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Cobar 固然是一款“陈旧”的数据库中间件，但现在不少公司仍然在用它，且它包含了不少有道理的算法和已矣，今天就来共享 Cobar 建议的一种在分库场景下对 Order By / Limit 的优化。

原算法容颜参考：https://github.com/alibaba/cobar/blob/master/doc/cobarSolution.ppt

布景

Cobar 最要害的功能便是分库分表，频繁读取性能瓶颈不错通过加多从库或缓存来惩处。

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但写入性能在 MySQL 上只可通过分库分表来种植。

当咱们把数据分辨到不同的数据库上时，再查询时若是是单条数据只消找到这条数据对应的库即可，但若是是多条数据，可能分辨在不同的库上时，Cobar 就需要先查询，再团聚。图片

来个具体例子：

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若是咱们要查询 tb1 表的 c1 字段，且取 c1 正序的下标(从0启动)为4、5的数据。假定分了三个库，咱们为了取到正确数据，需要去这三个分库王人取下标0-5的数据，假定取到如下数据：

取到3堆已排序的数据，对这3堆数据从小启动丢弃0、1、2、3号数据，保留第4、5号数据即是咱们需要的。

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这个算法看起来没啥问题，但若是数据量略微变化一下，比如：

select c1 from tb1 order by c1 limit 9999999, 4

若是还按照上述的期间来作念，开始得去每个分库查询 0 - 10000003的数据，然后再兼并丢弃0-9999998号数据。

高出于丢弃了大概不分库时3倍的数据。这些许显得有点滥用了。

算法优化

Step1：将这条语句拆分红3条语句发给3个分库：

Step2：找出查询限制的最大和最小值，这里假定最小值为3，最大值为11

Step3：以最小值和最大值为条款再次查询

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假定咱们获得的数据如图，那么咱们是不是很容易料到出这些限制之前还有些许数据?

Step4：反查出每一个复返限制的 offset，这里咱们就能料到出分库1在最小值之前还有3333332条数据，分库2在最小值之前还有3333333条数据，分库3在最小值之前还有3333331条数据

这时，咱们就不错丢弃兼并后的0-9999998号数据了，分库1、2、3将最小值之前的数据王人丢弃共丢弃了0-9999995号数据，再丢弃3个最小值3刚好够到了9999998，是以9999999号数据启动循序是4、5、5、6

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限制

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以上例来诠释，未优化前：

1次查询，查询的数据总量大概 3kw，丢弃9999999条数据

优化后：

第1次查询，查询数据总量约 1kw 第2次查询，数据总量17 丢弃3条数据

从这个例子不错看出，查询的数据量大大减少，需要野心丢弃的量也大大减少

非理念念情况

可能各人能看出来，上述例子口舌常理念念的情况，若是数据没这样“理念念”，结局又是如何?

Step4 中反查的最小值之前不够丢弃如何办，比如：

Step4 中反查的最小值之前的数据比需要丢弃的数据多如何办?

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不错看出，若是是这两种情况，这种算法就没法再次奏效了。

优化的前提

笔据上述两种情况来看，不错纪念出该算法奏效的前提是：

数据(排序字段)在各个分库上的分辨要均匀

其实不错作念个极点的假定，比如独一第一个分库上独特据，其他数据库没独特据，那么这个算法就失效了

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这样来看，这个算法是不是很废?如实比拟废，就连 Cobar 中也莫得使用。

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但在某些场景下已经有比拟大的种植的，分库的数据大部分时代是按字段进行取模，是以不错以为着实是分辨均匀的，此时若是 Order By / Limit 是比拟深度翻页的数据，不错弃取此战略，但也要进行兜底，若是复返的数据不平静条款，陆续退化为领先的算法，是以单次限制可能不高，但从统计值上来看其限制可能是更高的。

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