刚完成了一个存储百亿级数据，响应时间要求10毫秒内的交易系统数据存储设计方案，现在有空整理一下思维。
一、分库分表
1.实时数据和历史数据分离
分为ABC表，AB表每日日切，只存储1天数据，每到24点切另外1张表。C表存储历史数据，T-1数据日终批量AB表迁移至C表
这样实现动态数据和静态数据之间的分离。
2.数据离散先垂直划分、再水平划分
（1）垂直划分第一层 根据业务相互之间的数据隔离，分开不同用途的表（使用不同的表名X）。
（2）垂直划分第二层 根据业务的实体进行划分（我们这里为商户，某些大商户独占一个实体序号Y）
（3）水平划分第一层 对于交易量大的实体根据流水号进行水平离散（离散序号Z）
因此一个表名由此构成： A/B/C_X_Y_Z
二、实时交易
对于高tps的交易，保证足够的离散数量，3000万/日的交易量，水平离散数量要到48以上。
对于凌晨数据迁移的批量，涉及查找日期为T-1日期的历史数据，需根据迁移状态表进行判断，如果正在迁移，需要拒绝交易，否则允许查询。
三、历史数据迁移
使用存储过程，提供2种方法，对于交易量大的表，使用oracle分区交换技术，其它使用fetch bulk批量提交方法迁移数据。
注意：分区交易交换时，不仅要注意全局索引、分区索引失效的问题，还要考虑统计信息的问题。
1.分区交换的技术细节如下：
（1）将普通表统计信息export到1个中间的表
（2）检查需要交换的分区是否存在，数据是否为空，如果非空，拒绝
（3）分区交换
（4）检查分区表全局索引和本地索引是否失效，如果失效，重建索引
（5）检查普通表索引是否失效，如果失效，重建索引
（6）从中间表导统计信息到普通表
（7）对普通表锁定统计信息
2.普通fetch bulk批量提交数据迁移数据的技术细节如下：
（1）使用fetch bulk从普通表插入数据到分区表
（2）强制对普通表进行统计信息收集
（3）批量删除或者truncate普通表
（4）对普通表锁定统计信息
三、扩容
1.每笔流水数据都在联机交易时存储交易特征计算出来并取mod 4800的hash值。
例如离散了 48张表，将这个mod 4800的值 再mod48，（数值为0，48，96，144）为0表，（1，49，97，145）为1表。
现在要扩充成96张表，mod 96，（数值为0，96）为0表，（1，97）为1表，需要把原表0中数值为48的数据迁移至48表，49的数据迁移至49表。
虽然麻烦，但是可以基本可以实现不停机扩容。
