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订单表，现在数据量很大，每天增量 10w，表用到的场景是插入，搜索三天内的数据，更新。
也就是说三天前的数据是用不到的。
如果按月分割，那么上个月最后三天的数据就操作不了，不然代码里要加很多逻辑处理。
这种情况如何分表呢？
 | 1 qiayue PRO 有一张实时表，所有的实时操作都在这张表操作。 有另一个定时任务，把超过 3 天的订单移动到月表。 |
 | 2 TypeErrorNone OP @qiayue 我也考虑过这样，innodb delete 会锁表吗 |
 | 3 IMCA1024 2020-10-23 16:07:45 +08:00 |
| 4 TypeErrorNone OP @IMCA1024 这会导致插入订单 |
 | 5 Riscly 2020-10-23 16:15:38 +08:00 via iPhone 1 、实时表 /Redis 缓存，优点：开发快，缺点：增加数据库压力 2 、上个 elasticsearch，优点：搜得快，后续可以搞搜索也能用上，缺点：开发成本高，如果有批量修改的话还是麻烦 |
| 6 TypeErrorNone OP @Riscly 不想再引入 redis 进入订单 |
 | 7 longchen888 2020-10-23 17:09:31 +08:00 有一张实时表，所有的实时操作都在这张表操作。 有另一个定时任务，把超过 3 天的订单移动到月表。 -------- 迁移数据的时候，分页(比如一页 500 条)迁移数据，迁移完后，根据 ID 批量删除，应该就不会锁表了，想快的话，就多线程迁移；缺点是慢，优点是稳 |
 | 8 dorothyREN 2020-10-23 17:55:34 +08:00 加一个三天的表不就行了 |
 | 9 rrfeng 2020-10-23 18:15:08 +08:00 那你就按天建表呗，取个约数不就不存在跨表问题了。 并且 drop 的时候也不会锁你的业务。 |
 | 10 MaxFang 2020-10-23 19:09:48 +08:00 主表用于新数据插入，和最近 3 个月数据的查询。 历史表可以按月等分表，每天脚本处理，从主表中筛选出超过 3 个月的订单数据，插入历史归中。 如果每天都操作，每天的处理量也就一天的数据，按每天 10W 的数据来看，插入历史表和从主表删除，即使根据单个 id 来处理也完全够用。如果要加快速度，简单的方法，分页批量操作，或者按 ID 取模多脚本操作。 |
 | 11 wangritian 2020-10-23 19:16:39 +08:00 不用分表，计划任务凌晨随便搞 |
 | 12 wangyanrui 2020-10-23 20:06:17 +08:00 via Android 插个楼 不要为了分表而分表，一天约十万的插入量完全可以扛得住 产品的需求时时在变化 不要提前优化 不要提前优化 不要提前优化 建议：先抗住，量大了迁移到 TiDB 或者加个 ES |
 | 13 kanepan19 2020-10-24 10:24:59 +08:00 我们当前一天 200W 的量单表也没问题. 如果一定要分表, 可以考虑按时间分表 ,按月或者按日分表 |
 | 14 fengpan567 2020-10-24 15:03:36 +08:00 上 sharding jdbc，按日期分表 |
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