半年的时间，对于一个业务流水表大约就会有180多张表，每张表又有20个分区表，那么如何进行查询呢？由于我们的项目对于流水的查询实时性要求不是特别高，因此我们在做查询时，进行了根据查询时间区间段进行路由查询的做法。大致做法时，根据客户选择的时间区间段，带上查询条件，分别去时间区间段内的每一张表内查询，将查询结果保存到一张临时表内，然后，再去查询临时表获得最终的查询结果。
以上便是我们面对大数据量的场景下，数据库层面做的相应的优化，一张每天一亿的表，经过拆分后，每个表分区内的数据在500万左右。这样设计之后，我们还面临了一些其他问题，例如流水的统计问题，这么大量的数据，项目中的统计维度达到100多种，哪怕是每天count100次，也是及其困难多，我们采用了实时计算统计的方式来解决了这个问题，相关的技术涉及到实时计算，消息队列，缓存中间件等内容，以后再和大家分享吧。
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