单个表上亿行数据的主键、索引设计，及分页查询

一，概述

一般而言，我们对关系型数据库系统，进行表结构设计时，会按数据的种类，进行分类，一般有如下种类:

1)主数据，其数据量基本稳定，不随时间而线性增长。比如，分公司，产品，经销商。 这种数据库表，我们一般以 tm_ 作为表名的前缀, 意思是 table of master data。
2)系统级数据，其数据量基本稳定，不随时间而线性增长。比如，用户权限控制，配置参数。 这种数据库表，我们一般以 ts_ 作为表名的前缀, 意思是 table of system。
3)日志数据表，随时间而线性增长，但会安排定时任务定期删除旧数据，保持总体数据量稳定。 这种数据库表，我们一般以 tl_ 作为表名的前缀, 意思是 table of log。
4)接口数据表，随时间而线性增长，但会安排定时任务定期删除旧数据，保持总体数据量稳定。 这种数据库表，我们一般以 ti_ 作为表名的前缀, 意思是 table of interface。
5)业务交易数据，随时间而线性增长，用户平常关注最近若干天的数据，少数情况下会查阅很久以前的数据。 这种数据库表，我们一般以 tt_ 作为表名的前缀, 意思是 table of transaction data。
6)关系数据，可能是以上 1,2,5 的关系表，我们分别以 tmr_, tsr_, ttr_ 作为表名的前缀。

通常，数据量大的，都是上述"5. 业务交易数据"。

 

分类	前缀	数据量随时间 线性增长	定期删除	唯一主键	唯一索引	时间字段索引	外键索引
主数据	tm_	N	N	Y		N/A
系统数据	ts_	N	N	Y		N/A
日志数据	tl_	Y	Y	-	-	Y
接口数据	ti_	Y	Y	Y		Y
业务交易数据	tt_	Y	N	Y(可选)	Y(可选)	Y
关系数据	tmr_ tsr_ ttr_	N/A	N				Y

二、业务交易表的主键、索引设计

业务交易数据，按通常的理解，一般有主表、明细表两种。

业务交易主表的主键，一般是 id/uuid；另在某个时间字段上，加上索引。比如:

CREATE TABLE ow_pkg.TT_FLOW_IN
(
   IN_UUID varchar2(32),　　　　　　　　　　--pk
   IN_SHEET_CD varchar2(255) NOT NULL,　　
   IN_TIME date NOT NULL,　　　　　　　　　　--index column of time

   SEND_NODE_ID decimal(38,0) NOT NULL,
   RECEIVE_NODE_ID decimal(38,0) NOT NULL,

   CREATED_BY varchar2(20),
   CREATED_DT date,
   UPDATED_BY varchar2(20),
   UPDATED_DT date,
   UPDATE_CNT INTEGER DEFAULT 0  NOT NULL
)
;

其中, in_uuid 为主键。

对于交易主表的主键，可用按 SQL 语法，创建 primary key, 也可以只创建成唯一索引(UNIQUE INDEX)。之所以会有这种的做法，是因为有的数据库，比如 MS SQL Server, 默认在主键上创建聚集索引(clustered index, 不同的数据库，名词可能有所差异)，数据的存储，按主键的数值顺序，如果我们使用 uuid 做主键，这可能不是我们期望的。
在使用 uuid 作为主键数据时，一种特别的设计，是在主键字段上创建普通索引、不创建主键、不创建唯一索引。
因 uuid 本身就能保证数据的唯一性，不需要使用数据库的 primary key 或 UNIQUE INDEX 语法来保证数据唯一性。且有的架构师，担心每行数据 insert 到表时，拥有 primary key 或 UNIQUE INDEX 定义的表，数据库会自动进行主键数据的唯一性检查，如果数据量极大，这个唯一性检查的步骤有可能需要花费额外的时间，还不如使用普通索引，跳过主键数据的唯一性检查。

这里我们创建唯一性索引。

CREATE UNIQUE INDEX idx_tt_flow_in_in_uuid ON ow_pkg.TT_FLOW_IN(IN_UUID); 

一般在交易主表的某个时间字段上，创建普通索引，或者聚集索引(clustered index)，比如:

CREATE INDEX idx_tt_flow_in_in_time ON ow_pkg.TT_FLOW_IN(IN_TIME);

交易表的数据，一般是 insert 多、delete 少，如果不定义主键、不创建聚集索引(clustered index)，正常情况下，数据的存储也是按时间顺序的，与创建聚集索引(clustered index)的效果相同。

对于业务交易明细表，一般创建明细表主键、在明细表指向主表的字段上创建普通索引。比如:

CREATE TABLE ow_pkg.TT_FLOW_IN_DETAIL
(
   IN_DETAIL_UUID varchar2(32),                --pk
   IN_UUID varchar2(32),                    --fk
   PROJ_ID decimal(38,0) NOT NULL,
   STATUS_ID decimal(38,0),
   CONTAINER_ID decimal(38,0) NOT NULL,
   REAL_QTY decimal(10,0),
   PLAN_QTY decimal(10,0),
   CREATED_BY varchar2(20),
   CREATED_DT date,
   UPDATED_BY varchar2(20),
   UPDATED_DT date,
   UPDATE_CNT INTEGER DEFAULT 0  NOT NULL,
)
;
CREATE UNIQUE INDEX idx_tt_flow_in_detail_in_detail_uuid ON ow_pkg.TT_FLOW_IN_DETAIL(IN_DETAIL_UUID);
CREATE INDEX idx_tt_flow_in_detail_in_uuid ON ow_pkg.TT_FLOW_IN_DETAIL(IN_UUID);

交易明细表不需要在某个时间字段上，创建索引。此时基于 in_uuid 查找 tt_flow_in_detail 表，数据量不会超过 30 行。

 

三、分页查询

SQL 标准中，有分页查询的语法。一般只针对业务主表进行查询分页、然后点击查找结果的某行，弹出窗口显示业务明细表数据。

这里的分页查询 SQL 为(基于 Oracle):

SELECT * FROM (
    SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY i.in_time desc,i.IN_SHEET_CD,i.in_uuid ) as rownum_xx
    ,i.*
    from TT_FLOW_IN i
    where i.in_time between to_date('2020-01-01 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi') and to_date('2020-01-02 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi')
    and i.IN_SHEET_CD is not null
) xx
WHERE rownum_xx >= 0 and rownum_xx <= 20;

 

以上 SQL 的 where 中的参数，可以动态参数。比如对于 java ，可以使用占位符 ? ，使用 Java 的 PreparedStatement , 进行执行。

通常大家忽略的是 order by 这部分。这一部分一般按顺序依次为: 业务主表的时间字段(逆序排序)、业务主表的单证编号、其它可见字段、业务主表的主键。

不加排序(order by) 的分页是耍流氓，没意义的；排序字段中必须包含用户能理解的数据项，如果只按后台 id/uuid 排序，用户会觉得数据混乱无序；如果 order by 最后不加主键，有可能导致某些行的数据，既出现在第 n 页、又出现在第 n+1 页。
截图示例(按时间范围搜索,折桂周转包装管理系统)

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 截图示例(按时间范围搜索,折桂打印平台系统+折桂上传平台系统,web 前端使用 jqGrid)

四、分页查询的性能

以上分页查询 SQL, 在单个表数据量为 1.3 亿行的情况下，查询时间范围跨度为 15 天的情况下，每查询一次改一下查询时间范围的小时数，多次测试，分别用时:

0.047 秒、0.062 秒、0.047 秒、0.062 秒。

平均用时 0.055 秒。

性能可以说是非常的好。

 

===以下为 2021/9/8 补充 ====

 

五、分页查询的用户自定义排序

有的 web 程序，允许用户点击某列，将查询结果数据按此列进行数据排序。

此处 order by 按顺序依次为: web 界面用户选定的排序字段+升序/逆序(业务交易主表)、后端时间字段(逆序排序)、其它可见字段(业务交易主表)、业务主表的主键。

截图示例(用户自选排序字段,折桂打印平台系统+折桂上传平台系统,web 前端使用 jqGrid)

 

六、页面查询分页性能优化其它技巧
    某些数据库，比如 Oracle, MS SQL Server，执行 SQL select count(*) from ... where ... 会很耗时间，此时，不查询总行数、不计算总页数，会极大提高查询翻页的整体性能。具体软件界面，可提供用户操作选项。

截图示例(不计算总记录数以提高性能,折桂打印平台系统+折桂上传平台系统,web 前端使用 jqGrid)

 

七、不同数据库的分页查询 SQL

SQL 标准中的分页查询，写成如下格式：

SELECT * FROM (
    SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY i.in_time desc,i.IN_SHEET_CD,i.in_uuid ) as rownum_xx
    ,i.*
    from TT_FLOW_IN i
    where i.in_time between to_date('2020-01-01 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi') and to_date('2020-01-02 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi')
    and i.IN_SHEET_CD is not null
) xx
WHERE rownum_xx >= 0 and rownum_xx <= 20;

 

部分数据库，对于 SQL 标准，支持得不到位。有的需要略改一下，比如 Oracle 的早期版本，能运行的 SQL 如下:

SELECT * FROM (
    SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY i.in_time desc,i.IN_SHEET_CD,i.in_uuid ) as rownum_xx
    ,i.*
    from TT_FLOW_IN i
    where i.in_time between to_date('2020-01-01 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi') and to_date('2020-01-02 00:00' ,'yyyy-mm-dd hh24:mi')
    and i.IN_SHEET_CD is not null
)
WHERE rownum_xx >= 0 and rownum_xx <= 20;

 

差别在于第 7 行。

 

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