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什么是数据冷热分离？
数据冷热分离根据的是数据的访问频率和在业务中的重要性，将数据分为冷数据和热数据，冷数据一般存储再成本低、低性能的介质中，热数据存储在搞定能的存储介质中。
冷数据和热数据
热数据是指经常被访问和修改且需要快速访问的数据，冷数据食指不经常访问的数据，对当前项目价值较低，但需要长期保存的数据
那么如何区分呢？有两个常见的方式：
- 时间维度区分：
按照数据的创建、更新、过期的时间，将一定时间段内的数据视为热数据，超过该时间段的数据视为冷数据
- 访问频率区分：
将高频访问的数据视为热数据，低频访问的数据视为冷数据
这种方法需要记录数据的访问频率，成本较高，适合访问频率和数据本身有较强的相关性的场景。
这两种区分冷热数据的方法各有优劣，实际项目中，可以将两者结合使用。
优点
热数据的查询性能得到优化（用户的绝大部分操作体验更好）、节约成本（可以冷热数据的不同存储需求，选择对应的数据库类型和硬件配置，比如将热数据放在 SSD 上，将冷数据放在 HDD 上）
缺点
系统复杂性和风险增加（需要分离冷热数据，数据错误的风险增加）、统计效率低（统计的时候可能需要用到冷库的数据）
冷数据迁移方案
- 业务层代码实现
数据进行写操作时，触发冷热分离的逻辑，判断是冷数据还是热数据，冷数据就入冷库，热数据就入热库。这种方案会影响性能且冷热数据的判断逻辑不太好确定，还需要修改业务层代码，因此一般不会使用。
- 任务调度
可以利用 xxl-job 或者其他分布式任务调度平台定时去扫描数据库，找出满足冷数据条件的数据，然后批量地将其复制到冷库中，并从热库中删除。这种方法修改的代码非常少，非常适合按照时间区分冷热数据的场景。
- 监听数据库的变更日志 binlog
将满足冷数据条件的数据从 binlog 中提取出来，然后复制到冷库中，并从热库中删除。这种方法可以不用修改代码，但不适合按照时间维度区分冷热数据的场景。
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