面向应用的反范式化建模

作者：天穆

 

一、基础：数据分布

（一）扩展性：scale up & scale out

分布式系统里常见的扩展性问题有两种：scale up 和 scale out。拿数据存储举例，如果一块盘存不下，换一个更大的盘，从1t到4t到8t到更大的硬盘，但是这种方式很容易触及到系统的容量上限。

因为不可能把一块盘做的非常大，所以现在业界最常用的扩展性的方式是通过scale out方式，一块硬盘不够，用更多的盘，当一台机器盘的数量达到上限，用更多的机器组成集群，如果集群不够了，用更多的集群组成联邦。再往前一步可以用一个机房，用更多机房，甚至全球分布，扩展整个系统的容量。

（二）基本问题：数据分布策略

做scale out的时候必然会面临一个问题，当存储数据的节点或盘变多了以后，必须要解决数据怎么在硬盘和机器上分布问题，也就是数据分布策略。

理解数据分布策略，可以从读、写两个方面开始，比如写的时候一个请求或者要写一行数据，要写到哪个机器上、写到哪个盘上；从读的角度来讲，一个请求读取数据，不可能访问整个集群的所有盘或者所有机器，这样读取这行数据太慢了，所以必须有很好的算法或者是分布策略，能够让读、写的请求能够一次到达目标。最多可以有多一条的方式，但是最终期待的是一条就能获取。

讨论具体的分布策略之前，要明白设计分布策略的目标，第一是：负载均衡；第二是：线性扩展。

负载均衡：是希望在写的时候，能够均匀的写到每一台机器上、每一块盘上，整体是均匀的，不会某些盘或者某些机器成为写热点，也不会因为某些机器写的太多，水位很高，其他机器都空着。从读的角度来讲也一样，希望读能够很均匀的分布在整个集群上，不会导致热点和倾斜。

达到负载均衡以后，还要有线性扩展，比如集群扩缩容、盘坏了要下盘、还要加新的盘上来，这个时候希望无论机器怎么扩容，盘怎么增减，整个系统仍然处于负载均衡的状态。只要保证这一点，当系统盘增加了或者机器增加的时候，整个系统仍然能够处于线性扩容的关系，机器多了能够存的数据就多了，能承载的吞吐也变多了，是整个数据分布的目标。

总结：

负载均衡：

• 写：均匀的写到集群的每一台机器上，每一块盘上；
• 读：均匀的从集群的每台机器上、每块盘上读数据。

线性扩展：

• 机器扩缩容，磁盘上下线，系统始终/最终处于负载均衡状态；
• 系统容量、吞吐与系统资源成正比(线性关系)。

（三）两种分布策略

目前业界有两种比较典型的分布策略，一种是顺序分布，一种是Hash分布。

顺序分布：根据用户定义组件，让数据从最小的主键开始，依次往后排，如图例所示：user_id和ts是联合的主键，先按user_id 1、2、3、4、5排序，排完之后，再按ts进行排序。顺序分布是把整个表做拆分，例如：把user_id 等于1的分到一个Region里面，user_idt等于2、3的分到一个Region里面。

Hash公布：需要有一个Hash算法，选一个分区键，经过算法得到所在机器的名字。常见的一种算法就是取模“分区 = user_id % 机器数”，可以拿user_id模上这个机器数，得到所在的机器。如图例所示，假设有3台机器，“%3 = 0”在第一台机器上，“%3 = 1”在第二台机器上，以此类推，是一种基于规则的分布。

1）顺序分布：目前比较典型的产品有hbase，tidb。

顺序分布的缺点：

• 第一，是比较依赖主键的值，如果user_id分布不均匀，因为通常user_id是顺序分配的，比如有1、2、3、4、5、6、7、8、9、10，user_id更大的时候，热度会比较高，user_id小的时候，热度会比较低。会产生一种问题，越往表的尾部越热，头部的可能就会冷一点，会产生数据倾斜以及访问倾斜，需要通过额外设计或人工介入调整。
• 第二，相同前缀的数据也可能会分开，比如上图所示的“user_id = 3” 的数据，可能会被分到两个Region上，当访问等于3的所有数据时，必然会涉及到两次Region。
• 第三，因为有强大的干预能力，需要很复杂的路由表机制。

顺序分布优点：

• 第一，一个Region包含哪些数据，通过路由表决定，比如HBase的meta表，tidb里面是PD。Region可以灵活分布，比如让user_id=1的数据，在Region里面拆分，也可以把user_id=1、2、3合并。
• 第二， Region在哪台机器可以人工指定，比如可以让Region 1单独分一台机器，Region 1、3共享另外一台机器，在生产上，尤其是在有数据热点场景下，有人工介入干预能力。

2）Hash分布：是基于规则的分布，选取分区键，user_id根据分布算法或者Hash算法，得到所在的机器。比较典型的代表产品有cassandra、dynamodb。跟传统关系数据库里面的分库分表非常类似，因为没有外部依赖，所以比较简单。

缺点

第一，是在做扩缩容的时候，需要对很多的数据进行搬迁，所以需要一致性hash方案。

第二，是分区无法灵活调整，因为是基于规则的，当数据基于分区键算好分区之后，所在的机器就确定了，不能灵活调整。

第三，有数据倾斜问题，比如有超大分区，比如user_id=1是个超大的用户，记录非常多，会产生热点的问题，user_id=1的所有的数据强制分布在某一台机器上，数据特别多的话，这台机器很快会达到上限。

（四）Hash分布：分区键的选择

如图所示，基于直觉的方式是选user_id作为分区键，为什么不能用把TS也放进去？

假设把TS放进去，user_id和TS一起算Hash，势必会产生一种情况，就是user_id = 3的数据，可能分布在整个集群的不同位置，做查询的时候where user_id=3，等于3的所有数据会面临查很多分区。而且 user_id=3下面的TS，没法知道有多少，是一个不可预测的值，这时涉及到跨分区的查询，这种查询会退化成全面表扫描，是不能接受的。

选择分区键要结合查询的场景，选择合适的分区键，尽量避免或者一定要避免跨分区的查询。比如where user_id>3，这种是没办法直接高效的定位查询，一定要扫全表；但是where user_id in (3, 6, 9, ...)这种，是可以拆分成多个请求逐个查询，因为是可枚举的。

二、Cassandra的数据模型

（一）Partition Key，Clustering key

Cassandra数据模型里ts叫聚类键，user_id叫分区键，分区键和聚类键加一起，构成表的主键，主键要求唯一性。比如下图所示的表里面，user_id和TS放到一起一定要全局唯一，如果400有两个，就是冲突的数据。

对于分区键和聚类键，可以有很多个，可以很多个Key作为分区键，也可以有很多Key作为聚类键。除了主键之外，Cassandra里面还有非主键，或者叫属性列或者叫数据列，比如location存具体数据，不参与数据排序。

（二）联合主键与前缀匹配

key比较多的场景称为联合主键或，联合主键如何排序以及查询？如图例所示的场景，分区键是city，有两个聚类键，一个是last_name，一个是first_name。因为分区间键不参与排序，当我们做Hash分布的时候，分区键在整个表里面随机分布，但是在某一个特定的分区键下面，clustering key是顺序分布的。图例中是按last_name前缀排序， p排在前面，w排在后面，在last_name相同的时候，再排下一个列， potter相同的时候， Harry排在前面，James排在后面，是这种排序规则。

因为是这样排的，所以在查的时候，要从左到右依次去查，有以下几种情况：

1.where city = 'hangzhou' and last_name = 'Potter'，前缀扫描；

2. where city = 'hangzhou' and last_name = 'Potter' and first_name = 'James'，单行读；

这两种可以很高效的完成，因为查询的扫描范围和结果集一样大，有一些场景不能很好的支持，如：

3.where city = 'hangzhou' and first_name = 'Harry'，跳过了last_name列，直接查first_name，这种查询first_name不能够用于圈定扫描范围，会变成一个filter，直接对每一行数据过滤，查询的扫描范围是city = 'hangzhou'的所有数据，为每一行数据基于first_name = 'Harry'做过滤，假设'hangzhou'是一个很大的Partition Key，数据量很多，这个查询会非常低效。

4. where city >= 'hangzhou'，当city >= 'hangzhou'的时候，就是一个跨分区键的查询，也不能被支持。

5.where city = 'hangzhou' and last_name >='P' and first_name = 'James'，first_name进入filter。

6.where city = 'hangzhou' and last_name >='P' and first_name = 'Ron';

这两个查询从表上看，James排在前面，Ron排在后面，但是事实上last_name是范围查询，first_name字段变成filter来扫，而不是用来缩小查询范围，所以说5和6两个语句的扫描范围一样。

（三）逻辑分区：一组具有相同前缀的行

一个Partition Key的值代表一个分区，但本质上来讲，并不是物理上的分区，比如一块盘、一个机器，有物理的实体跟其对应，但是分区不会有一个文件或者实体跟其对应，分区是一种逻辑概念。

在这里面把分区定义成是一组具有相同前缀的行，前缀是Partition Key，如下图所示，Partition Key等于杭州，杭州这两行数据就是一个分区，等于上海的就是另外一个分区，这种就是叫逻辑分区。在物理上没有一个有力度的实体跟它对应，所以它的数量可以无穷大，这里的city是一个字符串，可以有无穷多的数据组合，city分区键可以无穷无尽的分区。

• 分区键：值域可能非常大(比如long)，分区键的每一个值，都代表了一个"分区"；
• "分区"的数量可能会非常大；
• "分区"的本质：一组具有相同前缀的行，"前缀"即分区键的值；
• 所有的分区都是"逻辑分区"；
• 线性扩展。

线性扩展：是指分区根据一致性Hash算法划分到某一个机器上，一台机器可以服务很多分区，机器数量增加之后，能够承载的分区数量也会相应的增加，能够获得线性扩展能力。除非产生了一些巨大的分区，这些分区把一些机器占满了，这种情况下线性扩展能力是受限的。

三、范式与反范式设计

（一）范式化与反范式化

范式化：是传统关系型数据库要求的概念，数据库刚出现的时候，盘都比较贵，存储空间都比较贵，数据库的表设计必须要满足降低数据冗余度的原则，需要范式化的设计，减少数据冗余度。

另外需要增加数据的一致性校验，比如有很多表，一些表来存买家，一些表存卖家，一些表来存订单，通过主键和外键之间的关系进行关联，通过外建描述数据的完整性，也是范式化设计的一部分。这种通常是用于关系数据库的设计，而且能够很好的解决复杂业务的设计，通过一整套的方法论，业务模型进行抽象。

在NoSQL系统里面，强调反范式化的设计，通过增加冗余度换取更好的性能。带来的一个问题就是数据冗余，存储空间开销上升，但是现在存储越来越便宜了，成本并没有上升很多。

范式化(Normalization)

• 目的：

➢ 降低数据冗余度；

➢ 增加数据的完整性(如外键)。

• 通常用于关系型数据库的设计

反范式化(Denormalization)

• 增加冗余度，用空间换时间；
• 数据在多个地方都有，存在一致性问题。

（二）示例

下图所示，是一个部门和部门下的雇员之间的表设计，比如有个department表，存 depId和名字，还有一个user的表，来存每一个人和userId,要描述一个部门还有哪些人的时候，需要把这两张表关联起来。记录表的depId和userId之间的关系，当查一个部门有哪些人的时候，要先扫这个部门的人员表，得到这个部门的userId信息，比如查depId=2，得到的userId是1和2，这时转user表拿到1和2两个ID的用户名，同时拿depId=2的depName，才能获取depName是Math，一次查询，需要有三张表，这是范式化设计。

反范式化设计，就用一张表来代替。如下图所示，depName和userName直接存在一起，查询一次搞定。缺点是名字重复存在，depName内容也重复存在，数据冗余度增加。另外，当修改名字的时候，要改很多地方。

（三）反范式化优缺点

优点：

• 多个表的数据统一到一张表里；
• JOIN不是必须的(大部分NoSQL也不支持join)，查询更高效；
• 采用宽表设计，从业务设计来讲业务更简洁，查询更简洁，整个业务模式会更清晰，SQL会更简单，维护性会更好；
• 当业务出现问题的时候，调查问题的效率得到相应的提升。

缺点：

• 冗余存储，空间开销增加。但是因为现在存储变便宜了，所以说成本没有增加。
• 数据冗余之后，带来的一致性的问题，比如只有一张表，Math存了两次，但是假设当有很多张表的时候，都有Math字段，会面临在多张表之间处理一致性问题。

（四）原则

反范式化设计的基本原则是：

• 根据读写模式来设计表，设计主键；
• 使用分区键来规划数据分布：一次查询需要的数据，尽可能在一个分区里；
• 使用聚类键来保证数据在分区内的唯一性，并控制结果集中的数据的排序(ASC/DESC)；
• 设计好主键以后，使用非主键列来记录额外信息。这个时候非主键包含了很多业务字段，比如订单存储，希望其包含订单金额、订单ID、买家名字、卖家信息、商品信息等，是一张大宽表，可以通过一次或者是少量的查询，得到需要的所有数据，避免join，提升整个系统的查询性能。
• 反范式化设计：将原本需要通过join得到的数据，都包含进来。

四、典型场景分析

（一）典型场景一：物流详情

场景描述：

• 电商物流订单，每个订单会经历多轮中转最后达到用户手中。每一次中转会产生一个事件，比如已揽收、装车、到达xx中转站、派送中、已签收。
• 需要记录全网所有物流订单的状态变化，为用户提供订变更记录的查询能力。
• 订单数据量极大，可能有上百亿；体量不能影响读写性能。

场景抽象：

• 写：记录一个订单的一次状态变更。
• 读：读取一个订单最近N条记录；读取一个订单的全部记录。

如下图所示：表中有两列主键，orderId指订单的ID，是分区键；gmtCreated指事件产生的时间，是聚类键；非主键列detail指的是一次事件的信息，比如已揽收或到达的状态，是数据列。

1）物流详情：高表设计

"高表"设计：

• 行不断增加，一行描述一个订单的一个事件。
• 一个订单的所有数据，由连续的一组行来描述(一个逻辑分区)。查一个订单的所有数据时，事实是查一组具有相同前缀的行，就是查一个分区的数据。

优缺点：

• 单个分区键下的key数量可以很多；
• 过多的数据将导致宽分区的产生，应避免；
• 无论数据量多大，单次next()的RT可控：流式ResultSet。

高表设计可以避免很大的行产生，因为所有的变化都产生在行里面，不是产生在列里面。可以很好的解决orderId的问题，如果某一个订单数据量特别多的时候，会产生宽分区，需要避免。常规做法是增加维度，拆开分到不同的分区里面。

高表设计无论数据量多大，单次读下一行数据的时间不变，有流式ResultSet能力，一次加载一部分数据。

2）物流详情：宽表设计(不推荐)

宽表设计：

• 用一行来描述一个订单的所有事件，每一列是一个事件，用事件的发生事件作列名；
• 也可将所有事件encode到一个列里。

宽表设计，用一行来描述一个订单的所有事件，每一次事件通过一列来描述。

如上图所示，把时间作为列名，每一个列记录了一个订单的某一次事件。也可以把后面的列合到一起，变成一个列。

优缺点：

• 单行读；读一个订单的所有的数据时，只做单行读，业务会更简单。
• 无法预知列名，列数量，每一行的列都可能不一样，强依赖schema-free能力；
• 只能读所有数据，不容易实现topN读取；
• 超大行风险：个别行的列特别多；会影响性能。

所以在物流详情场景下，不推荐宽表设计，建议用高表设计。

（二）典型场景二：时序类---监控系统

如下图所示，是CPU监控，对整个集群的多台机器做 CPU指标的监控，CPU指标有user、system、idle等不同类型，还有很多主机如host，一台机器的某一个CPU user指标有很多点位，比如这里面192.168.1.1机器在CPU type里面产生了两个点，一个是30，一个是40，这个是时间线。

这个表里面列出来的是监控系统里面需要的数据，在这个数据场景下，怎么选择分区键、聚类键以及监控数据的存储，可以有以下几种选择：

分区键怎么选：

• metric；
• metric + host；
• metric + host + type；
• metric + type + host。

监控数据怎么存？

• 一行一个点；
• 一行存所有点；
• 一行存有限个点：如1分钟/1小时内产生的点。

1）分区键：只使用metric

只使用metric作为分区键，意味着分区只有 CPU，如果加入网络、磁盘，每一个metric是一个分区，意味着所有被监控的对象，所有机器的所有数据，都在一个分区下面，很容易触发单分区限制。

因为有变量和不变量的问题， CPU指标本身是不变量，即使未来新增指标，通常也是低频事件。但被监控的机器是变量，会不断的增加，可能数量巨大(比如物流订单的数量)

• 单分区限制：所有机器的指标都聚集在一个分区里，被监控的机器可能无限增长，但单机的承受能力不会线性增长。
• 业务侧：识别变量和不变量
• cpu指标本身是不变量，即使未来新增指标，通常也是低频事件；
• 被监控的机器是变量，会不断的增加，可能数量巨大(比如物流订单的数量)。

2）分区键：metric + host

metric + host策略可以很好的控制了单分区的数据量，不会出现宽分区。因为除了 host以外，没有其他维度大幅度的变化量，如下图所示，type和TS都不会太大变化，TS本质上是作为host下面的一个子集存在，比如在做一个查询的时候，要查某一台机器的某一段时间范围的 CPU指标，肯定希望这台机器的数据都排在一起，用一个查询搞定，所以TS不能够放在分区键里面。

这个设计的缺点是，并发读写同一个机器的cpu指标，请求都路由给同一台机器，不利于并发。

优缺点总结：

• 很好的控制了单分区的数据量，不会出现宽分区；
• 单机的所有类别的cpu指标都在一个分区里；
• 并发读写同一个机器的cpu指标，请求都路由给同一台机器，不利于并发。

3）分区键：metric + host + type

metric + host + type策略，把指标类别也加到分区键里面，可以很好的适配并发查询模式，提高整个集群的吞吐。因为 metric + host + type整体作为分区键，只有三个全相等的时候，才会分在一个分区里面。

另外一种方式是host和type交换位置，其对采用一致性hash的cassandra来说，没有区别。但是对于顺序分布来讲，可能会有一点区别，因为改变了key的值域范围，可能导致值变少了，这个时候会产生聚合效应，可能导致一些潜在的问题。总结：

• 同一台机器的不同cpu类别的指标在不同的分区里，很好的支持并发访问；
• host和type的顺序
• 对采用一致性hash的cassandra来说，没有区别。

4）优化：type合并至metric中

metric + host + type策略还有另一个优化，type合并至metric中，如下图所示，是时序数据库建模时的特点，type在时序数据库里面叫 tag，标签的意思，可以有很多标签，比如IP是一种标签，所在机房可能也是一个标签，甚至可以有业务的标签， CPU的 type也是一种标签，这种场景下，可以把标签合到 metric中。

因为type是可枚举的，只有几种，不会增加也不会减少。合并过去之后，减少了列，存储的列变少以后，可以提高性能，减少开销，仅数据量较大时，体量小的时候看不出来。

还有一种场景，储存的是进程ID，这种时候没办法合并，比如监控每一个进程的网络流量，这个时候进程ID没法合到 Metric里面，因为进程ID不可预估，而且不可枚举。

5）数据点位的存储：宽表 or 高表

数据点位的存储指的是每个时间点metric的值，依然可以有高表和宽表的设计。如下图所示，高表设计，把TS放到Clustering key里面，一行存储一个数据点。高表设计因为一行只有一列，容易扩展多值监控，对于像经纬度，一个点位有两个值，在高表设计里面很容易扩展。

宽表设计，一行存储这个某个机器的某个指标的所有点，这种宽表设计还是会存在单行上线的问题，列多了以后会有性能问题。

融合设计，一行记录有限个点，比如存1分钟采集的所有的点或者1小时的点，结合高表和宽表的设计，粒度选择合适的时候，得到最优的性能，而且能够配合整个系统内部机制，如cache，bloomfilter等。

当然这些例子，在时序场景下面比较简单，能够解决简单业务的时序设计问题，对于业界的实际数据库来讲，但生产使用时有很多考量因素。

总结：

• 高表设计：一行存储一个数据点，如上表所示；
• 容易扩展多值监控：如经纬度；
• 宽表设计：一行存储这个某个机器的某个指标的所有点；
• 单行上限；
• 融合设计：一行记录有限个点：如1分钟，1小时内采集到的所有点；
• 粒度选择：由指标的采集频率决定，以控制单行的列数；
• 适当的控制行数，可以配合一些内部优化机制：如cache，bloomfilter等；

注意：时序建模的原理很简单，但生产使用时有很多考量因素，各TSDB都有不同的侧重点。应根据业务实际需要选择合适的模型，没有银弹

（三）常见误区

1）常见误区一：分页查询

常见的分页查询误区，从Mexico[MOU23]过来的用户很容易遇到一个问题拆请求，如下图所示，做一个大表的扫描，user id=3的数据可能非常多，为了避免一次返回太多的数据，需要对请求进行拆分。

比如按TS进行分页，先扫500的，再扫下500，再扫下500，一次一次扫。在 MySQL里面这样做是合理的，因为RPC一次返回所有记录。但是在Cassandra里面没必要，因为Cassandra用的是一种流式ResultSet方式，在系统设计层面，已经考虑到了不断往下next的情况，已经做了请求拆分。比如第一次next的时候，会新加载500行的数据，等到这500行数据消化完了，再下一次next，会加载下500行数据，如此往复，直到所有结果集返回。

总结：

流式ResultSet：

• 为了避免单次RPC返回过多数据导致RT过高，CQL driver会自动对请求进行拆分；
• 第一次next()调用会从服务端load N行数据，之后的N-1次next()只从内存消费数据；
• 下一次next()会再加载N行数据到客户端，如此往复，直到所有结果集返回。

参见：https://docs.datastax.com/en/developer/java-driver/3.2/manual/paging/。

结论：不要为了拆分大请求而进行分页。

2）常见误区二：修改主键

• 场景1：修改主键的schema，在MySQL里面可以，但在Cassandra里面不允许，只能重新建表。
• 场景2：修改主键的值，本身就是错误的说法。考虑java的map的key， key能修改吗？修改key的逻辑就是删除老key，写入新key。从数据库角度来讲，没有修改主建操作，只有删除、添加这两种操作，非主键可以修改。