【大数据高并发核心场景实战】 - 数据持久化之冷热分离
大数据高并发核心场景实战 - 数据持久化之冷热分离当云计算平台的业务后台处理工单突然接入客服系统的请求洪流，每日新增10万工单，3000万主表+1.5亿明细表的数据库开始呻吟——是时候请出「冷热分离」这剂退烧药了！
一、业务场景：工单表的生死时速
graph LR A[日均10万工单增长] --> B[主表3000万+] B --> C[明细表1.5亿+] C --> D[查询响应>2s] D --> E[业务人员投诉暴增]核心痛点：
[*]热数据（最近3个月工单）仅占总量20%，却承担80%读写
[*]历史工单（冷数据）像仓库积压货，拖慢整个系统效率
二、踩坑记：数据库分区的幻灭
曾天真地以为分区是银弹：
-- 按时间分区的美好设想
ALTER TABLE tickets PARTITION BY RANGE(YEAR(create_time)) (
PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
);现实暴击：
[*]致命限制：分区字段必须是主键组成部分 → 需将create_time加入复合主键
[*]查询失灵：业务接口缺少统一分区字段过滤条件
[*]运维黑洞：跨分区查询性能反而雪崩
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