1. 业务场景

1）查询慢。当时工单数据库里面有1000万左右的客服工单时，每次查询时需要关联其他近10个表，一次查询平均花费13秒左右。
2）打开工单慢。工单打开以后需要调用多个接口，分别将用户信息、订单信息以及其他客服创建的单据信息列出来（如退款、赔偿、充值、投诉等）。打开工单详情页需要近5秒。

之前针对于大量数据的问题使用过冷热分离的方案，但是进一步调研以后才发现，还有个工单类型转换的场景，即原本客户只是咨询，沟通中发现了问题，然后就转投诉了，但是系统设计的功能中，是不能修改工单类型的。也就是说，有些客服工单表面上只是咨询，其实是投诉。

所以考虑查询分离：即将更新的数据放在主数据库里，而查询的数据放在另外一个专门针对搜索的存储系统里。

2. 查询分离简介

何为查询分离？
查询分离即每次写数据时保存一份数据到其他的存储系统里，用户查询数据时直接从中获取数据。

何种场景下使用查询分离？

1）数据量大：比如单个表的行数有上千万，当然，如果几百万就出现查询慢的问题，也可以考虑使用。2）查询数据的响应效率很低：因为表数据量大，或者关联查询太过复杂，导致查询很慢的情况。
3）所有写数据请求的响应效率尚可：虽然查询慢，但是写操作