問題描述

我有一個表記錄了系統中所有功能的使用日志，精確到秒，我們簡稱為秒表。現在有需求是，分別制作對應的功能使用次數匯總，年，月，日，3個維度的報表。這個秒表1個月大概會增加400W條數據。

我的做法是，每一個月手動執行一次匯總方法。1.先把秒表匯總出日表2.再從日表匯總出月表3.再從月表匯總出年表4.然后刪除秒表的數據，只保留最近7天的

這個方案有幾個弊端，1.就是第一步，從秒表匯總出日表的時候，由于數據量太大，一個groupby一般都要卡很長時間，有時候還會假死。2.就是第四步，為了避免第一步數據量太大，所以才在匯總后刪除用過的數據。但是這樣刪除之后，就等于丟失了實時數據。

所以。。。想問問大神們平時是怎么處理這些情況的，有什么更好的方案？

問題解答

1、你的第一步可以按照小時groupby 這樣時間不會太長2、可以將秒表分表處理，即1周一個表，或者1天一個表，這樣也可以解決這些問題。

把第一步“先把秒表匯總出日表”分散到每天執行前一天的數據，寫個腳本，crontab定時每天執行一次。另外這種log型的數據，可以試試mongodb

數據產生時就已經做好報表數據的路過。把數據扔給elasticsearch試試速度。400w的數據而已，對mysql還是小意思的。另外，我推薦PostgreSQL

梳理sql，減少慢查詢。通過多次查詢來組合數據優化數據結構，操作+時間應該是一個索引(或者是時間+操作)。其實簡而言之就是減少復雜sql，盡量通過其他方法去彌補。

大體是幾個思路：1、將每月匯總的工作，分解到每一天，這樣出月度最終結果的時間會比較短。2、為避免秒表的數據一直增大，可以考慮按照月度進行表分區，每月將上個月的數據移動到另外一個歷史表，保持秒表的大小可控。另外一種方法是每月的數據進入結構相同、名稱不同的表，從方案上就規避了秒表過大的問題。