冷热数据拆表需基于访问模式与业务语义识别冷热边界，优先逻辑隔离+索引优化，必要时物理拆分并保障主键一致、异步归档与查询路由。
冷热数据拆表不是简单按时间切分，关键在识别访问模式、权衡查询效率与维护成本。核心思路是让热数据轻量、高频、易缓存，冷数据归档、压缩、低频访问。
热数据不等于“最近30天”，而是实际被高频读写的数据。比如订单表中，已支付且未完成的订单是热的；已完成超90天或已关闭的订单才是冷的。用户行为日志里，近7天埋点用于实时分析是热的，更早的仅用于月度统计就是冷的。
不是所有场景都适合物理拆成两张表。优先考虑逻辑隔离+索引优化；确有性能瓶颈再物理拆分。
拆开后最怕数据不一致或查询断裂。必须设计好主键、关联逻辑和生命周期协同机制。
拆表不是甩给DBA的事，应用层要配合做路由、降级和兜底。
冷热拆分本质是数据生命周期管理的具体落地。不追求一步到位，先从一个高负载、特征明显的表试点，验证QPS下降、慢查减少、备份时间缩短等指标，再逐步推广。结构可以调，逻辑可以补，但数据不动、业务不卡，才是真优化。
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