### 平台各系统统计分析系统设计方案解析
#### 一、背景与问题概述
随着公司业务的迅速扩张，数据量激增，导致了一系列问题。主要包括：
- **数据备份与归档缺失**：关键数据表缺乏有效的备份归档策略，使得在进行统计分析时面临挑战。
- **统计分析未优化**：缺乏针对统计分析的有效策略，导致系统稳定性下降，并对日常交易、运营以及新业务的开展产生了负面影响。
- **查询效率低下**：由于缺乏老数据的归档机制，关键表的数据量持续增长，增加了查询操作的压力，进而影响了整体查询效率。
- **查询过程中的性能瓶颈**：后台统计、结算等操作所涉及的SQL查询代价巨大，成为系统性能的瓶颈。
#### 二、新系统统计分析设计基本原则
为了解决上述问题，设计了以下基本原则：
1. **分离统计库(OLAP)与交易库(OLTP)**：通过分离两种类型的数据库，可以确保交易数据和分析数据分别存储，从而提高系统性能和效率。
2. **建立数据归档机制**：定期将统计数据归档到统计分析中间表，减轻在线表的数据负担。
3. **统计分析从中间表读取**：避免直接从交易库进行实时统计查询，以减轻数据库压力。
#### 三、具体实施方案
##### 3.1 数据归档原则
- **目的**：通过归档交易数据和历史数据，降低在线表的数据量。
- **交易数据归档**：将业务表与历史数据分开存储。业务表只保留正在处理的数据，定期将数据归档到历史数据表。
- **历史数据归档**：根据统计分析需求，通过定时脚本处理历史数据，形成中间数据表供查询使用。
- **原因**：如果不及时归档历史交易数据，会导致数据量增加，影响系统性能。
- **备注**：归档策略需根据具体需求制定。电信行业通常保存6个月的历史数据。
##### 3.2 数据分库原则
- **目的**：分离交易库和分析库，提高系统性能。
- **原因**：OLTP侧重事务处理，而OLAP侧重数据分析。将二者分离可以避免统计分析对交易库造成过多资源占用。
- **同步策略**：采用MySQL的主从模式实现。交易库为主库(Master)，统计库为从库(Slave)。更新操作仅在主库上进行，确保数据一致性。
##### 3.3 数据分区原则
- **目的**：通过分区技术改善大型应用系统的性能。
- **优点**：
- **增强可用性**：即使部分分区出现故障，其他分区的数据仍可正常使用。
- **维护方便**：仅需修复故障分区即可。
- **均衡I/O**：将不同分区映射到不同的磁盘，以平衡输入输出负载。
- **改善查询性能**：通过只搜索关心的分区来提高查询速度。
##### 3.4 数据分表原则
- **目的**：通过分表存储相同类型的数据，减少锁表几率，提高访问效率。
- **实现方法**：使用hash算法根据数据ID或名称计算出数据所在的表，从而访问相应的表。
##### 3.5 统计分析处理原则
- **目的**：通过脚本自动生成统计分析结果并存入结果表，提供查询服务。
##### 3.6 数据库操作日志拦截
- **目的**：利用Hibernate等框架的拦截器机制，记录数据库操作日志，便于跟踪SQL语句和性能调试。
##### 3.7 中间表、临时表、视图
- **目的**：利用中间表、临时表或视图降低统计分析或查询过程中的大SQL操作，减少对数据库排序区的压力。
通过实施以上方案，可以有效地解决现有系统中存在的问题，提升系统的稳定性和查询效率，为公司的业务发展提供有力的支持。
