分析&回答
分库？分表？还是既分库又分表？
如果需要分表，那么分多少张表合适？
由于所有的技术都是为业务服务的，那么，我们就先从数据方面回顾下业务背景。
如果每天产生 8w 笔交易单，平均每个交易单大约会产生8条操作日志，系统设计使用年限5年，那么交易单数据量大约 = 5年 365天/年 8w/天 = 1.46亿，那么估算出的表数量如下：
- 交易单需要：1.46亿/500w = 29.2 张表，我们就按 32 张表来切分；
- 操作日志需要 ：32 * 10 = 320 张表，采用二进制拆分数据我们就按 32 * 16 = 512 张表来切分。
如果需要分库，那么分多少库合适？
分库的时候除了要考虑平时的业务峰值读写QPS外，还要考虑到诸如双11大促期间可能达到的峰值，需要提前做好预估。
根据我们的实际业务场景，问题单的数据查询来源主要来自于阿里客服小蜜首页。因此，可以根据历史QPS、RT等数据评估，假设我们只需要3500数据库连接数，如果单库可以承担最高1000个数据库连接，那么我们就可以拆分成4个库。
反思&扩展
如何对数据进行切分？
水平切分
这是一种横向按业务维度切分的方式，比如常见的按会员维度切分，根据一定的规则把不同的会员相关的数据散落在不同的库表中。由于我们的业务场景决定都是从会员视角进行数据读写，所以，我们就选择按照水平方式进行数据库切分。
垂直切分
垂直切分可以简单理解为，把一张表的不同字段拆分到不同的表中。
比如：假设有个小型电商业务，把一个订单相关的商品信息、买卖家信息、支付信息都放在一张大表里。可以考虑通过垂直切分的方式，把商品信息、买家信息、卖家信息、支付信息都单独拆分成独立的表，并通过订单号跟订单基本信息关联起来。
也有一种情况，如果一张表有10个字段，其中只有3个字段需要频繁修改，那么就可以考虑把这3个字段拆分到子表。避免在修改这3个数据时，影响到其余7个字段的查询行锁定。
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