在很多业务里，分库分表键都是根据主要查询筛选出来的，那么不怎么重要的查询怎么解决呢？
比如电商场景下，订单都是按照买家ID来分库分表的，那么商家该怎么查找订单呢？或是买家找客服，客服要找到对应的订单，又该怎么找？
分库分表键的选择
选择进行分库分表的业务字段，有的时候会有多个字段，如何选择合适的字段呢？
关键点就是 根据查询来选择 。例如在订单里面，最常见的是按照买家来进行分库分表，理由是买家查询自己的订单是最主要的场景，这样收益最大。这个完全是业务驱动的，最常用的分库分表键有主键、外键、索引列；如果是范围分库分表，那么日期类型的列也很常用。
重试方案
设置一个重试方案要考虑3个方面的内容：
- 重试次数：无限次重试意义并不大
- 重试间隔：等间隔重试或指数退避重试。后者指的是重试间隔的时间在增长，一般是两倍增长，面试的时候可以设计一些更加灵活的重试，比如最开始按照两倍增长，再按照50%增长，最后保持最大重试间隔不断重试
- 是否允许跨进程重试：在进程A里触发了重试，但是重试一次后，是否可以在进程B上重试第二次？对应到分布式环境上，意味着是否可以在不同的机器上重试。
理论上说，重试是为了避开前一次失败的原因，比如因为偶发的网络抖动失败。设计指数退避的重试策略的原因也很简单，通过不断延长重试时间间隔，有更大的概率避开引发失败的因素。
面试准备
- 分库分表的主键生成策略
- 如果使用了后续提到的引入中间表、二次分库分表和使用其他中间件支持查询中的任何一个方案，就需要搞清楚数据同步的方案；换句话说，如果数据不一致，多久会发现，最终要多久才能达成一致。
简历里或面试里提到分库分表方案设计的时候，主动提起是如何解决这个问题的？
面试常见问题引导
- 问到了主键生成策略，那么你可以说主键生成会影响分库分表的中间表设计。
- 面试官问到了从其他维度怎么查询数据的问题。例如在订单这里问到了客服怎么查、运营怎么查等。
- 面试官问到了数据同步和数据一致性，你可以用这里面谈到的场景来展示你是如何解决这些问题的。
- 面试官问到了如何选择合适的分库分表键，那么你就可以强调非分库分表键的查询更加复杂，需要额外的支持。
基本思路
面试官都是直接问类似的问题，比如介绍了分库分表方案后，提到订单表是按照买家ID来进行分库分表的之后，会顺势问如果卖家要查询ID应该怎么办？
可以按照这个模板来介绍不同的方案
这一类没有按照分库分表键来筛选数据的查询，是需要一些额外的手段来支持的。目前来说，主流的方案是引入中间表、二次分库分表或是使用其他中间件。当然，广播作为一个兜底的解决方案，逼不得已的时候也可以使用。当然，如果自己的主键生成策略比较特殊的话，也能部分支持这一类查询。
接下来按照这些关键词一个一个地问
主键生成策略
有一种主键生成的策略是在主键里面带上分库分表的列，如果能够拿到主键，就应该知道去哪个数据库上的哪个数据表里查找。
比如：在订单ID里带上了买家ID，那么在根据订单ID来查询数据的时候，就可以通过订单ID来判断订单的数据在哪个库哪个表里。
这是一种很优雅的解决方案**，既不需要任何第三方工具的帮助，也不需要额外存储数据**。但是这个方案只能解决一部分问题，而且大多数时候主键都不是采用这种策略生成的，只能考虑其他方案了，比如引入中间表。
引入中间表
如果想支持按照卖家来搜索，可以引入一个中间表，记录了ID、卖家ID和买家ID三个数据。
当然也可以考虑把买家ID换成目标库和目标表，这样就省去了根据买家ID来定位目标库和目标表的步骤。
查询的基本步骤也很清晰：
- 先在中间表里根据卖家ID找到想要的订单ID和买家ID
- 再根据买家ID和订单号找到具体的订单数据
关键词就是中间表：
我们用了一个比较简单的方案，引入中间表来解决卖家查询的问题。中间表主要是根据卖家找到对应的订单，并且根据订单表中的买家ID来确定目标库、目标表，再去对应的数据表里把所有的数据都查询出来。
这个基本方案可以从两个角度刷亮点：
第一个角度是结合主键生成策略，优化中间表的设计
在设计订单主键的时候，将买家ID编码放到了订单ID里，中间表里就可以考虑删除买家ID列。
第二个角度是讨论中间表的缺陷，最大的缺陷是性能瓶颈
这个方案的一个重大缺陷是中间表的性能瓶颈。如果中间表的数据只插入，不存在更新的话，主要是读瓶颈，那么多加几个从库就可以解决；但是如果中间表的一些列是需要频繁被更新的，那么中间表本身就扛不住写压力，但是中间表是不能分库分表的，因为分库分表后不知道该查询哪张中间表。
中间表最让人害怕的就是写瓶颈，可以考虑提供一个解决方案：
一般来说，在设计中间表的时候就应该包含尽可能少的列，而且这些列的值应该尽可能不变，会频繁更新的列就不要放了。比如 订单ID这种ID列的基本不会变，状态这种经常变更的就不要放了。
中间表还有两个明显的缺陷：难以适应灵活多变的查询场景，还有数据一致性问题。
中间表还有一个缺陷就是表结构很固定，如果将来需要支持新的查询场景，必须要修改中间表的表结构，大多数情况下会增加新的列。另一方面，中间表本身往往是一个大表，大表改表结构是一个非常危险的事情，当然也可以考虑增加新的中间表，但是治标不治本，而且中间表越多越难维护，数据一致性越难保证。
进一步思考，中间表要想解决写瓶颈，是不是也可以分库分表？
二次分库分表
二次分库分表指复制出来一份数据，然后尝试再进行分库分表。所以你的系统里会有两份数据，分别按照不同的分库分表规则来存储。比如卖家需要查询订单，那么可以再一次按照卖家ID来进行分库分表。
原本订单表是按照买家ID来进行分库分表的，但是这种情况下，卖家查询订单很困难。比如卖家查询自己当日成交的订单量，就难以支持。而且卖家查询订单也不能算是一个低频行为，所以尝试把数据复制了一份出去，然后按照卖家ID分库分表。这种方案的主要缺陷就是数据一致性问题，以及数据复制一份需要很多的存储空间。
数据复制一份的问题解决起来也很简单：只需要复制关键表以及关键表的关键字段就可以了。部分表是不需要复制的，比如订单详情表完全不需要复制，在拿到订单ID之后再次查询订单详情表
即使复制表，也不是所有的字段都需要复制，一些BLOB、TEXT字段占用存储空间多，还不会出现在查询条件里，根本不需要复制。如果真的需要这些字段，可以拿主键和分库分表键二次查询。
这里的查询也分为了两部，但是要尽量做到大部分查询只查卖家库，只有少部分查询需要回归到买家库。
关键词是减轻存储压力
实际上，为了减轻数据复制带来的存储压力，我们可以考虑只复制一部分表，或者某个表的一部分字段。比如在同步的时候，就不需要同步订单详情表，而是拿到订单基本信息之后再去原本的买家库里面查询订单详情。
在这里可以进一步讨论两次查询引入的问题，以及可行的优化方案
在这种机制之下，如果有一个查询QPS比较高，但是又经常需要回原表查询，可以考虑两个优化方案：首先是在查询的SELECT部分去除一些用不上的列，避免回原表；如果这个措施不可以，就考虑把查询所需的列全部复制过去，避免回原表。第二种优化类似平时用覆盖索引来优化查询。
使用其他中间件
为了支持复杂多样的查询，可以尝试使用别的中间件，比如Elasticsearch。在引入Elasticsearch的时候也可以采用引入中间件方案中的一个优化措施，即只同步部分和搜索相关的字段。
为了减轻 Elasticsearch 的压力，我们选择了只同步部分字段。一些非常庞大的字段，比如说 TEXT 或者 BLOB 本身我们是不会同步过去的。
如果你选了同步部分数据到 Elasticsearch，那么你最终就会面临一个问题：总有一些业务的查询，你完全没办法支持。那这个时候你就只剩下最后一个手段了：广播。
广播
如果不能断定数据可能出现在哪一张表上，那么就直接把全部表上都查询一遍。
当卖家想要知道自己究竟卖了多少单的时候，就可以在所有的表上都问一遍，汇总之后就是卖家的所有订单
这种做法的缺陷：对数据库的压力太大。只有兜底的时候才使用。
我们还有一些兜底措施，也就是如果一个查询确实没办法使用前面那些方案的时候，那就可以考虑使用广播。也就是说直接把所有的请求发送到所有的候选节点里面，然后收集到的数据就是查询的结果。不过这种方式的缺陷就是对数据库压力很大，很多数据库上的表根本不可能有数据，但是都会收到请求，白白浪费资源。尤其是如果这些查询还会触发锁，那么性能就会更差。
引入中间表和二次分库分表
实际上可以理解为二次分库分表是中间表的升级加强版
- 中间表是性能瓶颈，害怕维护写频繁的字段；二次分库分表没有这种担忧
- 中间表本身的字段会很少，往往需要回归原表再次查询数据
- 二次分库分表成本要更高，因为需要复制更多的字段
一般来说：优先考虑使用中间表，其次考虑只复制部分数据的二次分库分表方案，逼得不得已再考虑全量复制数据的二次分库分表方案
数据同步问题
引入中间表、二次分库分表和使用其他中间件三个解决方案里，都面临同样一个问题：如何进行数据同步？
一般有两种数据同步的思路：
- 双写：在写入源数据表的时候，同时写到另一个地方。可以通过改造ORM或分库分表中间件达成。
- 利用 Canal 之类的框架监听 binlog，然后异步地把数据库同步到其他地方。
不管是双写，还是监控 binlog，都绕不开失败这个话题。那失败的时候怎么办呢？**无非就是各种重试，在重试都失败之后，就人手工介入处理。**在实践中，双写方案用得不多。高端一点的做法就是在重试失败之后，加上一个异步修复程序进一步尝试修复。如果修复程序本身也失败了，那确确实实就只能人手工介入了。这些内容之前我反复提到过，你需要记住。
亮点方案
在分库分表之后，为了充分满足不同情况下的查询需求，我们公司综合使用了三种方案：引入中间表、二次分库分表和 Elasticsearch。对于卖家查询来说，我们直接复制了一份数据，按照卖家 ID 分库分表。对于一些复杂的查询来说，就是利用 Elasticsearch。还有一些查询是通过建立中间表来满足，比如说商品 ID 和订单 ID 的映射关系。
数据同步方案是使用监听 binlog 的方案。买家库插入数据之后，就会同步一份到卖家库和 Elasticsearch 上。这个过程是有可能失败的，那么在失败之后会有重试机制，如果重试都失败了，那么就只能人手工介入处理了。
这个架构里的另一个问题是：卖家库的数据需要反向同步到买家库吗？
第一个回答是：如果允许卖家修改卖家库的数据，就需要反向同步，架构变成了下图。
我们是允许卖家直接修改数据的，所以实际上我们卖家库的修改也会同步到其他数据源。因为卖家和买家都可能同时修改各自的库。这里我举一个订单状态修改的例子。
如果买家发起取消订单，然后卖家那边要把状态修改成已发货。那么可能出现买家先修改，然后被卖家覆盖的情况，结果就是两边都是已发货；也有可能出现卖家先修改，然后被买家覆盖的情况，那么结果就是两边都是已取消。
所以类似的场景最好是采用分布式锁和双写方案。比如买家修改状态的时候，要先拿到分布式锁，然后同时修改买家库和卖家库。当然，要是覆盖数据也没关系，那么就还是可以继续采用 Canal 的同步方案。
所以综合来看，允许卖家直接修改卖家库是比较危险的事情，数据一致性问题更加严重。
这里提到了数据一致性问题更加严重，这也是为了引出第二个回答，就是除了买家库，其他库都是只读的。
也可以考虑只允许从买家库进去修改数据，也就是说，不允许直接修改卖家库的数据。
举个例子，如果卖家想要修改某个订单的数据，那么他需要在卖家库查到订单的信息，但是在修改的时候要拿着订单信息去买家库修改。
这种做法最大的优点就是简单，没有那么多数据同步和数据一致性方面的问题。缺点就是性能比较差，而且写压力始终都在买家库上。
