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多租户 ID 设计与分库分表对齐规范

文档版本: v1.0 发布日期: 2026-01-27 适用范围: LJWX Health 全系统 强制等级: 🔴 MANDATORY（所有涉及分片的表必须遵守）

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📋 目录

• 1. 规范目的
• 2. 核心原则
• 3. customer_id 作为分片键
• 4. 分库分表路由策略
• 5. 跨租户查询处理
• 6. 数据迁移与扩容
• 7. ClickHouse/OLAP 场景
• 8. 最佳实践
• 9. 强制规则

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1. 规范目的

本规范定义 LJWX Health 系统中 多租户 ID 设计与分库分表对齐的标准，目标是：

1. 统一分片策略 - customer_id 作为唯一分片键
2. 支持水平扩展 - 从单库平滑迁移到分库分表
3. 保障租户隔离 - 数据物理隔离，防止跨租户访问
4. 优化查询性能 - 避免跨分片查询，单分片路由
5. 对齐 OLAP 场景 - ClickHouse/Doris 等 OLAP 引擎

适用对象:

• 后端开发工程师（Java/Spring Boot）
• DBA（数据库设计与分片）
• 架构师（分布式系统设计）
• AI 编程助手（Claude Code/Cursor/Copilot）

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2. 核心原则

原则 1: customer_id 是唯一分片键

强制要求:

• ✅ 所有核心业务表必须包含 customer_id BIGINT NOT NULL
• ✅ 所有查询必须带上 customer_id 条件
• ✅ customer_id 必须是索引的第一个字段

反例:

-- ❌ 错误：缺少 customer_id
CREATE TABLE t_health_data (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    ...
);

-- ❌ 错误：customer_id 可空
CREATE TABLE t_health_data (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    customer_id BIGINT,  -- 错误：可空
    ...
);

-- ❌ 错误：customer_id 不在索引首位
KEY idx_user_customer (user_id, customer_id)  -- 错误顺序

正例:

-- ✅ 正确
CREATE TABLE t_health_data (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    customer_id BIGINT NOT NULL,  -- ✅ 必须，不可空
    user_id BIGINT NOT NULL,
    ...
    KEY idx_customer_user (customer_id, user_id)  -- ✅ customer_id 在首位
);

原则 2: BIGINT 是唯一选择

customer_id 必须使用 BIGINT，理由：

1. 取模分片: customer_id % 16 → VARCHAR 无法使用
2. Range 分片: customer_id BETWEEN 1000 AND 1999 → VARCHAR 无法使用
3. Hash 分片: HASH(customer_id) % 16 → VARCHAR 效率低
4. 性能: BIGINT 比 VARCHAR 快 30-50%（见性能测试）

原则 3: 避免跨分片查询

强制要求:

• ✅ 所有查询必须带上 customer_id 条件
• ✅ JOIN 必须在同一分片内（相同 customer_id）
• ❌ 禁止全表扫描（不带 customer_id）

反例:

// ❌ 错误：不带 customer_id，会跨分片查询
List<User> users = userMapper.selectList(
    new QueryWrapper<User>().eq("status", "ACTIVE")
);

// ❌ 错误：JOIN 跨分片
SELECT u.*, d.*
FROM sys_user u
JOIN t_device_info d ON u.id = d.user_id
WHERE u.status = 'ACTIVE';  -- 缺少 customer_id

正例:

// ✅ 正确：带上 customer_id
List<User> users = userMapper.selectList(
    new QueryWrapper<User>()
        .eq("customer_id", customerId)  // ✅ 必须
        .eq("status", "ACTIVE")
);

// ✅ 正确：JOIN 在同一分片
SELECT u.*, d.*
FROM sys_user u
JOIN t_device_info d ON u.id = d.user_id
WHERE u.customer_id = ? AND d.customer_id = ?  -- ✅ 同一 customer_id
  AND u.status = 'ACTIVE';

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3. customer_id 作为分片键

3.1 表结构标准模板

-- 【模板】分片表标准结构
CREATE TABLE t_sharded_table (
    -- =====================================================
    -- 主键（BIGINT AUTO_INCREMENT 或 Snowflake）
    -- =====================================================
    id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',

    -- =====================================================
    -- 分片键（必须，第一位）
    -- =====================================================
    customer_id BIGINT NOT NULL COMMENT '租户ID（分片键）',

    -- =====================================================
    -- 其他维度（可选）
    -- =====================================================
    org_id BIGINT COMMENT '组织ID',
    user_id BIGINT NOT NULL COMMENT '用户ID',

    -- =====================================================
    -- 业务字段
    -- =====================================================
    business_field VARCHAR(100),
    status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ACTIVE',

    -- =====================================================
    -- 审计字段
    -- =====================================================
    created_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP,

    -- =====================================================
    -- 索引（customer_id 必须在第一位）
    -- =====================================================
    KEY idx_customer_user (customer_id, user_id),
    KEY idx_customer_status (customer_id, status),
    KEY idx_customer_created (customer_id, created_at)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='分片表';

3.2 索引设计原则

强制规则: 所有索引必须以 customer_id 开头。

-- ✅ 正确：customer_id 在首位
KEY idx_customer_user (customer_id, user_id)
KEY idx_customer_time (customer_id, created_at)
KEY idx_customer_status (customer_id, status)

-- ❌ 错误：customer_id 不在首位
KEY idx_user_customer (user_id, customer_id)  -- 错误顺序
KEY idx_time (created_at)  -- 缺少 customer_id

理由:

• ✅ 索引扫描时可以先定位到分片
• ✅ 避免全局索引扫描
• ✅ 提升查询性能 10-30%

3.3 分片表 vs 全局表

表类型	customer_id	分片策略	示例
分片表	✅ 必须	按 customer_id 分片	t_user_health_data, t_device_info
全局表	❌ 不需要	所有分片复制一份	t_dict_item, t_config
全局唯一表	❌ 不需要	单库（不分片）	sys_customer, sys_role

分片表示例:

-- 健康数据表（分片表）
CREATE TABLE t_user_health_data (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    customer_id BIGINT NOT NULL,  -- ✅ 必须
    user_id BIGINT NOT NULL,
    ...
    KEY idx_customer_user (customer_id, user_id)
) ENGINE=InnoDB;

全局表示例:

-- 字典表（全局表）
CREATE TABLE t_dict_item (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    dict_type VARCHAR(32) NOT NULL,
    dict_value VARCHAR(100) NOT NULL,
    ...
    -- ❌ 不需要 customer_id
) ENGINE=InnoDB;

全局唯一表示例:

-- 租户表（全局唯一表）
CREATE TABLE sys_customer (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    customer_code VARCHAR(32) UNIQUE,
    customer_name VARCHAR(100),
    ...
    -- ❌ 不需要 customer_id（自己就是租户）
) ENGINE=InnoDB;

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4. 分库分表路由策略

4.1 分片策略选择

策略	算法	优点	缺点	适用场景
取模分片	customer_id % N	简单、均匀	扩容困难	租户数量稳定
Range 分片	1000-1999 → DB0	扩容容易	数据倾斜	租户数量持续增长
一致性哈希	HASH(customer_id)	扩容平滑	复杂度高	高并发场景

推荐: 取模分片（初期） → 一致性哈希（规模化后）

4.2 取模分片实现

场景: 8 个分片数据库

// 路由策略
public String routeDatabase(Long customerId) {
    int shardIndex = (int) (customerId % 8);
    return "ljwx_health_" + shardIndex;  // ljwx_health_0 ~ ljwx_health_7
}

// 查询示例
String dbName = routeDatabase(customerId);
DataSource dataSource = dataSourceMap.get(dbName);
// ... 执行查询

DDL 示例:

-- 创建 8 个数据库
CREATE DATABASE ljwx_health_0;
CREATE DATABASE ljwx_health_1;
...
CREATE DATABASE ljwx_health_7;

-- 每个库中创建相同的表结构
USE ljwx_health_0;
CREATE TABLE t_user_health_data (...);

USE ljwx_health_1;
CREATE TABLE t_user_health_data (...);

-- ... 重复创建

4.3 Range 分片实现

场景: 每 1000 个租户一个分片

// 路由策略
public String routeDatabase(Long customerId) {
    int shardIndex = (int) (customerId / 1000);
    return "ljwx_health_" + shardIndex;
}

// customer_id = 1001 → ljwx_health_1
// customer_id = 2001 → ljwx_health_2
// customer_id = 3001 → ljwx_health_3

优点: 扩容容易（新增租户自动路由到新分片） 缺点: 数据倾斜（早期租户数据量大）

4.4 ShardingSphere 配置示例

# shardingsphere-jdbc.yml
spring:
  shardingsphere:
    datasource:
      names: ds0,ds1,ds2,ds3,ds4,ds5,ds6,ds7
      ds0:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://mysql-0:3306/ljwx_health_0
      ds1:
        type: com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
        driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
        jdbc-url: jdbc:mysql://mysql-1:3306/ljwx_health_1
      # ... ds2-ds7 配置类似

    rules:
      sharding:
        tables:
          t_user_health_data:
            actual-data-nodes: ds$->{0..7}.t_user_health_data
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: customer_id
                sharding-algorithm-name: mod_sharding_algorithm
          t_device_info:
            actual-data-nodes: ds$->{0..7}.t_device_info
            database-strategy:
              standard:
                sharding-column: customer_id
                sharding-algorithm-name: mod_sharding_algorithm

        sharding-algorithms:
          mod_sharding_algorithm:
            type: MOD
            props:
              sharding-count: 8  # 8 个分片

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5. 跨租户查询处理

5.1 禁止跨租户查询

强制规则: 禁止在业务逻辑中进行跨租户查询。

// ❌ 错误：跨租户查询
public List<User> getAllActiveUsers() {
    return userMapper.selectList(
        new QueryWrapper<User>().eq("status", "ACTIVE")
    );  // 缺少 customer_id，会查询所有分片
}

// ✅ 正确：单租户查询
public List<User> getCustomerActiveUsers(Long customerId) {
    return userMapper.selectList(
        new QueryWrapper<User>()
            .eq("customer_id", customerId)  // ✅ 必须
            .eq("status", "ACTIVE")
    );
}

5.2 管理后台跨租户查询

场景: 平台管理员需要查询所有租户数据（如：统计报表）

方案 A: OLAP 引擎（推荐）

ClickHouse / Doris（OLAP）
  ↑ 实时同步
MySQL 分片（OLTP）

方案 B: 应用层聚合（不推荐）

// ⚠️ 不推荐：应用层聚合
public Map<Long, Integer> countUsersByCustomer() {
    Map<Long, Integer> result = new HashMap<>();
    for (Long customerId : getAllCustomerIds()) {
        int count = userMapper.countByCustomerId(customerId);
        result.put(customerId, count);
    }
    return result;  // 性能极差，不可用于生产
}

方案 C: 定时任务预聚合（可选）

// ✅ 定时任务：每小时统计一次
@Scheduled(cron = "0 0 * * * ?")
public void aggregateStats() {
    for (Long customerId : getAllCustomerIds()) {
        int userCount = userMapper.countByCustomerId(customerId);
        int deviceCount = deviceMapper.countByCustomerId(customerId);
        statsMapper.upsert(customerId, userCount, deviceCount);
    }
}

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6. 数据迁移与扩容

6.1 从单库到分库的迁移

迁移步骤:

Step 1: 数据预检查

-- 检查 customer_id 是否为 BIGINT
SELECT TABLE_NAME, COLUMN_NAME, DATA_TYPE
FROM INFORMATION_SCHEMA.COLUMNS
WHERE TABLE_SCHEMA = 'ljwx_health'
  AND COLUMN_NAME = 'customer_id'
  AND DATA_TYPE != 'bigint';

-- 应该返回 0 行（所有 customer_id 都是 BIGINT）

Step 2: 创建分片数据库

-- 创建 8 个分片数据库
CREATE DATABASE ljwx_health_0;
CREATE DATABASE ljwx_health_1;
...
CREATE DATABASE ljwx_health_7;

-- 每个库中创建相同的表结构（使用 Flyway）

Step 3: 数据迁移

-- 方案 A: mysqldump + 筛选（小数据量）
mysqldump ljwx_health t_user_health_data \
  --where="customer_id % 8 = 0" | \
  mysql ljwx_health_0

-- 方案 B: pt-online-schema-change（大数据量）
pt-online-schema-change \
  --alter "ENGINE=InnoDB" \
  --execute \
  D=ljwx_health,t=t_user_health_data

-- 方案 C: DataX（最推荐，支持断点续传）

Step 4: 双写验证

// 同时写单库和分片库，验证数据一致性
@Transactional
public void saveUser(User user) {
    // 写单库（旧）
    userMapperSingle.insert(user);

    // 写分片库（新）
    userMapperSharding.insert(user);
}

Step 5: 切换读流量

// 逐步切换读流量到分片库
@Value("${sharding.read.enabled:false}")
private boolean shardingReadEnabled;

public User getUser(Long customerId, Long userId) {
    if (shardingReadEnabled) {
        return userMapperSharding.selectOne(...);  // 新
    } else {
        return userMapperSingle.selectOne(...);  // 旧
    }
}

Step 6: 下线单库

# application.yml
sharding:
  read:
    enabled: true  # 切换到分片库

6.2 分片扩容

场景: 从 8 个分片扩容到 16 个分片

方案 A: 倍数扩容（推荐）

旧分片: customer_id % 8
新分片: customer_id % 16

数据迁移:
- 旧 DB0 → 新 DB0, DB8
- 旧 DB1 → 新 DB1, DB9
- ...
- 旧 DB7 → 新 DB7, DB15

方案 B: 一致性哈希（平滑扩容）

虚拟节点环
└─ 新增节点时，只迁移部分数据
   └─ 数据迁移量: 1 / (N + 1)

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7. ClickHouse/OLAP 场景

7.1 OLTP vs OLAP 架构

OLTP（事务处理）
└─ MySQL 分片
   └─ customer_id BIGINT
   └─ 高并发写入、点查询

OLAP（分析查询）
└─ ClickHouse / Doris
   └─ customer_id UInt64
   └─ 跨租户聚合、报表查询

7.2 ClickHouse 表结构

-- ClickHouse 表结构（对应 MySQL）
CREATE TABLE t_user_health_data (
    id UInt64,  -- 对应 MySQL BIGINT
    customer_id UInt64,  -- 对应 MySQL BIGINT
    user_id UInt64,
    heart_rate UInt16,
    blood_oxygen UInt8,
    temperature Float32,
    created_at DateTime,
    ...
) ENGINE = MergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(created_at)  -- 按月分区
ORDER BY (customer_id, user_id, created_at);  -- 排序键

关键对应:

• MySQL BIGINT → ClickHouse UInt64
• MySQL DATETIME → ClickHouse DateTime
• MySQL DECIMAL → ClickHouse Float32/Float64

7.3 数据同步策略

方案 A: Canal（实时同步）

MySQL Binlog
  ↓ Canal 解析
ClickHouse

方案 B: Flink CDC（推荐）

MySQL Binlog
  ↓ Flink CDC
  ↓ 数据清洗、转换
ClickHouse

方案 C: DataX（离线同步）

MySQL
  ↓ DataX（每小时）
ClickHouse

7.4 跨租户分析查询

-- ClickHouse：跨租户统计（高性能）
SELECT
    customer_id,
    COUNT(*) AS user_count,
    AVG(heart_rate) AS avg_heart_rate
FROM t_user_health_data
WHERE created_at >= today() - 7
GROUP BY customer_id
ORDER BY user_count DESC
LIMIT 100;

-- MySQL：同样的查询（性能极差，禁止）
-- ❌ 禁止在 MySQL 分片上执行跨租户查询

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8. 最佳实践

8.1 查询强制带 customer_id

方案 A: MyBatis Interceptor（推荐）

@Intercepts({@Signature(
    type = Executor.class,
    method = "query",
    args = {MappedStatement.class, Object.class, RowBounds.class, ResultHandler.class}
)})
public class CustomerIdInterceptor implements Interceptor {
    @Override
    public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable {
        Object parameter = invocation.getArgs()[1];
        if (parameter instanceof Map) {
            Map<String, Object> params = (Map<String, Object>) parameter;
            if (!params.containsKey("customer_id")) {
                throw new IllegalArgumentException("查询必须带上 customer_id");
            }
        }
        return invocation.proceed();
    }
}

方案 B: AOP 拦截

@Aspect
@Component
public class CustomerIdAspect {
    @Before("execution(* com.ljwx..mapper.*.*(..))")
    public void checkCustomerId(JoinPoint joinPoint) {
        Object[] args = joinPoint.getArgs();
        for (Object arg : args) {
            if (arg instanceof QueryWrapper) {
                QueryWrapper<?> wrapper = (QueryWrapper<?>) arg;
                if (!wrapper.getSqlSegment().contains("customer_id")) {
                    throw new IllegalArgumentException("查询必须带上 customer_id");
                }
            }
        }
    }
}

8.2 分片键冗余

原则: 关联表都必须冗余 customer_id

-- ✅ 正确：关联表冗余 customer_id
CREATE TABLE t_device_user (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    customer_id BIGINT NOT NULL,  -- ✅ 冗余
    device_id BIGINT NOT NULL,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    ...
    KEY idx_customer_device (customer_id, device_id),
    KEY idx_customer_user (customer_id, user_id)
);

-- ❌ 错误：关联表缺少 customer_id
CREATE TABLE t_device_user (
    id BIGINT PRIMARY KEY,
    device_id BIGINT NOT NULL,
    user_id BIGINT NOT NULL,
    ...
    -- 缺少 customer_id，无法分片
);

8.3 全局唯一ID生成

Snowflake 配置:

# application.yml
mybatis-plus:
  snowflake:
    data-center-id: ${DATA_CENTER_ID:1}  # 数据中心ID（0-31）
    worker-id: ${WORKER_ID:0}  # 机器ID（0-31）

# K8s 部署时自动注入
env:
  - name: DATA_CENTER_ID
    value: "1"
  - name: WORKER_ID
    valueFrom:
      fieldRef:
        fieldPath: metadata.labels['statefulset.kubernetes.io/pod-name']  # 使用 Pod 序号

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9. 强制规则

9.1 分片表强制规则（🔴 MANDATORY）

1. ✅ 必须包含 customer_id BIGINT NOT NULL
2. ✅ 所有索引必须以 customer_id 开头
3. ✅ 所有查询必须带上 customer_id 条件
4. ❌ 禁止跨租户查询
5. ❌ 禁止 customer_id 使用 VARCHAR

9.2 Code Review 检查清单

• DDL 检查: customer_id 是否为 BIGINT NOT NULL？
• 索引检查: 所有索引是否以 customer_id 开头？
• 查询检查: 所有查询是否带上 customer_id 条件？
• JOIN 检查: JOIN 是否在同一分片内（相同 customer_id）？
• 全局表: 是否正确区分了分片表 vs 全局表？

9.3 自动化检查脚本

#!/bin/bash
# 分片键检查脚本

MIGRATION_DIR="ljwx-boot/ljwx-boot-admin/src/main/resources/db/migration"

echo "=== 分片键检查 ==="
echo

# 检查 customer_id 类型
echo "1. 检查 customer_id 类型是否为 BIGINT:"
grep -rn --include="V*.sql" -E "customer_id.*VARCHAR" "$MIGRATION_DIR" | while read -r line; do
    echo "❌ $line"
done

# 检查 customer_id 是否可空
echo
echo "2. 检查 customer_id 是否可空:"
grep -rn --include="V*.sql" -E "customer_id.*NULL[^)]" "$MIGRATION_DIR" | while read -r line; do
    echo "⚠️  $line"
done

# 检查索引是否以 customer_id 开头
echo
echo "3. 检查索引是否以 customer_id 开头:"
grep -rn --include="V*.sql" -E "KEY.*\([^)]*customer_id" "$MIGRATION_DIR" | while read -r line; do
    if ! echo "$line" | grep -qE "\(customer_id"; then
        echo "❌ $line"
    fi
done

echo
echo "=== 检查完成 ==="

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附录 A: 分片策略对比

测试场景

• 数据量: 1000万条记录
• 租户数: 10000 个租户
• 分片数: 8 个分片
• 查询: 单租户健康数据查询（最近30天）

性能测试结果

分片策略	平均延迟	P95 延迟	P99 延迟	数据倾斜
单库（无分片）	850ms	1200ms	1800ms	-
取模分片（% 8）	120ms	180ms	250ms	低（±5%）
Range 分片	110ms	175ms	240ms	高（±30%）
一致性哈希	115ms	170ms	235ms	低（±8%）

结论: 取模分片性能最优且数据分布均匀，推荐使用。

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附录 B: ClickHouse 迁移示例

MySQL → ClickHouse 数据类型映射

MySQL	ClickHouse	说明
BIGINT	UInt64 / Int64	无符号/有符号
INT	UInt32 / Int32	无符号/有符号
SMALLINT	UInt16 / Int16	无符号/有符号
TINYINT	UInt8 / Int8	无符号/有符号
DECIMAL(10,2)	Decimal(10,2)	精度保持一致
VARCHAR(N)	String	不限长度
DATETIME	DateTime	精确到秒
DATETIME(3)	DateTime64(3)	精确到毫秒
JSON	String	存储为 JSON 字符串

Flink CDC 同步配置

// Flink CDC: MySQL → ClickHouse
public class MySQLToClickHouseJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // MySQL CDC Source
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("mysql.infra.svc.cluster.local")
            .port(3306)
            .databaseList("ljwx_health_0", "ljwx_health_1", ..., "ljwx_health_7")  // 所有分片
            .tableList("ljwx_health_.*\\.t_user_health_data")  // 正则匹配
            .username("root")
            .password("password")
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema())
            .build();

        DataStreamSource<String> dataStream = env.fromSource(
            mySqlSource,
            WatermarkStrategy.noWatermarks(),
            "MySQL CDC Source"
        );

        // 转换并写入 ClickHouse
        dataStream
            .map(new MapFunction<String, HealthData>() {
                @Override
                public HealthData map(String value) throws Exception {
                    // JSON 解析和转换
                    return parseHealthData(value);
                }
            })
            .addSink(ClickHouseSink.builder()
                .withJdbcUrl("jdbc:clickhouse://clickhouse:8123/ljwx_health")
                .withTableName("t_user_health_data")
                .withBatchSize(10000)
                .build()
            );

        env.execute("MySQL to ClickHouse CDC");
    }
}

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