[TOC]
共有两个数据库（es3_write_ds_0、es3_write_ds_1），并且数据库都实现一个读库，总共存在4个数据库。存在6张逻辑表（如下）：
- tb_account 账号表
- tb_address 地址表
- tb_order 主订单表
- tb_order_item 子订单表
- tb_user 用户表
- tb_statistics_order统计订单表
tb_user 为广播表，所有库表都一致，tb_account、tb_address 为分库不分表，tb_order、tb_order_item为分库分表，tb_statistics_order多字段分库分表。
- tb_user
| id | username | pwd |
|---|---|---|
| 1 | user_1 | user_1 |
| 2 | user_2 | user_2 |
| 3 | user_3 | user_3 |
| 4 | user_4 | user_4 |
| 5 | user_5 | user_5 |
| 6 | user_6 | user_6 |
- tb_account
| 数据库（物理） | id | user_id | account_status |
|---|---|---|---|
| es3_write_ds_0 | 2 | 2 | enable |
| 4 | 4 | enable | |
| 6 | 6 | enable | |
| es3_write_ds_1 | 1 | 1 | enable |
| 3 | 3 | enable | |
| 5 | 5 | enable |
- tb_address
| 数据库（物理） | id | user_id | address_name |
|---|---|---|---|
| es3_write_ds_0 | 1 | 2 | user_2_address_ |
| 2 | 4 | user_4_address_ | |
| 3 | 6 | user_6_address_ | |
| es3_write_ds_1 | 4 | 1 | user_1_address_ |
| 5 | 3 | user_3_address_ | |
| 6 | 5 | user_5_address_ |
- tb_order
| 数据库（物理） | 数据表（物理） | id | user_id | address_id | order_status | create_date_time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| es3_write_ds_0 | tb_order_0 | 2 | 2 | 2 | 5 | 2022-11-02 11:11:11 |
| 4 | 4 | 4 | 5 | 2022-11-04 11:11:11 | ||
| 6 | 6 | 6 | 1 | 2022-11-06 11:11:11 | ||
| tb_order_1 | 1 | 2 | 2 | 4 | 2022-11-01 11:11:11 | |
| 3 | 4 | 4 | 1 | 2022-11-03 11:11:11 | ||
| 5 | 6 | 6 | 1 | 2022-11-05 11:11:11 | ||
| es3_write_ds_1 | tb_order_0 | 8 | 1 | 1 | 3 | 2022-11-02 11:11:11 |
| 10 | 3 | 3 | 1 | 2022-11-04 11:11:11 | ||
| 12 | 5 | 5 | 1 | 2022-11-06 11:11:11 | ||
| tb_order_1 | 7 | 1 | 1 | 2 | 2022-11-01 11:11:11 | |
| 9 | 3 | 3 | 1 | 2022-11-03 11:11:11 | ||
| 11 | 5 | 5 | 1 | 2022-11-05 11:11:11 |
- tb_order_item
| 数据库（物理） | 数据表（物理） | id | user_id | order_id | order_item_status |
|---|---|---|---|---|---|
| es3_write_ds_0 | tb_order_item_0 | 1 | 2 | 2 | PAY |
| 2 | 2 | 2 | PAY | ||
| 3 | 4 | 4 | PAY | ||
| 4 | 4 | 4 | PAY | ||
| 5 | 6 | 6 | PAY | ||
| 6 | 6 | 6 | PAY | ||
| tb_order_item_1 | 7 | 2 | 1 | PAY | |
| 8 | 2 | 1 | PAY | ||
| 9 | 4 | 3 | PAY | ||
| 10 | 4 | 3 | PAY | ||
| 11 | 6 | 5 | PAY | ||
| 12 | 6 | 5 | PAY | ||
| es3_write_ds_1 | tb_order_item_0 | 13 | 1 | 8 | PAY |
| 14 | 1 | 8 | PAY | ||
| 15 | 3 | 10 | PAY | ||
| 16 | 3 | 10 | PAY | ||
| 17 | 5 | 12 | PAY | ||
| 18 | 5 | 12 | PAY | ||
| tb_order_item_1 | 19 | 1 | 7 | PAY | |
| 20 | 1 | 7 | PAY | ||
| 21 | 3 | 9 | PAY | ||
| 22 | 3 | 9 | PAY | ||
| 23 | 5 | 11 | PAY | ||
| 24 | 5 | 11 | PAY |
- tb_statistics_order 统计订单表
| 数据库（物理） | 数据表（物理） | id | store_id | user_id | order_id | pay_date_time |
|---|---|---|---|---|---|---|
| es3_write_ds_0 | tb_statistics_order_0_2022_01 | 1 | 1 | 4 | 3 | 2022-01-03 22:22:22 |
| 2 | 2 | 6 | 6 | 2022-01-06 22:22:22 | ||
| tb_statistics_order_0_2022_02 | ||||||
| tb_statistics_order_0_2022_03 | ||||||
| tb_statistics_order_1_2022_01 | ||||||
| tb_statistics_order_1_2022_02 | 3 | 3 | 2 | 1 | 2022-02-01 22:22:22 | |
| 4 | 1 | 4 | 4 | 2022-02-04 22:22:22 | ||
| tb_statistics_order_1_2022_03 | ||||||
| tb_statistics_order_2_2022_01 | ||||||
| tb_statistics_order_2_2022_02 | ||||||
| tb_statistics_order_2_2022_03 | 5 | 2 | 2 | 2 | 2022-03-02 22:22:22 | |
| 6 | 3 | 6 | 5 | 2022-03-05 22:22:22 | ||
| es3_write_ds_1 | tb_statistics_order_0_2022_01 | 7 | 1 | 3 | 9 | 2022-01-09 22:22:22 |
| 8 | 2 | 5 | 12 | 2022-01-12 22:22:22 | ||
| tb_statistics_order_0_2022_02 | ||||||
| tb_statistics_order_0_2022_03 | ||||||
| tb_statistics_order_0_2022_01 | ||||||
| tb_statistics_order_1_2022_02 | 9 | 3 | 1 | 7 | 2022-02-07 22:22:22 | |
| 10 | 1 | 3 | 10 | 2022-02-10 22:22:22 | ||
| tb_statistics_order_0_2022_03 | ||||||
| tb_statistics_order_2_2022_01 | ||||||
| tb_statistics_order_2_2022_02 | ||||||
| tb_statistics_order_2_2022_03 | 11 | 2 | 1 | 8 | 2022-03-08 22:22:22 | |
| 12 | 3 | 5 | 11 | 2022-03-11 22:22:22 |
数据库物理结构如下，不体现两个读库（与主库一致）
| 数据库 | 数据表 | 分库 | 分表 | 分表规则 |
|---|---|---|---|---|
| es3_write_ds_0 | tb_user | - | - | |
| tb_account | 是 | - | ||
| tb_address | 是 | - | ||
| tb_order_0 | 是 | 是 | id%2 | |
| tb_order_1 | 是 | 是 | id%2 | |
| tb_order_item_0 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2 | |
| tb_order_item_1 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2 | |
| tb_statistics_order_0 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2_yyyy_MM_dd | |
| tb_statistics_order_1 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2_yyyy_MM_dd | |
| es3_write_ds_1 | tb_user | - | - | |
| tb_account | 是 | - | ||
| tb_address | 是 | - | ||
| tb_order_0 | 是 | 是 | id%2 | |
| tb_order_1 | 是 | 是 | id%2 | |
| tb_order_item_0 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2 | |
| tb_order_item_1 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2 | |
| tb_statistics_order_0 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2_yyyy_MM_dd | |
| tb_statistics_order_1 | 是 | 是 | 自定义：order_id%2_yyyy_MM_dd |
- 首先根据 user_id 除2取余分配数据库
- tb_order、tb_order_item 分库后，根据 order_id 除2取余分表，tb_order_item为自定义分表策略
- tb_statistics_order 多字段分表，根据 order_id 除2取余分表_yyyy_MM_dd
- 跨库、跨表查询用户和订单信息 /open/order/user/1
- 保存（批量）用户订单等信息 /open/order/save
- 跨库、跨表查询订单列表 /open/order/list
- 跨表查询订单列表 /open/order/list?userId=1
- 查询订单列表 /open/order/list?userId=1&orderId=1
- 分片表tb_order为主表，inner join关联查询用户表 /open/order/list-user?userId=1&orderId=1
- 跨库、跨表分页查询订单数据 /open/order/page
- 跨库、跨表统计订单数据 /open/order/statistics
- 跨库统计订单数据 /open/order/statistics?storeId=1&orderId=2
- 跨表统计订单数据 /open/order/statistics?userId=2
- 单分片表查询 /open/order/statistics?storeId=1&orderId=2&userId=1
- 跨库、跨表订单统计 /open/order/statistics
Q：分库、分表场景中事务回滚问题
A：
Q：在where条件中没有分表语句时，ShardingSphere是如何做的
A：首先在分库场景下，每个库都会执行相同操作也就会汇总到最终的分表场景；分表时会 UNION ALL 所有 分片表，也就是有多个分片表就需要查询多少个，因此也杜绝这种查询业务！！！
Q：如上面tb_order数据，进行分页 size=2 并排序 order by order_status,create_date_time desc 查询，是否会丢失ID为1、7、8的数据？
A: 分析日志为四个物理表进行了分页 limit 0,2 查询，第一页查询排序后拿到所有信息正常分页获取，第二页查询时分页为 0,4查询，获取到之前所有分页的数据，程序进行拼装分页，所以不会丢失查询第一页未使用的数据场景。但会引入一个问题，越往后分页在程序里拼接的数据会越来越多？这个场景其实并不正确，因为没有分表条件无法定位到具体表信息，从而无法进行单表的分页操作。
Q：大量数据场景中，（如上一个问题）页码越往后分页在程序里拼接的数据会越来越多？
A：如上，这个场景其实并不正确，因为没有分表条件无法定位到具体表信息，从而无法进行单表的分页操作。
Q：分表条件下 where in 查询分库字段是否会分表规则
A：会查询到具体表
Q：能否更新分表规则字段？数据是否会自动迁移
A：不能更新分表字段，提示 Can not update sharding value for table 错误。解决方式如下，方法一： update 语句 where 条件增加字段值并且和原值一致，方法二：update 语句删除修改分表字段。JPA通过修改注解属性@Column(name = "xxx", updatable = false)解决。
Q：
A：
- 分页查询时，order by 非分表条件、实际会查询所有分表的前（page*size）行记录，但越往后数据越多？？？
- 更换查询维度，原表先删除，新表再新增？
- 跨表wherein是否能直接到表
- 多字段跨表，where in 和时间范围综合影响
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