有 100 亿条交易数据，每秒还有新增1000条，主要字段有from_address，to_address，amount，timestamp，请设计一个方案，使用户使用API查询用户交易数和交易金额总和的时间<1s，可以接受 10s的延时
对于这样一个大数据量和高并发查询的场景，我们可以使用 分布式存储 和 分布式缓存 的方案来优化 API 查询，确保在 1 秒以内返回结果。以下是一个高效的方案设计：
1. 数据存储
将交易数据存储在分布式数据库中，比如 ClickHouse 或 Bigtable。这些数据库能够处理大规模的数据，并且在聚合查询上有较高的性能。需要确保以下几点：
-
分区设计：将数据按
from_address和to_address进行分区，方便快速查找某个地址的交易。 -
索引：为
from_address、to_address字段添加索引，以加快查询速度。 - 压缩：在数据库层面设置数据压缩，降低存储成本，并减少读取数据时的磁盘 IO。
2. 缓存设计
由于允许数据查询有 10 秒的延时，可以使用缓存来提高查询速度。考虑使用 Redis 或 Memcached 来存储聚合数据。
- 数据结构：为每个地址存储一个统计数据对象，包括交易总数和交易总金额。
- 缓存更新频率：每隔 10 秒进行一次批量更新。可以通过数据库的定时任务或流式处理框架（如 Kafka + Flink）来定期计算增量数据，并更新缓存。
3. 流式处理
新交易数据的持续增加可以通过流式处理系统（如 Apache Flink 或 Apache Kafka Streams）来处理：
- 增量聚合：流式处理系统负责实时计算增量数据，并在缓存中更新各个地址的交易总数和总金额。
- 延迟容忍：可以将计算的结果存储在 Redis 中，允许延迟 10 秒更新。
4. API 查询
API 查询某个地址的交易数和交易金额时的流程如下：
- 读取缓存：首先在 Redis 缓存中查找该地址的交易总数和交易总金额。
- 回退查询：若缓存中未命中该地址数据，可以回退到数据库进行查询，并将结果写入缓存。
- 异步更新缓存：设置一个异步任务，当数据库有新的数据时自动刷新缓存。
5. 具体实现细节
- 批量更新缓存：可以使用 Flink 从数据库中提取增量数据，并将聚合后的结果写入缓存。
- 分片机制：对于超高并发的查询，可以使用 Redis 分片集群，确保缓存查询的高可用性和负载均衡。
- 负载均衡：将 API 部署在多个服务器上，通过负载均衡分发请求，确保高并发情况下的性能。
通过以上方案，可以实现低延时的交易查询，并且即使数据量持续增加，系统也可以通过分布式架构保持性能。
数据库使用mysql如何实现
如果必须使用 MySQL 来处理这类大数据量和高并发的查询需求，可以采取以下优化方案，使查询性能满足 1 秒以内的响应时间要求。
方案概述
使用 MySQL 进行分区、索引优化，并通过定时批量汇总交易数据存储到 Redis 缓存中，从而加快 API 的查询速度。同时，采用分布式架构和异步更新缓存的方式来满足实时性和并发性要求。
1. 数据库设计与分区
由于 MySQL 不适合直接处理百亿级数据量的实时查询，可以采用 分表分区 来优化性能。
数据库分区策略
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按时间分区：可以按天或按月对交易表进行分区，借助 MySQL 的
PARTITION BY RANGE功能，以timestamp字段进行分区，方便清理历史数据和加速查询。 -
按地址分表：可以根据
from_address或to_address将数据水平分表，比如按哈希的前缀将数据分散到多张表中，减少单表数据量。
2. 缓存设计
为提高查询性能，我们可以使用 Redis 缓存 存储每个地址的交易总数和总金额数据。
缓存结构
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Key：交易地址（
from_address或to_address）。 -
Value：包含交易总数和交易总金额的 JSON 对象，例如
{"count": 100, "total_amount": 500.25}。
缓存更新
- 每隔 10 秒使用 MySQL 的 增量更新 和 批量统计 来计算最近新增的数据，将其合并到 Redis 缓存中。
- 更新频率可以根据业务需求调整，确保 10 秒以内的延时容忍度。
3. 增量聚合方案
可以利用 定时任务 或 消息队列 + 消费者 模式来计算并更新缓存：
- 定时任务（例如，基于 CRON 定时任务）：每 10 秒执行一次，将最近新增的交易数据聚合到 Redis。
-
增量数据表：将每秒新增的 1000 条数据暂时存储到增量表
transactions_increment中，定期聚合后转存到 Redis，并清理增量表。
4. API 查询逻辑
API 查询流程设计为：
- 从 Redis 读取缓存：直接从 Redis 查询目标地址的交易总数和交易总金额。
-
缓存未命中时的回退查询：
- 如果 Redis 中没有该地址的缓存，则从 MySQL 中查询。
- 将查询结果写入 Redis，方便后续请求直接命中缓存。
方案优势
- 延迟容忍：利用 Redis 缓存提高查询性能，满足 10 秒延迟容忍要求。
- 分区分表：减小单表查询压力，优化 MySQL 的性能。
- 增量聚合：减少 MySQL 的负载，仅聚合增量数据，降低计算压力。
通过上述方案，可以使 API 查询接口在 MySQL 上实现较高的性能，同时借助 Redis 缓存满足 1 秒以内的响应时间。
查询地址可能是 from_address,也可能是 to_address,如何分表能兼顾地址的快速查询
为了满足查询地址可能是 from_address 或 to_address 的需求，可以采用以下的分表和索引方案，以兼顾地址字段的快速查询。
方案 1: 双表存储方案
创建两张表，分别存储基于 from_address 和 to_address 的交易数据：
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transactions_from：存储以
from_address为主键的数据，用于按from_address查询的情况。 -
transactions_to：存储以
to_address为主键的数据，用于按to_address查询的情况。
每当有新的交易数据插入时，向两张表插入相同的记录，但分别在不同的表中以 from_address 和 to_address 为主索引。这样可以减少在单张大表上查询两个不同字段带来的性能开销。
优点
-
查询速度：可以在不同的表中使用合适的索引进行快速查找，适合查询
from_address和to_address。 - 写入速度可控：虽然每条交易记录要写入两次，但查询效率显著提升。
缺点
- 数据冗余：数据量翻倍，占用更多的存储空间。
- 维护复杂性：需保证两表的数据一致性，尤其是在更新和删除操作时。
方案 2: 单表联合索引方案
如果不希望数据冗余，仍然使用单表存储，但对 from_address 和 to_address 分别建立独立索引：
这种方案适合数据量不至于过大的情况下，通过分别建立 from_address 和 to_address 的索引来加快查询速度。查询某个地址的交易时，可以通过这两个索引分别查询。
优点
- 无数据冗余：节省存储空间。
- 维护方便：只需维护一张表，增删改操作简单。
缺点
- 查询性能受限：在极大数据量情况下，两种查询压力集中在一张表上，查询效率不如双表方案。
方案 3: 基于分区+联合索引
可以结合 MySQL 分区 和 联合索引，按时间分区并建立 from_address 和 to_address 的联合索引。
优点
- 分区加速：按时间分区有助于查询近期数据时只扫描一部分分区，提高查询速度。
- 节省存储：无冗余数据，节省存储空间。
缺点
- 复杂性：分区维护、分区管理比较复杂，在数据量极大时，单表上两种不同字段查询效率仍不如双表方案。
方案选择
- 双表方案（方案 1）：适用于数据量大、读多写少的场景。
- 联合索引方案（方案 2）：适合数据量中等的场景，存储成本较低。
- 分区+联合索引方案（方案 3）：适合查询多为近期数据的场景，通过分区减少查询范围。
总体来看，如果追求高查询性能且存储空间允许，方案 1 更适合百亿级数据查询需求，保证查询速度在 1 秒以内。
