冷热分离与治理

分库解决了容量问题，但「热」与「慢」是两件独立的事。2 亿行订单里，真正被频繁访问的只有最近 30 天的那一小部分；而老数据躺在分片里，既占 buffer pool 又拖慢备份。本篇的主题是把热数据看住、把冷数据搬走、把慢查询治掉。三年坚持下来，主表行数稳在 5000 万以内，p99 查询耗时再也没有回到过分库前的水平。

章节 内容 你将获得
4.1 热点数据 识别与打散 热点倾斜的监控与打散手段
4.2 冷数据归档 转 COS 与冷表 归档流水线与冷查询链路
4.3 慢查询定位 执行计划 CLS 加执行计划的定位法
4.4 索引优化 覆盖与失效 覆盖索引与深分页治理

治理类工作不是一锤子买卖，而是常态机制。我们设了每周一次的慢查询评审会，每条 p99 超标的 SQL 都要过执行计划，这套节奏比任何一次性优化都有效。做系统设计与 k8s 实战：发布流水线 里的质量门禁是同一个道理：把治理动作固化成流程。

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