电商分表分库, 根据orderCode,uid方案思路

概述一、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: 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
 

　　根据配置区分哪张表分库　　　　图2: xml配置分库的表
　　　　

　　实现dataSource连接池,判断分库的表　　　　图3: xml配置分库的表
　　　　

　　配置sqlSessionfactorybean　　　　图4
　　　　

　　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

总结

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