怎么做数据冷热分离？怎么做分库分表？为什么要用ES？
数据冷热分离、分库分表与Elasticsearch的应用详解
一、数据冷热分离
定义：将数据根据访问频率、重要性或时间划分为热数据（高频访问）和冷数据（低频访问），并存储在不同介质或系统中，以优化成本和性能。
实现方法：
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划分标准：
- 时间维度：例如，近3个月的数据为热数据，历史数据为冷数据。
- 访问频率：通过监控日志统计数据的访问次数，高频数据标记为热数据。
- 业务规则：如VIP用户数据为热数据，普通用户数据为冷数据。
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存储策略：
- 热数据：使用高性能存储（如SSD、内存数据库Redis）。
- 冷数据：迁移到低成本存储（如HDD、对象存储S3、归档数据库）。
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自动化迁移：
- 工具：Apache Hudi、AWS Glue、自定义脚本。
- 触发机制：定时任务（每日凌晨迁移）、事件驱动（数据达到冷热阈值时触发）。
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查询透明性：
- 统一接口：通过中间件（如ProxySQL）或视图（View）合并冷热数据查询。
- 示例：MySQL联合表（FEDERATED引擎）或分布式查询引擎（Presto）。
优缺点：
| 优点 | 缺点 |
|---|---|
| 降低存储成本（冷数据用廉价存储） | 冷数据访问延迟较高 |
| 提升热数据访问性能 | 数据迁移可能影响业务一致性 |
| 延长主数据库生命周期 | 需维护冷热数据同步逻辑 |
二、分库分表
定义：将单一数据库/表拆分为多个数据库/表，以解决数据量过大或并发过高的问题。
分库分表策略：
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垂直分库：
- 按业务拆分：例如，用户库、订单库、商品库。
- 优点：业务解耦，降低单库压力。
- 缺点：跨库事务复杂（需分布式事务如Seata）。
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水平分库分表：
- 哈希分片：按主键哈希值分配到不同库/表。
- 范围分片：按时间或ID范围划分（如2023年数据存DB1）。
- 一致性哈希：减少扩容时的数据迁移量。
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分片键选择：
- 高频查询字段：如用户ID、订单ID。
- 避免热点：确保分片均匀（如订单ID使用雪花算法生成）。
实现工具：
- 中间件方案：ShardingSphere、MyCat（透明分片，SQL路由）。
- 客户端方案：业务代码直接控制分片逻辑（如按用户ID取模）。
挑战与解决方案：
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 跨库关联查询 | 冗余字段、全局表、改用NoSQL宽表模型 |
| 分布式事务 | 2PC、TCC、最终一致性（如消息队列补偿） |
| 分片扩容 | 预分片（如1024逻辑表）、双写迁移 |
三、为什么要用Elasticsearch（ES）？
核心优势：ES是专为搜索与分析设计的分布式引擎，解决传统数据库在复杂查询和全文搜索上的瓶颈。
适用场景：
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全文搜索：
- 支持分词、模糊查询（如商品名称搜索）。
- 示例：电商平台搜索“红色 连衣裙”匹配相关商品。
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日志分析：
- 高效处理TB级日志（如ELK Stack：ES + Logstash + Kibana）。
- 实时聚合分析（如统计每分钟错误日志数量）。
-
复杂聚合：
- 多维度统计（如按地区、时间统计销售额）。
- 支持Pipeline聚合（嵌套聚合计算）。
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实时性要求高：
- 数据写入后近实时（1秒内）可查。
与传统数据库对比：
| 维度 | Elasticsearch | 关系型数据库（MySQL） |
|---|---|---|
| 数据模型 | 文档型（JSON）、Schema-less | 行列结构、严格Schema |
| 查询能力 | 全文搜索、聚合分析、地理位置查询 | 精确查询、简单聚合 |
| 事务支持 | 不支持ACID，最终一致性 | 支持ACID事务 |
| 扩展性 | 天然分布式，水平扩展容易 | 垂直扩展或分库分表 |
典型架构集成：
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数据同步：
- ETL工具：Logstash、Debezium（CDC捕获数据库变更）。
- 双写：应用同时写入MySQL和ES（需处理一致性）。
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查询路由：
- 搜索请求直接访问ES，事务操作走MySQL。
使用ES的代价：
- 数据冗余：需将关系型数据同步到ES。
- 维护成本：集群管理、索引优化（分片、副本设置）。
- 一致性延迟：数据从MySQL同步到ES存在短暂延迟。
总结
- 数据冷热分离：按访问模式优化存储，降低成本。
- 分库分表：解决单库性能瓶颈，需权衡分片策略与复杂度。
- Elasticsearch：弥补关系数据库在搜索和分析上的不足，适合全文检索、日志处理等场景。
选型建议：
- 冷热分离用于有明显访问差异的数据。
- 分库分表适用于数据量大且增长快的OLTP系统。
- ES用于需要高效搜索和复杂聚合的OLAP场景。
