一、背景 随着公司业务增长，如果每天1000多万笔订单的话，3个月将有约10亿的订单量，之前数据库采用单库单表的形式已经不满足于业务需求，数据库改造迫在眉睫。 二、订单数据如何划分 我们可以将订单数据划分成两大类型：分别是热数据和冷数据。 热数据：3个月内的订单数据，查询实时性较高 ...

教程 01 | 模块化方案一 02 | 模块化方案二 其他教程预览 分库分表项目实战教程 Git地址： https://github.com/MrChuJiu/EasyLogger 01 | 前言 02 | 简单的分库分表设计 03 | 控制反转搭配简单业务 04 | 强化 ...

起因：公司项目的数据量过大，已经超过20T，单张表数据+索引近5T，单表及单库性能都面临巨大的挑战。为了保证用户体验，提升效率，数据库方面需要优化。 项目：分布式项目，单系统已做集群，日均查询量2000W左右，交易量800W左右 特点：数据量大，并发量大 ***（由于本身所在的项目属于核心系统 ...

一、两种方案分库分表 一般业界，对订单数据的分库分表，笔者了解，有两类思路：按照订单号来切分、按照用户id来切分。 方案一、按照订单号来做hash分散订单数据 把订单号看作是一个字符串，做hash，分散到多个服务器去。 具体到哪个库、哪个表存储数据 ...

转自：https://www.cnblogs.com/butterfly100/p/9034281.html 一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化 ...

一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库 ...

一. 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库 ...

记录后面再仔细学习 原文地址： https://www.toutiao.com/a6545626478447428103/?tt_from=weixin&utm_campaign=clie ...