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null_386

提问者

2019-06-14

感谢七月老师的解答，后面结合我的业务特点，决定使用分区的方式来解决。

MySQL单表记录在1000万条以下可以获得较好的性能；

预估的每个商户体量会比较大，所有商户数据放在一起，单表性能太差；

单个商户订单预估的每月是900万条记录；

使用关系型数据库，不使用nosql，因为交易类型的数据，需要使用事务来保证交易的完整性；nosql虽然具有良好的扩展性，但是事务的保证是弱点；

按月分区的另外一个好处是，热点和活跃数据往往是最近几个月的数据，历史数据的查询频率非常低，历史月份的数据在后期清理和迁移也很方便，方便为主库腾出更多可用空间；

另外flask以及其它使用ORM的框架来做分表，会大大增加代码的复杂度和维护成本。在ORM上也实现了分表的方案，也可以实现动态按月分表，最终没有采用，也是因为不想增加代码的维护成本和复杂度。把分表的工作交给mysql底层去处理。

https://github.com/kevin386/flask-sharding-table/blob/master/demo.py

另外我把不同领域产生的数据放到不同的库，暂时会考虑使用同一个实例，如果后期需要扩容再分实例，把不同领域的库按实例拆分出去。

非常喜欢七月老师的课程讲解，非常有深度。希望有更多机会向七月老师请教和交流，留下QQ: 343469394

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7七月

分区这个属于数据库自带的功能，是个不过的选择。你做什么业务的，这个数据量规模不小啊

2019-06-17

共1条回复

7七月

2019-06-05

分库、分表和分布式数据库不是一个概念。SQlalchemy支持连接多个数据库，但是这不是分库、分表。我不知道你说的是 水平切割、还是垂直切割？这需要具体一些，还有就是最佳实践是这个概念挺模糊的。

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