選取好分片字段，資料庫分片就完成了一大半
面對使用者維度（2c）的業務我們最常用的分片字段就是user_id，但登入基本都拿手機號（沒見過拿user_id的）這樣的場景怎麼實現呢？
下面我們提供三種實現方案：
在資料庫新建表，表只有兩列，維護手機號-user_id的對映
同時將對映表資料維護到快取；操作順序如下
使用者註冊時拿手機號查詢快取，如果不存在直接走註冊流程
註冊成功後同時維護快取（不設定失效時間）和對映表
手機號查詢時，先查詢快取得到user_id，然後拿user_id查詢
缺點每次多查詢一次快取
快取不可用時需要查詢一次資料庫
對映表維護全量資料，如果資料量達到一定程度也要考慮分庫分表的情況（複雜度高）
優點：實現簡單
例如：我們訂單查詢，按不同使用者角色拿使用者id（user_id）和商戶id（merchant_id）分別查詢
實現思路：
每個庫新建兩張字段一模一樣的表，用來冗餘所有字段，表中包含兩個分片字段（如下圖）
新增資料時以其中乙個分片字段為準新增其中乙個表
讀取新增資料的binlog，再按照其它分片字段逐一新增其它庫表
表1分片字段：user_id
表2分片字段：merchant_id
首先看資料流程：
新增資料時以user_id為分片鍵選擇庫，新增成功後記錄binlog
利用阿里canal監聽binlog再按照merchant_id分片鍵重新選擇庫，新增資料
執行完1-2步驟之後，至少有兩個表內有了資料（可能在不同庫，也可能在同乙個庫）
優點：查詢只需要按不同分片字段查詢一次即可
缺點：一條新增需要維護兩個表，冗餘一條資料，占用空間
**複雜度高，需要引入binlog監聽中介軟體（當然也可以新增成功後發mq）
分片規則、演算法要求高，多分片鍵時通過分片演算法，分的庫個數要相同，不相同的話需要維護兩套庫更複雜
這裡主要參考snowflak演算法，將字段值賦予一定的業務意義，反編譯後得到分片因子
比如：分庫演算法：每年乙個庫；使用者id按snowflake 演算法生成；反編譯user_id後得到時間從而選擇庫
再粗暴點：拿user_id能解析出merchant_id，拿merchant_id做分片鍵
題外話：具體用那種還要結合具體的分片規則，架構設計等綜合考慮，這裡只是給出大概思路，一般的系統1就能滿足，3對於登入這樣的場景不太好弄，2實現相對複雜，但使用起來效果最好
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