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一个历史数据存储的服务，对外提供写入还有查询的接口（单表），表字段固定只有几个，其中有一个是时间戳字段，查询条件必带时间，根据不同现场，每天数据量不固定，但是要过性能测试的话，需要满足 30~45 分钟，20 万 /秒写入数据量的雪崩测试，还有持续一天的 100 万 /分钟写入的压测。
需求其实很简单，如果能用一些 OLAP 的数据库（ clickhouse ）也没啥问题,但是项目方限定了只能用 mysql,或者 oracle(吐了！！！)，这样只能上分库分表的方案。
调研了一番，准备使用 ShardingSphere 实现，但是这个方案也有问题，我们不能够提前预知现场的数据量，所以希望能够动态的根据数据量来进行，比如一张表数据量超过 1 千万，就动态进行分表，后面的数据写到新表，但是这样查询又走不了分区键，每次都所有表查，性能也有很大问题。
请教一下，如何能够根据 [数据量] 还有 [时间] 来进行动态分表呢....,当数据量大于一定阈值的时候，将后面写入数据再拆分，还要能够满足命中时间分区
需求其实很简单，如果能用一些 OLAP 的数据库（ clickhouse ）也没啥问题,但是项目方限定了只能用 mysql,或者 oracle(吐了！！！)，这样只能上分库分表的方案。
调研了一番，准备使用 ShardingSphere 实现，但是这个方案也有问题，我们不能够提前预知现场的数据量，所以希望能够动态的根据数据量来进行，比如一张表数据量超过 1 千万，就动态进行分表，后面的数据写到新表，但是这样查询又走不了分区键，每次都所有表查，性能也有很大问题。
请教一下，如何能够根据 [数据量] 还有 [时间] 来进行动态分表呢....,当数据量大于一定阈值的时候，将后面写入数据再拆分，还要能够满足命中时间分区
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liuzhen 2021-11-18 17:28:07 +08:00 via Android
你好像进入了误区，当数据量超过一千万，你怎么取这张表里的数据呢？分库分表首先要确定策略。数据量是可以预估的，比如每个人每天会产生多少条数据再结合系统增长用户数
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chihiro2014 2021-11-18 17:30:37 +08:00
你可以自定义分库分表策略啊，看下它的生命周期你就知道该怎么做了
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