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title: 'TiDB + ES：转转业财系统亿级数据存储优化实践'
date: '2024-04-25T19:51:23+08:00'
status: publish
permalink: /blog/tidb-es-in-zhuanzhuan
author: '周, 盛虎'
excerpt: '面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。'
type: post
id: 6577
category:
    - 案例实践
tag:
    - 慢查询
    - 查询优化
post_format: []
profile:
    - 戴美琪
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> 以下文章来源于微信公众号“转转技术”，作者戴美琪, 转转交易中台研发工程师

导读
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本文详细介绍了转转业财系统亿级数据存储优化的实践。面对系统数据量大、慢查询多等挑战，转转业财采取了 TiDB 方案优化数据量问题，同时引入 Elasticsearch（ES）解决慢查询难题。实践表明，通过底层数据存储切换和 ES 接入，系统成功突破了存储瓶颈，显著提升了查询效率和响应速度，为大规模数据处理提供了有效的优化路径。

背景
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**1.1 现状**

目前转转业财系统接收了上游各个业务系统（例如：订单、oms、支付、售后等系统）的数据，并将其转换为财务数据，最终输出财务相关报表和指标数据，帮助公司有效地进行财务管理和决策。  
转转业财系统于 2021 年开始构建，前期为了满足需求短时间内上线，选择了主动接收上游业务系统的数据。然而随着时间的推移，数据量在不断增长，系统已经达到无法承载的边缘，引发了许多问题。因此，我们需要对数据存储进行优化。

**1.2 数据量统计**

业财系统数据量较大表统计：

![业财系统数据量较大表](https://img1.pingcap.com/files/2024/04/20240427115447950.webp)以下是数据量较大的表数据增量趋势图，可以观察到近几个月由于新业务的增加，每月的数据增量已经达到一千万。

![表数据增量趋势图](https://img1.pingcap.com/files/2024/04/20240427115532101.webp)**1.3 慢查询情况**

从慢查询监控平台可以看到，每天慢查询个数已经到达千量级别。慢查询不仅影响用户体验，还会大量消耗所在机器资源，严重可能导致机器宕机。另外，转转 MySQL 数据库架构属于单机多实例，一台物理机上部署多套集群的实例，所以不仅会影响系统本身集群，还会拖累其他集群，引发雪球效应。

![慢查询个数](https://img1.pingcap.com/files/2024/04/20240427115605672.webp)设计目标
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**2.1 解决数据量问题**

在未来五年，不用考虑数据库数据量问题，能够轻松应对未来的业务增长和覆盖公司全量业务，且具备良好的扩展性，最终可以稳定向外输出更多数据报表等。

**2.2 解决读写性能**

通过此次优化，提升报表查询效率，减少定时任务执行时间，避免因为慢查询导致任务失败和接口超时问题，提高服务稳定性。

方案选择
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**3.1 DB 存储方案选型**

为解决底层表数据量问题，我们对比了以下四个方案：

**方案一：分库分表**

- 优点
  
  
  1. 将数据分散到多个数据库和表中，从而减轻单一数据库的负载压力。这样可以提高数据库的读写性能和响应速度，降低查询延迟。
  2. 拆分的表结构相同，程序改造较少。
- 缺点
  
  
  1. 需要提前规划好分片规则，一旦定好规则就难以移动，扩展性比较差。
  2. 拆分规则很难抽象出来。
  3. 跨库事务问题。
- 适用场景
  
  
  1. 数据库面临高并发访问的压力，又需要面对海量数据的存储问题，这时需要对数据库既采用分表策略，又采用分库策略，以便同时扩展系统的并发处理能力，以及提升单表的查询性能。
  2. 数据有统一的业务规则主键，使数据可以均匀分布。
- 业财系统适用分析
  
  
  1. 业财系统作为底层系统，接受了各个业务系统的数据，数据比较多样性和复杂性，很难定义出一个业务主键，数据分布均匀困难。
  2. 若某业务数据量迅速增长或接入其他业务数据，那么可能又会面对数据量问题。

**方案二：冷热库**

- 优点
  
  
  1. 将不常访问的数据从在线存储中移动到归档存储中，减少了在线存储的容量需求，从而降低了存储成本。
  2. 减少了在线存储中数据的数量，因此可以提高数据库读写性能。
  3. 可以将历史数据长期保存，避免了数据的丢失。
  4. 可以将数据备份到不同的存储位置，以便在需要时进行数据恢复。
- 缺点
  
  
  1. 需要保证归档事务性，防止归档数据同时出现在冷热库，出现数据重复。
  2. 需要考虑合适的归档策略，不影响服务访问。
  3. 需要有明确的业务边界，业务复杂的数据不适用。
- 适用场景
  
  
  1. 数据库中存在大量的历史数据，且查询频率比较低。
  2. 数据库的写入操作比读取操作更频繁。
  3. 数据库的存储成本较高，需要降低成本。
- 业财系统适用分析
  
  
  1. 业财系统业务数据复杂，现阶段还会更改和查询历史数据，时间口径不统一，边界比较模糊，无法确认一个准确的边界。
  2. 考虑后续接入更多的业务数据，由于目前无法统一数据格式，那么可能就需要重新考虑边界等问题。

**方案三：TiDB**

- 优点
  
  
  1. 高度兼容 MySQL：大多数情况下，无需修改代码即可从 MySQL 轻松迁移至 TiDB。
  2. 水平弹性扩展：通过简单地增加新节点即可实现 TiDB 的水平扩展，按需扩展吞吐或存储，轻松应对高并发、海量数据场景。
- 缺点
  
  
  1. 仍有一些 MySQL 的特性和行为，TiDB 目前暂时不支持或表现与 MySQL 有差异。
  2. 系统复杂，组件太多。
- 适用场景
  
  
  1. 对数据一致性及高可靠、系统高可用、可扩展性、容灾要求较高的金融行业属性的场景。
  2. 对存储容量、可扩展性、并发要求较高的大量数据及高并发的 OLTP 场景。
  3. 数据汇聚、二次加工处理的场景。
- 业财系统适用分析
  
  
  1. 由于 TiDB 兼容了 MySQL，所以改动点也较少。
  2. 近几年是不用考虑数据量问题，可以接入更多样化数据。
  3. TiDB 能够支持大表经常有加列减列的需求，可扩展性高，目前也比较符合业财现状。

**方案四：OceanBase**

- 优点
  
  
  1. 高性能：采用了读写分离的架构，把数据分为基线数据和增量数据。其中增量数据放在内存里（MemTable），基线数据放在 SSD 盘（SSTable）。对数据的修改都是增量数据，只写内存。所以 DML 是完全的内存操作，性能非常高。
  2. 高兼容：兼容常用 MySQL/ORACLE 功能及 MySQL/ORACLE 前后台协议，业务零修改或少量修改即可从 MySQL/ORACLE 迁移至 OceanBase。
  3. 高可用：数据采用多副本存储，少数副本故障不影响数据可用性。
- 缺点
  
  
  1. 对环境要求极高，需要采购使用其指定的服务器。
  2. 学习和运维成本比较高。
  3. 尽管 OceanBase 具有高可用性的特性，但其实现仍然依赖于底层硬件和网络的稳定性。
- 适用场景
  
  
  1. 金融级数据可靠性需求。金融环境下通常对数据可靠性有更高的要求，OceanBase 每一次事务提交，对应日志总是会在多个数据中心实时同步，并持久化。
  2. 数据库面对飞速增长的业务数据量。
- 业财系统适用分析
  
  
  1. 目前运维没有维护，所以就不考虑此方案，大家可以参考此方案是否适用于本身系统。
  2. 综合以上各个方案的分析，目前最适用于转转业财系统的方案是 TiDB。该方案能够在短时间内解决数据量问题，并且改动成本相对较低。

**3.2 慢查询优化方案**

在分析了慢查询语句以后，发现大部分慢查询都是由于联表查询导致的，所以此次主要解决联表问题。联表解决方案对比如下，根据适用分析选择 ES 方案。

![联表解决方案对比](https://img1.pingcap.com/files/2024/04/20240427120140594.webp)方案实践
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**4.1 方案实践步骤**

根据方案选择分析，最适合业财系统当前状况的方案是首先切换底层数据存储，然后再接入 ES。在实施这两个方案之前，我们需要考虑它们的先后顺序，并分析业财系统的现状。由于数据量的突增，考虑到现有业务和后续新增业务，同时在不影响现有使用的前提下，首要需要解决的问题是数据量。因此，我们建议首先切换底层数据存储。这样做的好处是，即使在后续的实施中遇到问题，我们仍然可以回滚到原有的数据存储。这样既可以保证数据的完整性，也减少了实施过程中的风险。另一方面，如果我们选择先接入 ES，就需要考虑如何保证数据切换过程中的数据完整性，并且同步方式也需要考虑两种不同数据存储方案之间的兼容性，这将增加许多额外的工作量和风险。

综上所述，我们选择的优化步骤是首先切换底层数据存储，待其稳定后再接入 ES。这样能够有效解决当前的数据量问题，同时保证系统的稳定性和数据完整性。随后，我们可以继续进行 ES 的接入，以进一步优化业财系统的性能。

**4.2 切换底层数据存储步骤**

在选择数据迁移方式时，考虑到业财系统对实时性要求并不是很高，且评估了下目前大部分数据接入写入方式，是可以接受停写几分钟，这样便大大降低了整个数据迁移成本。

迁移过程要求：

- 检查 TiDB 是否都能兼容目前服务中的 SQL 语句，保证迁移之后系统不会报错。
- 数据需要保证完整性，迁移之后需要保证 MySQL 库和 TiDB 库的数据是严格一致。
- 迁移过程中需要做到可以回滚，一旦迁移过程中出现问题，可以立即回滚到 MySQL 库，不会对系统可用性造成影响。

![迁移过程要求](https://img1.pingcap.com/files/2024/04/20240427120256333.webp)**4.3 接入 ES**

1. 根据报表查询页面的功能和联表 SQL 分析，我们进行了索引模型设计，核心是优化查询性能和提高系统的响应速度。
2. 在建立索引模型之后，我们需要考虑数据库（DB）与 Elasticsearch（ES）之间增量数据的同步方式。

以下表格是对比了四种不同的同步方式，我们根据已设计的索引分析，考虑到每个索引涉及的表较多、相关业务代码尚未收口以及对实时性较高的需求，我们决定采用数据订阅的方式进行同步。在当前公司提供的实现方式中，我们选择了 Kafka。

![同步方式对比](https://img1.pingcap.com/files/2024/04/20240427120346656.webp)在增量数据同步以后，最后一步就是需要完成历史数据的同步，此次我们选择的同步方式是公司内部提供的 ECP，可以参考文章：[不可思议！亿级数据竟然如此轻松同步至 ES！](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMjk1ODMzMw==&mid=2247496286&idx=1&sn=137942c3379c704e69daf442213773d6&scene=21#wechat_redirect "不可思议！亿级数据竟然如此轻松同步至 ES！")

总结与成果
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目前，业财系统已成功完成底层数据存储的切换，可以看到近几年来不再担心数据量存储的问题，并且成功接入了更多的业务数据。随着引入了 Elasticsearch（ES），业务人员也不再反馈报表页面超时等问题。这次针对数据存储的优化实质上是对系统的重构，选择方案时考虑了对系统影响范围较小且不影响业务人员使用的因素，这也是优化的核心所在。

由于历史原因，业财系统仍存在许多需要优化的方面，如慢 SQL 的持续治理、定时任务优化等。因此，我们需要保持此优化的核心理念，并在后续的重构中继续完善，以使业财系统更加稳定。