Mysql系列-5.Mysql分库分表(中)-阿里云开发者社区

Mysql系列-5.Mysql分库分表(上):https://developer.aliyun.com/article/1414267

server.xml

server.xml配置文件包含了MyCat的系统配置信息，主要有两个重要的标签：system、user。

1). system标签

主要配置MyCat中的系统配置信息，对应的系统配置项及其含义，如下：

属性	取值	含义
charset	utf8	设置Mycat的字符集, 字符集需要与MySQL的字符集保持一致

nonePasswordLogin

0,1

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

useHandshakeV10	0,1	使用该选项主要的目的是为了能够兼容高版本的jdbc驱动, 是否采用HandshakeV10Packet来与client进行通信, 1:是, 0:否
useSqlStat	0,1	开启SQL实时统计, 1 为开启 , 0 为关闭 ;开启之后, MyCat会自动统计SQL语句的执行情况 ; mysql -h 127.0.0.1 -P 9066-u root -p 查看MyCat执行的SQL, 执行效率比较低的SQL , SQL的整体执行情况、读写比例等 ; show @@sql ; show @@sql.slow ; show @@sql.sum ;

useGlobleTableCheck	0,1	是否开启全局表的一致性检测。1为开启，0为关闭。
sqlExecuteTimeout	1000	SQL语句执行的超时时间 , 单位为 s ;

sequnceHandlerType	0,1,2	用来指定Mycat全局序列类型，0 为本地文件，1 为数据库方式，2 为时间戳列方式，默认使用本地文件方式，文件方式主要用于测试
sequnceHandlerPattern	正则表达式

subqueryRelationshipCheck	true,false	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
useCompression	0,1	开启mysql压缩协议 , 0 : 关闭, 1 : 开启

fakeMySQLVersion	5.5,5.6	设置模拟的MySQL版本号
defaultSqlParser		由于MyCat的最初版本使用了FoundationDB的SQL解析器, 在MyCat1.3后增加了Druid解析器, 所以要设置defaultSqlParser属性来指定默认的解析器; 解析器有两个 :druidparser 和 fdbparser, 在MyCat1.4之后,默认是druidparser,fdbparser已经废除
processors	1,2…	指定系统可用的线程数量, 默认值为CPU核心x 每个核心运行线程数量; processors 会影响processorBufferPool,processorBufferLocalPercent,processorExecutor属性, 所有, 在性能调优时, 可以适当地修改processors值

processorBufferChunk

指定每次分配Socket Direct Buffer默认值为4096字节, 也会影响BufferPool长度,如果一次性获取字节过多而导致buffer不够则会出现警告, 可以调大该值

processorExecutor
packetHeaderSize		指定MySQL协议中的报文头长度, 默认4个字节
maxPacketSize		指定MySQL协议可以携带的数据最大大小, 默认值为16M

idleTimeout		指定连接的空闲时间的超时长度;如果超时,将关闭资源并回收, 默认30分钟
txIsolation		初始化前端连接的事务隔离级别,默认为REPEATED_READ , 对应数字为3READ_UNCOMMITED=1;READ_COMMITTED=2; REPEATED_READ=3;SERIALIZABLE=4;

sqlExecuteTimeout		执行SQL的超时时间, 如果SQL语句执行超时,将关闭连接; 默认300秒;
serverPort		定义MyCat的使用端口, 默认8066

managerPort

定义MyCat的管理端口, 默认9066

2). user标签

配置MyCat中的用户、访问密码，以及用户针对于逻辑库、逻辑表的权限信息，具体的权限描述方式及配置说明如下：

在测试权限操作时，我们只需要将 privileges 标签的注释放开。在 privileges 下的schema标签中配置的dml属性配置的是逻辑库的权限。在privileges的schema下的table标签的dml属性中配置逻辑表的权限。

MyCat分片

垂直拆分

场景

在业务系统中, 涉及以下表结构 ,但是由于用户与订单每天都会产生大量的数据, 单台服务器的数据存储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分, 原有的数据库表如下。

现在考虑将其进行垂直分库操作，将商品相关的表拆分到一个数据库服务器，订单表拆分的一个数据库服务器，用户及省市区表拆分到一个服务器。最终结构如下：

准备

准备三台服务器，IP地址如图所示：

并且在192.168.200.210，192.168.200.213, 192.168.200.214上面创建数据库shopping。

配置

1). schema.xml

<schema name="SHOPPING" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
    <table name="tb_goods_base" dataNode="dn1" primaryKey="id" />
    <table name="tb_goods_brand" dataNode="dn1" primaryKey="id" />
    <table name="tb_goods_cat" dataNode="dn1" primaryKey="id" />
    <table name="tb_goods_desc" dataNode="dn1" primaryKey="goods_id" />
    <table name="tb_goods_item" dataNode="dn1" primaryKey="id" />
    <table name="tb_order_item" dataNode="dn2" primaryKey="id" />
    <table name="tb_order_master" dataNode="dn2" primaryKey="order_id" />
    <table name="tb_order_pay_log" dataNode="dn2" primaryKey="out_trade_no" />
    <table name="tb_user" dataNode="dn3" primaryKey="id" />
    <table name="tb_user_address" dataNode="dn3" primaryKey="id" />
    <table name="tb_areas_provinces" dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_areas_city" dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
    <table name="tb_areas_region" dataNode="dn3" primaryKey="id"/>
</schema>
<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="shopping" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="shopping" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="shopping" />
<dataHost name="dhost1" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100">
  <heartbeat>select user()</heartbeat>
  <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.210:3306?useSSL=false&amp;serverTimezone=Asia/Shanghai&amp;characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" />
</dataHost>
<dataHost name="dhost2" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100">
  <heartbeat>select user()</heartbeat>
  <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.213:3306?
useSSL=false&amp;serverTimezone=Asia/Shanghai&amp;characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" />
</dataHost>
<dataHost name="dhost3" maxCon="1000" minCon="10" balance="0" writeType="0" dbType="mysql" dbDriver="jdbc" switchType="1" slaveThreshold="100">
  <heartbeat>select user()</heartbeat>
  <writeHost host="master" url="jdbc:mysql://192.168.200.214:3306?
useSSL=false&amp;serverTimezone=Asia/Shanghai&amp;characterEncoding=utf8" user="root" password="1234" />
</dataHost>

2). server.xml

<user name="root" defaultAccount="true">
    <property name="password">123456</property>
    <property name="schemas">SHOPPING</property>
    <!-- 表级 DML 权限设置 -->
    <!--
    <privileges check="true">
      <schema name="DB01" dml="0110" >
        <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table>
      </schema>
    </privileges>
  -->
</user>
<user name="user">
    <property name="password">123456</property>
    <property name="schemas">SHOPPING</property>
    <property name="readOnly">true</property>
</user>

测试

1). 上传测试SQL脚本到服务器的/root目录

2). 执行指令导入测试数据

重新启动MyCat后，在mycat的命令行中，通过source指令导入表结构，以及对应的数据，查看数据分布情况。

source /root/shopping-table.sql
source /root/shopping-insert.sql

将表结构及对应的测试数据导入之后，可以检查一下各个数据库服务器中的表结构分布情况。检查是否和我们准备工作中规划的服务器一致。

3). 查询用户的收件人及收件人地址信息(包含省、市、区)。

在MyCat的命令行中，当我们执行以下多表联查的SQL语句时，可以正常查询出数据。(同一个库中进行操作)

select ua.user_id, ua.contact, p.province, c.city, r.area , ua.address from
tb_user_address ua ,tb_areas_city c , tb_areas_provinces p ,tb_areas_region r
where ua.province_id = p.provinceid and ua.city_id = c.cityid and ua.town_id =
r.areaid ;

4). 查询每一笔订单及订单的收件地址信息(包含省、市、区)。

实现该需求对应的SQL语句如下：

SELECT order_id , payment ,receiver, province , city , area FROM tb_order_master o
, tb_areas_provinces p , tb_areas_city c , tb_areas_region r WHERE
o.receiver_province = p.provinceid AND o.receiver_city = c.cityid AND
o.receiver_region = r.areaid ;

但是现在存在一个问题，订单相关的表结构是在 192.168.200.213 数据库服务器中，而省市区的数据库表是在 192.168.200.214 数据库服务器中。那么在MyCat中执行是否可以成功呢？

经过测试，我们看到，SQL语句执行报错。原因就是因为MyCat在执行该SQL语句时，需要往具体的数据库服务器中路由，而当前没有一个数据库服务器完全包含了订单以及省市区的表结构，造成SQL语句失败，报错。

对于上述的这种现象，我们如何来解决呢？下面我们介绍的全局表，就可以轻松解决这个问题。

全局表

对于省、市、区/县表tb_areas_provinces , tb_areas_city , tb_areas_region，是属于数据字典表，在多个业务模块中都可能会遇到，可以将其设置为全局表，利于业务操作。

修改schema.xml中的逻辑表的配置，修改 tb_areas_provinces、tb_areas_city、tb_areas_region 三个逻辑表，增加 type 属性，配置为global，就代表该表是全局表，就会在所涉及到的dataNode中创建给表。对于当前配置来说，也就意味着所有的节点中都有该表了。

<table name="tb_areas_provinces" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>
<table name="tb_areas_city" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>
<table name="tb_areas_region" dataNode="dn1,dn2,dn3" primaryKey="id" type="global"/>

配置完毕后，重新启动MyCat。

1). 删除原来每一个数据库服务器中的所有表结构
2). 通过source指令，导入表及数据

source /root/shopping-table.sql
source /root/shopping-insert.sql

3). 检查每一个数据库服务器中的表及数据分布，看到三个节点中都有这三张全局表
4). 然后再次执行上面的多表联查的SQL语句

SELECT order_id , payment ,receiver, province , city , area FROM tb_order_master o
, tb_areas_provinces p , tb_areas_city c , tb_areas_region r WHERE
o.receiver_province = p.provinceid AND o.receiver_city = c.cityid AND
o.receiver_region = r.areaid ;

是可以正常执行成功的。

5). 当在MyCat中更新全局表的时候，我们可以看到，所有分片节点中的数据都发生了变化，每个节点的全局表数据时刻保持一致。

水平拆分

场景

在业务系统中, 有一张表(日志表), 业务系统每天都会产生大量的日志数据 , 单台服务器的数据存储及处理能力是有限的, 可以对数据库表进行拆分。

准备

准备三台服务器，具体的结构如下：

并且，在三台数据库服务器中分表创建一个数据库itcast。

配置

1). schema.xml

<schema name="ITCAST" checkSQLschema="true" sqlMaxLimit="100">
  <table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" />
</schema>
<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

tb_log表最终落在3个节点中，分别是 dn4、dn5、dn6 ，而具体的数据分别存储在 dhost1、dhost2、dhost3的itcast数据库中。

2). server.xml

配置root用户既可以访问 SHOPPING 逻辑库，又可以访问ITCAST逻辑库。

<user name="root" defaultAccount="true">
    <property name="password">123456</property>
    <property name="schemas">SHOPPING,ITCAST</property>
    <!-- 表级 DML 权限设置 -->
    <!--
    <privileges check="true">
      <schema name="DB01" dml="0110" >
        <table name="TB_ORDER" dml="1110"></table>
      </schema>
    </privileges>
    -->
</user>

测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

CREATE TABLE tb_log (
    id bigint(20) NOT NULL COMMENT 'ID',
    model_name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块名',
    model_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '模块值',
    return_value varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值',
    return_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '返回值类型',
    operate_user varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作用户',
    operate_time varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT '操作时间',
    param_and_value varchar(500) DEFAULT NULL COMMENT '请求参数名及参数值',
    operate_class varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作类',
    operate_method varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '操作方法',
    cost_time bigint(20) DEFAULT NULL COMMENT '执行方法耗时, 单位 ms',
    source int(1) DEFAULT NULL COMMENT '来源 : 1 PC , 2 Android , 3 IOS',
    PRIMARY KEY (id)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('1','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:12:28','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','insert','10',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('2','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:12:27','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','insert','23',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('3','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','update','34',1);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('4','user','update','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:16:45','{\"age\":\"20\",\"name\":\"Tom\",\"gender\":\"1\"}','cn.itcast.contro
ller.UserController','update','13',2);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('5','user','insert','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co
ntroller.UserController','insert','29',3);
INSERT INTO tb_log (id, model_name, model_value, return_value, return_class,
operate_user, operate_time, param_and_value, operate_class, operate_method,
cost_time，source)
VALUES('6','user','find','success','java.lang.String','10001','2022-01-06
18:30:31','{\"age\":\"200\",\"name\":\"TomCat\",\"gender\":\"0\"}','cn.itcast.co
ntroller.UserController','find','29',2);

分片规则

范围分片

1). 介绍

根据指定的字段及其配置的范围与数据节点的对应情况，来决定该数据属于哪一个分片。

2). 配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="TB_ORDER" dataNode="dn1,dn2,dn3" rule="auto-sharding-long" />

schema.xml数据节点配置：

<dataNode name="dn1" dataHost="dhost1" database="db01" />
<dataNode name="dn2" dataHost="dhost2" database="db01" />
<dataNode name="dn3" dataHost="dhost3" database="db01" />

rule.xml分片规则配置：

<tableRule name="auto-sharding-long">
  <rule>
    <columns>id</columns>
    <algorithm>rang-long</algorithm>
  </rule>
</tableRule>
<function name="rang-long" class="io.mycat.route.function.AutoPartitionByLong">
    <property name="mapFile">autopartition-long.txt</property>
    <property name="defaultNode">0</property>
</function>

分片规则配置属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与function的对应关系
class	指定该分片算法对应的类

mapFile	对应的外部配置文件
type	默认值为0 ; 0 表示Integer , 1 表示String

defaultNode

默认节点默认节点的所用:枚举分片时,如果碰到不识别的枚举值, 就让它路由到默认节点 ; 如果没有默认值,碰到不识别的则报错。

含义：0-500万之间的值，存储在0号数据节点(数据节点的索引从0开始) ； 500万-1000万之间的数据存储在1号数据节点； 1000万-1500万的数据节点存储在2号节点；

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。在MyCat的入门程序中，我们使用的就是该分片规则。

取模分片

1). 介绍

根据指定的字段值与节点数量进行求模运算，根据运算结果，来决定该数据属于哪一个分片。

2). 配置

schema.xml逻辑表配置：

<table name="tb_log" dataNode="dn4,dn5,dn6" primaryKey="id" rule="mod-long" />

schema.xml数据节点配置：

<dataNode name="dn4" dataHost="dhost1" database="itcast" />
<dataNode name="dn5" dataHost="dhost2" database="itcast" />
<dataNode name="dn6" dataHost="dhost3" database="itcast" />

rule.xml分片规则配置：

<tableRule name="mod-long">
    <rule>
      <columns>id</columns>
      <algorithm>mod-long</algorithm>
    </rule>
</tableRule>
<function name="mod-long" class="io.mycat.route.function.PartitionByMod">
  <property name="count">3</property>
</function>

分片规则属性说明如下：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与function的对应关系

class	指定该分片算法对应的类
count	数据节点的数量

该分片规则，主要是针对于数字类型的字段适用。在前面水平拆分的演示中，我们选择的就是取模分片。

3). 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

一致性hash分片

1). 介绍

所谓一致性哈希，相同的哈希因子计算值总是被划分到相同的分区表中，不会因为分区节点的增加而改变原来数据的分区位置，有效的解决了分布式数据的拓容问题。

2). 配置

schema.xml中逻辑表配置：

<!-- 一致性hash -->
<table name="tb_order" dataNode="dn4,dn5,dn6" rule="sharding-by-murmur" />

rule.xml中分片规则配置：

<tableRule name="sharding-by-murmur">
  <rule>
        <columns>id</columns>
        <algorithm>murmur</algorithm>
  </rule>
</tableRule>
<function name="murmur" class="io.mycat.route.function.PartitionByMurmurHash">
  <property name="seed">0</property><!-- 默认是0 -->
  <property name="count">3</property>
  <property name="virtualBucketTimes">160</property>
</function>

分片规则属性含义：

属性	描述
columns	标识将要分片的表字段
algorithm	指定分片函数与function的对应关系
class	指定该分片算法对应的类

seed	创建murmur_hash对象的种子，默认0
count	要分片的数据库节点数量，必须指定，否则没法分片

virtualBucketTimes

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;virtualBucketTimes*count就是虚拟结点数量 ;

weightMapFile

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

bucketMapPath

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

在这里面，有两个参数很重要，详细说明一下：

在一致性哈希分片中，虚拟节点数和节点的权重是用来实现负载均衡的重要参数。

虚拟节点数：为了均衡地将数据分布到各个节点上，通常会为每个实际节点创建多个虚拟节点。虚拟节点数越多，数据分布越均匀，负载也能更加平衡地分散到各个节点上。这样可以避免某个节点成为热点，提高整个系统的性能。
节点的权重：节点的权重用于调整节点在哈希环上的位置，从而影响数据的分布情况。权重越高的节点在哈希环上的位置越靠近环的顶部，即更有可能被哈希函数选中存储数据。通过设置节点的权重，可以根据节点的性能、资源等情况来进行动态负载均衡。

通过调整虚拟节点数和节点的权重，可以实现较好的负载均衡效果，使得数据在分布式系统中能够更加均匀地存储和访问。这样可以提高系统的性能和可伸缩性，同时减少某个节点的压力，增加系统的容错性。

3). 测试

配置完毕后，重新启动MyCat，然后在mycat的命令行中，执行如下SQL创建表、并插入数据，查看数据分布情况。

create table tb_order(
    id varchar(100) not null primary key,
    money int null,
  content varchar(200) null
);
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b92fdaaf-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 10, 'b92fdaf8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93482b6-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 20, 'b93482d5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b937e246-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 50, 'b937e25d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93be2dd-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 100, 'b93be2f9-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b93f2d68-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 130, 'b93f2d7d-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9451b98-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 30, 'b9451bcc-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9488ec1-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 560, 'b9488edb-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94be6e6-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 10, 'b94be6ff-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b94ee10d-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 123, 'b94ee12c-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b952492a-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 145, 'b9524945-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95553ac-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 543, 'b95553c8-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9581cdd-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 17, 'b9581cfa-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95afc0f-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 18, 'b95afc2a-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b95daa99-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 134, 'b95daab2-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b9667e3c-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 156, 'b9667e60-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
INSERT INTO tb_order (id, money, content) VALUES ('b96ab489-6fc4-11ec-b831-
482ae33c4a2d', 175, 'b96ab4a5-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
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482ae33c4a2d', 180, 'b96e295b-6fc4-11ec-b831-482ae33c4a2d');
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