數據庫分庫分表后非分片鍵怎么查詢

這篇文章主要介紹“數據庫分庫分表后非分片鍵怎么查詢”，在日常操作中，相信很多人在數據庫分庫分表后非分片鍵怎么查詢問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”數據庫分庫分表后非分片鍵怎么查詢”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

我們知道在分庫分表中對于toC業務來說，需要選擇用戶屬性如 user_id 作為分片鍵，不推薦使用order_id這樣的作為分片鍵。

那問題來了，對于訂單表來說，選擇了user_id作為分片鍵以后如何查看訂單詳情呢？比如下面這樣一條SQL：

SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325

由于查詢條件中的order_id不是分片鍵，所以需要查詢所有分片才能得到最終的結果。如果下面有 1000 個分片，那么就需要執行 1000 次這樣的 SQL，這時性能就比較差了。

可以通過ShardingSphere-JDBC生成的SQL得知，根據order_id查詢會對所有分片進行查詢然后通過UNION ALL進行合并。

但是，我們知道 order_id 是主鍵，應該只有一條返回記錄，也就是說，order_id 只存在于一個分片中。這時，可以有以下三種設計：

• 冗余數據法

• 索引表法

• 基因分片法

當然，這三種設計的本質都是通過冗余實現空間換時間的效果，否則就需要掃描所有的分片，當分片數據非常多，效率就會變得極差。

下面我們逐一分析。

設計一：冗余法

這種做法很容易理解，同一份訂單數據在插入時保存兩份，根據user_id 和 order_id分別做兩個分庫分表的實現。

通過對表進行冗余，對于 order_id 的查詢，只需要在 order_id = 801462878019256325 的分片中直接查詢就行，效率最高。但是這個方案設計的缺點又很明顯：冗余數據量太大。

方法二：索引表法

索引表法是對第一種冗余法的改進，由于第一種方案冗余的數據量太大，所以索引表方案中只創建一個包含user_id和order_id的索引表，在插入訂單時再插入一條數據到索引表中。

表結構如下

CREATE TABLE idx_orderid_userid （
  order_id bigint
  user_id bigint,
  PRIMARY KEY (order_id)
)

在實現時可以將idx_orderid_userid表通過Redis緩存來代替，如果此表數據量很大也可以將其分庫分表，但是它的分片鍵是 order_id。

如果這時再根據字段 order_id 進行查詢，可以進行類似二級索引的回表實現：先通過查詢索引表得到記錄 order_id = 801462878019256325 對應的分片鍵 user_id 的值，接著再根據 user_id 進行查詢，最終定位到想要的數據，如：

原始SQL：

SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325

拆分后的SQL：

# step 1
SELECT user_id FROM idx_orderid_userid 
WHERE order_id = 801462890610556951

# step 2
SELECT * FROM T_ORDER 
WHERE user_id = ? AND order_id = 801462890610556951

這個例子是將一條 SQL 語句拆分成 2 條 SQL 語句，但是拆分后的 2 條 SQL 都可以通過分片鍵進行查詢，這樣能保證只需要在單個分片中完成查詢操作。不論有多少個分片，也只需要查詢 2個分片的信息，這樣 SQL 的查詢性能可以得到極大的提升。

方法三：基因法

通過索引表的方式，雖然存儲上較冗余全表容量小了很多，但是要根據另一個分片鍵進行數據的存儲，還是顯得不夠優雅。

因此，最優的設計，不是創建一個索引表，而是將分片鍵的信息保存在想要查詢的列中，這樣通過查詢的列就能直接知道所在的分片信息，這種方法也叫叫做基因法。

基因法的原理出自一個理論：對一個數取余2的n次方，那么余數就是這個數的二進制的最后n位數。

假如我們現在根據user_id進行分片，采用user_id % 16的方式來進行數據庫路由，這里的user_id%16，其本質是user_id的最后4個bit位 log(16,2) = 4 決定這行數據落在哪個分片上，這4個bit就是分片基因。

如上圖所示，user_id=20160169的用戶創建了一個訂單（20160169的二進制表示為：1001100111001111010101001)

• 使用user_id%16分片，決定這行數據要插入到哪個分片中

• 分庫基因是user_id的最后4個bit，log(16,2) = 4，即1001

• 在生成order_id時，先使用一種分布式ID生成算法生成前60bit（上圖中綠色部分）

• 將分庫基因加入到order_id的最后4個bit（上圖中粉色部分）

• 拼裝成最終的64bit訂單order_id（上圖中藍色部分）

這樣保證了同一個用戶創建的所有訂單都落到了同一個分片上，order_id的最后4個bit都相同，于是：

• 通過user_id %16 能夠定位到分片

• 通過order_id % 16也能定位到分片

不好理解的話，可以看下面這段代碼：

@Test
public void modIdTest(){
    long userID = 20160169L;
    //分片數量
    int shardNum = 16;
    String gen = getGen(userID, shardNum);
    log.info("userID:{}的基因為:{}",userID,gen);
    long snowId = IdWorker.getId(Order.class);
    log.info("雪花算法生成的訂單ID為{}",snowId);
    Long orderId = buildGenId(snowId,gen);
    log.info("基因轉換后的訂單ID為{}",orderId);

    Assert.assertEquals(orderId % shardNum , userID % shardNum);
}

運行結果如下：

原始訂單ID為1595662702879973377，通過基因轉換后ID變成了1595662702879973385，對于用戶id 和 新生成的訂單id對其取模結果一樣。

上面那種做法是基因替換，替換掉訂單id的分片基因。下面這種做法就更顯直接。

將訂單表 orders 的主鍵設計為一個字符串，這個字符串中最后一部分包含分片鍵的信息，如：

order_id = string（order_id + user_id）

那么這時如果根據 order_id 進行查詢：

SELECT * FROM T_ORDER
WHERE order_id = '1595662702879973377-20160169';

由于字段 order_id 的設計中直接包含了分片鍵信息，所以我們可以直接通過分片鍵部分直接定位到分片上。

同樣地，在插入時，由于可以知道插入時 user_id 對應的值，所以只要在業務層做一次字符的拼接，然后再插入數據庫就行了。

這樣的實現方式較冗余表和索引表的設計來說，效率更高，查詢時可以直接定位到數據對應的分片信息，只需 1 次查詢就能獲取想要的結果。

這樣實現的缺點是，主鍵值會變大一些，存儲也會相應變大。但是只要主鍵值是有序的，插入的性能就不會變差。而通過在主鍵值中保存分片信息，卻可以大大提升后續的查詢效率，這樣空間換時間的設計，總體上看是非常值得的。

實際上淘寶的訂單號也是這樣構建的

上圖是我的淘寶訂單信息，可以看到，訂單號的最后 6 位都是 607041，所以可以大概率推測出：

• 淘寶訂單表的分片鍵是用戶 ID；

• 淘寶訂單表，訂單表的主鍵包含用戶 ID，也就是分片信息。這樣通過訂單號進行查詢，可以獲得分片信息，從而查詢 1 個分片就能得到最終的結果。

到此，關于“數據庫分庫分表后非分片鍵怎么查詢”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！