数据库：数据冷热分离

一、什么是数据冷热分离？

数据冷热分离是指根据数据的访问频率和业务重要性，将数据分为冷数据和热数据，冷数据一般存储在存储在低成本、低性能的介质中，热数据高性能存储介质中。

冷数据和热数据

热数据是指经常被访问和修改且需要快速访问的数据，冷数据是指不经常访问，对当前项目价值较低，但需要长期保存的数据。

冷热数据到底如何区分呢？有两个常见的区分方法：

• 时间维度区分：按照数据的创建时间、更新时间、过期时间等，将一定时间段内的数据视为热数据，超过该时间段的数据视为冷数据。例如，订单系统可以将 1 年前的订单数据作为冷数据，1 年内的订单数据作为热数据。这种方法适用于数据的访问频率和时间有较强的相关性的场景。
• 访问频率区分：将高频访问的数据视为热数据，低频访问的数据视为冷数据。例如，内容系统可以将浏览量非常低的文章作为冷数据，浏览量较高的文章作为热数据。这种方法需要记录数据的访问频率，成本较高，适合访问频率和数据本身有较强的相关性的场景。

几年前的数据并不一定都是冷数据，例如一些优质文章发表几年后依然有很多人访问，大部分普通用户新发表的文章却基本没什么人访问。

这两种区分冷热数据的方法各有优劣，实际项目中，可以将两者结合使用。

冷热分离的思想

冷热分离的思想非常简单，就是对数据进行分类，然后分开存储。冷热分离的思想可以应用到很多领域和场景中，而不仅仅是数据存储，例如：

• 邮件系统中，可以将近期的比较重要的邮件放在收件箱，将比较久远的不太重要的邮件存入归档。
• 日常生活中，可以将常用的物品放在显眼的位置，不常用的物品放入储藏室或者阁楼。
• 图书馆中，可以将最受欢迎和最常借阅的图书单独放在一个显眼的区域，将较少借阅的书籍放在不起眼的位置。

数据冷热分离的优缺点

• 优点：热数据的查询性能得到优化（用户的绝大部分操作体验会更好）、节约成本（可以冷热数据的不同存储需求，选择对应的数据库类型和硬