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互联网公司产品数据库

互联网公司产品数据库是支撑核心业务的数据中枢，负责存储用户行为、交易记录等结构化数据，具备高并发处理、实时分析能力，通过分布式架构实现弹性扩容，保障数据安全与一致性，为 产品迭代和运营决策提供精准数据

数据库设计原则

  1. 高可用性

    • 采用主从复制（如MySQL主从架构）或分布式数据库（如TiDB）保障服务连续性。
    • 部署多机房容灾，避免单点故障。

  2. 可扩展性

    • 水平分库分表（如按用户ID哈希分片）应对海量数据。
    • 使用NoSQL（如MongoDB、Cassandra）存储非结构化数据。

  3. 高性能

    • 热点数据缓存（Redis/Memcached）减少数据库压力。
    • 异步写入（消息队列）与读写分离提升吞吐量。

核心数据模型

数据类别 示例字段 存储方式
用户数据 用户ID、昵称、手机号、登录时间 关系型数据库（MySQL）
产品数据 商品ID、名称、价格、库存、分类 关系型数据库（MySQL）
行为数据 浏览记录、点击事件、购买转化 日志系统（Kafka）+ OLAP（ClickHouse）
配置数据 活动规则、权限配置、AB实验参数 配置文件（Etcd/Redis）

典型表结构设计（以电商产品为例）

商品表（Product）
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|—————|—————|——————–|
| product_id | BIGINT | 唯一商品ID（主键） | | VARCHAR(255) | 商品标题 |
| price | DECIMAL(10,2) | 价格 |
| stock | INT | 库存数量 |
| category_id | BIGINT | 分类ID（外键） |
| create_time | TIMESTAMP | 创建时间 |
| update_time | TIMESTAMP | 更新时间 |

关联表：分类表（Category）
| 字段名 | 类型 | 说明 |
|—————|—————|——————–|
| category_id | BIGINT | 主键 |
| name | VARCHAR(100) | 分类名称 |
| parent_id | BIGINT | 父分类ID（树形结构）|

关键优化策略

  1. 索引优化

    • 对高频查询字段（如product_id、category_id）建立B+树索引。
    • 使用联合索引（如category_id + price）加速范围查询。

  2. 分库分表规则

    • 哈希分片：user_id % N（N为库数量），均匀分布数据。
    • 范围分片：按时间或ID区间划分（如订单按月份分表）。

  3. 缓存机制
    | 场景 | 缓存方案 | 过期策略 |
    |———————|———————–|———————–|
    | 商品详情页查询 | Redis（JSON格式） | LRU淘汰 + 1小时过期 |
    | 热门分类统计 | Memcached | 定时刷新（每5分钟） |

数据安全管理

  1. 访问控制

    • 基于角色的权限管理（RBAC），限制敏感操作（如删除数据）。
    • 使用SSL加密数据库传输，禁止未授权IP访问。

  2. 数据备份与恢复

    • 全量备份（每日凌晨） + 增量备份（每15分钟）。
    • 异地备份（如阿里云OSS）防止区域灾难。

  3. 审计日志

    • 记录所有敏感操作（如数据修改、权限变更）。
    • 日志保留6个月，满足合规要求。

常见问题与解答

问题1：如何处理高并发下的数据一致性？

解答：

  • 分布式事务：使用两阶段提交（2PC）或TCC（Try-Confirm-Cancel）协议。
  • 最终一致性：通过消息队列（如Kafka）异步同步数据，结合重试机制。
  • 读写分离：主库处理写操作，从库处理读操作，降低锁竞争。

问题2：如何设计数据迁移方案？

解答：

  1. 评估阶段：分析源库数据量、依赖关系、目标库兼容性。
  2. 工具选择：使用Canal捕获增量数据，或Sqoop迁移批量数据。
  3. 灰度验证：先迁移非核心业务数据，验证完整性和性能。
  4. 全量切换：停机窗口内完成DNS切换，并通过A/B测试确保无误
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