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" class="reference-link">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。