本篇內(nèi)容介紹了“基于TableStore的海量電商訂單元數(shù)據(jù)管理分析”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

創(chuàng)新互聯(lián)專注于企業(yè)營(yíng)銷型網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站重做改版、丹東網(wǎng)站定制設(shè)計(jì)、自適應(yīng)品牌網(wǎng)站建設(shè)、H5建站、商城開(kāi)發(fā)、集團(tuán)公司官網(wǎng)建設(shè)、成都外貿(mào)網(wǎng)站建設(shè)公司、高端網(wǎng)站制作、響應(yīng)式網(wǎng)頁(yè)設(shè)計(jì)等建站業(yè)務(wù)，價(jià)格優(yōu)惠性價(jià)比高，為丹東等各大城市提供網(wǎng)站開(kāi)發(fā)制作服務(wù)。

一、背景

訂單系統(tǒng)存在于各行各業(yè)，如電商訂單、銀行流水、運(yùn)營(yíng)商話費(fèi)賬單等，是一個(gè)非常廣泛、通用的系統(tǒng)。對(duì)于這類系統(tǒng)，在過(guò)去十幾年發(fā)展中已經(jīng)形成了經(jīng)典的做法。但是隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，以及各企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的重視，需要存儲(chǔ)和持久化的訂單量越來(lái)越大。數(shù)據(jù)的重視程度與數(shù)據(jù)規(guī)模的膨脹帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，原有的系統(tǒng)是否還能繼續(xù)滿足需求成了焦點(diǎn)？

需求場(chǎng)景

某電商平臺(tái)A，需要進(jìn)行持久化所有平臺(tái)產(chǎn)生的訂單數(shù)據(jù)。同時(shí)，基于所有的訂單數(shù)據(jù)，系統(tǒng)又需要向外提供面向多種角色：消費(fèi)者、店家、平臺(tái)三類人群的多元化的查詢服務(wù)。消費(fèi)者可以查詢自己的歷史訂單，商家可以統(tǒng)計(jì)熱銷產(chǎn)品，平臺(tái)也可以分析用戶行為、平臺(tái)交易規(guī)模等。主要查詢方式涵蓋訂單的多維度檢索，以及訂單數(shù)據(jù)的分析、統(tǒng)計(jì)等，例如：
面向消費(fèi)者：【A消費(fèi)者】*【近1年】*【產(chǎn)品名含'電腦'字段】訂單查詢；
面向店家：【B店家】*【近1個(gè)月】*【每個(gè)產(chǎn)品】銷售量排名；
......

技術(shù)點(diǎn)

在訂單場(chǎng)景中，技術(shù)上通常需要考慮的技術(shù)點(diǎn)，主要包含如下幾個(gè)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(shí)具備排序、統(tǒng)計(jì)等功能；

• 數(shù)據(jù)量：存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的同時(shí)，滿足強(qiáng)一致、高可用、低成本等要求；

• 服務(wù)性能：應(yīng)對(duì)高并發(fā)請(qǐng)求高并發(fā)的同時(shí)，保證低延遲；

二、方案演進(jìn)

應(yīng)對(duì)訂單場(chǎng)景，電商通常會(huì)采用MySQL傳統(tǒng)方案。借助關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)強(qiáng)大的查詢能力，用戶可直接通過(guò)SQL語(yǔ)句實(shí)現(xiàn)訂單數(shù)據(jù)的多維度查詢、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等。所謂數(shù)據(jù)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(chǔ)數(shù)據(jù)量。在面對(duì)這兩種訂單數(shù)據(jù)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(yīng)運(yùn)而生，借助兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)各自的優(yōu)勢(shì)分別解決不同場(chǎng)景各自的需求。但組合方案同樣也帶來(lái)了新的問(wèn)題，組合方案犧牲空間成本，同時(shí)也增加了開(kāi)發(fā)工作量與運(yùn)維復(fù)雜度。在保證數(shù)據(jù)一致性上產(chǎn)生額外開(kāi)銷。

下面讓我們看一下如下幾個(gè)常規(guī)方案：

常規(guī)方案

1、MySql分庫(kù)分表方案

MySql自身?yè)碛袕?qiáng)大的數(shù)據(jù)查詢、分析功能，基于MyQql創(chuàng)建訂單系統(tǒng)，可以應(yīng)對(duì)訂單數(shù)據(jù)多維查詢、統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景。伴隨著訂單數(shù)據(jù)量的增加，用戶會(huì)采取分庫(kù)、分表方案應(yīng)對(duì)，通過(guò)這種偽分布式方案，解決數(shù)據(jù)膨脹帶來(lái)的問(wèn)題。但數(shù)據(jù)一旦達(dá)到瓶頸，便需要重新創(chuàng)建更大規(guī)模的分庫(kù)+數(shù)據(jù)的全量遷移，麻煩就會(huì)不斷出現(xiàn)。數(shù)據(jù)迭代、膨脹帶來(lái)的困擾，是MySql方案難于逾越的。僅僅依靠MySql的傳統(tǒng)訂單方案短板凸顯。
1、數(shù)據(jù)縱向（數(shù)據(jù)規(guī)模）膨脹：采用分庫(kù)分表方案，MySql在部署時(shí)需要預(yù)估分庫(kù)規(guī)模，數(shù)據(jù)量一旦達(dá)到上限后，重新部署并做數(shù)據(jù)全量遷移；
2、數(shù)據(jù)橫向（字段維度）膨脹：schema需預(yù)定義，迭代新增新字段變更復(fù)雜。而維度到達(dá)一定量后影響數(shù)據(jù)庫(kù)性能；

2、MySql+HBase方案

引入雙數(shù)據(jù)的方案應(yīng)運(yùn)而生，通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)分存的方案，可以一定程度解決數(shù)據(jù)量膨脹問(wèn)題。該方案將數(shù)據(jù)歸類成兩部分存儲(chǔ)：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)。同時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)同步服務(wù)，將過(guò)期數(shù)據(jù)同步至歷史數(shù)據(jù)。
1、實(shí)時(shí)訂單數(shù)據(jù)（例如：近3個(gè)月的訂單）：將實(shí)時(shí)訂單存入MySql數(shù)據(jù)庫(kù)。實(shí)時(shí)訂單的總量膨脹的速度得到了限制，同時(shí)保證了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的多維查詢、分析能力；
2、歷史訂單數(shù)據(jù)（例如：3個(gè)月以前的訂單）：將歷史訂單數(shù)據(jù)存入HBase，借助于HBase這一分布式NoSql數(shù)據(jù)庫(kù)，有效應(yīng)對(duì)了訂單數(shù)據(jù)膨脹困擾。也保證了歷史訂單數(shù)據(jù)的持久化；
但是，該方案犧牲了歷史訂單數(shù)據(jù)對(duì)用戶、商家、平臺(tái)的使用價(jià)值，假設(shè)了歷史數(shù)據(jù)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(hù)數(shù)據(jù)同步又帶來(lái)了數(shù)據(jù)一致性、同步運(yùn)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(shù)據(jù)分兩部分存儲(chǔ)，可以一定程度解決訂單索引維度增長(zhǎng)問(wèn)題。用戶自己維護(hù)數(shù)據(jù)同步服務(wù)，保證兩部分?jǐn)?shù)據(jù)的一致性；
1、全量數(shù)據(jù)：將全量的訂單數(shù)據(jù)存入MySql數(shù)據(jù)庫(kù)，訂單ID之外的數(shù)據(jù)整體存為一個(gè)字段。該全量數(shù)據(jù)作為持久化存儲(chǔ)，也用于非索引字段的反查；
2、查詢數(shù)據(jù)：僅將需要檢索的字段存入Elasticsearch（基于Lucene分布式索引數(shù)據(jù)庫(kù)），借助于Elasticsearch的索引能力，提供可以應(yīng)付維度膨脹的訂單數(shù)據(jù)，然后必要時(shí)反查MySql獲取訂單完整信息；
該方案應(yīng)付了數(shù)據(jù)維度膨脹帶來(lái)的困擾，但是隨著訂單量的不斷膨脹，MySql擴(kuò)展性差的問(wèn)題再次暴露出來(lái)。同時(shí)數(shù)據(jù)同步至Elasticsearch的方案，開(kāi)發(fā)、運(yùn)維成本很高，方案選擇也存在弊端。

能力分析	MySql	HBase	Elasticsearch	TableStore
存儲(chǔ)方式	行存儲(chǔ)	列存儲(chǔ)	索引存儲(chǔ)	列存儲(chǔ)+索引存儲(chǔ)
擴(kuò)展性	單機(jī)、擴(kuò)展性差	水平擴(kuò)展	水平擴(kuò)展	（自動(dòng)）水平擴(kuò)展
一致性	強(qiáng)一致性	強(qiáng)一致性、時(shí)序一致性		強(qiáng)一致性、時(shí)序一致性
檢索	較弱的支持	不支持	支持	支持
數(shù)據(jù)量	~ 1T，~億行	~10 PB，~萬(wàn)億行	~1 PB，~千億行	~10 PB，~萬(wàn)億行

TableStore方案

如果使用表格存儲(chǔ)（TableStore）研發(fā)的多元索引（SearchIndex）方案，則可以完美地解決以上問(wèn)題。TableStore具有即開(kāi)即用，按量收費(fèi)等特點(diǎn)。多元索引隨時(shí)創(chuàng)建，是海量電商訂單元數(shù)據(jù)管理的優(yōu)質(zhì)方案。
TableStore作為阿里云提供的一款全托管、分布式NoSql型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)，具有【海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)】、【熱點(diǎn)數(shù)據(jù)自動(dòng)分片】、【海量數(shù)據(jù)多維檢索】等功能，天然地解決了訂單數(shù)據(jù)大爆炸這一挑戰(zhàn)；
同時(shí)，SearchIndex功能在保證用戶數(shù)據(jù)高可用的基礎(chǔ)上，提供了數(shù)據(jù)多維度搜索、統(tǒng)計(jì)等能力。針對(duì)多種場(chǎng)景創(chuàng)建多種索引，實(shí)現(xiàn)多種模式的檢索。用戶可以僅在需要的時(shí)候創(chuàng)建、開(kāi)通索引。由TableStore來(lái)保證數(shù)據(jù)同步的一致性，這極大的降低了用戶的方案設(shè)計(jì)、服務(wù)運(yùn)維、代碼開(kāi)發(fā)等工作量。

“基于TableStore的海量電商訂單元數(shù)據(jù)管理分析”的內(nèi)容就介紹到這里了，感謝大家的閱讀。如果想了解更多行業(yè)相關(guān)的知識(shí)可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)-成都網(wǎng)站建設(shè)公司網(wǎng)站，小編將為大家輸出更多高質(zhì)量的實(shí)用文章！

新聞名稱：基于TableStore的海量電商訂單元數(shù)據(jù)管理分析-創(chuàng)新互聯(lián)
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