为什么迁移到分库分表之后不带分库分表键的多维查询就不能支持了
迁移到分库分表（Sharding）后会影响不带分库分表键的多维查询的支持，原因主要是因为分片策略会改变数据的物理存储和查询方式。以下是一些具体原因：
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数据分散在不同分片：在分库分表架构中，数据根据分片键分散存储在不同的数据库（分库）或数据表（分表）中。如果一个查询不包括分片键，那么查询就无法直接定位到数据所在的分片。
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查询路由问题：分库分表中间件或数据库路由层需要分片键来决定如何将查询请求路由到正确的分片。如果查询不包含分片键，将需要在所有分片上执行查询，称为全局扫描（Full Scan）。
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性能下降：非分片键的多维查询需要在每个分片上执行，因此会造成性能下降。与单库单表相比，分库分表环境下执行全局扫描会导致更高的延迟，因为它涉及到多个数据库实例的查询和结果合并。
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索引利用率降低：每个分片都有自己的索引，但这些索引只针对分片内部的数据。不带分片键的查询可能无法高效利用这些局部索引，而需要重新考虑索引策略，并可能涉及跨分片的索引。
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查询复杂度提升：在分库分表后，原有的单表多维查询需要改写为可以跨多个分片的复杂分布式查询，这可能涉及到查询路由、结果合并、调整SQL语句等复杂的操作。
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事务一致性问题：多维查询可能涉及事务，如果操作跨越了多个分片，分布式事务的管理将变得更加复杂，尤其需要考虑分布式事务的原子性和一致性保证。
解决方案
为了解决分库分表后不带分库分表键的多维查询问题，你可以考虑以下几个方案：
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重新设计查询：尽量修改业务查询逻辑，始终包含分库分表键，以便能够针对特定分片执行查询。
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使用专门的搜索引擎：考虑采用Elasticsearch、Solr等全文搜索引擎，将需要执行多维查询的数据同步到搜索引擎中，以支持快速且灵活的多维查询。
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引入读写分离和冷热数据分离：将不频繁访问的历史数据迁移到单独的数据库或大数据平台，便于查询同时保留最新数据在分库分表中以优化性能。
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基于中间件的解决方案：使用数据库中间件例如Apache ShardingSphere、Vitess等，这些可以支持跨分片的SQL查询，并提供一定的查询优化。
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数据冗余：对于某些极其重要的查询维度，考虑进行数据冗余，在多个分片中复制这些数据，以帮助执行更快的查询。
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全局表：对于某些需要频繁跨分片查询的数据，可以考虑将其存储在全局表中，全局表在所有分片中都有完整的副本。
务必记住，每种方案都有其适用场景和一定的取舍。在实施之前，建议进行详细的评估和测试。
public class ShardingManager {
public int calculateShard(String orderNumber, int shardCount) {// 提取userId，这取决于你订单号生成规则中userId的格式Long userId = extractUserId(orderNumber);// 例如，使用 userId 的哈希值对分片数目取模来计算分片索引return Math.abs(userId.hashCode()) % shardCount;
}private Long extractUserId(String orderNumber) {// 假设订单号格式为: userId_timestamp_uniqueIdentifierString[] parts = orderNumber.split("_");return Long.valueOf(parts[0]);
}
}
public class OrderService {
private static final int DATABASE_COUNT = 4; // 假设你有4个数据库实例
private static final int TABLES_PER_DATABASE = 16; // 假设每个数据库实例有16个表public void saveOrder(Order order) {String orderNumber = order.getOrderNumber();ShardingManager shardingManager = new ShardingManager();int databaseIndex = shardingManager.calculateShard(orderNumber, DATABASE_COUNT);int tableIndex = shardingManager.calculateShard(orderNumber, TABLES_PER_DATABASE);String targetDatabase = "database_" + databaseIndex;String targetTable = "table_" + tableIndex;// 在这里执行实际的保存操作，可能需要使用ORM框架或者JDBC代码saveToDatabase(order, targetDatabase, targetTable);
}private void saveToDatabase(Order order, String database, String table) {// 具体的保存逻辑，与数据库交互，这里仅展示框架System.out.println("Saving order to " + database + "." + table);// 使用JDBC或ORM框架保存Order到数据库的指定表中
}
}
对于历史订单，订单号里没有乘客userId信息的，由于这些老订单号已经透出给了相关的上下游系统，我们不能单独修改这些订单号，所以乘客的历史订单会hash均匀分布在各个分库分表里
这段话描述的是在从单库单表迁移到分库分表架构过程中遇到的一个典型问题：历史数据的迁移和查询支持。
首先来解释一下这段话中提到的几个点：
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历史订单和新订单的区别：
- 历史订单的订单号是在分库分表实施之前生成的，这时的订单号里不包含用户的userId信息。
- 新订单的订单号则根据新的生成规则，包括了用户userId信息，便于定位订单所在的分表。 -
订单号透出给上下游系统：
这意味着订单号已经被用于与其他系统（如账务、客户服务等）的数据交换，因此更改它们可能导致不兼容或需要同时更改多个系统的接口和逻辑。 -
历史订单的数据分布问题：
由于历史订单的订单号没有包含用以定位分库分表的userId，这些订单在进行分库分表迁移时会通过哈希等方式分布到不同的分片中（也就是不同的库或表），这种分布相对来说是均匀的。因此，在有多个分片的架构中，要想查询某个用户的所有历史订单，就需要跨所有分片进行查询，这是非常低效的。 -
Lindorm库的作用：
Lindorm一般指的是阿里云的Lindorm数据库，这是一种适用于冷数据存储和分析的大数据存储服务。引入Lindorm后，历史订单可以从原始的分散在多个分库分表中的位置，被迁移到这个单一的大数据平台上。一旦迁移完成，就可以从Lindorm中高效地查询用户的历史订单，不论它们原本属于哪个分片。
因此，为什么新的分库分表就不能支持用户的订单列表查询场景：
- 迁移到分库分表后，旧订单号无法保证同一用户的订单在同一分表中，故不能仅通过
userId查找所有相关订单。 - 跨分片查询既低效又复杂，尤其对于频繁的业务操作来说，比如查看用户的行程单或开发票等。
通过使用Lindorm这类大数据解决方案，能够解决跨分片查询的问题，便于长期存储和查询历史数据（即冷数据），同时提供了更好的性能和成本效益。
