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单个表上亿行数据的主键、索引设计,及分页查询

2021-09-02 19:00 https://my.oschina.net/jacklondon/blog/5220057 杰克伦敦尘 次阅读 条评论

一,概述

一般而言,我们对关系型数据库系统,进行表结构设计时,会按数据的种类,进行分类,一般有如下种类:

1)主数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,分公司,产品,经销商。 这种数据库表,我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 意思是 table of master data。
2)系统级数据,其数据量基本稳定,不随时间而线性增长。比如,用户权限控制,配置参数。 这种数据库表,我们一般以 ts_ 作为表名的前缀, 意思是 table of system。
3)日志数据表,随时间而线性增长,但会安排定时任务定期删除旧数据,保持总体数据量稳定。 这种数据库表,我们一般以 tl_ 作为表名的前缀, 意思是 table of log。
4)接口数据表,随时间而线性增长,但会安排定时任务定期删除旧数据,保持总体数据量稳定。 这种数据库表,我们一般以 ti_ 作为表名的前缀, 意思是 table of interface。
5)业务交易数据,随时间而线性增长,用户平常关注最近若干天的数据,少数情况下会查阅很久以前的数据。 这种数据库表,我们一般以 tt_ 作为表名的前缀, 意思是 table of transaction data。
6)关系数据,可能是以上 1,2,5 的关系表,我们分别以 tmr_, tsr_, ttr_ 作为表名的前缀。

通常,数据量大的,都是上述"5. 业务交易数据"

 

二、业务交易表的主键、索引设计

业务交易数据,按通常的理解,一般有主表、明细表两种。

业务交易主表的主键,一般是 id/uuid;另在某个时间字段上,加上索引。比如:

CREATE TABLE ow_pkg.TT_FLOW_IN
(
   IN_UUID varchar2(32),
   IN_SHEET_CD varchar2(255) NOT NULL,
   IN_TIME date NOT NULL,

   SEND_NODE_ID decimal(38,0) NOT NULL,
   RECEIVE_NODE_ID decimal(38,0) NOT NULL,

   CREATED_BY varchar2(20),
   CREATED_DT date,
   UPDATED_BY varchar2(20),
   UPDATED_DT date,
   UPDATE_CNT INTEGER DEFAULT 0  NOT NULL
)
;

其中, in_uuid 为主键。

对于交易主表的主键,可用按 SQL 语法,创建 primary key, 也可以只创建成唯一索引(UNIQUE INDEX), 或普通索引(INDEX)。之所以会有这种的做法,是因为有的数据库,比如 MS SQL Server, 默认在主键上创建聚集索引(clustered index, 不同的数据库,名词可能有所差异),数据的存储,按主键的数值顺序,如果我们使用 uuid 做主键,这可能不是我们期望的。
在主键上创建普通索引,是在使用 uuid 作为主键数据时。因 uuid 本身就能保证唯一性,不需要使用数据库的 primary key 或 UNIQUE INDEX 语法来保证数据唯一性。且有的架构师,担心每行数据 insert 到表时,拥有 primary key 或 UNIQUE INDEX 定义的表,数据库会自动进行主键数据的唯一性检查,如果数据量极大,这个唯一性检查有可能需要花费额外的时间,还不如使用普通索引,跳过主键数据的唯一性检查。

这里我们创建唯一性索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_tt_flow_in_in_uuid ON ow_pkg.TT_FLOW_IN(IN_UUID);

一般在交易主表的某个时间字段上,创建普通索引,或者聚集索引(clustered index),比如:

CREATE INDEX idx_tt_flow_in_in_time ON ow_pkg.TT_FLOW_IN(IN_TIME);

交易表的数据,一般是 insert 多、delete 少,如果不定义主键、不创建聚集索引(clustered index),正常情况下,数据的存储也是按时间顺序的。

对于业务交易明细表,一般创建明细表主键、在明细表指向主表的字段上创建普通索引。比如:

CREATE TABLE ow_pkg.TT_FLOW_IN_DETAIL
(
   IN_DETAIL_UUID varchar2(32),				--pk
   IN_UUID varchar2(32),					--fk
   PROJ_ID decimal(38,0) NOT NULL,
   STATUS_ID decimal(38,0),
   CONTAINER_ID decimal(38,0) NOT NULL,
   REAL_QTY decimal(10,0),
   PLAN_QTY decimal(10,0),
   CREATED_BY varchar2(20),
   CREATED_DT date,
   UPDATED_BY varchar2(20),
   UPDATED_DT date,
   UPDATE_CNT INTEGER DEFAULT 0  NOT NULL,
)
;
CREATE UNIQUE INDEX idx_tt_flow_in_detail_in_detail_uuid ON ow_pkg.TT_FLOW_IN_DETAIL(IN_DETAIL_UUID); 
CREATE INDEX idx_tt_flow_in_detail_in_uuid ON ow_pkg.TT_FLOW_IN_DETAIL(IN_UUID);

交易明细表不需要在某个时间字段上,创建索引。此时基于 in_uuid 查找 tt_flow_in_detail 表,数据量不会超过 30 行。

 

三、分页查询

SQL 标准中,有分页查询的语法。一般只针对业务主表进行查询分页、然后点击查找结果的某行,弹出窗口显示业务明细表数据。

这里的分页查询 SQL 为(基于 Oracle):

SELECT * FROM (
	SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY i.in_time desc,i.IN_SHEET_CD,i.in_uuid ) as rownum_xx
	,i.*
	from TT_FLOW_IN i 
	where i.in_time between to_date('2020-01-01 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi') and to_date('2020-01-02 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi')
	and i.IN_SHEET_CD is not null
)
WHERE rownum_xx >= 0 and rownum_xx <= 20;

请主要,where 中的参数,可以动态参数。比如对于 java ,可以使用占位符 ? ,使用 Java 的 PreparedStatement , 进行执行。

通常大家忽略的是 order by 这部分。这一部分一般按顺序依次为: 业务主表的时间字段(逆序排序)、业务主表的单证编号、其它可见字段、业务主表的主键

不加排序(order by) 的分页是耍流氓,没意义的;排序字段中必须包含用户能理解的数据项,如果只按后台 id/uuid 排序,用户会觉得数据混乱无序;如果 order by 最后不加主键,有可能导致某些行的数据,既出现在第 n 页、又出现在第 n+1 页。

 

四、分页查询的性能

以上分页查询 SQL, 在单个表数据量为 1.3 亿行的情况下,查询时间范围跨度为 15 天的情况下,每查询一次改一下查询时间范围的小时数,多次测试,分别用时: 0.047 秒、0.062 秒、0.047 秒、0.062 秒。平均用时 0.055 秒。

性能可以说是非常的好。

 

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