很多平台类应用或系统（如电商CRM平台、仓库订单平台等等），它们的服务模型是围绕用户维度（这里的用户维度可以是一个卖家或品牌，可以是一个仓库，等等）展开的。因此，这类型的平台业务，为了支持业务系统的水平扩展性，业务的数据库通常是按用户维度进行水平切分。
本文的目的是帮助你了解如何设计轨迹表, 如何高性能的写入、查询、分析轨迹数据.
本文所涉及的实验体验的就是怎么建设AI的外脑?向量数据库的核心价值:AI外脑
金融行业和运营商系统，业务除了在线联机查询外，同时有离线跑批处理，跑批场景比较注重吞吐量，同时基于数据库场景有一定的使用惯性，比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。
本文主要教大家怎么用好数据库, 而不是怎么运维管理数据库、怎么开发数据库内核.
