TableStore實(shí)現(xiàn)億級訂單數(shù)據(jù)庫管理

訂單系統(tǒng)存在于各行各業(yè)，如電商訂單、銀行流水、運(yùn)營商話費(fèi)賬單等，是一個非常廣泛、通用的系統(tǒng)。對于這類系統(tǒng)，在過去十幾年發(fā)展中已經(jīng)形成了經(jīng)典的做法。但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，以及各企業(yè)對數(shù)據(jù)的重視，需要存儲和持久化的訂單量越來越大。數(shù)據(jù)的重視程度與數(shù)據(jù)規(guī)模的膨脹帶來了新的挑戰(zhàn)。

需求場景

某電商平臺A，需要進(jìn)行持久化所有平臺產(chǎn)生的訂單數(shù)據(jù)。同時，基于所有的訂單數(shù)據(jù)，系統(tǒng)又需要向外提供面向多種角色：消費(fèi)者、店家、平臺三類人群的多元化的查詢服務(wù)。消費(fèi)者可以查詢自己的歷史訂單，商家可以統(tǒng)計熱銷產(chǎn)品，平臺也可以分析用戶行為、平臺交易規(guī)模等。主要查詢方式涵蓋訂單的多維度檢索，以及訂單數(shù)據(jù)的分析、統(tǒng)計等，例如：

面向消費(fèi)者：【A消費(fèi)者】*【近1年】*【賣出電腦】訂單查詢；

面向售貨員：【B售貨員】*【近1個月】銷售訂單；

。。.。。.

技術(shù)點(diǎn)

在訂單場景中，技術(shù)上通常需要考慮的技術(shù)點(diǎn)，主要包含如下幾個方面：

查詢能力：需要具備豐富的查詢類型，如多維度、范圍、模糊查詢等，同時具備排序、統(tǒng)計等功能；

數(shù)據(jù)量：存儲海量數(shù)據(jù)的同時，滿足強(qiáng)一致、高可用、低成本等要求；

服務(wù)性能：應(yīng)對高并發(fā)請求高并發(fā)的同時，保證低延遲；

實(shí)現(xiàn)多維、實(shí)時查詢功能，是訂單管理解決方案的核心功能，官網(wǎng)控制臺地址：項(xiàng)目樣例

二、方案演進(jìn)

應(yīng)對訂單場景，電商通常會采用MySQL傳統(tǒng)方案。借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫強(qiáng)大的查詢能力，用戶可直接通過SQL語句實(shí)現(xiàn)訂單數(shù)據(jù)的多維度查詢、數(shù)據(jù)統(tǒng)計等。所謂數(shù)據(jù)膨脹，分為橫向、縱向兩種，橫向即不斷迭代引入的新字段維度，縱向即總的存儲數(shù)據(jù)量。在面對這兩種訂單數(shù)據(jù)膨脹上，單MySql方案逐漸變得吃力。 SQL + NoSQL的組合方案（以下稱：組合方案）便應(yīng)運(yùn)而生，借助兩個數(shù)據(jù)庫各自的優(yōu)勢分別解決不同場景各自的需求。但組合方案同樣也帶來了新的問題，組合方案犧牲空間成本，同時也增加了開發(fā)工作量與運(yùn)維復(fù)雜度。在保證數(shù)據(jù)一致性上產(chǎn)生額外開銷。

下面讓我們看一下如下幾個常規(guī)方案：

常規(guī)方案

1、MySql分庫分表方案

MySql自身擁有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)查詢、分析功能，基于MyQql創(chuàng)建訂單系統(tǒng)，可以應(yīng)對訂單數(shù)據(jù)多維查詢、統(tǒng)計場景。伴隨著訂單數(shù)據(jù)量的增加，用戶會采取分庫、分表方案應(yīng)對，通過這種偽分布式方案，解決數(shù)據(jù)膨脹帶來的問題。但數(shù)據(jù)一旦達(dá)到瓶頸，便需要重新創(chuàng)建更大規(guī)模的分庫+數(shù)據(jù)的全量遷移，麻煩就會不斷出現(xiàn)。數(shù)據(jù)迭代、膨脹帶來的困擾，是MySql方案難于逾越的。僅僅依靠MySql的傳統(tǒng)訂單方案短板凸顯。

1、數(shù)據(jù)縱向（數(shù)據(jù)規(guī)模）膨脹：采用分庫分表方案，MySql在部署時需要預(yù)估分庫規(guī)模，數(shù)據(jù)量一旦達(dá)到上限后，重新部署并做數(shù)據(jù)全量遷移；

2、數(shù)據(jù)橫向（字段維度）膨脹：schema需預(yù)定義，迭代新增新字段變更復(fù)雜。而維度到達(dá)一定量后影響數(shù)據(jù)庫性能；

2、MySql+HBase方案

引入雙數(shù)據(jù)的方案應(yīng)運(yùn)而生，通過實(shí)時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)分存的方案，可以一定程度解決數(shù)據(jù)量膨脹問題。該方案將數(shù)據(jù)歸類成兩部分存儲：實(shí)時數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)。同時通過數(shù)據(jù)同步服務(wù)，將過期數(shù)據(jù)同步至歷史數(shù)據(jù)。

1、實(shí)時訂單數(shù)據(jù)（例如：近3個月的訂單）：將實(shí)時訂單存入MySql數(shù)據(jù)庫。實(shí)時訂單的總量膨脹的速度得到了限制，同時保證了實(shí)時數(shù)據(jù)的多維查詢、分析能力；

2、歷史訂單數(shù)據(jù)（例如：3個月以前的訂單）：將歷史訂單數(shù)據(jù)存入HBase，借助于HBase這一分布式NoSql數(shù)據(jù)庫，有效應(yīng)對了訂單數(shù)據(jù)膨脹困擾。也保證了歷史訂單數(shù)據(jù)的持久化；

但是，該方案犧牲了歷史訂單數(shù)據(jù)對用戶、商家、平臺的使用價值，假設(shè)了歷史數(shù)據(jù)的需求頻率極低。但是一旦有需求，便需要全表掃描，查詢速度慢、IO成本很高。而維護(hù)數(shù)據(jù)同步又帶來了數(shù)據(jù)一致性、同步運(yùn)維成本飆升等難題；

3、MySql+Elasticsearch方案

組合方案還有MySql+Elasticsearch，該方案同樣是將數(shù)據(jù)分兩部分存儲，可以一定程度解決訂單索引維度增長問題。用戶自己維護(hù)數(shù)據(jù)同步服務(wù)，保證兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的一致性；

1、全量數(shù)據(jù)：將全量的訂單數(shù)據(jù)存入MySql數(shù)據(jù)庫，訂單ID之外的數(shù)據(jù)整體存為一個字段。該全量數(shù)據(jù)作為持久化存儲，也用于非索引字段的反查；

2、查詢數(shù)據(jù)：僅將需要檢索的字段存入Elasticsearch（基于Lucene分布式索引數(shù)據(jù)庫），借助于Elasticsearch的索引能力，提供可以應(yīng)付維度膨脹的訂單數(shù)據(jù)，然后必要時反查MySql獲取訂單完整信息；

該方案應(yīng)付了數(shù)據(jù)維度膨脹帶來的困擾，但是隨著訂單量的不斷膨脹，MySql擴(kuò)展性差的問題再次暴露出來。同時數(shù)據(jù)同步至Elasticsearch的方案，開發(fā)、運(yùn)維成本很高，方案選擇也存在弊端。

表格存儲（TableStore）方案

如果使用表格存儲（TableStore）研發(fā)的多元索引（SearchIndex）方案，則可以完美地解決億量級訂單系統(tǒng)問題。TableStore具有即開即用，按量收費(fèi)等特點(diǎn)。多元索引隨時創(chuàng)建，是海量電商訂單元數(shù)據(jù)管理的優(yōu)質(zhì)方案。

TableStore作為阿里云提供的一款全托管、分布式NoSql型數(shù)據(jù)存儲服務(wù)，具有【海量數(shù)據(jù)存儲】、【熱點(diǎn)數(shù)據(jù)自動分片】、【海量數(shù)據(jù)多維檢索】等功能，天然地解決了訂單數(shù)據(jù)大爆炸這一挑戰(zhàn)；

同時，SearchIndex功能在保證用戶數(shù)據(jù)高可用的基礎(chǔ)上，提供了數(shù)據(jù)多維度搜索、統(tǒng)計等能力。針對多種場景創(chuàng)建多種索引，實(shí)現(xiàn)多種模式的檢索。用戶可以僅在需要的時候創(chuàng)建、開通索引。由TableStore來保證數(shù)據(jù)同步的一致性，這極大的降低了用戶的方案設(shè)計、服務(wù)運(yùn)維、代碼開發(fā)等工作量。

基于表格存儲搭建的訂單系統(tǒng)頁面一覽

樣例內(nèi)嵌在表格存儲控制臺中，用戶可登錄控制臺體驗(yàn)系統(tǒng)（若為表格存儲的新用戶，需要點(diǎn)擊開通服務(wù)后體驗(yàn)，開通免費(fèi)，訂單數(shù)據(jù)存儲在公共實(shí)例中，體驗(yàn)不消耗用戶存儲、流量、Cu）。

注：該樣例提供了【億量級】訂單數(shù)據(jù)。官網(wǎng)控制臺地址：項(xiàng)目樣例

二、搭建準(zhǔn)備

若您對于億量級訂單系統(tǒng)的體驗(yàn)不錯，希望開始自己系統(tǒng)的搭建之旅，只需按照如下步驟便可以著手搭建了：

1、開通表格存儲

通過控制臺開通表格存儲服務(wù)，表格存儲即開即用（后付費(fèi)），采用按量付費(fèi)方式，已為用戶提供足夠功能測試的免費(fèi)額度。表格存儲官網(wǎng)控制臺、免費(fèi)額度說明。

2、創(chuàng)建實(shí)例

通過控制臺創(chuàng)建表格存儲實(shí)例，選擇支持多元索引的Region。（當(dāng)前階段SearchIndex功能尚未商業(yè)化，暫時開放北京、上海、深圳、杭州四地，后續(xù)逐漸開放）

創(chuàng)建實(shí)例后，提交工單申請多元索引功能邀測（商業(yè)化后默認(rèn)打開，不使用不收費(fèi)）。

邀測地址：提工單，選擇【表格存儲】》【產(chǎn)品功能、特性咨詢】》【創(chuàng)建工單】，申請內(nèi)容如下：

問題描述：請?zhí)顚憽旧暾圫earchIndex邀測】

機(jī)密信息：請?zhí)顚憽镜赜?實(shí)例名】，例：上海+myInstanceName

3、SDK下載

使用具有多元索引（SearchIndex）的SDK，官網(wǎng)地址，暫時java、go、node.js三種SDK增加了新功能

java-SDK

go-SDK

$ go get github.com/aliyun/aliyun-tablestore-go-sdk

4、表設(shè)計

訂單系統(tǒng)不僅僅是訂單一張數(shù)據(jù)表，它應(yīng)包含：消費(fèi)者表、售貨員表、產(chǎn)品表、供貨商表、交易訂單表、支付訂單表等。在本樣例中，豬腰使用最基本的四張表（消費(fèi)者表、售貨員表、產(chǎn)品表、交易訂單表），僅以訂單表舉例如下：

表名：order_contract

三、開始搭建（核心代碼）

1、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表

四張表：訂單表、消費(fèi)者表、售貨員表、產(chǎn)品表

用戶僅需維護(hù)一個實(shí)例，按如下方式創(chuàng)建：通過控制臺創(chuàng)建、管理數(shù)據(jù)表（用戶也可以通過SDK直接創(chuàng)建）：

2、創(chuàng)建數(shù)據(jù)表索引

TableStore自動做全量、增量的索引數(shù)據(jù)同步：用戶可以通過控制臺創(chuàng)建、管理SearchIndex（用戶也可通過SDK創(chuàng)建）：

3、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

插入部分測試數(shù)據(jù)（控制臺樣例中插入了1億條數(shù)據(jù)，用戶自己可以通過控制臺插入少量測試數(shù)據(jù)）；

4、數(shù)據(jù)讀取

數(shù)據(jù)讀取分為兩類：

主鍵讀取

基于原生表格存儲的主鍵列獲?。篻etRow， getRange， batchGetRow等。主鍵讀取用于索引（自動）反查，用戶也可以提供主鍵（訂單md5）的單條查詢的頁面，億量級下查詢速度極快。單主鍵查詢方式不支持多維度檢索；

索引讀取

基于新SearchIndex功能Query：search接口。用戶可以自由設(shè)計索引字段的多維度條件組合查詢。通過設(shè)置選擇不同的查詢參數(shù)，構(gòu)建不同的查詢條件、不同排序方式；目前支持：精確查詢、范圍查詢、前綴查詢、匹配查詢、通配符查詢、短語匹配查詢、分詞字符串查詢，并通過布爾與、或組合。

如【c0001號消費(fèi)者，且消費(fèi)在99.99以上的訂單】組合方式如下：

作者：云棲社區(qū) wangtantan