試想一下，乙個巨大的訂單量給你。要從中獲取到某個訂單，要如何操作呢？
首先便是分庫分表，我們可以把乙個大的資料集劃分為小的資料集，這樣根據不同訂單的資訊，可以從不同資料庫不同表中獲取。避免向單個資料庫或單張表的請求量過大，容易崩潰。
那麼分庫分表的依據是什麼呢？
首先容易想到的就是從時間上來分。我們可以按照年月來分。比如說按年分庫，按月分表。由於訂單會帶有時間資訊，這樣我們根據時間資訊，就可以馬上知道這個訂單在哪個庫和哪張表了。
但是想想這樣有什麼不好的呢？
首先就是效能上。容易想到，乙個系統關於訂單的操作肯定是時間越新的需求性越高，而且增長的訂單一般都是加入到確定的一張表上。這樣很容易帶來效能問題，可想而之，第乙個月的第一天和最後一天的查詢效能必然差異巨大（在訂單量多的情況下）。
第二個就是擴充套件性的問題。由於按照年月固定的分庫分表的方式，導致其無法平行擴容。資料沒有做到冷熱分離，系統對熱資料的需求相對集中，而這部分資料庫的壓力較大，剩下部分的資料庫壓力較小。
所以按照年月分表的方式，對於需求量大的資料儲存來說不太合適。
針對以上問題，我們容易想到我們需要一種方式負載均衡，它需要對所有的資料庫的需求從理論上來說應該是相同的。
我們可以按照什麼來分表呢？
首先可以按照天來分表，相比於年月，以天來分顯然更方便。一般來說，30天前的資料訪問量會很小，而且一般訂單的狀態不會做修改。我們可以使用主從同步，熱資料在主資料庫，冷資料在從資料庫（主要提供查詢）。另外我們也需要選取訂單號的某些固定部分來作為分庫分表的依據。
另外，擴容問題。
想想我們對乙個訂單操作的時候，首先需要判斷它屬於哪張表的。這一部分的邏輯一般寫在邏輯層，那麼在它擴容的時候需要改變邏輯層的**，一般也需要做資料的遷移。
那有沒有辦法不做資料遷移呢？
我們可以在訂單那邊加乙個分組標識，將某個訂單固定對映到某個分組上。分組就是某資料庫集群，這樣我們新增儲存時，只需要對新的訂單做操作就可以了，將新的訂單增加到對映到新儲存的方式。
這樣就不用做資料遷移了。
另外考慮，如果某組資料集合出現故障了怎麼處理？
資料庫出了故障，新的訂單無法儲存。它就需要返回向邏輯層返回乙個錯誤，並告訴它需要儲存到其他資料庫，接下來新的業務請求就不使用那組db了，訂單號是邏輯層生成的，此時它就生成另一組可以儲存db的訂單。此時，需要注意dao訪問db的超時需要小於前端服務掉dao的超時，可以降低訂單號生成的成本，比如說直接快取一部分訂單號。
另外還有主備切換的問題。。。
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