一、当前数据库结构问题分析
　　
　　1. 订单表性能瓶颈：
　　 - 单表数据量过大（预计年增长超千万级）
　　 - 查询效率随数据量增加显著下降
　　 - 缺乏有效的分区策略
　　
　　2. 商品管理复杂度高：
　　 - 商品属性分散在多个表中
　　 - 分类层级关系处理效率低
　　 - 价格变动历史记录不完善
　　
　　3. 库存管理实时性不足：
　　 - 高并发场景下库存超卖问题
　　 - 库存同步机制不完善
　　 - 缺乏多仓库库存联动管理
　　
　　4. 供应链数据关联性弱：
　　 - 供应商、采购、质检数据关联不紧密
　　 - 物流信息与订单关联度低
　　 - 缺乏供应链全链路追踪能力
　　
　　 二、优化后的数据库架构设计
　　
　　 1. 核心表结构优化
　　
　　订单系统优化：
　　```sql
　　-- 订单主表（按时间分区）
　　CREATE TABLE orders (
　　 order_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 user_id BIGINT NOT NULL,
　　 order_no VARCHAR(32) UNIQUE NOT NULL,
　　 total_amount DECIMAL(12,2) NOT NULL,
　　 status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 create_time DATETIME NOT NULL,
　　 pay_time DATETIME,
　　 delivery_time DATETIME,
　　 -- 其他基础字段
　　 INDEX idx_user (user_id),
　　 INDEX idx_status_time (status, create_time)
　　) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) (
　　 PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(2023-02-01)),
　　 PARTITION p202302 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(2023-03-01)),
　　 -- 后续按月分区
　　);
　　
　　-- 订单明细表（垂直拆分）
　　CREATE TABLE order_items (
　　 item_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 order_id BIGINT NOT NULL,
　　 product_id BIGINT NOT NULL,
　　 sku_id BIGINT NOT NULL,
　　 quantity INT NOT NULL,
　　 price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
　　 -- 其他商品相关字段
　　 INDEX idx_order (order_id),
　　 INDEX idx_product (product_id)
　　);
　　```
　　
　　商品系统优化：
　　```sql
　　-- 商品主表（宽表设计）
　　CREATE TABLE products (
　　 product_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 name VARCHAR(100) NOT NULL,
　　 category_id BIGINT NOT NULL,
　　 brand_id BIGINT,
　　 barcode VARCHAR(20) UNIQUE,
　　 base_price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
　　 status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1,
　　 create_time DATETIME NOT NULL,
　　 update_time DATETIME NOT NULL,
　　 -- 商品基础属性
　　 INDEX idx_category (category_id),
　　 INDEX idx_status (status)
　　);
　　
　　-- 商品SKU表（支持多规格）
　　CREATE TABLE product_skus (
　　 sku_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 product_id BIGINT NOT NULL,
　　 specs VARCHAR(255) NOT NULL, -- JSON格式存储规格
　　 price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
　　 stock INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 warning_stock INT NOT NULL DEFAULT 10,
　　 INDEX idx_product (product_id)
　　);
　　
　　-- 商品分类表（层级结构）
　　CREATE TABLE categories (
　　 category_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 name VARCHAR(50) NOT NULL,
　　 parent_id BIGINT,
　　 level TINYINT NOT NULL,
　　 path VARCHAR(255) NOT NULL, -- 存储完整路径如"1,2,3"
　　 INDEX idx_parent (parent_id),
　　 INDEX idx_path (path(20))
　　);
　　```
　　
　　 2. 库存管理优化
　　
　　```sql
　　-- 实时库存表（按仓库分区）
　　CREATE TABLE inventory (
　　 inventory_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 sku_id BIGINT NOT NULL,
　　 warehouse_id BIGINT NOT NULL,
　　 total_stock INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 available_stock INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 locked_stock INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 update_time DATETIME NOT NULL,
　　 UNIQUE KEY uk_sku_warehouse (sku_id, warehouse_id),
　　 INDEX idx_warehouse (warehouse_id)
　　) PARTITION BY LIST (warehouse_id) (
　　 PARTITION p_wh1 VALUES IN (1),
　　 PARTITION p_wh2 VALUES IN (2),
　　 -- 按仓库分区
　　);
　　
　　-- 库存变动日志（时间序列数据）
　　CREATE TABLE inventory_logs (
　　 log_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 sku_id BIGINT NOT NULL,
　　 warehouse_id BIGINT NOT NULL,
　　 change_type TINYINT NOT NULL, -- 1:入库 2:出库 3:调拨等
　　 change_quantity INT NOT NULL,
　　 before_stock INT NOT NULL,
　　 after_stock INT NOT NULL,
　　 operator_id BIGINT,
　　 create_time DATETIME NOT NULL,
　　 INDEX idx_sku_time (sku_id, create_time),
　　 INDEX idx_warehouse_time (warehouse_id, create_time)
　　) PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(create_time)) (
　　 PARTITION p202301 VALUES LESS THAN (TO_DAYS(2023-02-01)),
　　 -- 按月分区
　　);
　　```
　　
　　 3. 供应链数据整合
　　
　　```sql
　　-- 供应商管理表
　　CREATE TABLE suppliers (
　　 supplier_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 name VARCHAR(100) NOT NULL,
　　 contact VARCHAR(50),
　　 phone VARCHAR(20),
　　 address VARCHAR(255),
　　 status TINYINT NOT NULL DEFAULT 1,
　　 INDEX idx_status (status)
　　);
　　
　　-- 采购订单表
　　CREATE TABLE purchase_orders (
　　 po_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 po_no VARCHAR(32) UNIQUE NOT NULL,
　　 supplier_id BIGINT NOT NULL,
　　 total_amount DECIMAL(12,2) NOT NULL,
　　 status TINYINT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 create_time DATETIME NOT NULL,
　　 expected_delivery DATETIME,
　　 INDEX idx_supplier (supplier_id),
　　 INDEX idx_status_time (status, create_time)
　　);
　　
　　-- 采购明细表
　　CREATE TABLE purchase_items (
　　 item_id BIGINT PRIMARY KEY,
　　 po_id BIGINT NOT NULL,
　　 product_id BIGINT NOT NULL,
　　 sku_id BIGINT NOT NULL,
　　 quantity INT NOT NULL,
　　 price DECIMAL(10,2) NOT NULL,
　　 received_quantity INT NOT NULL DEFAULT 0,
　　 INDEX idx_po (po_id),
　　 INDEX idx_product (product_id)
　　);
　　```
　　
　　 三、关键优化策略
　　
　　1. 分区策略：
　　 - 按时间分区（订单、日志表）
　　 - 按业务维度分区（库存按仓库分区）
　　 - 避免单表数据量过大
　　
　　2. 索引优化：
　　 - 复合索引替代单列索引
　　 - 覆盖索引减少回表
　　 - 定期分析索引使用情况
　　
　　3. 缓存策略：
　　 - 热点数据缓存（商品详情、库存）
　　 - 多级缓存架构（本地缓存+分布式缓存）
　　 - 缓存失效策略优化
　　
　　4. 读写分离：
　　 - 主库负责写操作
　　 - 从库负责读操作
　　 - 异步复制保证数据一致性
　　
　　5. 数据归档：
　　 - 历史订单归档
　　 - 冷热数据分离
　　 - 归档数据查询优化
　　
　　 四、实施建议
　　
　　1. 分阶段实施：
　　 - 第一阶段：核心表结构重构
　　 - 第二阶段：索引和查询优化
　　 - 第三阶段：缓存和分区实施
　　
　　2. 数据迁移方案：
　　 - 双写过渡期
　　 - 增量数据同步
　　 - 全量数据校验
　　
　　3. 监控体系：
　　 - 慢查询监控
　　 - 连接池监控
　　 - 锁等待监控
　　
　　4. 性能测试：
　　 - 压测方案制定
　　 - 性能基准测试
　　 - 优化效果验证
　　
　　 五、预期效果
　　
　　1. 订单查询响应时间缩短60%以上
　　2. 库存操作并发能力提升3-5倍
　　3. 供应链数据查询效率提升50%
　　4. 系统整体可用性达到99.95%以上
　　5. 运维成本降低30%（通过自动化管理）
　　
　　以上方案可根据快驴生鲜实际业务规模和数据量进行适当调整，建议先在测试环境验证优化效果后再逐步推广到生产环境。