后端存储实战课
作者： 李玥
最近在读《后端存储实战课》，其中有几条对于我个人而言，感触很深，特此摘录一下：
解决海量数据导致存储系统慢的问题，思想非常简单，就是一个“拆”字，把一大坨数据拆分成 N 个小坨，学名叫“分片（Shard）”。拆开之后，每个分片里的数据就没那么多了，然后让查找尽量落在某一个分片上，这样来提升查找性能。所有分布式存储系统解决海量数据查找问题都是遵循的这个思想。
同样一份商品数据，如果我们是按照关键字搜索，放在 ES 里就比放在 MySQL 快了几个数量级。原因是，数据组织方式、物理存储结构和查询方式，对查询性能的影响是巨大的，而且海量数据还会指数级地放大这个性能差距。
所以，在大厂中，对于海量数据的处理原则，都是根据业务对数据查询的需求，反过来确定选择什么数据库、如何组织数据结构、如何分片数据，这样才能达到最优的查询性能。同样一份订单数据，除了在订单库保存一份用于在线交易以外，还会在各种数据库中，以各种各样的组织方式存储，用于满足不同业务系统的查询需求。像 BAT 这种大厂，它的核心业务数据，存个几十上百份是非常正常的。
