一、当前数据库结构分析
快驴生鲜作为B2B生鲜供应链平台，当前数据库可能存在以下问题：
- 高并发场景下性能瓶颈
- 复杂查询响应时间过长
- 数据冗余导致存储效率低下
- 缺乏有效的索引策略
- 事务处理效率不高
二、优化目标
1. 提升系统响应速度和吞吐量
2. 降低存储成本
3. 确保数据一致性和完整性
4. 支持业务快速迭代和扩展
5. 提高高并发场景下的稳定性
三、核心表结构优化设计
1. 商品管理模块优化
```sql
-- 商品基础表（垂直分表）
CREATE TABLE product_base (
product_id BIGINT PRIMARY KEY,
product_code VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
category_id BIGINT NOT NULL,
unit VARCHAR(20) NOT NULL,
status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 1-上架 0-下架,
create_time DATETIME NOT NULL,
update_time DATETIME NOT NULL,
INDEX idx_category (category_id),
INDEX idx_status (status)
);
-- 商品扩展信息表（水平分表）
CREATE TABLE product_ext (
product_id BIGINT PRIMARY KEY,
spec VARCHAR(255) COMMENT 规格描述,
origin VARCHAR(100) COMMENT 产地,
shelf_life INT COMMENT 保质期(天),
storage_condition VARCHAR(100) COMMENT 储存条件,
FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product_base(product_id)
);
-- 商品价格表（按时间分区）
CREATE TABLE product_price (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
product_id BIGINT NOT NULL,
price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
start_time DATETIME NOT NULL,
end_time DATETIME,
is_current BOOLEAN DEFAULT TRUE,
INDEX idx_product_time (product_id, start_time),
FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product_base(product_id)
) PARTITION BY RANGE (UNIX_TIMESTAMP(start_time)) (
PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP(2023-02-01)),
PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (UNIX_TIMESTAMP(2023-03-01)),
-- 更多分区...
);
```
2. 订单管理模块优化
```sql
-- 订单主表
CREATE TABLE orders (
order_id BIGINT PRIMARY KEY,
order_no VARCHAR(32) NOT NULL UNIQUE,
customer_id BIGINT NOT NULL,
total_amount DECIMAL(12,2) NOT NULL,
status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 0-待支付 1-已支付 2-已发货 3-已完成 4-已取消,
payment_time DATETIME,
delivery_time DATETIME,
create_time DATETIME NOT NULL,
update_time DATETIME NOT NULL,
INDEX idx_customer (customer_id),
INDEX idx_status_time (status, create_time)
);
-- 订单明细表（按订单ID分库分表）
CREATE TABLE order_items (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
order_id BIGINT NOT NULL,
product_id BIGINT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL,
price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
amount DECIMAL(12,2) NOT NULL,
spec_info VARCHAR(255),
INDEX idx_order (order_id),
INDEX idx_product (product_id),
FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id)
);
-- 订单状态变更历史表
CREATE TABLE order_status_history (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
order_id BIGINT NOT NULL,
old_status TINYINT NOT NULL,
new_status TINYINT NOT NULL,
operator_id BIGINT,
operator_type TINYINT COMMENT 1-用户 2-系统 3-客服,
change_time DATETIME NOT NULL,
remark VARCHAR(255),
INDEX idx_order_time (order_id, change_time),
FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES orders(order_id)
);
```
3. 库存管理模块优化
```sql
-- 仓库表
CREATE TABLE warehouses (
warehouse_id BIGINT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(100) NOT NULL,
region_code VARCHAR(20) NOT NULL,
address VARCHAR(255) NOT NULL,
status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 1-启用 0-禁用,
INDEX idx_region (region_code)
);
-- 库存表（按仓库和商品分表）
CREATE TABLE inventory (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
warehouse_id BIGINT NOT NULL,
product_id BIGINT NOT NULL,
quantity INT NOT NULL DEFAULT 0,
locked_quantity INT NOT NULL DEFAULT 0,
last_update_time DATETIME NOT NULL,
version INT DEFAULT 0 COMMENT 乐观锁版本号,
UNIQUE KEY uk_warehouse_product (warehouse_id, product_id),
INDEX idx_product (product_id),
FOREIGN KEY (warehouse_id) REFERENCES warehouses(warehouse_id)
);
-- 库存变动日志表
CREATE TABLE inventory_log (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
warehouse_id BIGINT NOT NULL,
product_id BIGINT NOT NULL,
change_type TINYINT NOT NULL COMMENT 1-入库 2-出库 3-盘点调整,
change_quantity INT NOT NULL,
before_quantity INT NOT NULL,
after_quantity INT NOT NULL,
operator_id BIGINT,
operator_type TINYINT COMMENT 1-用户 2-系统,
change_time DATETIME NOT NULL,
remark VARCHAR(255),
INDEX idx_warehouse_time (warehouse_id, change_time),
INDEX idx_product_time (product_id, change_time)
);
```
四、关键优化策略
1. 分库分表策略
- 按业务维度分库：商品库、订单库、用户库等
- 按数据特征分表：订单表按时间分表，库存表按仓库分表
- 使用ShardingSphere等中间件实现透明分片
2. 索引优化
- 为高频查询字段建立索引
- 复合索引遵循最左前缀原则
- 避免过度索引，定期维护无用索引
- 对大表使用覆盖索引减少回表
3. 缓存策略
- 热点数据缓存：商品详情、价格、库存等
- 多级缓存架构：本地缓存+分布式缓存
- 缓存更新策略：Cache-Aside模式
- 防止缓存击穿：互斥锁或逻辑过期
4. 读写分离
- 主库负责写操作，从库负责读操作
- 使用中间件实现自动路由
- 处理主从延迟问题
5. 事务优化
- 避免长事务，拆分大事务
- 合理设置事务隔离级别
- 使用最终一致性替代强一致性场景
- 异步处理非核心流程
五、性能监控与调优
1. 慢查询监控：
- 开启慢查询日志
- 使用EXPLAIN分析执行计划
- 定期优化问题SQL
2. 连接池配置：
- 合理设置连接池大小
- 监控连接泄漏
- 配置连接回收策略
3. 数据库参数调优：
- 缓冲池大小
- 并发连接数
- 日志相关参数
- 排序和临时表参数
4. 定期维护：
- 表碎片整理
- 统计信息更新
- 索引重建
六、实施路线图
1. 评估阶段（1周）：
- 全面评估现有数据库结构和性能瓶颈
- 收集业务部门需求
2. 设计阶段（2周）：
- 完成优化后的数据库设计
- 制定分库分表策略
- 设计数据迁移方案
3. 开发阶段（3周）：
- 实现新数据库结构
- 开发数据迁移工具
- 修改应用层代码适配新结构
4. 测试阶段（2周）：
- 性能测试
- 回归测试
- 灰度发布测试
5. 上线阶段（1周）：
- 全量数据迁移
- 切换读写流量
- 监控系统运行
七、预期效果
1. 查询性能提升50%以上
2. 写入吞吐量提高3倍
3. 存储空间节省20%-30%
4. 系统可用性达到99.95%
5. 支持未来3年业务增长需求
通过以上优化方案，快驴生鲜系统将能够更好地应对生鲜电商行业的高并发、大数据量、实时性要求高等挑战，为业务发展提供坚实的数据库支撑。
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