现实世界商务竞争越演越烈，出现更多的细分市场、深度营销和定制功能，这导致各种商务应用的用户数和业务复杂度同步增加。反映到数据库里，就是表的数量和数据量日益增长，数据库响应速度日益缓慢。 为什么一个功能好的产品，往往上线后就出现性能问题，不得不反复回炉修改？为什么一到业务高峰期，系统就慢的动弹不得，只能关闭部分业务保障关键业务？数据量从十万到百万，从百万到千万，从千万到上亿，从亿再向兆跨越，如何保障程序能够经受住大数据量的考验？这都是我们面临的真实现状，也是大家反复在思考的问题。 《道德经》上说：“有道无术,术尚可求,有术无道,止于术。”众人把目光集中在系统架构、查询算法、数据库软件的底层原理等等“术”上，却忽视了深刻理解数据这条光明大“道”。数据从哪里来？要到哪里去？数据用来读还是写？数据与数据之间有什么样的关系？数据的增长速度如何控制？最有价值的数据是什么？数据什么时候可以丢弃？假如不能回答这一长串问题，如果不是以这一长串问题的答案为程序设计的出发点，代码如何能经受大数据量的考验？ 在数据的采集、计算、展现和存储这一设计链条中，开发者通常负责设计关系型数据模型，编写程序计算和展现数据，数据库管理员负责数据文件存放位置、表空间存储参数等的架构设计。但是，数据库管理员往往不了解业务，不了解数据的特点，数据存储设计表现为千“表”一律。 数据存储设计模式是根据数据的真正特点，仔细分析数据流向、数据访问特点、数据量、数据增长量和数据生命周期，对数据进行分类，然后根据不同类型的数据设计不同的存储策略。正确的应用数据存储设计模式，可以几倍，甚至几十倍的提高数据访问效率。 大数据量下的数据特点 全球最大数据库的数据量已经先后越过了MB 量级、GB 量级和 TB 量级，站到了 PB 量级的门口。在庞大的数据量面前，对数据进行分类显得尤为重要。人们对数据感兴趣的时间是不一样的，大量的数据进入数据库后，经过计算、聚集和转换，仅有少量的活跃数据需要长期保留在数据库中，剩下的数据只有备查的价值，可以暂时存储在数据库中或者离线备份，等到休眠数据完全没有价值后直接删除。 需要长期保留在数据库的活跃数据可以称之为核心数据，它是整个商业活动中最有价值的数据，需要长期甚至永久的保留。程序完成处理后只需要备查的休眠数据可以称之为过程数据，是伴随核心数据流动所产生的数据，它的存在周期视商业活动的重要性而定。 数...
