业务单表 读写缓慢 如何优化？

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在前面的文章中探讨了架构优化的两种方案：冷热分离、查询分离 冷热分离 查询分离 查询分离其实就是利用了非关系数据库的高性能，但是不足之处也很明显：当主数据量越来越多，写操作缓慢；这种问题如何破局？可见任何一种优化方案都不是最终的银弹，只有不断的优化演变 这篇文章就来介绍一下解决方案：分库分表，将围绕以下几点介绍： 拆分后的存储选型？ 分库分表的实现思路？ 分库分表的不足？ 拆分后的存储选型？ 在介绍选型之前先来介绍下架构背景，笔者曾经做过电商系统的优化，该系统中包含的两个主体： 用户 ：数据量上千万，每日增长10W+ 订单 ：数据量上亿，每日百万级的增长 对于如此量级的数据，单库单表的情况下，无论是IO还是CPU都扛不住，架构上的优化是必然。 经过了多次探讨尝试，最终选择了分库分表。 说到分 ………………………………