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一、数据存储与分区优化

1. 时间分区技术
   • 按时间维度分区：将数据按天、月、年分区存储（如MySQL的PARTITION BY RANGE），统计时仅扫描目标分区，减少I/O压力。

   -- 示例：按月分区
   CREATE TABLE orders (id INT,order_date DATE,amount DECIMAL(10,2)
   ) PARTITION BY RANGE (YEAR(order_date)) (PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
   );
   

   • 冷热数据分离：将近期数据（热数据）与历史数据（冷数据）存储在不同介质（如SSD+HDD），热数据保留最近1年，冷数据压缩归档。

2. 列式存储与压缩
   • 使用列式存储（如Parquet、ORC），适合分析型查询，压缩率提升50%-70%，减少磁盘读取量。
   • 启用数据库压缩功能（如MySQL的COMPRESSED行格式）。

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二、预计算与汇总表

1. 分层统计（ODS→DWD→DWS）
   • 每日统计：在数据仓库中构建每日汇总表（DWS），存储当日核心指标（如订单量、GMV），避免实时计算全量数据。
   • 月度/年度统计：基于每日汇总表进行增量聚合，而非直接扫描原始表。

   -- 示例：月统计基于日汇总表
   INSERT INTO monthly_stats (month, total_orders)
   SELECT DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m'), SUM(order_count)
   FROM daily_stats
   GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m');
   

2. 物化视图（Materialized View）
   • 对高频统计查询（如月报）创建物化视图，定期刷新（如每日凌晨），存储预计算结果。

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三、分布式计算与并行处理

1. 使用Spark/Flink进行批量统计
   • 对年/月统计任务，通过Spark分片处理数据，利用内存计算加速。
   • 示例：按月份并行计算各分片数据，最后合并结果。

   # Spark示例：按月聚合
   df = spark.read.parquet("hdfs:///data/orders")
   monthly_stats = df.groupBy("month").agg({"amount": "sum"})
   

2. 分库分表与读写分离
   • 按时间或业务分库（如db_2023、db_2024），统计时并行查询多个库。
   • 配置主从复制，统计任务走从库，避免影响业务写入。

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四、查询与索引优化

1. 索引策略
   • 组合索引：对统计常用字段（如order_date+status）建立联合索引，避免全表扫描。
   • 覆盖索引：索引包含所有查询字段，减少回表（如idx_date_status_amount）。
   • 避免索引失效：禁用WHERE中对字段的函数操作（如YEAR(order_date)改为范围查询）。

2. SQL优化
   • 分页优化：避免LIMIT 1000000,10，改用基于主键的分页（如WHERE id > last_id LIMIT 10）。
   • 减少JOIN：预计算关联数据，或通过冗余字段存储关联结果。

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五、缓存与异步处理

1. 缓存热点数据
   • 使用Redis缓存高频统计结果（如昨日GMV、Top10商品），设置TTL（如1小时）。
   • 示例：每日凌晨将日统计结果写入Redis，供业务系统直接读取。

   # Redis缓存示例
   r = redis.Redis()
   daily_stats = calculate_daily_stats()
   r.set("stats:2024-04-09", json.dumps(daily_stats), ex=3600)
   

2. 异步ETL与消息队列
   • 数据写入时通过Kafka缓冲，异步批量处理到统计表，避免实时写入压力。
   • 使用Flink实时计算窗口统计（如每分钟滚动统计）。

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六、硬件与配置调优

1. 存储与计算资源
   • SSD+内存：统计任务依赖I/O和内存，优先配置高速存储（如NVMe SSD）和大内存（32GB+）。
   • 分布式集群：年统计任务使用Hadoop/Spark集群，横向扩展计算能力。

2. 数据库参数调优
   • InnoDB缓冲池：设置innodb_buffer_pool_size=物理内存70%，缓存热点数据。
   • 并行查询：启用MySQL并行查询（innodb_parallel_read_threads=8）。

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七、架构设计建议

1. 分层架构

2. 冷热分离+列存
   • 热数据：MySQL+Redis（实时查询）。
   • 冷数据：HDFS+Parquet+Spark（年统计）。

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总结

• 核心原则：减少扫描数据量（分区、索引）、预计算（汇总表、物化视图）、分布式并行（Spark）。
• 优先级：

1. 时间分区 + 组合索引（快速响应日/月统计）。
2. 预聚合 + 缓存（降低年统计延迟）。
3. 分布式计算 + 硬件升级（应对TB级数据）。