 schema.xml 配置文件中，对表进行分片设置的 table 节点的 dataNode 属性中设置的节点数一致，可以确保所有分片数据，均匀的分布于所有节点中。

进入到mycat源码仓库，找到用来做取模运算的类

其中核心算法在这里首先对字段的数据进行哈希运算，

然后将结果转换为长整型，

为避免出现负数，又进行了绝对值运算；

最后对数据再根据传入的节点数，进行取模运算。

因此，可以看出，在取模运算前，其实是先进行了哈希计算，所以可适用于所有类型的字段。

不过，最好不要使用TEXT,CLOB,BLOB 这样的字段，因为哈希计算也耗时间啊。