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!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/e9ce9d433ad94c99b15f66ba44367c0b.gif)点击蓝字关注我们!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/21aefd54dd99409b9dae542260398620.png"知数堂

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背景2016年Q3季度初，在美团外卖上单2.0项目上线后，商家和商品数量急速增长，预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB（数据库，以下统一称DB）主从延迟、表变更困难等一系列问题。要解决上面所说的问题，通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分，可以缓解目前写峰值QPS过大、D

摘要Redis是一款优秀的、开源的内存数据库，我在阅读Redis源码实现的过程中，时时刻刻能感受到Redis作者为更好地使用内存而费尽各种心思，例如最明显的是对于同一种数据结构在不同应用场景下提供了基于不同底层编码的实现（如压缩列表、跳跃表等）。今天我们暂时放下对Redis不同数据结构的探讨，来一起看看Redis提供的另一种机制——内存淘汰机制。

批量更新数据，非常简单的一段代码，硬是报错，插入的数据也能显示出来List<UseruserlistnewArrayList<User();userlist.add(newUser(1,"qq","123132","eee"));userlist.add(newUser(2,"3333","123132","rr

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/b28f90bfd78b4050ad8c40ae2bb9abe3.png)当数据库服务器和客户端位于不同的主机时，就需要建立网络连接来进行通信。客户端必须使用数据库连接来发送命令和接收应答、数据。通过提供给客户端数据库的驱动指定连接字符串后，客户端就可以和数据库建立连接了

搭建了TiDB数据库集群。不过性能上没有达到我想要的秒级返回的结果。不过也能接收了，毕竟我们主要是用于olap，进行历史数据的分析。时间旧一点也是可以接受的。之前的历史数据是存放在oracle中的，由于历史数据很多，导致查询很慢，公司现在只能查询3个月前的订单（热数据），对于3个月后的订单，就不给客户查询了。我想到的一种解决办法就是分库分表，比如每一家门

本文主要以介绍方法为主，落地过程可以归纳为方案收益测算数据安全验证系统稳定性验证灰度与回滚。文中的账单系统通过step1大表压缩32%，step2大JSON字段序列化12%，step3删除无效数据10%，3个方案的顺利落地，有效的减少了50.7%的磁盘空间，成本下降也非常显著。最后，希望此文能够给还在迷茫，不知从何处下手落地数据库存储成本降低的同学一些启发和灵感