沈老师，你好，想请教一个数据库查询日志，前台页面显示的问题。 需求：（1）按照某些特定检索条件查询日志；（2）通过前台Web页面查询并显示相关日志信息；（3）检索需求包含用户，时间段区间，类型等特定字段；
希望做到
（1）查询速度尽可能快；（2）支持分页查询；
目前方案：日志信息存储在Oracle中，根据日期对Oracle做了分区处理，每天生成一个分区表，每个分区表中的数据总量大概在1000W左右。在相关查询字段例如用户，类型上建立索引，来满足不同维度的查询需求。 潜在问题：跨分区的查询，求记录总数（计算分页时的查询），耗时要3-4分钟，请问有什么优化方法么? ==问题描述完== 这个需求还是非常变态的，通常日志会进行过滤/结构化/汇总，放入数据仓库，建立业务宽表，宽表上的查询，一般不会具体查一行一行的记录。 如果要支持检索，并一行一行在Web后台进行展示，至少要解决几个方面的问题：（1）存储问题；（2）检索问题；（3）扩展性问题（数据量扩展，检索字段扩展）； 一、存储问题
是否可以用关系型数据库存储日志？如果日志格式固定，检索条件固定，是可以的。 例如：
2019-08-11 23:19:20 uid=123 action=pay type=wechat money=12
可以转化为表：t_log(date, time, uid, action, type, money)
然后在相关字段上建立索引，以满足后台查询与展示的需求。 数据量太大，怎么解决？ 按照题目描述，日数据量大概在1000W级别，1年的数据量大概在36Y级别。如果用Oracle存储，1000W为一个分区表 ： 一年需要365个分区，跨分区的查询性能较低，不太合适。 改为1个月一个分区 ： 单分区3Y记录，大部分分区无写操作（插入，修改，删除），只有索引上的读操作，读写性能基本能抗住。一年12个分区，性能比365个分区好很多。 虽然本例的日志可以结构化（将日志转化表），由于数据量太大，其实关系型数据库不太适用，可以用 适合更大数据量的ES或者Hive来存储 。 二、检索问题 日志格式固定，检索条件固定，如果用关系型数据库或者Hive存储，可以 在相关字段上建立索引 ，来满足查询需求。 如果用ES来存储，其内部用倒排表实现， 天然支持检索 。 三、扩展性问题 数据量扩展 不管用Oracle，ES还是Hive来存储，它们的区别只是单实例/单集群存储容量不一样， 如果数据量无限扩展，本质上的解决方案还是“水平切分” 。
需要注意的是，尽量不要使用自带的“分区表”来扩展，而在业务层自己拆分。
检索字段扩展 如果日志不是标准化的，检索字段也不是固定的，那就麻烦了，那就变成了也“搜索引擎”的问题。 此时使用ES是更为合适的，不过结合无限的数据量，最终可能需要自己实现存储于检索引擎（类似于百度，存储容量无限，检索字段不固定）。
总结
结合本例，日志量大，模式固定，建议：
（1）最建议， 使用Hive存储，使用索引 的方式实现日志后台检索需求； （2）如果扩展性要求稍高，可以 使用ES实现存储与检索，使用水平扩展 来存储更大的数据量； 希望上述思路对星官有帮助，经验有限，也欢迎大家贡献更多更好的方案， 思路 比结论重要。本文转自“架构师之路”公众号，58沈剑提供。
