分库分表后跨分片查询与Elastic Search

携程酒店订单Elastic Search实战：http://www.lvesu.com/blog/main/cms-610.html

为什么分库分表后不建议跨分片查询：https://www.jianshu.com/p/1a0c6eda6f63

分库分表技术演进（阿里怎么分）：https://mp.weixin.qq.com/s/3ZxGq9ZpgdjQFeD2BIJ1MA

1.需求背景

移动互联网时代，海量的用户每天产生海量的数量，这些海量数据远不是一张表能Hold住的。比如

用户表：支付宝8亿，微信10亿。CITIC对公140万，对私8700万。
订单表：美团每天几千万，淘宝历史订单百亿、千亿。
交易流水表

2.选择方案

（1）NoSQL/NewSQL（不选择）

选择RDBMS，不选择NoSQL/NewSQL，主要是因为NoSQL/NewSQL可靠性无法与RDBMS相提并论。RDBMS有以下几个优点：

RDBMS生态完善；
RDBMS绝对稳定；
RDBMS的事务特性；

目前绝大部分公司的核心数据都是：以RDBMS存储为主，NoSQL/NewSQL存储为辅！互联网公司又以MySQL为主，国企&银行等不差钱的企业以Oracle/DB2为主！NoSQL比较具有代表性的是MongoDB，es。NewSQL比较具有代表性的是TiDB。

（2）分区（不选择）

分区原理：分区表是由多个相关的底层表实现，存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样，只是分区表在各个底层表上各自加上一个相同的索引（分区表要求所有的底层表都必须使用相同的存储引擎）。
分区优点：它对用户屏蔽了sharding的细节，即使查询条件没有sharding column，它也能正常工作（只是这时候性能一般）。
分区缺点：连接数、网络吞吐量等资源都受到单机的限制；并发能力远远达不到互联网高并发的要求。（主要因为虽然每个分区可以独立存储，但是分区表的总入口还是一个MySQL示例）。
适用场景：并发能力要求不高；数据不是海量（分区数有限，存储能力就有限）。

（3）分库分表（选择）

互联网行业处理海量数据的通用方法：分库分表。分库分表中间件全部可以归结为两大类型：

CLIENT模式；
PROXY模式；

CLIENT模式代表有阿里的TDDL，开源社区的sharding-jdbc（sharding-jdbc的3.x版本即sharding-sphere已经支持了proxy模式）。架构如下：

PROXY模式代表有阿里的cobar，民间组织的MyCAT。架构如下：

无论是CLIENT模式，还是PROXY模式。几个核心的步骤是一样的：SQL解析，重写，路由，执行，结果归并。

3.分库分表思路（MYSQL）

单个sharding column分库分表；
多个sharding column分库分表；
sharding column分库分表 + ES检索；

阿里：选用orderid分表，那我用userid来查询的很多，那不是所有的分表都要查？怎么处理

以阿里订单系统为例（参考《企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略思想与架构实现》），它选择了三个column作为三个独立的sharding column，即：order_id，user_id，merchant_code。user_id和merchant_code就是买家ID和卖家ID，因为阿里的订单系统中买家和卖家的查询流量都比较大，并且查询对实时性要求都很高。而根据order_id进行分库分表，应该是根据order_id的查询也比较多。

4.分库分表落地（MYSQL）

（1）选择合适的sharding column

分库分表第一步也是最重要的一步，即sharding column的选取，sharding column选择的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是否成功。sharding column的选取跟业务强相关。

选择方法：分析你的API流量，将流量比较大的API对应的SQL提取出来，将这些SQL共同的条件作为sharding column。
选择示例：例如一般的OLTP系统都是对用户提供服务，这些API对应的SQL都有条件用户ID，那么，用户ID就是非常好的sharding column。

（2）冗余全量表和冗余关系表选择（订单表）

例如将一张订单表t_order拆分成三张表t_order、t_user_order、t_merchant_order。分别使用三个独立的sharding column，即order_id（订单号），user_id（用户ID），merchant_code（商家ID）。

冗余全量表：每个sharding列对应的表的数据都是全量的

冗余关系表：只有一个sharding column的分库分表的数据是全量的，其他分库分表只是与这个sharding column的关系表。实际使用中可能会冗余更多常用字段，如用户名称、商户名称等。

冗余全量表 VS 冗余关系表

速度对比：冗余全量表速度更快，冗余关系表需要二次查询，即使有引入缓存，还是多一次网络开销；
存储成本：冗余全量表需要几倍于冗余关系表的存储成本；
维护代价：冗余全量表维护代价更大，涉及到数据变更时，多张表都要进行修改。

总结：选择冗余全量表还是索引关系表，这是一种架构上的trade off（权衡），两者的优缺点明显，阿里的订单表是冗余全量表。

（3）单个sharding column分库分表示例（账户表）

一般账户相关API使用account_no为sharding column

（4）多个sharding column分库分表示例（用户表）

用户可以通过mobile_no，email和username进行登录，一些用户相关API又常使用user_id，所以sharding column选这4个字段。

（5）sharding column分库分表 + ES检索（模糊查询）

上面提到的都是条件中有sharding column的SQL执行。但是，总有一些查询条件是不包含sharding column的，同时，我们也不可能为了这些请求量并不高的查询，无限制的冗余分库分表。那么这些查询条件中没有sharding column的SQL怎么处理？以sharding-jdbc为例，有多少个分库分表，就要并发路由到多少个分库分表中执行，然后对结果进行合并。这种条件查询相对于有sharding column的条件查询性能很明显会下降很多。

更有甚者，尤其是有些运营系统中的模糊条件查询，或者上十个条件筛选。例如淘宝我的所有订单页面，筛选条件有多个，且商品标题可以模糊匹配，这即使是单表都解决不了的问题，更不用谈分库分表了。

sharding column + es的模式，将分库分表所有数据全量冗余到es中，将那些复杂的查询交给es处理。（ElasticSearch，搜索引擎）以订单表为例：

PS：多sharding column不到万不得已的情况下最好不要使用，建议采用单sharding column + es的模式简化架构。

5.全文索引思路（HBase）

Solr+HBase
ES+HBase

可能参与条件检索的字段索引到ES中，所有字段的全量数据保存到HBase中，这就是经典的ES+HBase组合方案，即索引与数据存储隔离的方案。Hadoop体系下的HBase存储能力我们都知道是海量的，而且根据它的rowkey查询性能那叫一个快如闪电。而es的多条件检索能力非常强大。这个方案把es和HBase的优点发挥的淋漓尽致，同时又规避了它们的缺点，可以说是一个扬长避免的最佳实践。

它们之间的交互大概是这样的：先根据用户输入的条件去es查询获取符合过滤条件的rowkey值，然后用rowkey值去HBase查询，后面这一查询步骤的时间几乎可以忽略，因为这是HBase最擅长的场景，交互图如下所示：