一、数据拆分概念

1、场景描述

随着业务发展，数据量的越来越大，业务系统越来越复杂，拆分的概念逻辑就应运而生。数据层面的拆分，主要解决部分表数据过大，导致处理时间过长，长期占用链接，甚至出现大量磁盘IO问题，严重影响性能；业务层面拆分，主要解决复杂的业务逻辑，业务间耦合度过高，容易引起雪崩效应，业务库拆分，微服务化分布式，也是当前架构的主流方向。

2、基本概念

分区模式

针对数据表做分区模式，所有数据，逻辑上还存在一张表中，但是物理堆放不在一起，会根据一定的规则堆放在不同的文件中。查询数据的时候必须按照指定规则触发分区，才不会全表扫描。不可控因素过多，风险过大，一般开发规则中都是禁止使用表分区。

分表模式

单表数据量过大，一般情况下单表数据控制在300万，这里的常规情况是指字段个数，类型都不是极端类型，查询也不存在大量锁表的操作。超过该量级，这时候就需要分表操作，基于特定策略，把数据路由到不同表中，表结构相同，表名遵循路由规则。

分库模式

在系统不断升级，复杂化场景下，业务不好管理，个别数据量大业务影响整体性能，这时候可以考虑业务分库，大数据量场景分库分表，减少业务间耦合度，高并发大数据的资源占用情况，实现数据库层面的解耦。在架构层面也可以服务化管理，保证服务的高可用和高性能。

常用算法

• 哈希值取余：根据路由key的哈希值余数，把数据分布到不同库，不同表;
• 哈希值分段：根据路由key的哈希值分段区间，实现数据动态分布;

这两种方式在常规下都没有问题，但是一旦分库分表情况下数据库再次饱和，需要迁移，这时候影响是较大的。

二、关系型分库

1、分库基本逻辑

基于一个代理层(这里使用Sharding-Jdbc中间件)，指定分库策略，根据路由结果，找到不同的数据库，执行数据相关操作。

2、数据源管理

把需要分库的数据源统一管理起来。

@Configuration
public class DataSourceConfig {
    
    // 省略数据源相关配置

    /**
     * 分库配置
     */
    @Bean
    public DataSource dataSource (@Autowired DruidDataSource dataZeroSource,
                                  @Autowired DruidDataSource dataOneSource,
                                  @Autowired DruidDataSource dataTwoSource) throws Exception {
        ShardingRuleConfiguration shardJdbcConfig = new ShardingRuleConfiguration();
        shardJdbcConfig.getTableRuleConfigs().add(getUserTableRule());
        shardJdbcConfig.setDefaultDataSourceName("ds_0");
        Map<String,DataSource> dataMap = new LinkedHashMap<>() ;
        dataMap.put("ds_0",dataZeroSource) ;
        dataMap.put("ds_1",dataOneSource) ;
        dataMap.put("ds_2",dataTwoSource) ;
        Properties prop = new Properties();
        return ShardingDataSourceFactory.createDataSource(dataMap, shardJdbcConfig, new HashMap<>(), prop);
    }

    /**
     * 分表配置
     */
    private static TableRuleConfiguration getUserTableRule () {
        TableRuleConfiguration result = new TableRuleConfiguration();
        result.setLogicTable("user_info");
        result.setActualDataNodes("ds_${1..2}.user_info_${0..2}");
        result.setDatabaseShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_phone", new DataSourceAlg()));
        result.setTableShardingStrategyConfig(new StandardShardingStrategyConfiguration("user_phone", new TableSignAlg()));
        return result;
    }
}

3、指定路由策略

• 路由到库

根据分库策略的值，基于hash算法，判断路由到哪个库。has算法不同，不但影响库的操作，还会影响数据入表的规则，比如偶数和奇数，导致入表的奇偶性。

public class DataSourceAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {

    private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(DataSourceAlg.class);

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
        int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
        String dataName = "ds_" + ((hash % 2) + 1) ;
        LOG.debug("分库算法信息：{},{},{}",names,value,dataName);
        return dataName ;
    }
}

• 路由到表

根据分表策略的配置，基于hash算法，判断路由到哪张表。

public class TableSignAlg implements PreciseShardingAlgorithm<String> {

    private static Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(TableSignAlg.class);

    @Override
    public String doSharding(Collection<String> names, PreciseShardingValue<String> value) {
        int hash = HashUtil.rsHash(String.valueOf(value.getValue()));
        String tableName = "user_info_" + (hash % 3) ;
        LOG.debug("分表算法信息：{},{},{}",names,value,tableName);
        return tableName ;
    }

}

上述就是基于ShardingJdbc分库分表的核心操作流程。

三、列式库统计

1、列数数据

在相对庞大的数据分析时，通常会选择生成一张大宽表，并且存放到列式数据库中，为了保证高效率执行，可能会把数据分到不同的库和表中，结构一样，基于多线程去统计不同的表，然后合并统计结果。

基本原理：多线程并发去执行不同的表的统计，然后汇总统计，相对而言统计操作不难，但是需要适配不同类型的统计，比如百分比，总数，分组等，编码逻辑相对要求较高。

2、列式数据源

基于ClickHouse数据源，演示案例操作的基本逻辑。这里管理和配置库表。

核心配置文件

spring:
  datasource:
    type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    # ClickHouse数据01
    ch-data01:
      driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
      url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/query_data01
      tables: ch_table_01,ch_table_02
    # ClickHouse数据02
    ch-data02:
      driverClassName: ru.yandex.clickhouse.ClickHouseDriver
      url: jdbc:clickhouse://127.0.0.1:8123/query_data02
      tables: ch_table_01,ch_table_02

核心配置类

@Component
public class ChSourceConfig {

    public volatile Map<String, String[]> chSourceMap = new HashMap<>();
    public volatile Map<String, Connection> connectionMap = new HashMap<>();

    @Value("${spring.datasource.ch-data01.url}")
    private String dbUrl01;
    @Value("${spring.datasource.ch-data01.tables}")
    private String tables01 ;

    @Value("${spring.datasource.ch-data02.url}")
    private String dbUrl02;
    @Value("${spring.datasource.ch-data02.tables}")
    private String tables02 ;
    @PostConstruct
    public void init (){
        try{
            Connection connection01 = getConnection(dbUrl01);
            if (connection01 != null){
                chSourceMap.put(connection01.getCatalog(),tables01.split(","));
                connectionMap.put(connection01.getCatalog(),connection01);
            }
            Connection connection02 = getConnection(dbUrl02);
            if (connection02 != null){
                chSourceMap.put(connection02.getCatalog(),tables02.split(","));
                connectionMap.put(connection02.getCatalog(),connection02);
            }
        } catch (Exception e){e.printStackTrace();}
    }
    private synchronized Connection getConnection (String jdbcUrl) {
        try {
            DriverManager.setLoginTimeout(10);
            return DriverManager.getConnection(jdbcUrl);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return null ;
    }
}

3、基本任务类

既然基于多线程统计，自然需要一个线程任务类，这里演示count统计模式。输出单个线程统计结果。

public class CountTask implements Callable<Integer> {
    private Connection connection ;
    private String[] tableArray ;

    public CountTask(Connection connection, String[] tableArray) {
        this.connection = connection;
        this.tableArray = tableArray;
    }

    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        Integer taskRes = 0 ;
        if (connection != null){
            Statement stmt = connection.createStatement();
            if (tableArray.length>0){
                for (String table:tableArray){
                    String sql = "SELECT COUNT(*) AS countRes FROM "+table ;
                    ResultSet resultSet = stmt.executeQuery(sql) ;
                    if (resultSet.next()){
                        Integer countRes = resultSet.getInt("countRes") ;
                        taskRes = taskRes + countRes ;
                    }
                }
            }
        }
        return taskRes ;
    }

}

4、线程结果汇总

这里主要启动线程的执行，和最后把每个线程的处理结果进行汇总。

@RestController
public class ChSourceController {

    @Resource
    private ChSourceConfig chSourceConfig ;

    @GetMapping("/countTable")
    public String countTable (){
        Set<String> keys = chSourceConfig.chSourceMap.keySet() ;
        if (keys.size() > 0){
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(keys.size());
            List<CountTask> countTasks = new ArrayList<>() ;
            for (String key:keys){
                Connection connection = chSourceConfig.connectionMap.get(key) ;
                String[] tables = chSourceConfig.chSourceMap.get(key) ;
                CountTask countTask = new CountTask(connection,tables) ;
                countTasks.add(countTask) ;
            }
            List<Future<Integer>> countList = Lists.newArrayList();
            try {
                if (countTasks.size() > 0){
                    countList = executor.invokeAll(countTasks) ;
                }
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            Integer sumCount = 0 ;
            for (Future<Integer> count : countList){
                try {
                    Integer countRes = count.get();
                    sumCount = sumCount + countRes ;
                } catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
            }
            return "sumCount="+sumCount ;
        }
        return "No Result" ;
    }
}

5、最后总结

关系型分库，还是列式统计，都是基于特定策略把数据分开，然后路由找到数据，执行操作，或者合并数据，或者直接返回数据。