作者:晨晖03_753 | 来源:互联网 | 2020-12-06 07:50
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....
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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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