使用查询分离后，从20s优化到500ms，牛哇~
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本文我们来说说使用 查询分离 优化业务主表数据大查询缓慢的问题
什么是查询分离？
查询分离从字面上来说非常容易理解，其实就是在写数据时保存一个备份数据到另外的存储系统，在查询时直接从另外的存储系统中获取数据，如下图：
查询分离
以上只是简单的架构图，其中有些细节还是需要深究，如下：
什么时候触发查询分离？ 如何实现查询分离？ 查询数据的存储系统选型？ 查询数据如何使用？
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查询分离的适用场景？
当你在实际业务中遇到以下情形，则可以考虑使用查询分离解决方案。
数据量大； 所有写数据的请求效率尚可； 查询数据的请求效率很低； 所有的数据任何时候都可能被修改； 业务希望我们优化查询数据的功能。
曾做过 SaaS 客服系统的架构优化，系统里有一个工单查询功能，工单表中存放了几千万条数据，且查询工单表数据时需要关联十几个子表，每个子表的数据也是超亿条。
面对如此庞大的数据量，跟前面的冷热分离一样，每次客户查询数据时几十秒才能返回结果，即便我们使用了索引、SQL 等数据库优化技巧，效果依然不明显。
工单表中有些数据是几年前的，客户说这些数据涉及诉讼问题，需要继续保持更新，因此我们无法将这些旧数据封存到别的地方，也就没法通过前面的冷热分离方案来解决。
最终我们采用了查询分离的解决方案，才得以将这个问题顺利解决：将更新的数据放在一个数据库里，而查询的数据放在另外一个系统里。因为数据的更新都是单表更新，不需要关联也没有外键，所以更新速度立马得到提升，每次客户查询数据时，500ms 内就可得到返回结果。
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什么时候触发查询分离？
简单的来说就是什么时候应该保存一份数据到查询数据库中，其实也就是数据异构的过程。
这里介绍三种方式，如下：
同步建立 异步建立 binlog方式
1、 同步建立
修改业务代码：在写入常规数据后，同步建立查询数据。
该种方案优缺点也非常明显：
优点 ：查询数据的一致性和实时性得到了保证
缺点 ：业务代码侵入比较强；减缓写操作的效率
2、 异步建立
修改业务代码：写入数据后，异步建立查询数据
该种方案的优缺点如下：
优点 ：不影响主流程
缺点 ：数据一致性存在问题
3、 binlog的方式
该种方案也是业界常用的一种方案，对于代码是无侵入的，通过监听数据库日志的方式建立查询数据，如下：
该种方案的优缺点如下：
优点 ：不影响主流程；代码侵入为0
缺点 ：数据一致性存在问题；架构相对复杂
如何实现查询分离？
这篇文章来介绍一下异步的方式，异步的方式有很多，可以放在内存中进行操作，但是这有些弊端：
数据过多，内存有限 服务重启，内存数据将会丢失
因此最终我们可以选择MQ 的方式，那么此时就涉及到了MQ的技术选型，这里给两个建议：
如果你的公司已经用了MQ，那么直接接着用即可 如果公司目前未引入MQ，则需要架构组考量选型了，
当然一旦引入了MQ还需要考虑的问题很多，如下：
1、 MQ突然宕机了怎么办？
MQ宕机意味着查询数据不能继续建立了，我们可以在写入数据的同时给该条数据加一个标志字段（已搬运、未搬运），当MQ启动后，查询所有未搬运的数据，继续建立查询数据
“
这里的方案很多，按照业务实际情况考量
”
2、消息的幂等消费
消息的幂等消费一定要保证，避免数据重复建立，比如：主数据的订单 A 更新后，我们在查询数据中插入了 A，可是此时系统出问题了，系统误以为查询数据没更新，又把订单 A 插入更新了一次。
3、消息的时序性问题
比如某个订单 A 更新了 1 次数据变成 A1，线程甲将 A1 的数据搬到查询数据中。不一会儿，后台订单 A 又更新了 1 次数据变成 A2，线程乙也启动工作，将 A2 的数据搬到查询数据中。
所谓的时序性就是如果线程甲启动比乙早，但搬运数据动作比线程乙还晚完成，就有可能出现查询数据最终变成过期的 A1
查询数据的存储系统选型？
既然为了解决表数据量大查询缓慢的问题，肯定是不能选用关系型数据库了，那么还有其他选择吗？
内存数据库虽然性能非常高，比如Redis，但是不适合海量数据，太费钱了
那么这里比较适用的有如下三种：
MongoDB HBase Elasticsearch
这里选型还是要根据自己公司业务选择，如果已经有在用的，则直接用即可；另外就是选择自己熟悉的，比如当初我们设计架构方案时，为什么选择用 Elasticsearch，除 ES 对查询的扩展性支持外，最关键的一点是我们团队对 Elasticsearch 很熟悉。
查询数据如何使用？
查询数据很简单，每个数据库都有对应的API，直接调用查询
但是，这里有一个问题：数据查询更新完前，查询数据不一致怎么办？ ，给出两种方案：
在查询数据更新到最新前，不允许用户查询。（我们没用过这种设计，但我确实见过市面上有这样的设计。） 给用户提示：您目前查询到的数据可能是 1 秒前的数据，如果发现数据不准确，可以尝试刷新一下，这种提示用户一般比较容易接受。
总结
本篇文章介绍了表数据量大查询缓慢的一种解决方案：查询分离，但这也不是银弹，仍然是存在一些不足，比如表数据量大，写入缓慢怎么办？这个后面文章再介绍吧
当然查询分离还有一个重要的问题：历史数据如何迁移？这个处理也是非常简单，但是也有许多需要考虑的点，后文介绍
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