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电商分表分库, 根据orderCode,uid方案思路

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2021-06-12
一、电商两种方案分库分表 1.根据订单号分表分库 分库方案: 根据订单号后3位, 取模分库 后3位规则: 1. 小于512 //图1中,我也不知道为什么运算完, 最大值不会超过512(捂脸哭) 2. 由Long us

一、电商两种方案分库分表

1.根据订单号分表分库

 

  分库方案:     根据订单号后3位, 取模分库     后3位规则:       1. 小于512 //图1中,我也不知道为什么运算完, 最大值不会超过512(捂脸哭)       2. 由Long userId, Long merchantId进制转换为3位数 //因为项目有商家和用户的维度, 一个商家对应对个用户       图1: 生成orderCode方法
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  根据配置区分哪张表分库
    图2: xml配置分库的表
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  实现dataSource连接池, 判断分库的表
    图3: xml配置分库的表
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  配置SqlSessionFactoryBean
    图4
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  思路:     查询 : userId, merchantId 转换为3位数, 取模 

 

 

 

 

 

2.根据用户uid分表分库

方案1.
  某个范围的uid订单到哪些库。0到2千万uid,对应的订单数据到a库、a表。2千万到4千万对应的订单到b库。
    为什么这种方案用得比较少呢?
    容易出现瓶颈吗。某个范围内的用户,下单量比较多,那么造成这个库的压力特别大。其他库却没什么压力。
方案2.
  使用uid取模运算。第二种方案业界用得比较多。
  要扩容的时候,为了减少迁移的数据量,一般扩容是以倍数的形式增加。比如原来是8个库,扩容的时候,就要增加到16个库,
  再次扩容,就增加到32个库。这样迁移的数据量,就小很多了。这个问题不算很大问题,毕竟一次扩容,可以保证比较长的时间,
  而且使用倍数增加的方式,已经减少了数据迁移量。

方案二思路:
  下面是根据用户uid分表分库方案二思路
    按照用户id取模的方式分库分表。按照用户id作为key来切分订单数据,具体如下:
    1、 库名称定位:用户id末尾4位 取模 32。
      用户id的后4位数,取32的模(取模就是除以这个数后,余多少)。余下的数,是0-31之间。
      代码符号是用%表示:15%4=3。
      代表着32个库名称:order_db_0、order_db_2.........................order_db_31
    2、表名称定位:(用户id末尾4位 / 32) 取模 32。
       id末尾4位除以一个数,取结果的整数。比如得到结果是25.6,取整就是25。
      按照上面的规则:总共可以表示多少张表呢?32个库*每个库32个表=1024张表。如果想表的数量小,就把32改小一些。

思考优点和缺点
  优点:
    查询指定用户的所有订单,避免了跨库跨表查询。
    因为,根据一个用户的id来计算节点,用户的id是规定不变的,那么计算出的值永远是固定的(x库的x表)
    那么保存订单的时候,a用户的所有订单,都是在x库x表里面。需要查询a用户所有订单时,就不用进行跨库、跨表去查询了。

  缺点:
    1.即要扩容的时候,比较麻烦。就需要迁移数据了。要扩容的时候,为了减少迁移的数据量,一般扩容是以倍数的形式增加。
      比如原来是8个库,扩容的时候,就要增加到16个库,再次扩容,就增加到32个库。这样迁移的数据量,就小很多了。
      这个问题不算很大问题,毕竟一次扩容,可以保证比较长的时间,而且使用倍数增加的方式,已经减少了数据迁移量。
    2.数据分散不均匀,某些表的数据量特别大,某些表的数据量很小。因为某些用户下单量多,打个比方,1000-2000这个范围内的用户,下单特别多,
    3.而他们的id根据计算规则,都是分到了x库x表。造成这个表的数据量大,单表的数据量撑到极限后,咋办呢?
  总结一下:每种分库分表方案也不是十全十美,都是有利有弊的。目前来说,这种使用用户id来切分订单数据的方案,还是被大部分公司给使用。实际效果还不错。程序员省事,
    至于数据量暴涨,以后再说呢。毕竟公司业务发展到什么程度,不知道的,项目存活期多久,未来不确定。先扛住再说。   

  

 

参考资料:

  1.订单表的分库分表方案设计(大数据)

    https://www.cnblogs.com/wangtao_20/p/7115962.html

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