大家好呀，我是飘渺！
通过上篇文章我们知道了一个结论：那就是对于toC的业务，需要选择用户属性如 user_id 作为分片键。
那问题来了，对于订单表来说，选择了user_id作为分片键以后如何查看订单详情呢？比如下面这样一条SQL：
SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325
由于查询条件中的order_id不是分片键，所以需要查询所有分片才能得到最终的结果。如果下面有 1000 个分片，那么就需要执行 1000 次这样的 SQL，这时性能就比较差了。
可以通过ShardingSphere-JDBC生成的SQL得知，根据order_id查询会对所有分片进行查询然后通过UNION ALL进行合并。
但是，我们知道 order_id 是主键，应该只有一条返回记录，也就是说，order_id 只存在于一个分片中。这时，可以有以下三种设计：
当然，这三种设计的本质都是通过冗余实现空间换时间的效果，否则就需要扫描所有的分片，当分片数据非常多，效率就会变得极差。
下面我们逐一分析。
设计一：冗余法
这种做法很容易理解，同一份订单数据在插入时保存两份，根据user_id 和 order_id分别做两个分库分表的实现。
通过对表进行冗余，对于 order_id 的查询，只需要在 order_id = 801462878019256325 的分片中直接查询就行，效率最高。但是这个方案设计的缺点又很明显：冗余数据量太大。
方法二：索引表法
索引表法是对第一种冗余法的改进，由于第一种方案冗余的数据量太大，所以索引表方案中只创建一个包含user_id和order_id的索引表，在插入订单时再插入一条数据到索引表中。
表结构如下
CREATE TABLE idx_orderid_userid （
order_id bigint
user_id bigint,
PRIMARY KEY (order_id)
)
在实现时可以将idx_orderid_userid表通过Redis缓存来代替，如果此表数据量很大也可以将其分库分表，但是它的分片键是 order_id。
如果这时再根据字段 order_id 进行查询，可以进行类似二级索引的回表实现：先通过查询索引表得到记录 order_id = 801462878019256325 对应的分片键 user_id 的值，接着再根据 user_id 进行查询，最终定位到想要的数据，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
这个例子是将一条 SQL 语句拆分成 2 条 SQL 语句，但是拆分后的 2 条 SQL 都可以通过分片键进行查询，这样能保证只需要在单个分片中完成查询操作。不论有多少个分片，也只需要查询 2个分片的信息，这样 SQL 的查询性能可以得到极大的提升。
方法三：基因法
通过索引表的方式，虽然存储上较冗余全表容量小了很多，但是要根据另一个分片键进行数据的存储，还是显得不够优雅。
因此，最优的设计，不是创建一个索引表，而是将分片键的信息保存在想要查询的列中，这样通过查询的列就能直接知道所在的分片信息，这种方法也叫叫做基因法。
基因法的原理出自一个理论：对一个数取余2的n次方，那么余数就是这个数的二进制的最后n位数。
假如我们现在根据user_id进行分片，采用user_id % 16的方式来进行数据库路由，这里的user_id%16，其本质是user_id的最后4个bit位 **log(16,2) = 4 ** 决定这行数据落在哪个分片上，这4个bit就是分片基因。
如上图所示，user_id=20160169的用户创建了一个订单（20160169的二进制表示为：1001100111001111010101001)
- 使用user_id%16分片，决定这行数据要插入到哪个分片中
- 分库基因是user_id的最后4个bit，log(16,2) = 4，即1001
- 在生成order_id时，先使用一种分布式ID生成算法生成前60bit（上图中绿色部分）
- 将分库基因加入到order_id的最后4个bit（上图中粉色部分）
- 拼装成最终的64bit订单order_id（上图中蓝色部分）
这样保证了同一个用户创建的所有订单都落到了同一个分片上，order_id的最后4个bit都相同，于是：
- 通过user_id %16 能够定位到分片
- 通过order_id % 16也能定位到分片
不好理解的话，可以看下面这段代码：
@Test
public void modIdTest()
long userID = 20160169L;
//分片数量
int shardNum = 16;
String gen = getGen(userID, shardNum);
log.info("userID:的基因为:",userID,gen);
long snowId = IdWorker.getId(Order.class);
log.info("雪花算法生成的订单ID为",snowId);
Long orderId = buildGenId(snowId,gen);
log.info("基因转换后的订单ID为",orderId);
Assert.assertEquals(orderId % shardNum , userID % shardNum);
运行结果如下：
原始订单ID为1595662702879973377，通过基因转换后ID变成了1595662702879973385，对于用户id 和 新生成的订单id对其取模结果一样。
上面那种做法是基因替换，替换掉订单id的分片基因。下面这种做法就更显直接。
将订单表 orders 的主键设计为一个字符串，这个字符串中最后一部分包含分片键的信息，如：
order_id = string（order_id + user_id）
那么这时如果根据 order_id 进行查询：
SELECT * FROM T_ORDER
WHERE order_id = \'1595662702879973377-20160169\';
由于字段 order_id 的设计中直接包含了分片键信息，所以我们可以直接通过分片键部分直接定位到分片上。
同样地，在插入时，由于可以知道插入时 user_id 对应的值，所以只要在业务层做一次字符的拼接，然后再插入数据库就行了。
这样的实现方式较冗余表和索引表的设计来说，效率更高，查询时可以直接定位到数据对应的分片信息，只需 1 次查询就能获取想要的结果。
这样实现的缺点是，主键值会变大一些，存储也会相应变大。但是只要主键值是有序的，插入的性能就不会变差。而通过在主键值中保存分片信息，却可以大大提升后续的查询效率，这样空间换时间的设计，总体上看是非常值得的。
实际上淘宝的订单号也是这样构建的
上图是我的淘宝订单信息，可以看到，订单号的最后 6 位都是 607041，所以可以大概率推测出：
- 淘宝订单表的分片键是用户 ID；
- 淘宝订单表，订单表的主键包含用户 ID，也就是分片信息。这样通过订单号进行查询，可以获得分片信息，从而查询 1 个分片就能得到最终的结果。
小结
分库分表后需要遵循一个基本原则：所有的查询尽量带上sharding key，有时候业务需要根据技术限制进行妥协，那种既要...又要...就是在耍流氓。
当然有些业务场景确实没办法避免，对于非sharding key的查询可以参考上面三种方案实现，不过实际上只能算两种。
曾经在面试时我还被问到过这个问题～
今天的文章是属于理论知识，Talk is cheap,Show me the code! 接下来两篇文章我将结合ShardingSphere-JDBC实现上述两种方案，系列文章欢迎持续关注。
昨天面试新人的时候，遇到了这么一个问题，按照自己的想法大体聊了一些，但大多是感性的，并没有完整的了解why and how.
今天查了一些相关的资料，包括《MySQL性能调优与架构设计》、《高性能Mysql》，慢慢的整体理解，请大家指正。
之一，为什么要分表？
分表，按形式，有水平分表和主附分表。
水平分表常见于按ID取模或者按日期将相同表结构的内容散列到不同的表上，主附分表常见于有对应关系的多张表，通过主外键进行关联。
1，解决磁盘系统最大文件限制
如大家所知，各文件系统对单个文件大小的限制是不一样的。
虽然在现代网站架构设计中，这个问题基本上不用考虑，但在面试时，如果能回答上来这点，可以让体现出较不错的计算机基础功底。
FAT16(最大分区2GB,最大文件2GB ,最大容量？)
FAT32(最大分区32GB，最大容量2TB，最大文件32G)
NTFS(最大分区2TB，最大容量，最大文件2TB)
ext3(最大文件大小: 2TB，最大文件极限: 仅受文件系统大小限制，最大分区/文件系统大小: 4TB，最大文件名长度: 255 字符)
2，减少增量数据写入时的锁对查询的影响，减少长时间查询造成的表锁，影响写入操作等锁竞争的情况
数据越来越多，查询逻辑比较复杂的情况下，可能造成表锁和行锁，会影响到正常的读写需求，如果把数据进行分表，典型的情况有按ID和日期进行分表，读取旧数据和写入新数据的操作在不同的表里，这样就可以避免单张表间产生的锁竞争，节省排队的时间开支，增加呑吐量。
需要注意的是，这里说的减少锁和排队的时间开支，并没有确切的说减少了cpu的运算开支，因为分表以后的运算需求还可能在同一台设备上。如果使用了分库分表则能取得更好的运算速度提升。
3，同2，由于单表数量下降，常见的查询操作由于减少了需要扫描的记录，使得单表单次查询所需的检索行数变少，减少了磁盘IO，时延变短。
来源：https://blog.csdn.net/u010412301/article/details/78534203