百亿级数据分表后怎么分页查询?

艾小仙

当业务规模达到一定规模之后,像淘宝日订单量在5000万单以上,美团3000万单以上。数据库面对海量的数据压力,分库分表就是必须进行的操作了。而分库分表之后一些常规的查询可能都会产生问题,最常见的就是比如分页查询的问题。一般我们把分表的字段称作shardingkey,比如订单表按照用户ID作为shardingkey,那么如果查询条件中不带用户ID查询怎么做分页?又比如更多的多维度的查询都没有shardingkey又怎么查询?

唯一主键

一般我们数据库的主键都是自增的,那么分表之后主键冲突的问题就是一个无法避免的问题,最简单的办法就是以一个唯一的业务字段作为唯一的主键,比如订单表的订单号肯定是全局唯一的。

常见的分布式生成唯一ID的方式很多,最常见的雪花算法Snowflake、滴滴Tinyid、美团Leaf。以雪花算法举例来说,一毫秒可以生成4194304多个ID。

第一位不使用,默认都是0,41位时间戳精确到毫秒,可以容纳69年的时间,10位工作机器ID高5位是数据中心ID,低5位是节点ID,12位序列号每个节点每毫秒累加,累计可以达到2^12 4096个ID。

分表

第一步,分表后要怎么保证订单号的唯一搞定了,现在考虑下分表的问题。首先根据自身的业务量和增量来考虑分表的大小。

举个例子,现在我们日单量是10万单,预估一年后可以达到日100万单,根据业务属性,一般我们就支持查询半年内的订单,超过半年的订单需要做归档处理。

那么以日订单100万半年的数量级来看,不分表的话我们订单量将达到100万X180=1.8亿,以这个数据量级部分表的话肯定单表是扛不住的,就算你能扛RT的时间你也根本无法接受吧。根据经验单表几百万的数量对于数据库是没什么压力的,那么只要分256张表就足够了,1.8亿/256≈70万,如果为了保险起见,也可以分到512张表。那么考虑一下,如果业务量再增长10倍达到1000万单每天,分表1024就是比较合适的选择。

通过分表加上超过半年的数据归档之后,单表70万的数据就足以应对大部分场景了。接下来对订单号hash,然后对256取模的就可以落到具体的哪张表了。

那么,因为唯一主键都是以订单号作为依据,以前你写的那些根据主键ID做查询的就不能用了,这就涉及到了历史一些查询功能的修改。不过这都不是事儿对吧,都改成以订单号来查就行了。这都不是问题,问题在我们的标题说的点上。

C端查询

说了半天,总算到了正题了,那么分表之后查询和分页查询的问题怎么解决?

首先说带shardingkey的查询,比如就通过订单号查询,不管你分页还是怎么样都是能直接定位到具体的表来查询的,显然查询是不会有什么问题的。

如果不是shardingkey的话,上面举例说的以订单号作为shardingkey的话,像APP、小程序这种一般都是通过用户ID查询,那这时候我们通过订单号做的sharding怎么办?很多公司订单表直接用用户ID做shardingkey,那么很简单,直接查就完了。那么订单号怎么办,一个很简单的办法就是在订单号上带上用户ID的属性。举个很简单的例子,原本41位的时间戳你觉得用不完,用户ID是10位的,订单号的生成规则带上用户ID,落具体表的时候根据订单号中10位用户ID hash取模,这样无论根据订单号还是用户ID查询效果都是一样的。

当然,这种方式只是举例,具体的订单号生成的规则,多少位,包含哪些因素根据自己的业务和实现机制来决定。

好,那么无论你是订单号还是用户ID作为shardingkey,按照以上的两种方式都可以解决问题了。那么还有一个问题就是如果既不是订单号又不是用户ID查询怎么办?最直观的例子就是来自商户端或者后台的查询,商户端都是以商户或者说卖家的ID作为查询条件来查的,后台的查询条件可能就更复杂了,像我碰到的有些后台查询条件能有几十个,这怎么查???别急,接下来分开说B端和后台的复杂查询。

现实中真正的流量大头都是来自于用户端C端,所以本质上解决了用户端的问题,这个问题就解了大半,剩下来自商户卖家端B端、后台支持运营业务的查询流量并不会很大,这个问题就好解。

其他端查询

针对B端的非shardingkey的查询有两个办法解决。

双写,双写就是下单的数据落两份,C端和B端的各自保存一份,C端用你可以用单号、用户ID做shardingkey都行,B端就用商家卖家的ID作为shardingkey就好了。有些同学会说了,你双写不影响性能吗?因为对于B端来说轻微的延迟是可以接受的,所以可以采取异步的方式去落B端订单。你想想你去淘宝买个东西下单了,卖家稍微延迟个一两秒收到这个订单的消息有什么关系吗?你点个外卖商户晚一两秒收到这个订单有什么太大影响吗?

这是一个解决方案,另外一个方案就是走离线数仓或者ES查询,订单数据落库之后,不管你通过binlog还是MQ消息的都形式,把数据同步到数仓或者ES,他们支持的数量级对于这种查询条件来说就很简单了。同样这种方式肯定是稍微有延迟的,但是这种可控范围的延迟是可以接受的。

而针对管理后台的查询,比如运营、业务、产品需要看数据,他们天然需要复杂的查询条件,同样走ES或者数仓都可以做得到。如果不用这个方案,又要不带shardingkey的分页查询,兄弟,这就只能扫全表查询聚合数据,然后手动做分页了,但是这样查出来的结果是有限制的。

比如你256个片,查询的时候循环扫描所有的分片,每个片取20条数据,最后聚合数据手工分页,那必然是不可能查到全量的数据的。

总结

分库分表后的查询问题,对于有经验的同学来说其实这个问题都知道,但是我相信其实大部分同学做的业务可能都没来到这个数量级,分库分表可能都停留在概念阶段,面试被问到后就手足无措了,因为没有经验不知道怎么办。

分库分表首先是基于现有的业务量和未来的增量做出判断,比如拼多多这种日单量5000万的,半年数据得有百亿级别了,那都得分到4096张表了对吧,但是实际的操作是一样的,对于你们的业务分4096那就没有必要了,根据业务做出合理的选择。

对于基于shardingkey的查询我们可以很简单的解决,对于非shardingkey的查询可以通过落双份数据和数仓、ES的方案来解决,当然,如果分表后数据量很小的话,建好索引,扫全表查询其实也不是什么问题。

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