这篇文章将为大家详细讲解有关索引表和ES的使用心得是什么，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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在电商项目中，物理库存系统是个极其重要的系统，订单支付后，就会开始来占用物理库存。一般情况下，库存系统都是要分库的，因为主要的操作是写操作，例如占用/释放/取消等写操作。使用分库可以降低数据库写的压力。尽管写操作为主，但是读操作也是有的。比如说，库存占用的时候，得先查询是否有库存，而这个查询操作并不都会带上分库因子(用于路由到具体的某个数据库)，而是一些比较宽松的查询条件，这些查询条件对应的数据可能分布在不同的数据库上。这个时候为了查询的方便，会构建一个索引表。这个索引表是存在另外的单独的一个数据库中，不会再分库了的。

比如说一个查询商品的操作，只是按照价格去搜索的时候，如下图： 

这个时候就得从几个DB里面去获取数据，需要遍历DB，相当的麻烦。当然也可以为价格建立索引，加快查询速度，但是要知道，查询的时候，可能还根据其他条件来查询，像上下架状态，商品类别等，不可能都为这些查询条件建立索引，代价太大了，也不合理。引入索引表之后，则不同了。

根据查询条件从索引表中找出主键ID，再根据主键ID从多个数据库中查找数据。这样无论查询条件有哪些，通通只需要根据主键ID查找数据即可。当然索引表的设计不只是像上图那样设计，大概分三种。

1、查询字段+数据库主键

把查询字段放到索引表，还需要把对应的数据库主键ID也放置进去。当查询请求到来时，根据查询条件找出对应的数据主键，再根据数据主键路由到对应的存有完整业务数据的数据分库上。这种方案呢。索引表占用空间小，可以支撑很久。但是要找出业务数据，还是需要路由到分库上。另外，如果要把索引表的数据存储到ES搜索引擎上的话，这种方式就不行了。因为索引表中没有外部系统要的业务数据。所以当时的库存系统没有使用这种索引表设计方案。

2、查询字段+数据库主键+需要展示的业务字段

这种方案呢。当请求到来的时候，直接查询索引表即可。无需根据主键路由到分库了。同时如果要结合ES的话。可以直接把索引表的数据弄到ES上即可。后续直接让ES暴露查询接口即可。目前我在唯品会参与的物理库存项目中，是使用这种方式的。但是这个方案也有个缺点。就是索引表的体积比较大，后续数据量一大的话，也是个问题。能不能优化一下呢？

3、索引表拆分

上面说到的第二种方案，索引表的膨胀可能很快，可以考虑将索引表拆分。比如说：索引表只是保存查询条件和主键，而需要展示给外部系统的数据，另外存储在单独的表上。比如叫index_detail表。这个表拥有索引表的主键。这样的话，当查询请求到来的时候，先从索引表查询到主键，再根据主键从index_detail表中查询出数据。当然这样做的话。ES的数据来源就变成多张表了，不过这是可以接受的。

如何把业务数据写入到索引表

使用MQ

一般来说，构建索引数据是使用单独一个应用来做的。比如叫data-index域。这个域会从消息队列中读取消息，用于构建索引数据。当业务数据发生变化后，生产者发送MQ消息到队列上。 
这里的消息设计也分两种情况。一种是消息只是带有数据主键和操作类型(ADD/Update/DELETE),消费者拿到主键后再去DB获取完整的数据并插入到索引表中。另一种方案呢，是消息包含了大部分需要的字段，消费者拿到消息后直接把数据插入到索引表中。这两种消息设计，我在实际项目中都有用过。

直接操作DB

这种方案呢就比较粗暴，直接配置一个索引表库的数据源，当业务数据发生变化时，使用Mybatis或者JDBC把数据更新到索引表中。一般不建议这么做，一来构建索引数据的逻辑跟数据的CRUD操作融合在一起了。二来，操作其他数据库的数据，要么通过接口的方式，要么由单独的域来做。建议还是使用MQ的方式来构建索引数据。

如何把索引表数据弄到ES上

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监听数据库表的数据变化

像在唯品会这边，自研了一个叫VDP的组件，使用storm job去监听索引表数据的变化，一旦有变化，就把数据同步到队列中，ES直接从队列中获取数据，并存储到ES上。 
这种方案的好处是，我们无需写任何代码，数据自动可以同步到ES上。

使用MQ

如果公司内部没有开发VDP这样的组件，可以通过发送MQ消息的方式来将索引表的数据同步数据到ES上。

让ES暴露CUD接口

另外一种方案是，让ES暴露CUD接口，用于同步索引表数据。但是这样就跟ES耦合在一块了。不太推荐这么做。

当索引表结合ES后，交互流程就变成如下的形式了。 

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关于分页

在数据库分库的情况下，如果要分页展示数据的话，并且数据库数据的数量又特别庞大，可以借助ES，从ES获取分页数据。如果没有ES，只有索引表的话，那就直接在索引表中获取分页数据对应的ID，再从数据库中获取。

进一步的思考

1、ES不支持Group By后再分页这样的操作，所以在构建索引表的时候，可以事先计算好Group By的一些统计数据，并存储到索引表中； 
2、一些后台应用中，如果数据库表的数量已经很大，好几个亿了，并且查询的SQL还非常变态，用数据库已经无法支持了，那么可以使用ES，查询速度快，也支持一些统计操作； 
3、使用ES输出数据时，也有个坑。经常会拿到脏数据的。例如当数据发送变化后，构建索引数据并把索引数据同步到ES上是需要时间的，但是我们后台通常有将数据下架的操作，下架的操作操作完后，再次点击查询按钮，可能还是看到脏数据，因为数据同步到ES上没那么快。现在我还没想到很好的办法来解决这个问题。

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