亿万级分库分表后如何进行跨表分页查询

亿万级分库分表后如何进行跨表分页查询
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},PageSiz亿万级分库分表后如何进行跨表分页查询
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