1. 分库分表下的分页查询

业务数据达到一定数据量时，必定会引入数据库分片，但当对于分片的情况下，分页查询是如何做到的？

比如: 数据库db1，中有三个user表，user_0，user_1，user_2，三个表的分片策略是以userId 与 3 取余。分片配置入下

# 指定user表的数据分布情况
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.actual-data-nodes = db1.user_$->{0..2}

# 指定user表的分片策略，分片策略包括分片键和分片算法
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.sharding-column = id
spring.shardingsphere.sharding.tables.user.table-strategy.inline.algorithm-expression = user_$->{id % 3}

现在执行分页查询语句

select * from `user` order by id limit 10000,10;

考虑到三个表的分片策略，如果要正确获取到 10000-100010 区间的数据的话，需要将三个表都查询出100010 条数据，再做归并排序，最后才能得到正确的结果集。

这样便产生了最让人担忧的问题，如果没张表都要查询那么多数据在我内存中排序，如果我有上百张表，那内存迟早溢出，产生OOM？

2. ShardingJDBC 的优化

官方文档在这里：shardingsphere

ShardingSphere 对分片查询的优化是通过使用 流式归并+优先级队列 实现的，可以减少对本地内存的占用（只有每个数据源的游标而已），但是并不能减少带宽资源的消耗。

ShardingJDBC 对这种分片查询的处理方式为：

1. 从各个数据节点获取对应的数据集。
2. 将上述获取的数据集，进行组合、归并, 最后得到一个符合预期的数据集。
3. 将正确的数据集返回。

上述三个步骤中最重要的就是 归并的策略…

ShardingJDBC 的归并由归并引擎负责，归并引擎提供了三种归并方式
流式归并、内存归并和装饰者归并

• 流式归并是指每一次从结果集中获取到的数据，都能够通过逐条获取的方式返回正确的单条数据，它与数据库原生的返回结果集的方式最为契合。遍历、排序以及流式分组都属于流式归并的一种。

• 内存归并则是需要将结果集的所有数据都遍历并存储在内存中，再通过统一的分组、排序以及聚合等计算之后，再将其封装成为逐条访问的数据结果集返回。

• 装饰者归并是对所有的结果集归并进行统一的功能增强，目前装饰者归并有分页归并和聚合归并这2种类型。

因为流式归并是从数据库中返回的结果集是逐条返回的，并不需要将所有的数据一次性加载至内存中，因此，在进行结果归并时，沿用数据库返回结果集的方式进行归并，能够极大减少内存的消耗，是归并方式的优先选择。

3. 流式归并的原理

ShardingJDBC 的流式处理和JDBC的ResultSet的原理是一样的，主要是通过和数据库保持长连接，每次next都只取当前游标所在位置的一条数据，然后在内存中进行归并。

具体流程如下：

假设user表分为 db0: user_0, db1: user_1, db2: user_2 三张表
查询语句为：
select * from user order by id limit 10,10;

1. 因不确定数据分布关系，所以，下发到三个表的sql指令都为 select * from user_$ order by id limit 0,20;

2. 数据源执行了sql后，并不会将查询到的数据集直接返回给客户端，而是先将结果集存储在数据源本地，等待client通过游标一条条读取。每一个表都会维护一个自己表的游标，初始位置为第一条记录。
   

3. 每一轮都只传输游标当前指向的记录，client会将接收到的记录加入优先级队列，第一轮的时候client 维护的优先级队列如下所示。优先级队列是按照sql要求的排序字段排序。
   

4. 优先级队列队首出队，会执行next，去对应的db中取下一条记录，此时数据源维护的游标要向下移动一格。上述例子中，便会去user_1 中取出下一条记录，再重新入队进行排序，第二轮的结果如下图所示。

5. 优先级队列操作next的同时，内部维护了一个 rowNumber，用来表示当前记录是第几个，每次取next时，都会 +1 ，源码部分如下：
   
   limit分页的时候，便是通过这个字段找到对应开始的记录，开始拼接有效的结果集。