企业千万级数据迁移与分表的技术方案_分表的企业级方案

千万级数据迁移与分表的技术方案

本篇文章主要讲解在年增长数据量为千万级的一个企业级处理方案。

本文是按照某个企业的实际情况进行的划分，每个企业实际业务不同，技术架构也不同，实际应用时，请根据自己企业实际情况进行。文章仅供参考。

按照千万级这个数据量，只进行水平分表，是完全能够满足划分范围的实时查询需要的。

另外，为了再提高些性能，将热点数据做个缓存即可。

关于一些交易相关的，建议订单表的订单号32位设置：yyyyMMddHHmmssSSS+UUID转10位字符生成+（5位分布式增长数字，初始10001，超过5位数字最大范围从10001重新计数），如果订单号是这种方式，则可以将前面15位数字作为下单的时间范围划分，并且对于对账有很大帮助。

另外，每个表一定得有一个自增ID，当页数较大，分页查询时，自增ID的存在可以极大提高查询的性能。

如订单号中并没有时间的标识，可以取订单创建时间/订单的交易时间字段。

选择一种比较好的分片方式，在这里按照订单创建时间的维度进行划分。

https://chenhx.blog.csdn.net/article/details/104951786

为什么不选择订单号取模的方式进行

1. 订单的查询绝大多数是通过订单时间进行查询
2. 使用取模的方式进行分片会造成后期水平扩展麻烦，给后期增加了不必要的麻烦
3. 按照创建时间维度分片的缺点，使用订单号取模分片一样会有，