10021---大众点评订单分库分表实践之路

面对订单表数据量激增及查询效率低下等问题,本文介绍了一种通过垂直切分和设计新订单模型来解决数据库瓶颈的方法。通过按用户ID和商户ID进行分表,并利用PUMA同步数据至运营库,有效提升了查询效率并满足了业务需求。

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原文

大众点评的订单表早已突破两百G,因查询维度较多,即使加了两个从库,各种索引优化,依然存在很多查询不理想的情况。加之去年大量的抢购活动的开展,数据库达到瓶颈,应用只能通过限速、异步队列等对其进行保护。同时业务需求层出不穷,原有的订单模型很难满足业务需求,但是基于原订单表的DDL又非常吃力,无法达到业务要求。随着这些问题越来越突出,订单数据库的切分就愈发急迫了。

下面是我们的分库分表实践之路

先对订单库进行垂直切分,将原有的订单库分为基础订单库、订单流程库等。


垂直切分缓解了原来单集群的压力,但是在抢购时依然捉襟见肘,并且原有的的订单模型已经无法满足业务需求,于是我们设计了一套新的统一订单模型,为同时满足C端用户、B端商户、客服、运营等的需求,我们分别通过用户ID和商户ID进行切分,并通过PUMA同步到一个运营库。


内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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