十亿级订单系统的数据库查询性能优化之路

随着京东供应链业务数十年的发展，作为第一环节的采购系统（BIP）俨然在业务复杂度、订单数据量上达到了前所未有的规模，随之而来的数据库查询性能问题屡见不鲜。本文主要介绍了研发团队在面对海量订单场景下，为了提升用户体验、降低系统技术风险，所做的真实优化案例。

•系统概要：BIP采购系统用于京东采销部门向供应商采购商品，并且提供了多种创建采购单的方式以及采购单审批、回告、下传回传等业务功能。

•系统价值：向供应商采购商品增加库存，满足库存周转及客户订单的销售，供应链最重要的第一环节。

•JED：京东自研的基于MySQL存储的分布式数据库解决方案

•JimKV/JimDB：京东自研的新一代分布式KV存储系统

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背景 

采购系统在经历了多年的迭代后，在数据库查询层面面临巨大的性能挑战。核心根因主要有以下几方面：

• 复杂查询多，历史上通过MySQL和JED承载了过多的检索过滤条件，时至今日很难推动接口使用方改变调用方式

• 数据量大，随着业务的持续发展，带来了海量的数据增长

• 数据模型复杂，订单完整数据分布在20+张表，经常需要多表join

引入的主要问题有：

• 业务层面：

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