用户体验与反馈

• 用户普遍反馈逛淘宝卡顿，操作延迟明显。

核心原因分析

• 读写比例场景：大量用户浏览商品，不下单，导致数据库在读操作上承受压力。
• 单表数据量过大：用户表数据量破千万，查询速度极慢。
• 单机资源瓶颈：所有数据库集中在一台机器上，硬件资源已无法支撑。

提高数据库操作速度

• SQL优化：排除语法错误，优化查询结构，减少冗余操作。
• 下推优化：提前过滤数据，减少网络传输和计算开销。
• 索引设计：优先为高频查询字段建立索引，确保覆盖常用查询。

分库分表

• 垂直分表：将常用列与大字段分离，提升查询效率。
• 水平分表：在同一数据库内拆分数据，解决单表数据量过大问题。
• 水平分库：将数据分布到多个数据库，减少单机资源竞争。

分布式化与读写分离

• 读写分离：主库负责写操作，多个从库负责读操作，提升并发能力。
• 缓存引入：通过缓存减少对数据库的读压力。

SQL处理与优化

• 解析器：解析SQL语句，生成语法树。
• 优化器：通过规则重构SQL，提升执行效率。

分表分库

• 水平分库：数据分布到多个数据库，支持动态扩容。
• 一致性哈希：确保数据均衡分布，处理服务器扩展和故障。

读写分离与容灾

• 主备倒换：实现数据库的高可用性。
• 日志备份：保障数据安全，支持数据恢复。