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MySQL订单分库分表多维度查询

原创 MySQL 作者:壹頁書 时间:2016-04-22 17:15:22 2 删除 编辑
MySQL分库分表,一般只能按照一个维度进行查询.
以订单表为例, 按照用户ID mod 64 分成 64个数据库.
按照用户的维度查询很快,因为最终的查询落在一台服务器上.
但是如果按照商户的维度查询,则代价非常高.
需要查询全部64台服务器.
在分页的情况下,更加恶化.
比如某个商户查询第10页的数据(按照订单的创建时间).需要在每台数据库服务器上查询前100条数据,程序收到 64*100 条数据,然后按照订单的创建时间排序,截取排名90-100号的10条记录返回,然后抛弃其余的6390条记录.如果查询的是第100页,第1000页,则对数据库IO,网络,中间件CPU,都是不小的压力.

分库分表之后,为了应对多维度查询,很多情况下会引入冗余.
比如两个集群,一个按照用户ID分库分表,另外一个按照商户ID分库分表.
这样多维度查询的时候,各查各的.
但是有几个问题,一样不好解决.
比如,
每扩展一个维度,就需要引入一个集群.
集群间的数据,如何保证一致性.
冗余占用大量磁盘空间.

从朋友那里看到的订单表结构.做冗余会占用大量的磁盘空间.
  1. create table TS_ORDER  
  2. (  
  3.   ORDER_ID        NUMBER(8) not null,  
  4.   SN              VARCHAR2(50),  
  5.   MEMBER_ID       NUMBER(8),  
  6.   STATUS          NUMBER(2),  
  7.   PAY_STATUS      NUMBER(2),  
  8.   SHIP_STATUS     NUMBER(2),  
  9.   SHIPPING_ID     NUMBER(8),  
  10.   SHIPPING_TYPE   VARCHAR2(255),  
  11.   SHIPPING_AREA   VARCHAR2(255),  
  12.   PAYMENT_ID      NUMBER(8),  
  13.   PAYMENT_NAME    VARCHAR2(50),  
  14.   PAYMENT_TYPE    VARCHAR2(50),  
  15.   PAYMONEY        NUMBER(20,2),  
  16.   CREATE_TIME     NUMBER(20) not null,  
  17.   SHIP_NAME       VARCHAR2(255),  
  18.   SHIP_ADDR       VARCHAR2(255),  
  19.   SHIP_ZIP        VARCHAR2(20),  
  20.   SHIP_EMAIL      VARCHAR2(50),  
  21.   SHIP_MOBILE     VARCHAR2(50),  
  22.   SHIP_TEL        VARCHAR2(50),  
  23.   SHIP_DAY        VARCHAR2(255),  
  24.   SHIP_TIME       VARCHAR2(255),  
  25.   IS_PROTECT      VARCHAR2(1),  
  26.   PROTECT_PRICE   NUMBER(20,2),  
  27.   GOODS_AMOUNT    NUMBER(20,2),  
  28.   SHIPPING_AMOUNT NUMBER(20,2),  
  29.   ORDER_AMOUNT    NUMBER(20,2),  
  30.   WEIGHT          NUMBER(20,2),  
  31.   GOODS_NUM       NUMBER(8),  
  32.   GAINEDPOINT     NUMBER(11) default 0,  
  33.   CONSUMEPOINT    NUMBER(11) default 0,  
  34.   DISABLED        VARCHAR2(1),  
  35.   DISCOUNT        NUMBER(20,2),  
  36.   IMPORTED        NUMBER(2) default 0,  
  37.   PIMPORTED       NUMBER(2) default 0,  
  38.   COMPLETE_TIME   NUMBER(11) default 0,  
  39.   CANCEL_REASON   VARCHAR2(255),  
  40.   SIGNING_TIME    NUMBER(11),  
  41.   THE_SIGN        VARCHAR2(255),  
  42.   ALLOCATION_TIME NUMBER(11),  
  43.   SHIP_PROVINCEID NUMBER(11),  
  44.   SHIP_CITYID     NUMBER(11),  
  45.   SHIP_REGIONID   NUMBER(11),  
  46.   SALE_CMPL       NUMBER(2),  
  47.   SALE_CMPL_TIME  NUMBER(11),  
  48.   DEPOTID         NUMBER(11),  
  49.   ADMIN_REMARK    VARCHAR2(1000),  
  50.   COMPANY_CODE    VARCHAR2(32),  
  51.   PARENT_SN       VARCHAR2(50),  
  52.   REMARK          VARCHAR2(100),  
  53.   GOODS           CLOB,  
  54.   ORIGINAL_AMOUNT NUMBER(20,2),  
  55.   IS_ONLINE       CHAR(1),  
  56.   IS_COMMENTED    CHAR(1) default 0,  
  57.   ORDER_FLAG      CHAR(1) default 1  
  58. )  


可以试试用表代替索引的方法.
1.分库分表
2.最终一致性
3.用表代替索引的功能



首先,还是基于分库分表.订单表按照用户ID mod 64 分到不同的服务器上(按照查询最多的维度分)。

数据库服务器1 的数据库名称为 db_1
数据库服务器2 的数据库名称为 db_2
...

以db_1为例,创建如下表
1.订单表 
TS_ORDER_1  分区表,每个月一个分区.

2.事务表
create table tran_log_1(
    tran_id bigint primary key,
    param varchar(2000)
);
分区表,每个月一个分区.

3.消息表
create table msg_log_1(
    tran_id bigint,
    shardKey varchar(20) not null,
    primary key(tran_id,shardKey)
);
分区表,每个月一个分区.

4.维度索引表
create table shard_shop_1(
    id bigint primary key auto_increment,
    shopid int,
    ts timestamp,
    state int,
    dbid int,
    orderid bigint,
    index(shopid,ts,state)
);
分区表,每个月一个分区.

关于使用事务表,消息表实现分库分表最终一致性请参考
http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-1819422/

关于集群主键生成服务请参考
http://blog.itpub.net/29254281/viewspace-1811711/

订单创建的流程
Web服务器接收到用户订单,首先通过RPC获取一个事务ID(tran_id).
用事务ID mod 64 找到数据库服务器,
将事务ID,参数写入tran_log 表,
然后将事务ID,参数写入消息队列.
如果写入消息队列成功,则提交事务.否则回滚事务.
此时就可以返回用户界面.

后端处理服务收到消息队列的信息,首先查询tran_log 表,是否存在这个事务ID,如果不存在则不予处理.
然后将队列的消息,分为两个维度分别处理,一个是用户维度,一个是商户维度.
作为用户维度,
先根据用户ID mod 64 找到最终落地的数据库,查询那个数据库的消息表msg_log,在用户维度,是否存在这个事务ID,如果存在,则不予处理.
(select count(*) from msg_log_XX where shardKey='订单创建:用户维度' and tran_id=?
)
如果不存在,则开启一个事务
插入订单表,我觉得可以用tran_id直接作为订单的ID,
并且插入消息表 insert msg_log_XX(tran_id,shardKey) values(?,'订单创建:用户维度');
提交事务,commit.

作为商户维度,
则根据商户ID mod 64 找到最终的数据库,和用户维度的数据库,可能不是同一台服务器.
同样,也是先查询落地数据库的消息表,
(select count(*) from msg_log_XXX where shardKey='订单创建:商户维度' and tran_id=?)
如果不存在记录,则开启事务,
插入维度索引表,
insert into shard_shop_XXX(shopid,ts,state,dbid,orderid) values(......)
shopid,ts,state 商户ID,订单时间,订单状态都是根据订单的原始信息.
dbid 指的是 根据用户维度(主维度),订单数据所在的数据库ID,
orderid 指的是 在用户维度(主维度),订单表的主键.


插入消息表,insert msg_log_XX(tran_id,shardKey) values(?,'订单创建:商户维度');
最后提交.


这样,作为商户维度查询的时候,先根据商户的ID mod 64 找到 维度索引表,获取该商户的订单信息
select * from shard_shop_1 where shopid=? and state=2 order by ts limit 300,10;
获取的信息可能如下

可以看到,符合条件的订单信息,分别来自 服务器1,2,16,32,64
获取了这部分信息,就可以直接去这些服务器上取数据,并且是主键查询,速度很快.


每隔一段时间,由后台程序,查看 tran_log和msg_log,如果发现有缺失的数据,则进行事务补偿.

扩展的时候,则新增维度索引表即可.

因为所有的表,都是按月的分区表,可以将过去的冷数据,在一个服务器集中存放,这个实例就同时存放64个数据库.毕竟都是冷数据,访问量很小.
能分还要能合.比如:




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