1、数据库分库而不是分表，分表需要考虑后期的查询问题，此外还需要注意分表的算法（哈希算法）。
2、热数据只占全部数据的一部分，因此每次优先查询热库，以下情况才查询冷库
- 当查询条件未命中（结果集为空）时，查询冷库。
- 当查询条件部分命中时，查询冷库。
3、为了区分部分命中和全部命中，可以在热库中建一张R表存放每次查询冷库的查询条件和查询结果数量和查询结果的主键，每次查询热库时，对比相同查询条件的查询结果数量是否一致。一致，则本次查询结束。不一致，则需要到冷库中进行查询。
4、更优方案：不一致的情况，只到冷库中查询未查到的数据。此时R表需要存放的不仅是查询结果数量，还有查询结果的所有主键。
5、举例说明：100条中80条还是热数据 20条变成了冷数据，其实应该只是对冷数据库发起这20条数据的请求。此时需要将R表数据拿出来比对，只查一部分冷数据。
6、热库=>冷库 : 查询和使用热数据时，将一段时间不再使用的热数据移到冷库。
7、冷库=>热库 ：查询冷库时，将本次查询的结果移到热库，附上最新查询日期。
8、数据同步（每次查询进行或达到一定量级进行）
9、关于命中的处理：制定查询条件字典 如 where a=? and b=? 这个条件的字典为
public static IDictionary<int,int> QueryKeyValues=new IDictionary<int,int>{
(0,1),(1,2),(3,3)
}
先进行查询条件的字典命中处理=> 假设此时的查询方法为 queryFunction(int a,int b)
queryFunction(int a,int b) {}
public object QueryFunction(int a,int b) {
1.若 <a,b> 存在于 QueryKeyValues中则到R表中找出查询条件为<a,b>的IdString都有哪些 以此将Id分开存取
2.获得IdString后 比对需要到冷库查询的List<string> singleId
3.循环执行单条语句查询逻辑 SingleColdDBQuery(List<string> singleId)
}