在日常业务系统中，往往与用户相关的操作数据或日志记录越来越多，但前期数据查询需求不是那么强烈，所以可以进行归档——因为Colddata是从在线数据库中保存和删除。普通数据表归档简单的数据归档很容易实现。比如有这样一张表：CREATETABLE`operation_log`(`id`bigint(20)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`create_date`dateDEFAULTNULL,`user_id`int(11)DEFAULTNULL,`type`varchar(20)NOTNULL,`amount`decimal(20,8)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`ix_date`(`create_date`),KEY`ix_type_date`(`type`,`create_date`))可以查询根据时间，选择指定日期之前的数据，保存，然后从数据库中删除。示例代码如下（python+sqlalchemy）：#已经获取到数据库连接，或者session#找出所有旧数据记录=connection.execute('select*fromoperation_logwherecreate_date<"2022-06-01"')#保存查看输出数据发送到文件，或者冷备数据库#......#删除输出数据connection.execute('deletefromoperation_logwherecreate_date<"2022-06-01"')海量数据表归档但是如果这张表存储的数据量很大，比如整个表有10亿条记录，1000万条结果集。显然，这种鲁莽的执行是不能执行的：将1000万个结果集全部加载到应用服务器是非常危险的，而且通常会持续到out-of-memory'create_date'字段中虽然有索引，但是搜索速度显然不如主键。对于问题1，解决方案是分段查询。每次迭代找出一个batch，处理一个batch，直到处理完所有符合条件的数据；对于问题2，可以利用主键id的自增特性（按记录生成顺序递增），将大部分查询转化为基于主键的条件。代码示例如下：#已经获取到数据库连接connection，或者sessionBATCH_SIZE=100000#设置批量数据为??100000FINAL_DATE=datetime.date(2022,6,1)records=connection.execute('selectidfromoperation_logorderbyidlimit1')batch_end_id=records[0]['id']#将迭代id初始化为batch_end_date=datetime.date(1980,1,1)#设置一个非常早的开始日期whilebatch_end_date
