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- 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
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开发一个电商平台数据库demo，展示PGSQL在电商场景下的最佳实践。要求实现：1. 商品SKU多维度查询；2. 高并发订单处理；3. 用户行为分析表；4. 基于时间的分区表设计；5. 读写分离配置示例。包含压力测试脚本，演示在1000TPS下的性能表现。使用Docker compose部署PGSQL集群。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个电商平台的项目，数据库选型时选择了PostgreSQL（简称PGSQL），发现它在处理电商场景下的复杂查询和高并发请求时表现非常出色。今天就来分享一下我的实战经验，从数据库设计到性能优化的完整过程。
- 商品SKU多维度查询设计
电商平台最核心的就是商品系统，我们采用了PGSQL的JSONB类型来存储SKU的多维度属性。比如颜色、尺寸等变体属性直接用JSONB存储，既避免了传统EAV模型的复杂关联，又能利用PGSQL强大的JSON查询能力。通过GIN索引加速JSONB字段的查询，搜索特定属性的商品响应时间可以控制在50ms以内。
- 高并发订单处理方案
订单系统面临的主要挑战是库存扣减和并发创建。我们使用了PGSQL的可序列化隔离级别+SELECT FOR UPDATE锁，配合应用层的分布式锁，完美解决了超卖问题。同时将订单主表和日志表分开，主表只保留核心字段，日志表用JSONB存储完整操作记录，这样既保证了写入速度又满足了审计需求。
- 用户行为分析表结构
用户行为数据采用星型模型设计，事实表记录用户ID、行为类型、时间戳等维度，相关维度表存储商品、页面等详细信息。利用PGSQL的物化视图定期预聚合常用指标，比如用户点击热力图、转化漏斗等，查询性能提升了10倍以上。
- 基于时间的分区表优化
订单和日志表都按月份做了分区，利用PGSQL的声明式分区功能，只需简单的DDL语句就能实现。自动分区裁剪让查询只扫描相关分区，某次大促期间的历史订单查询从原来的8秒降到了0.5秒。同时旧分区可以单独备份或迁移到冷存储，大大降低了维护成本。
- 读写分离集群配置
用Docker compose部署了1主2从的PGSQL集群，通过内置的流复制保证数据一致性。应用层根据SQL类型自动路由，写操作走主库，读操作随机分发到从库。压测时在1000TPS的请求下，主库CPU保持在70%以下，从库负载均衡良好，整体延迟稳定在200ms内。
整个项目从设计到上线只用了两周时间，这要归功于InsCode(快马)平台的一键部署功能。不需要手动配置Docker和集群，系统自动生成最优的PGSQL参数配置，连压力测试脚本都准备好了。作为开发者，最惊喜的是可以直接在线调试和实时预览，省去了反复打包部署的麻烦。如果你也在做数据库相关的项目，强烈推荐来试试这个"开箱即用"的体验。
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