《大规模分布式存储系统》第10章 数据库功能【10.5】
10.5 特色功能虽然OceanBase是一个通用的分布式关系数据库，然而，在阿里巴巴集团落地过
程中，为了满足业务的需求，也实现了一些特色功能。这些功能在互联网应用中很
常见，然而，传统的关系数据库往往实现得比较低效。本节介绍其中两个具有代表
性的功能，分别为大表左连接以及数据过期与批量删除。
10.5.1 大表左连接
大表左连接需求来源于淘宝收藏夹业务。简单来讲，收藏夹业务包含两张表
格：收藏表collect_info以及商品表collect_item，其中，collect_info表存储了用户的收
藏信息，比如收藏时间、标签等，collect_item存储了用户收藏的商品或者店铺的信
息，包括价格、人气等。collect_info的数据条目达到100亿条，collect_item的数据条
目接近10亿条，每个用户平均收藏了50～100个商品或者店铺。用户可以按照收藏时
间浏览收藏项，也可以对收藏项按照价格、人气排序。
自然想到的做法是直接采用关系数据库多表连接操作实现，即根据collect_info中
存储的商品编号（item_id），实时地从商品表读取商品的价格、人气等信息。然
而，商品表数据量太大，需要分库分表后分布到多台数据库服务器，即使是同一个
用户收藏的商品也会被打散到多台服务器。某些用户收藏了几千个商品或者店铺，
如果需要从很多台服务器读取几千条数据，整体延时是不可接受的，系统的并发能
力也将受限。
另外一种常见的做法是做冗余，即在collect_info表中冗余商品的价格、人气等信
息，读取时就不需要读取collect_item表了。然而，热门商品可能被数十万个用户收
藏，每次价格、人气发生变化时都需要修改数十万个用户的收藏条目。显然，这是
不可接受的。
这个问题本质上是一个大表左连接（Left Join）的问题，连接列为item_id，即右
表（商品表）的主键。对于这个问题，OceanBase的做法是在collect_info的基线数据
中冗余collect_item信息，修改增量中将collect_info和collect_item两张表格分开存储。
商品价格、人气变化信息只需要记录在UpdateServer的修改增量中，读取操作步骤如
下：
1）从ChunkServer读取collect_info表格的基线数据（冗余了collect_item信息）。
2）从UpdateServer读取collect_info表格的修改增量，并融合到第1）步的结果
中。
3）从UpdateServer读取collect_item表格中每个收藏商品的修改增量，并融合到
第2）步的结果中。
4）对第3）步生成的结果执行排序（按照人气、价格等），分页等操作并返回
给客户端。
OceanBase的实现方式得益于每天业务低峰期进行的每日合并操作。每日合并
时，ChunkServer会将UpdateServer上collect_info和collect_item表格中的修改增量融合
到collect_info表格的基线数据中，生成新的基线数据。因此，collect_info和
collect_item的数据量不至于太大，从而能够存放到单台机器的内存中提供高效查询
服务。
10.5.2 数据过期与批量删除
很多业务只需要存储一段时间，比如三个月或者半年的数据，更早之前的数据
可以被丢弃或者转移到历史库从而节省存储成本。OceanBase支持数据自动过期功
能。
OceanBase线上每个表格都包含创建时间（gmt_create）和修改时间
（gmt_modified）列。使用者可以设置自动过期规则，比如只保留创建时间或修改时
间不晚于某个时间点的数据行，读取操作会根据规则过滤这些失效的数据行，每日
合并时这些数据行会被物理删除。
批量删除需求来源于OLAP业务。这些业务往往每天导入一批数据，由于业务逻
辑复杂，上游系统很可能出错，导致某一天导入的数据出现问题，需要将这部分出
错的数据删除掉。由于导入的数据量很大，一条一条删除其中的每行数据是不现实
的。因此，OceanBase实现了批量删除功能，具体做法和数据自动过期功能类似，使
用者可以增加一个删除规则，比如删除创建时间在某个时间段的数据行，以后所有
的读操作都会自动过滤这些出错的数据行，每日合并时这些出错的数据行会被物理
删除。
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