大厂面试-如何在2000万数据量的数据库中查询排名前20万的数据

作为互联网软件开发人员，我们常常会面临在海量数据中进行高效查询的挑战。想象一下，你手中有一个包含 2000 万条数据的数据库，而现在的任务是要快速从中查询出排名前 20 万的数据。这就好比在一个巨大的图书馆里，要在短时间内找到最受欢迎的那一批书籍，难度可想而知。但别担心，接下来就为大家详细介绍几种有效的解决方案。

Clickhouse 是一款专为在线分析处理（OLAP）设计的列式存储数据库，在处理大规模数据方面表现卓越。

（一）数据导入

首先，我们需要将数据导入 Clickhouse 数据库。可以使用 Clickhouse 提供的各种数据导入工具和接口，例如通过命令行工具或者编写程序来实现数据的批量导入。在导入过程中，要注意合理设置数据的分区和索引，以便后续查询能够更高效地进行。

（二）构建筛选和排序对象

在查询之前，需要构建筛选条件和排序规则。假设我们的数据表中有一个字段score，我们要根据这个字段对数据进行降序排序，筛选出排名前 20 万的数据。可以通过编写 SQL 语句来构建这样的筛选和排序对象，例如：

SELECT * FROM your_table_nameWHERE some_condition -- 这里可以添加其他筛选条件ORDER BY score DESC

（三）开启多线程分页获取目标数据

Clickhouse 强大的并行处理能力允许我们开启多线程来进行分页查询。我们可以设置每页的大小，比如每页获取 1 万条数据，然后通过循环和多线程技术，逐步获取前 20 万条数据。在代码实现上，可以使用多线程库来创建多个线程，每个线程负责获取一部分数据。例如在 Python 中，可以使用concurrent.futures库来实现多线程操作：

import concurrent.futuresimport Clickhouse_driverclient = clickhouse_driver.Client(host='your_host', port=your_port, user='your_user', password='your_password')def fetch_data(page):offset = page * 10000query = f"SELECT * FROM your_table_name WHERE some_condition ORDER BY score DESC LIMIT 10000 OFFSET {offset}"result = client.execute(query)return resultwith concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:pages = range(20)future_to_page = {executor.submit(fetch_data, page): page for page in pages}for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_page):page = future_to_page[future]try:data = future.result# 处理获取到的数据except exception as e:print(f"Page {page} generated an exception: {e}")

（四）最终排序

在多线程获取到所有数据后，由于多线程操作可能导致数据顺序有些许混乱，所以还需要对获取到的 20 万条数据进行最终的整体排序，以确保数据的准确性。可以在程序中使用合适的排序算法来完成这一步骤。

Elasticsearch 是一个分布式的搜索引擎，常用于全文搜索和实时分析等场景，它也提供了一些方法来处理大数据量的查询。

（一）scroll 查询原理

Elasticsearch 默认的from+size分页方式在深度分页时效率低下，且存在max_result_window的限制（默认 10000）。为了解决这些问题，引入了scroll查询。scroll查询的原理是对某次查询生成一个游标scroll_id，后续的查询只需要根据这个游标去取数据，直到结果集中返回的hits字段为空，就表示遍历结束。可以把它理解为建立了一个临时的历史快照，在此之后的增删改查等操作不会影响到这个快照的结果。

（二）使用 scroll 进行查询

使用curl命令来演示如何使用scroll进行查询：

首先获取第一个scroll_id，在 URL 参数中指定/index/_type/和scroll，同时设置scroll字段指定scroll_id的有效生存期，例如：

curl -H "Content-Type: application/json" -XGET 'your_elasticsearch_host:9200/your_index/_search?pretty&scroll=2m' -d'{"query": {"match_all": {}},"sort": ["_doc"]}'

后续的文档读取则使用上一次查询返回的scroll_id来不断取下一页，请求时只需要指定scroll_id即可，不需要再指定/index/_type等信息，并且每读取一页都会重新设置scroll_id的生存时间：

curl -H "Content-Type: application/json" -XGET 'your_Elasticsearch_host:9200/_search/scroll?scroll=2m' -d'{"scroll_id": "your_scroll_id"}'

（三）scroll scan 优化

在 Elasticsearch 2.0 版本中，当文档不需要排序时，为了提高检索效率，提供了scroll + scan的方式。虽然在 2.1.0 版本去掉了scan的单独使用，直接将该优化合入了scroll中，但了解其原理有助于我们更好地理解和使用scroll查询。scroll scan的优化主要体现在禁用了排序，使遍历更加高效，尤其适用于只需要遍历大量数据而不需要特定排序的场景。

不过需要注意的是，scroll查询并不适用于实时请求，因为它生成的是历史快照，对于数据的变更不会反映到快照上，这种方式往往用于非实时处理大量数据的情况，比如数据迁移或者索引变更等。

MySQL 作为最常用的关系型数据库之一，在面对这种查询需求时，也有自己的解决方案，特别是在 MySQL 8 中引入的窗口函数，为这类查询带来了很大的便利。

（一）窗口函数介绍

窗口函数可以在不改变表的原有结构的情况下，对数据进行实时分析处理。它能够在查询结果集中按照指定的分区和排序规则，为每一行数据计算一个基于窗口范围的聚合值或者排名值等。

（二）使用窗口函数查询排名前 20 万的数据

假设我们的数据表为data_table，有一个用于排名的字段rank_field，要查询排名前 20 万的数据，可以使用如下 SQL 语句：

WITH RankedData AS (SELECT *,ROW_NUMBER OVER (ORDER BY rank_field DESC) AS row_rankFROM data_table)SELECT *FROM RankedDataWHERE row_rank

在这个 SQL 语句中，首先通过WITH子句创建了一个名为RankedData的临时表，在这个临时表中，使用ROW_NUMBER窗口函数为每一行数据按照rank_field字段降序生成一个排名row_rank。然后在外部查询中，从这个临时表中筛选出row_rank小于等于 200000 的数据，即排名前 20 万的数据。

方案优点缺点适用场景Clickhouse 多线程分页查询查询性能卓越，支持高效的分页查询和多线程处理，适合大规模数据存储和分析，能快速处理复杂查询和聚合操作不擅长高 qps 的查询业务适用于需要对海量数据进行复杂查询和聚合操作，并且对查询性能要求极高的场景，如大数据分析平台等

Elasticsearch 的 scroll scan 翻页方案

能有效处理深度分页问题，提供了一种在海量数据中遍历数据的方式

不适用于实时请求，生成的是历史快照，无法实时反映数据变更

适用于非实时处理大量数据的场景，如数据迁移、索引重建、日志分析等

MySQL 8 窗口函数方案

使用简单，在 MySQL 数据库中直接通过 SQL 语句即可实现，不需要额外的复杂配置和工具

在处理超大规模数据量时，性能可能不如专门的 OLAP 数据库

适用于数据量相对不是特别巨大（虽然 2000 万数据量也不小，但相比一些大数据场景还是有差距），且对实时性和查询灵活性有一定要求的业务场景，如一些小型企业的业务数据查询等

在实际的软件开发项目中，我们需要根据具体的业务需求、数据量大小、系统架构以及性能要求等多方面因素来综合选择合适的方案。希望通过本文的介绍，能为大家在面对类似的数据库查询难题时提供一些有效的解决思路和方法，让我们在处理海量数据查询时更加得心应手。