面试题：MySQL大表水平拆分的策略与实现

Question

假设你有一个非常大的用户订单表，包含订单基本信息、订单详细产品信息等，数据量达到千万级别。请设计一个水平拆分方案，说明选择该方案的理由，并且阐述在水平拆分后如何保证数据的一致性和查询性能。

Answer 1

水平拆分方案

1. 按订单ID取模拆分：将订单表按照订单ID对某个数（如10）取模的结果，将数据均匀分布到10个数据库表（或数据库实例）中。例如，订单ID为1001的订单，1001 % 10 = 1，就存放在编号为1的表（或库）中。

选择理由

1. 数据均匀分布：能确保数据在各个拆分后的表（或库）中基本均匀分布，避免数据倾斜，使得每个数据库实例的负载相对均衡，充分利用系统资源。
2. 简单易实现：取模算法简单，易于理解和实现，在开发和维护过程中，出现问题时排查也相对容易。
3. 扩展性较好：若需要增加或减少数据库实例，可以通过调整取模的基数，相对平滑地进行数据迁移。

保证数据一致性

1. 分布式事务：采用如XA协议、TCC（Try - Confirm - Cancel）模式等分布式事务解决方案。在涉及多个拆分表（库）的操作时，确保所有相关操作要么全部成功，要么全部回滚。例如，在创建一个包含多个产品的订单时，订单基本信息和各产品详细信息可能分布在不同表（库），需通过分布式事务保证整个订单数据的一致性。
2. 日志机制：记录所有对订单数据的操作日志，当出现不一致情况时，可以通过日志进行数据恢复和修复。同时，利用日志进行数据的备份和同步，确保不同副本之间的数据一致性。

保证查询性能

1. 索引优化：在每个拆分后的表（库）上，针对常用查询字段创建合适的索引。例如，根据订单状态、下单时间等字段创建索引，提高单表查询效率。
2. 查询路由：建立查询路由机制，根据查询条件（如订单ID、用户ID等）快速定位到具体的拆分表（库），减少不必要的跨库查询。例如，已知订单ID查询订单，通过取模算法直接定位到对应的表（库）。
3. 缓存机制：引入缓存（如Redis），将热门订单数据缓存在内存中，对于经常查询的订单信息，优先从缓存中获取，减少对数据库的查询压力，提高查询性能。