Lindorm宽表引擎是一款分布式数据引擎，宽表引擎中的数据均按照主键进行分布。在执行查询时，如果表中存在多列主键，系统会从最左边的主键开始匹配。如果主键设置不当，则可能导致主键无法被有效利用，进而产生热点问题，影响查询性能。因此，在数据分区和数据查询中，主键的设计至关重要。本文介绍设计主键前需要考虑的一些问题以及设计示例。
问题考虑
主键是唯一的吗？
相同的主键在Lindorm中被认为是同一条数据的多个版本，查询时默认返回最新版本的数据，所以通常主键都需要保证唯一，除非用到多版本特性。
最佳设计示例：主键可以是一列，也可以是多列的组合。每个主键表示一条记录。
[userid]：表示主键只有一列，每个用户只有一条记录。[userid][orderid]：表示主键为两列的组合，每个用户有多条记录。
基于主键可以满足哪种查询场景？
主键的设计限制了数据的查询方式，一条SELECT查询语句，Lindorm服务器端会编译为两种查询方式。
根据完整的主键查询（get方式），例如
SELECT * FROM table WHERE userid='abc' AND orderid=123。说明get方式需要知道所有的主键列，即组成主键所有字段的值都是确定的。
根据主键的范围查询（scan方式），例如
SELECT * FROM table WHERE userid='abc' AND 123<orderid<456。说明scan方式需要指定第一列主键的范围，否则Lindorm默认会拒绝低效的全表扫描查询，具体说明，请参见低效查询语句及说明。
最佳设计示例：在有限的查询方式下如何实现复杂查询？以下方法可以帮您实现。
再新建一张表作为索引表。
查询条件给定非主键列范围，服务端会使用Filter过滤不需要的数据。
使用二级索引。
使用
ORDER BY方法实现倒序（将新数据排在前面），例如SELECT * FROM table WHERE userid='abc' AND 123<orderid<456 ORDER BY orderid DESC。说明由于表字段原始顺序的倒序性能比正序性能差，如果大部分数据是倒序场景，可以体现在主键设计上，主键设计为
[userid][orderid DESC]。
设计主键应该考虑哪些因素？
需要考虑主键列值的长度和主键列的个数。
主键列值的长度：主键列值的长度建议尽量短小，建议您采用固定长度的类型，例如长整型。对于非固定长度的类型，主键列值的长度控制在2 KB之内，有利于减少存储成本，提升写性能。
主键列的个数：主键列越少，写入性能越高，同时可以降低存储成本。建议将主键列的数量控制在1~3个。
设计主键应该避免哪些情况？
云原生多模数据库 Lindorm是一个分布式数据库，数据按照主键分布。如果存在多列主键，则按照数据库的最左匹配原则分布。为避免产生写入热点问题，建议您遵循以下条件：
主键的第一列尽量分散，不建议主键名使用相同的前缀。
避免使用共同前缀或者自增的数据作为主键的第一列或者索引列（例如时间戳列）。
避免使用有明显前缀的字段或者枚举（比如order_type）作为主键的第一列。
如果有类似的情况无法避免，可以利用Hash算法进行打散。例如：
假设原始主键pk是递增的字符串，可以设定新主键pk1 = hash(pk).substring(0,4)+pk，即选取原始主键pk经过Hash算法计算后的结果前4位作为前缀，拼接原始主键pk，最终形成新的主键pk1。
数据足够分散，会存在堆积的热点现象吗？
散列的目的是将数据分散到不同的分区，不至于产生热点使某一台服务器终止，其他服务器空闲，充分发挥分布式和并发的优势。
最佳设计示例：
设计md5散列算法，主键设计为
[md5(userid).subStr(0,4)][userId][orderid]。设计反转，主键设计为
[reverse(userid)][orderid]。设计取模，主键设计为
[bucket][timestamp][hostname][log-event]; long bucket = timestamp % numBuckets。增加随机数，主键设计为
[userId][orderid][random(100)]。
主键可以再精简点吗？
精简的主键列可以减少数据量，提高数据查询和数据写入效率。
最佳设计示例：
使用Long或Int代替String，例如
'2015122410' => Long(2015122410)。使用编码代替名称，例如
'淘宝'=> 'tb'。
常见设计示例
日志类、时间序列数据。列举出三个场景设计主键。
查询某台机器某个指标某段时间内的数据，主键设计为
[hostname][log-event][timestamp]。查询某台机器某个指标最新的几条数据，主键设计为
[hostname][log-event][timestamp DESC]。查询的数据存在只有时间一个维度或某一个维度数据量巨大的情况，主键设计为
long bucket = timestamp % numBuckets; [bucket][timestamp][hostname][log-event]。
交易类数据。列举出四个场景设计主键。
查询某个卖家某段时间内的交易记录，主键设计为
[seller_id][timestamp][order_number]。查询某个买家某段时间内的交易记录，主键设计为
[buyer_id][timestamp][order_number]。根据订单号查询，主键设计为
[order_number]。查询中同时满足三张表，一张买家维度表主键设计为
[buyer_id][timestamp][order_number]。一张卖家维度表主键设计为[seller_id][timestamp][order_number]。一张订单索引表主键设计为[order_number]。