数据库调优 --- 冷热分类

业务场景1：几千万数据量的工单表快速优化

数据库分区技术：

数据库分区并不是生成一个新的表，而是将表的数据均衡分配到不同的磁盘，系统或不同的服务器存储介质中，实际上还是一张表。业务代码不需要做任何改动。

数据库分区的优点：比起单个文件系统或硬盘，分区可以存储更多的数据。

在清理数据时，可以直接删除废弃数据所在的分区。

可以大幅度的提升查询效率，类似于分库分表，比如说有2000万的数据，分成10个分区，每个分区就只有200万的数据，那么我查询的时候，也就只查这200万的数据。

缺点：数据库分区有个限制，分区字段必须是唯一索引，也就是说我的所有的查询条件都得带上这个唯一索引，来告诉数据库，去查询哪个分区。而且这种方案更加依托于dba团队，又是将压力给到了数据库，所以这种方案基本上不使用。但是也有个好处就是，不需要引入其他框架，仅仅靠数据库就能实现。

冷热分离的简介：

冷热分离就是在处理数据的时候，将数据分为冷库和热库，冷库存放到走到终态的数据，不经常使用的数据，热库存放还需要修改和经常使用的数据。

什么情况下我们可以使用冷热分离：

1，数据走到终态后，只有读的需求，没有写的需求，比如说订单走到终态，就不会再有状态变更。

2，用户能接受新旧数据分开查询，比如某些电商默认只让查3个月以内的订单，要想查询3个月以外的，就得访问其他的页面。也就是说不会出现同时查询冷、热数据的需求。

冷热分离的实现思路：

一、冷热数据都用mysql

需要考虑的问题：

1，怎么判断一个数据用冷数据还是热数据

一般情况下我们可以根据主表的字段来确定，比如说创建时间，状态。在我们使用的过程中，具体怎么区分冷数据和热数据，还得根据具体的业务需要、

2，如何触发冷热分离

触发冷热分离有三种方案

1，业务代码来实现。当表的数据变更时，每次变更都进行一次判断，看看能不能进入到冷库，如果能，就放到冷库，删除热库数据（实时性最强，改动最大）

2，通过监听mysql的binlog日志（低延迟）

3，通过定时任务，定时扫描，将能放到冷库的数据进行归档（高延时，不能做到实时性）

3，如何实现冷热分离

实现冷热分离就是判断数据是否能进入到冷库，如果能，插入冷数据，删除热数据，但是需要我们注意几点：

1，事务一致性问题：需要我们研发做好兜底方案。

最常用的就是加一个字段，用来标志数据是否可以进入到冷数据，然后定时任务每天去扫描看看数据是否一致。

2，数据量大的问题

可以采用批处理的方式，即一次性可以对多条数据进行处理

3，并发处理

当数据非常大的时候，采用批处理也达不到要求，就要采用多线程，这里要做好锁，可以用数据库锁来实现。

4，如何使用冷热分离

可以根据前端页面来区分

5，历史数据如何迁移

可以编写java程序来进行迁移，如果采用的是定时任务方案，不需要关注。

二、冷数据存放到hbase

上面第一期，冷热数据都用mysql，存在两个问题：

用户还是会存在查询冷数据的场景。并且用户在查询冷数据的时候依旧很慢。

那么就需要一种数据库，可以存放上亿的数据，并且支持简单的组合关键字查询，并且存放的数据不会在变更。所以我们采用hbase来实现。

hbase是一种天然支持分布式的数据库，因为他是非关系型数据库，每个表之间都没有实际的联系，hbase同一行的数据没有存放到一起，所以hbase只能做一些简单的查询，实现不了复杂的查询。

冷热分离的弊端：

对业务要求非常高，要求冷热数据不能同时查询，冷数据不能被修改，冷数据不能进行复杂的查询，但是他的性价比非常高，可以快速的实现项目的优化。