嗨，各位小米粉丝们，欢迎来到小米的科技分享专栏！今天我们要聊的话题可是相当的烧脑，它来自阿里巴巴的一道面试题：亿级商品如何存储？别急，让我一一为你解密！

分库分表

当我们面对需要处理海量数据的情况时，基于 Hash 取模和一致性 Hash 实现分库分表是一个常见且有效的方案。让我用一个例子来说明具体如何实现这一过程。

假设我们有一个电商平台，用户在该平台上购买商品并生成订单。为了应对用户数量不断增长和订单量的快速增加，我们决定采用分库分表的方案来优化数据库的存储和查询效率。

首先，我们确定了分库分表的策略。考虑到订单数据量较大且随着时间的推移会不断增加，我们决定按照订单的创建时间来进行分库分表。具体地，我们选择以订单创建时间的年份作为分库的依据，以订单创建时间的月份作为分表的依据。这样一来，不同年份和月份的订单数据将被分散存储到不同的库表中，避免了单一库表数据量过大的问题。

接着，我们选择合适的 Hash 函数和一致性 Hash 算法。在这个例子中，我们可以使用简单的 Hash 函数将订单的创建时间映射到不同的库表中。而一致性 Hash 算法则可以用于在节点的增减时尽可能减少数据的迁移，保证系统的稳定性和可靠性。

然后，我们设计了分库分表的存储结构和数据模型。在这个例子中，每个库表对应一个月份的订单数据，每个订单数据包括订单号、用户ID、商品信息、金额等字段。同时，我们还需要考虑到