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数据归档

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文 3.2 亿行日志表按时间 RANGE 分区:DROP PARTITION 2.6 秒删 1.26 亿行背后的收益与三个隐性成本
«结论先行:分区表不是"大表救星",而是一笔用"跨分区查询更慢 + 唯一键受限 + 每月必维护"去换"分区裁剪快 + 删历史秒级"的交易。该不该做,取决于你的读写是否天然按时间切分。下面是一次真实的改造复盘,把收益和代价都摆到明面上算账。»
帖 数据从千万涨到亿级,历史数据到底该归档、分区、还是冷热分离?
背景 做大数据平台这几年,我遇到的最频繁的架构讨论不是「怎么加索引」,而是「表越来越大,历史数据怎么办」。 一个很典型的场景:订单流水表从 2000 万涨到 1.2 亿行,单表 80GB+,80% 的数据是 3 个月以前的。日常业务查询 9