亿万级分库分表后如何进行跨表分页查询

Posted 2023-03-31 Ron Liang

本文共列出了多种分库分表方式下的查询问题，大部分 ORM 只解决了分表插入的问题，对于分页查询，实际上也是没有很好的解决方案，原因在于分页查询和业务的分割有着紧密的联系，很多时候不能简单的将业务问题认为是中间件的问题。有序的二次查询法作为一次探索，期望能解决部分业务带来的分页问题。

前言

在常规的应用系统开发中，很少会涉及到需要对数据进行分库或者分表的操作，多数情况下，我们习惯使用ORM带来的便利，且使用连接查询是一种高效率的开发方式，就算涉及到分表的场景，很多时候也都可以使用ORM自带的分表规则来解决问题。

比如在电商场景中，用户和订单是属于重点增量的数据，通常情况下，或者按用户编号取模或者按订单编号取模进行分表，按便利性来区分，可以使用按用户编号分表解决后续跨表分页查询问题，这也是推荐的方式之一。

据说淘宝采用的是双写订单，即客户和商家各自一套冗余数据库，再指向订单表，这样做可以规避资源抢夺的问题。

分表后查询的多种方法

全局表查询

顾名思义，全局查询就是将分表后的数据主键再集中存储到一张表中，由于全局表只存储很简单的编号信息，查询效率相对较高，但是在数据持续增长的情况下，压力也越来越大。

禁止跳页查询

禁止跳页查询在移动互联网中广泛被应用，这种方法的原理是在查询中摒弃舍弃传统的Page，转而使用一个timestamp时间戳来代码页码，下一页的查询总是在上一页的最后一条记录的时间戳之后，当客户端拉取不到任何数据的时候，即可停止分页。

这种方法带的一个问题就是不允许进行跳转分页，并且会带来冗余查询的问题，比如需要查询多张表后才得到PageSize需要的数据量，只能按部就班的往下查询，不能进行并行查询。特别致命的是，此方法还将带来重复数据的问题。对数据精度要求不高的场景可以采用。

按日期的二次查询法

按日期的二次查询法号称可以解决分页带来的性能和精度问题，具体原理为，先将分页跳过的数据量平均分布到所有表中，如 Page=10,PageSize=50，如果有5个分表，则SQL语句：page=page/5,LIMIT 2,10;分别对5张表进行查询，得到5个结果集，此时，5个结果集里面分别有10条数据，其中下标0和rn-1的结果分别是当前结果集中的最小和最大时间戳(maxTimestamp)，通过比较5张表的返回记录得到一个最小的时间戳 minTimestamp，再将这个最小的时间戳带入SQL条件进行二次查询，SQL代码

SELECT * FROM TABLE_NAME WHERE Timestamp BETWEEN @minTimestamp AND @maxTimestamp ORDER BY Timestamp

通过上面的代码，可以从数据库中得到一个完全的结果集，然后在内存中将5个结果集合并排序，取分页数据即可。看起来无懈可击，完美解决了上面两种分页查询引起的问题。实际上我个人认为，这里面还是有一些需要注意的地方，比如由于分表规则的问题导致第一次查询的表比较多（可能几千张表），又或者在二次查询中，某个区间的数据比较大，最后就是在内存中合并结果集也会造成性能问题。
这种查询方法还是解决了精度的问题，也部分解决了性能问题，特别是在取模分表的场景，数据随机性比较大的情况下，还是非常有用的。

大数据集成法

当数据量达到一定程度的时候，可以考虑上ELK或者其它大数据套件，可以很好的解决分页带的影响。

NewSql法

如果有条件，可以迁移数据库到NewSql类型的数据库上，NewSql数据库属于分布式数据库，既有关系数据库的优点又可以无限扩表，通常还支持关系数据库间的无障碍迁移，比如国产的TiDB数据库等。

有序的二次查询法

有序的二次查询法是基于上面的按日期的二次查询法发展而来，这种方法目前还处于测试阶段，具体做法是将数据按天进行分表，这样就可以确保数据块是连续的，以查询最近17天的分页数据为例，先查询出所有表的总行数，这里使用 COUNT(*) ，Mysql 会优化为information_schema.TABLES.TABLE_ROWS 索引查询提高查询效率，不用担心性能问题，下面列出详细的测试步骤。

建立分页实体

public class PageEntity

    /// <summary>
    /// 跳过的记录数
    /// </summary>
    public long Skip  get; set; 
    /// <summary>
    /// 选取的记录数
    /// </summary>
    public long Take  get; set; 
    /// <summary>
    /// 总行数
    /// </summary>
    public long Total  get; set; 
    /// <summary>
    /// 表名
    /// </summary>
    public string TableName  get; set; 

定义分页算法类

public class PageDataService

    ...

初始化表

在 PageDataService 类中使用内存表模拟数据库表，主要模拟数据分页的情况，所以每个表的数据量都很小，方便人肉计算和跳页

private readonly static List<PageEntity> entitys = new List<PageEntity>()

    new PageEntity Total=12,TableName="230301" ,
    new PageEntity Total=3,TableName="230302" ,
    new PageEntity Total=4,TableName="230303" ,
    new PageEntity Total=1,TableName="230304" ,
    new PageEntity Total=1,TableName="230305" ,
    new PageEntity Total=7,TableName="230306" ,
    new PageEntity Total=2,TableName="230307" ,
    new PageEntity Total=11,TableName="230308" ,
    new PageEntity Total=41,TableName="230309" ,
    new PageEntity Total=25,TableName="230310" ,
    new PageEntity Total=33,TableName="230311" ,
    new PageEntity Total=8,TableName="230312" ,
    new PageEntity Total=3,TableName="230313" ,
    new PageEntity Total=0,TableName="230314" ,
    new PageEntity Total=17,TableName="230315" ,
    new PageEntity Total=88,TableName="230316" ,
    new PageEntity Total=2,TableName="230317" 
;

分页算法

public static List<PageEntity> Pagination(int page, int pageSize)

    long preBlock = 0;
    int currentPage = page;
    int currentPage = page >= 1 ? page - 1 : 0;
    long currentPageSize = pageSize;
    List<PageEntity> results = new List<PageEntity>();

    foreach (var item in entitys)
    
       if (item.Total == 0)
          continue;

       var skip = (currentPage * currentPageSize) + preBlock;
       var remainder = item.Total - skip;
       if (remainder > 0)
       
           item.Skip = skip;
           item.Take = currentPageSize;
           if (remainder >= currentPageSize)
           
               results.Add(item);
               break;
           
           else
           
               currentPageSize = currentPageSize - remainder;
               item.Take = remainder;
               currentPage = 0;
               preBlock = 0;

               results.Add(item);
           
       
       else
       
           preBlock = Math.Abs(remainder);
           currentPage = 0;
     
    

    // 输出测试结果
    if (results.Count > 0)
    
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
        Console.WriteLine("本次查询，Page:0,PageSize:1", page, pageSize);
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Gray;
        foreach (var item in results)
        
            Console.WriteLine("表：0,总行数：1,OFFSET：2，LIMIT：3", item.TableName, item.Total, item.Skip, item.Take);
        
        Console.WriteLine();
    
    else
    
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Red;
        Console.WriteLine("分页下无数据：0,1", page, pageSize);
        Console.ForegroundColor = ConsoleColor.Gray;
    

    return results;

在上面的分页算法中，定义了4个私有变量，分别是
preBlock：存跨表数据块长度
currentPage：当前表分页
currentPageSize：当前表分页长度，也是当前表接 preBlock 所需要的查询长度
results：查询表结果，存需要进行二次查询的表结构

接下来，就对最近 17 张表进行模拟轮询计算，把数据块连接起来，首先是计算 skip 的长度，这里使用当前表分页加跨表块

var skip = ((currentPage - 1) * currentPageSize) + preBlock 

得到真实的 skip，然后用当前表 Total - skip 得到下一表的接续长度

 var remainder = item.Total - skip;

再通过判断接续长度 remainder 大于 0，如果小于0则设定 preBlock 和 currentPage 进入下一表结构，如果大于 0 则进一步判断其是否可以覆盖 currentPageSize，如果可以覆盖则记录当前表并跳出循环，否则 重置 currentPageSize 和其它条件后进入下一个表结构。

if (remainder > 0)

    item.Skip = skip;
    item.Take = currentPageSize;
    if (remainder >= currentPageSize)
    
        results.Add(item);
        break;
    
    else
    
        currentPageSize = currentPageSize - remainder;
        item.Take = remainder;
        currentPage = 1;
        preBlock = 0;
        results.Add(item);
    

else

    preBlock = Math.Abs(remainder);
    currentPage = 1;

测试分页结果

构建一些测试数据进行分页，看接续是否已经闭合

public class Program

    public static void Main(string[] args)
    
        PageDataService.Pagination(1, 40);
        PageDataService.Pagination(2, 40);
        PageDataService.Pagination(3, 40);
        PageDataService.Pagination(4, 40);
        PageDataService.Pagination(5, 40);
        PageDataService.Pagination(6, 40);
        PageDataService.Pagination(7, 40);
        PageDataService.Pagination(8, 40);
        PageDataService.Pagination(9, 40);
        PageDataService.Pagination(113, 10);

        Console.ReadKey();
    

输出测试结果

通过输出的测试结果，可以看到，数据块是连续的，且已经得到了每次需要查询的表结构数据，在实际应用中，只需要对这个结果执行并行查询然后在内存中归并排序就可以了。

并行查询和排序

public static void Query()

    var entitys = PageDataService.Pagination(1, 40);
    List<UserEntity> datas = new List<UserEntity>();
    Parallel.ForEach(entitys, entity =>
    
        var sql = $"SELECT * FROM TABLE_entity.TableName ORDER BY Timestamp LIMIT entity.Skip,entity.Take";
        var results = Mysql.Query<UserEntity>(sql);
        datas.AddRange(results);
    );

    // 排序
    datas = datas.OrderByDescending(x => x.Timestamp).ToList();

到这里，就完成了有序的二次查询法的算法过程。这种分页算法存在一定的局限性，比如必须是连续的数据块，按一定时间区间进行分表才可使用，大区间查询时的分页，第一次查询会比较慢，比如查询区间为3年内的按天分表分页数据，将会导致第一次查询开启 3*365 个数据库连接，当然，这取决于你第一次查询采用的是并行查询还是轮询，还是有优化空间的。

结束语

本文共列出了多种分库分表方式下的查询问题，大部分 ORM 只解决了分表插入的问题，对于分页查询，实际上也是没有很好的解决方案，原因在于分页查询和业务的分割有着紧密的联系，很多时候不能简单的将业务问题认为是中间件的问题。有序的二次查询法作为一次探索，期望能解决部分业务带来的分页问题。

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面试官：给我讲一下分库分表方案

链接：https://www.cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html

一、数据库瓶颈

1、IO瓶颈

2、CPU瓶颈

二、分库分表

1、水平分库

2、水平分表

3、垂直分库

4、垂直分表

三、分库分表工具

四、分库分表步骤

五、分库分表问题

1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

六、分库分表总结

七、分库分表示例

一、数据库瓶颈

不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。

1、IO瓶颈

第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。

第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。

2、CPU瓶颈

第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。

第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。

二、分库分表

1、水平分库

1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。

2、结果：

• 每个库的结构都一样；

• 每个库的数据都不一样，没有交集；

• 所有库的并集是全量数据；

3、场景：系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。

4、分析：库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。

2、水平分表

1、概念：以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个表中的数据拆分到多个表中。

2、结果：

• 每个表的结构都一样；

• 每个表的数据都不一样，没有交集；

• 所有表的并集是全量数据；

3、场景：系统绝对并发量并没有上来，只是单表的数据量太多，影响了SQL效率，加重了CPU负担，以至于成为瓶颈。

4、分析：表的数据量少了，单次SQL执行效率高，自然减轻了CPU的负担。

3、垂直分库

1、概念：以表为依据，按照业务归属不同，将不同的表拆分到不同的库中。

2、结果：

• 每个库的结构都不一样；

• 每个库的数据也不一样，没有交集；

• 所有库的并集是全量数据；

3、场景：系统绝对并发量上来了，并且可以抽象出单独的业务模块。

4、分析：到这一步，基本上就可以服务化了。例如，随着业务的发展一些公用的配置表、字典表等越来越多，这时可以将这些表拆到单独的库中，甚至可以服务化。再有，随着业务的发展孵化出了一套业务模式，这时可以将相关的表拆到单独的库中，甚至可以服务化。

4、垂直分表

1、概念：以字段为依据，按照字段的活跃性，将表中字段拆到不同的表（主表和扩展表）中。

2、结果：

• 每个表的结构都不一样；

• 每个表的数据也不一样，一般来说，每个表的字段至少有一列交集，一般是主键，用于关联数据；

• 所有表的并集是全量数据；

3、场景：系统绝对并发量并没有上来，表的记录并不多，但是字段多，并且热点数据和非热点数据在一起，单行数据所需的存储空间较大。以至于数据库缓存的数据行减少，查询时会去读磁盘数据产生大量的随机读IO，产生IO瓶颈。

4、分析：可以用列表页和详情页来帮助理解。垂直分表的拆分原则是将热点数据（可能会冗余经常一起查询的数据）放在一起作为主表，非热点数据放在一起作为扩展表。这样更多的热点数据就能被缓存下来，进而减少了随机读IO。拆了之后，要想获得全部数据就需要关联两个表来取数据。但记住，千万别用join，因为join不仅会增加CPU负担并且会讲两个表耦合在一起（必须在一个数据库实例上）。关联数据，应该在业务Service层做文章，分别获取主表和扩展表数据然后用关联字段关联得到全部数据。

三、分库分表工具

1、sharding-sphere：jar，前身是sharding-jdbc；

2、TDDL：jar，Taobao Distribute Data Layer；

3、Mycat：中间件。

注：工具的利弊，请自行调研，官网和社区优先。

四、分库分表步骤

根据容量（当前容量和增长量）评估分库或分表个数 -> 选key（均匀）-> 分表规则（hash或range等）-> 执行（一般双写）-> 扩容问题（尽量减少数据的移动）。

五、分库分表问题

1、非partition key的查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

1、端上除了partition key只有一个非partition key作为条件查询

• 映射法

• 基因法

注：写入时，基因法生成user_id，如图。关于xbit基因，例如要分8张表，23=8，故x取3，即3bit基因。根据user_id查询时可直接取模路由到对应的分库或分表。根据user_name查询时，先通过user_name_code生成函数生成user_name_code再对其取模路由到对应的分库或分表。id生成常用snowflake算法。

2、端上除了partition key不止一个非partition key作为条件查询

• 映射法

• 冗余法

注：按照order_id或buyer_id查询时路由到db_o_buyer库中，按照seller_id查询时路由到db_o_seller库中。感觉有点本末倒置！有其他好的办法吗？改变技术栈呢？

3、后台除了partition key还有各种非partition key组合条件查询

• NoSQL法

• 冗余法

2、非partition key跨库跨表分页查询问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

注：用NoSQL法解决（ES等）。

3、扩容问题（水平分库分表，拆分策略为常用的hash法）

1、水平扩容库（升级从库法

注：扩容是成倍的。

2、水平扩容表（双写迁移法）

第一步：（同步双写）应用配置双写，部署；
第二步：（同步双写）将老库中的老数据复制到新库中；
第三步：（同步双写）以老库为准校对新库中的老数据；
第四步：（同步双写）应用去掉双写，部署；

注：双写是通用方案。

六、分库分表总结

分库分表，首先得知道瓶颈在哪里，然后才能合理地拆分（分库还是分表？水平还是垂直？分几个？）。且不可为了分库分表而拆分。

1、选key很重要，既要考虑到拆分均匀，也要考虑到非partition key的查询。

2、只要能满足需求，拆分规则越简单越好。

七、分库分表示例

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