需求与选型：大表为什么要拆

项目的起点是一张订单主表：2 亿行，每天还在涨 80 万行。大促时一条按订单号查详情的语句要跑 800 毫秒，DBA 每周都要处理一次慢查询告警。这本书记录我们团队把这张大表拆掉的全过程。

本篇先回答三个问题：瓶颈到底卡在哪、拆分方案有哪几种、机器与中间件怎么选。不急着上代码——选型错了后面全是返工。我们最早按用户 ID 哈希分片，结果发现按订单号查询要扫全片，不得不推翻重来，这个教训贯穿全书。

章节 内容 你将获得
1.1 需求拆解 单库瓶颈与查询热点 知道哪里慢、为什么慢
1.2 选型对比 垂直拆、水平拆与分库 三种拆法的对照与选择依据
1.3 机器准备 MySQL 分片实例规格 规格选型与容量估算方法
1.4 技术栈对齐 中间件与云产品 ShardingSphere 与云服务怎么配合

全书围绕一个真实订单系统展开，用到的腾讯云产品包括云数据库 MySQL、云数据库 Redis、对象存储 COS 与日志服务 CLS。新购实例可以参考 腾讯云云数据库特惠。

如果你也在做订单系统的拆分，推荐先看 Java 实战：订单系统 里同一业务的单体实现，对照着看更清楚分库分表到底解决了什么问题。

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