一、背景

訂單系統存在于各行各業，如電商訂單、銀行流水、運營商話費賬單等，是一個非常廣泛、通用的系統。對于這類系統，在過去十幾年發展中已經形成了經典的做法。但是隨著互聯網的發展，以及各企業對數據的重視，需要存儲和持久化的訂單量越來越大。數據的重視程度與數據規模的膨脹帶來了新的挑戰，原有的系統是否還能繼續滿足需求成了焦點？

需求場景

某電商平臺A，需要進行持久化所有平臺產生的訂單數據。同時，基于所有的訂單數據，系統又需要向外提供面向多種角色：消費者、店家、平臺三類人群的多元化的查詢服務。消費者可以查詢自己的歷史訂單，商家可以統計熱銷產品，平臺也可以分析用戶行為、平臺交易規模等。主要查詢方式涵蓋訂單的多維度檢索，以及訂單數據的分析、統計等，例如：
面向消費者：【A消費者】*【近1年】*【產品名含'電腦'字段】訂單查詢；
面向店家：【B店家】*【近1個月】*【每個產品】銷售量排名；
......

技術點

在訂單場景中，技術上通常需要考慮的技術點，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、統計等功能；
• 數據量：存儲海量數據的同時，滿足強一致、高可用、低成本等要求；
• 服務性能：應對高并發請求高并發的同時，保證低延遲；

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二、方案演進

應對訂單場景，電商通常會采用MySQL傳統方案。借助關系型數據庫強大的查詢能力，用戶可直接通過SQL語句實現訂單數據的多維度查詢、數據統計等。所謂數據膨脹，分為橫向、縱向兩種，橫向即不斷迭代引入的新字段維度，縱向即總的存儲數據量。在面對這兩種訂單數據膨脹上，單MySql方案逐漸變得吃力。?SQL + NoSQL的組合方案（以下稱：組合方案）便應運而生，借助兩個數據庫各自的優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，同時也增加了開發工作量與運維復雜度。在保證數據一致性上產生額外開銷。

下面讓我們看一下如下幾個常規方案：

常規方案

1、MySql分庫分表方案

MySql自身擁有強大的數據查詢、分析功能，基于MyQql創建訂單系統，可以應對訂單數據多維查詢、統計場景。伴隨著訂單數據量的增加，用戶會采取分庫、分表方案應對，通過這種偽分布式方案，解決數據膨脹帶來的問題。但數據一旦達到瓶頸，便需要重新創建更大規模的分庫+數據的全量遷移，麻煩就會不斷出現。數據迭代、膨脹帶來的困擾，是MySql方案難于逾越的。僅僅依靠MySql的傳統訂單方案短板凸顯。
1、數據縱向（數據規模）膨脹：采用分庫分表方案，MySql在部署時需要預估分庫規模，數據量一旦達到上限后，重新部署并做數據全量遷移；
2、數據橫向（字段維度）膨脹：schema需預定義，迭代新增新字段變更復雜。而維度到達一定量后影響數據庫性能；

2、MySql+HBase方案

引入雙數據的方案應運而生，通過實時數據、歷史數據分存的方案，可以一定程度解決數據量膨脹問題。該方案將數據歸類成兩部分存儲：實時數據、歷史數據。同時通過數據同步服務，將過期數據同步至歷史數據。
1、實時訂單數據（例如：近3個月的訂單）：將實時訂單存入MySql數據庫。實時訂單的總量膨脹的速度得到了限制，同時保證了實時數據的多維查詢、分析能力；
2、歷史訂單數據（例如：3個月以前的訂單）：將歷史訂單數據存入HBase，借助于HBase這一分布式NoSql數據庫，有效應對了訂單數據膨脹困擾。也保證了歷史訂單數據的持久化；
但是，該方案犧牲了歷史訂單數據對用戶、商家、平臺的使用價值，假設了歷史數據的需求頻率極低。但是一旦有需求，便需要全表掃描，查詢速度慢、IO成本很高。而維護數據同步又帶來了數據一致性、同步運維成本飆升等難題；

3、MySql+Elasticsearch方案

組合方案還有MySql+Elasticsearch，該方案同樣是將數據分兩部分存儲，可以一定程度解決訂單索引維度增長問題。用戶自己維護數據同步服務，保證兩部分數據的一致性；
1、全量數據：將全量的訂單數據存入MySql數據庫，訂單ID之外的數據整體存為一個字段。該全量數據作為持久化存儲，也用于非索引字段的反查；
2、查詢數據：僅將需要檢索的字段存入Elasticsearch（基于Lucene分布式索引數據庫），借助于Elasticsearch的索引能力，提供可以應付維度膨脹的訂單數據，然后必要時反查MySql獲取訂單完整信息；
該方案應付了數據維度膨脹帶來的困擾，但是隨著訂單量的不斷膨脹，MySql擴展性差的問題再次暴露出來。同時數據同步至Elasticsearch的方案，開發、運維成本很高，方案選擇也存在弊端。

能力分析MySqlHBaseElasticsearchTableStore

存儲方式	行存儲	列存儲	索引存儲	列存儲+索引存儲
擴展性	單機、擴展性差	水平擴展	水平擴展	（自動）水平擴展
一致性	強一致性	強一致性、時序一致性	?	強一致性、時序一致性
檢索	較弱的支持	不支持	支持	支持
數據量	~ 1T，~億行	~10 PB，~萬億行	~1 PB，~千億行	~10 PB，~萬億行

TableStore方案

如果使用表格存儲（TableStore）研發的多元索引（SearchIndex）方案，則可以完美地解決以上問題。TableStore具有即開即用，按量收費等特點。多元索引隨時創建，是海量電商訂單元數據管理的優質方案。
TableStore作為阿里云提供的一款全托管、分布式NoSql型數據存儲服務，具有【海量數據存儲】、【熱點數據自動分片】、【海量數據多維檢索】等功能，天然地解決了訂單數據大爆炸這一挑戰；
同時，SearchIndex功能在保證用戶數據高可用的基礎上，提供了數據多維度搜索、統計等能力。針對多種場景創建多種索引，實現多種模式的檢索。用戶可以僅在需要的時候創建、開通索引。由TableStore來保證數據同步的一致性，這極大的降低了用戶的方案設計、服務運維、代碼開發等工作量。

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三、基于表格存儲實現的訂單場景Demo

業務描述：

每成功完成一筆交易，就會生成一筆交易數據。交易數據包含了交易中的必要元素，如：交易時間、交易的雙方、交易的產品、數量、價格等，這里選擇最基本元素舉例，僅將必要字段簡歷索引，格式如下：

訂單持久化數據

表名："order_table"

列名索引類型類型索引字段

order_id(主鍵列)	KEYWORD	String	均勻散列的字符串
time_stamp	LONG	long	交易時間戳
consumer_id	KEYWORD	String	消費者
seller_id	KEYWORD	String	商家unique編號
product_id	KEYWORD	String	產品unique編號
product_name	KEYWORD	String	產品名
product_type	KEYWORD	String	產品類型
product_price	DOUBLE	double	產品單價
product_count	?	double	?
total_pay	?	double	?
description	?	String	?
......	......	......	......

創建訂單表

用戶僅需維護一個數據庫，按如下方式創建：用戶可以通過控制臺創建、管理Table，也可通過SDK

List<PrimaryKeySchema> primaryKey = Arrays.asList(new PrimaryKeySchema("order_id", PrimaryKeyType.STRING) );TableMeta tableMeta = new TableMeta(tableName); tableMeta.addPrimaryKeyColumns(primaryKey); CreateTableRequest request = new CreateTableRequest(tableMeta, new TableOptions(-1, 1)); CreateTableResponse createTableResponse = otsClient.createTable(request);

創建索引

用戶根據自身需求，在需要的時候隨時創建索引。TableStore自動做全量、增量的索引數據同步：用戶可以通過控制臺創建、管理SearchIndex，也可通過SDK按如下方式創建（索引暫不支持update）

CreateSearchIndexRequest createSearchIndexRequest = new CreateSearchIndexRequest(); createSearchIndexRequest.setTableName("tableName"); createSearchIndexRequest.setIndexName("indexName");IndexSchema indexSchema = new IndexSchema(); indexSchema.setIndexSetting(new IndexSetting(1));//必寫 indexSchema.setFieldSchemas(Arrays.asList(new FieldSchema("product_id", FieldType.KEYWORD).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true),new FieldSchema("product_name", FieldType.TEXT).setIndex(true),//TEXT不能設置docValuesnew FieldSchema("product_type", FieldType.KEYWORD).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true),new FieldSchema("product_count", FieldType.DOUBLE).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true),new FieldSchema("consumer_id", FieldType.KEYWORD).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true),new FieldSchema("seller_id", FieldType.KEYWORD).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true),new FieldSchema("total_pay", FieldType.DOUBLE).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true),new FieldSchema("time_stamp", FieldType.LONG).setIndex(true).setEnableSortAndAgg(true).setStore(true) )); createSearchIndexRequest.setIndexSchema(indexSchema);CreateSearchIndexResponse createSearchIndexResponse = otsClient.createSearchIndex(createSearchIndexRequest);

數據讀取

數據讀取分為兩類：
1、基于原生表格存儲的主鍵列獲取：getRow, getRange, batchGetRow等;
2、基于新SearchIndex功能Query：search;

主鍵讀取

GetRowRequest getRowRequest = new GetRowRequest();PrimaryKey pk = new PrimaryKey(new PrimaryKeyColumn[]{new PrimaryKeyColumn("order_id", PrimaryKeyValue.fromString("fa960b5af")) });SingleRowQueryCriteria singleRowQueryCriteria = new SingleRowQueryCriteria("order_table", pk); singleRowQueryCriteria.setMaxVersions(1); getRowRequest.setRowQueryCriteria(singleRowQueryCriteria);GetRowResponse rowResponse = o?tsClient.getRow(getRowRequest);

Search讀取

新增的search接口，通過設置QueryRequest實現不同query，不同aggregation，不同sort的功能

SearchQuery searchQuery = new SearchQuery();//設置查詢條件，用戶發揮 searchQuery.setQuery(Query anyQuery);//做分頁 searchQuery.setLimit(10); searchQuery.setOffSet(0);SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("tableName", "indexName", searchQuery);SearchRequest.ColumnsToGet columnsToGet = new SearchRequest.ColumnsToGet(); columnsToGet.setColumns(columnsToShow);//List<String> columnsToShow searchRequest.setColumnsToGet(columnsToGet);SearchResponse resp = otsClient.search(searchRequest);

返回結構

SearchResponse extends Response {private long totalCount;//query匹配成功數據總數private List<Row> rows;//query匹配數據列表（1）private boolean isAllSuccess; }

場景Demo

search功能主要分為三種：（多維度）查詢，排序，聚合，使用上通過三種功能的組合來實現；

場景1：多維度查詢

【"consumer_001"用戶】【上個月】購買【產品名含某"牙膏"字段】的訂單記錄
使用：BoolQuery, TermQuery, RangeQuery, MatchPhraseQuery

BoolQuery boolQuery = new BoolQuery();TermQuery termQuery = new TermQuery(); termQuery.setFieldName("consumer_id"); termQuery.setTerm(ColumnValue.fromString("consumer_001"));RangeQuery rangeQuery = new RangeQuery(); rangeQuery.setFieldName("time_stamp"); rangeQuery.greaterThanOrEqual(ColumnValue.fromLong(fromTime)); rangeQuery.lessThanOrEqual(ColumnValue.fromLong(toTime));MatchPhraseQuery matchPhraseQuery = new MatchPhraseQuery(); matchPhraseQuery.setFieldName("product_name"); matchPhraseQuery.setText("牙膏");boolQuery.setMustQueries(Arrays.asList(termQuery, rangeQuery, matchPhraseQuery ));SearchQuery searchQuery = new SearchQuery(); searchQuery.setQuery(boolQuery); searchQuery.setLimit(10);//僅構建Query SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("tableName", "indexName", searchQuery);

場景2：查詢，排序

整個平臺【上個月】【單訂單支付金額】排行榜Top10
使用：RangeQuery, FieldSort

RangeQuery rangeQuery = new RangeQuery(); rangeQuery.setFieldName("time_stamp"); rangeQuery.greaterThanOrEqual(ColumnValue.fromLong(fromTime)); rangeQuery.lessThanOrEqual(ColumnValue.fromLong(toTime));//排序因子 FieldSort fieldSort = new FieldSort("total_pay"); fieldSort.setOrder(SortOrder.DESC);SearchQuery searchQuery = new SearchQuery(); searchQuery.setQuery(rangeQuery); searchQuery.setSort(new Sort(Arrays.asList(fieldSort))); searchQuery.setLimit(10);//構建Query+Sort SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("tableName", "indexName", searchQuery);

原文鏈接
本文為云棲社區原創內容，未經允許不得轉載。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于TableStore的海量电商订单元数据管理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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