对于toC的业务来说，需要选择用户属性如 user_id 作为分片键 。
那问题来了，对于订单表来说，选择了user_id作为分片键以后如何查看订单详情呢？比如下面这样一条SQL：
SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325由于查询条件中的order_id不是分片键，所以需要查询所有分片才能得到最终的结果 。如果下面有 1000 个分片，那么就需要执行 1000 次这样的 SQL，这时性能就比较差了 。
可以通过ShardingSphere-JDBC生成的SQL得知，根据order_id查询会对所有分片进行查询然后通过UNION ALL进行合并 。
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但是，我们知道 order_id 是主键，应该只有一条返回记录，也就是说，order_id 只存在于一个分片中 。这时，可以有以下三种设计：
- 冗余数据法
- 索引表法
- 基因分片法
下面我们逐一分析 。
设计一：冗余法
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这种做法很容易理解，同一份订单数据在插入时保存两份，根据user_id 和 order_id分别做两个分库分表的实现 。
通过对表进行冗余，对于 order_id 的查询，只需要在 order_id = 801462878019256325 的分片中直接查询就行，效率最高 。但是这个方案设计的缺点又很明显：冗余数据量太大 。
方法二：索引表法索引表法是对第一种冗余法的改进，由于第一种方案冗余的数据量太大，所以索引表方案中只创建一个包含user_id和order_id的索引表，在插入订单时再插入一条数据到索引表中 。
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表结构如下
CREATE TABLE idx_orderid_userid （order_id bigintuser_id bigint,PRIMARY KEY (order_id))在实现时可以将idx_orderid_userid表通过redis缓存来代替，如果此表数据量很大也可以将其分库分表，但是它的分片键必须是 order_id 。如果这时再根据字段 order_id 进行查询，可以进行类似二级索引的回表实现：先通过查询索引表得到记录 order_id = 801462878019256325 对应的分片键 user_id 的值，接着再根据 user_id 进行查询，最终定位到想要的数据，如：
原始SQL：
SELECT * FROM T_ORDER WHERE order_id = 801462878019256325拆分后的SQL：# step 1SELECT user_id FROM idx_orderid_userid WHERE order_id = 801462890610556951# step 2SELECT * FROM T_ORDER WHERE user_id = ? AND order_id = 801462890610556951这个例子是将一条 SQL 语句拆分成 2 条 SQL 语句，但是拆分后的 2 条 SQL 都可以通过分片键进行查询，这样能保证只需要在单个分片中完成查询操作 。不论有多少个分片，也只需要查询 2个分片的信息，这样 SQL 的查询性能可以得到极大的提升 。
方法三：基因法通过索引表的方式，虽然存储上较冗余全表容量小了很多，但是要根据另一个分片键进行数据的存储，还是显得不够优雅 。
因此，最优的设计，不是创建一个索引表，而是将分片键的信息保存在想要查询的列中，这样通过查询的列就能直接知道所在的分片信息，这种方法也叫叫做基因法 。
基因法的原理出自一个理论：对一个数取余2的n次方，那么余数就是这个数的二进制的最后n位数 。
假如我们现在根据user_id进行分片，采用 (user_id % 16) 的方式来进行数据库路由，这里的 user_id%16，其本质是user_id的最后4个bit位log(16,2) = 4 决定这行数据落在哪个分片上，这4个bit就是分片基因 。
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如上图所示，user_id=20160169的用户创建了一个订单（20160169的二进制表示为：1001100111001111010101001)
- 使用user_id%16分片，决定这行数据要插入到哪个分片中
- 分库基因是user_id的最后4个bit，log(16,2) = 4，即1001
- 在生成order_id时，先使用一种分布式ID生成算法生成前60bit（上图中绿色部分）
- 将分库基因加入到order_id的最后4个bit（上图中粉色部分）
- 拼装成最终的64bit订单order_id（上图中蓝色部分）
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