热数据识别核心是基于访问频率统计并结合业务语义判断有效热度，需融合数据库日志（提取表名、主键、操作类型等）与应用层埋点（如order_id、调用来源），按时间窗口聚合分析，引入加权热度公式（含读写权重与业务价值），并支持突发热度动态检测与快速衰减。
热数据识别的核心是通过访问频率统计，判断哪些数据被高频读写，从而为缓存策略、分库分表、冷热分离等优化提供依据。关键不在于绝对访问次数，而在于相对热度趋势和业务语义下的“有效访问”。
基于查询日志的访问频次统计
数据库自身（如MySQL的slow log、general log，或PostgreSQL的log_statement）可记录SQL执行情况。需提取关键字段：表名、主键/条件值（如WHERE user_id=123）、操作类型（SELECT/UPDATE）、时间戳。
- 对SELECT类语句，重点统计带明确主键或唯一索引条件的查询，避免全表扫描干扰热度判断
- 对UPDATE/DELETE，优先统计影响单行或小范围的数据变更，这类操作往往对应核心业务动作
- 建议按小时或天粒度聚合，计算每张表+关键字段组合的访问频次，并保留近7天滑动窗口数据用于趋势分析
结合应用层埋点的精准热度建模
仅依赖数据库日志易漏掉ORM拼装、缓存穿透、批量接口等场景。在应用关键路径（如商品详情页、用户中心接口）中埋点，记录业务实体ID与访问上下文更可靠。
- 例如：在订单查询接口中，记录order_id、user_id、调用来源（APP/iOS/Web）、是否命中缓存
- 将埋点数据写入轻量消息队列（如Kafka），由Flink或Spark Streaming实时统计5分钟/15分钟热度分位值（如TOP 1%的order_id访问量＞200次/小时）
- 对长期稳定高热的ID（如头部主播直播间ID），可打标为“常驻热数据”，进入独立内存缓存池
动态权重调整：区分读写类型与业务价值
单纯计数会混淆“高频但低价值”与“低频但高转化”的数据。需引入加权热度公式：
部分功能简介：商品收藏夹功能热门商品最新商品分级价格功能自选风格打印结算页面内部短信箱商品评论增加上一商品，下一商品功能增强商家提示功能友情链接用户在线统计用户来访统计用户来访信息用户积分功能广告设置用户组分类邮件系统后台实现更新用户数据系统图片设置模板管理CSS风格管理申诉内容过滤功能用户注册过滤特征字符IP库管理及来访限制及管理压缩，恢复，备份数据库功能上传文件管理商品类别管理商品添加/修改/
Heat(id) = α × ReadCount + β × WriteCount × ImpactScore + γ × BusinessWeight
- ReadCount：最近24小时该记录被读取次数
- WriteCount × ImpactScore：UPDATE次数乘以影响系数（如修改订单状态=1.5，修改备注=0.3）
- BusinessWeight：人工配置的业务权重（如VIP用户profile=2.0，普通用户=1.0）
- α、β、γ可根据监控反馈动态调优，初期建议设为1.0、2.0、1.5
落地建议：从单表热分区起步
不必一上来就全库建模。选择1–2个核心业务表（如orders、user_profiles），先做最小闭环验证：
- 用脚本每日凌晨导出前一日热点主键列表，写入Redis Sorted Set，score为热度分
- 在DAO层拦截查询，若主键命中Top 1000热键，则自动走本地缓存+短TTL策略
- 观察QPS下降比例、缓存命中率、慢查减少数量，迭代权重参数和时间窗口
不复杂但容易忽略的是：热数据不是静态标签，必须支持快速衰减与重算。一次大促、一个Bug推送都可能让冷数据瞬间变热，模型里要内置“突发热度检测”机制，比如同比昨日增长300%且持续10分钟，就触发临时升权。
