数据库优化方向：
1、mysql所有表根据业务需求，分别进行索引创建，尤其是唯一索引，组合索引
2、mysql冗余表字段，使用定时任务或者触发器进行同步
3、所有单表数据超过10万，则最多只允许进行俩个表关联查询，其余使用单表查询或elasticsearch进行宽表组装
4、mybatis批量插入或更新，必须使用批量SQL
5、mybatis尽量都使用mapperxml进行SQL组装，以提升查询代码的复用，减少代码的bug量
6、确定Redis键值对的规范，减少使用难度，比如定义成模块:业务:功能:属性:值
7、提供redis分布式锁，用于解决并发问题
8、分库分表时需要兼顾系统性能，比如根据企业id分表，导致了数据分布在几十，几百张表，但是发生业务的就一个企业，所以需要进行企业业务标识
9、分库时可以根据业务交叉复杂度，拆分到多个数据库实例
10、mysql需要进行读写分离，最大程度利用系统资源
11、所有的跨库DML（增加，删除，修改）增加MQ事务消息或柔性事务，保证所有的完整性和一致性
12、调整优化数据库连接池参数，并进行慢日志监控，每天将慢日志发给对应的开发人员优化


性能优化：
1、单据查询尽量使用批量查询，并控制量1000条，分页查询
2、分页深度变大时，需要考虑利用索引，数据特性（自增主键）或者分页辅助表进行优化
3、列表优化，elasticsearch只展示1万条以内的分页标签，超过只允许查看下一页，充分利用es的特性
4、利用数据冗余表或者汇总表，提升部分单据性能（盘点，采购单）
5、不使用RPC的循环调用
6、充分利用redis的缓存
7、elasticsearch连接数，商品关键字等使用分词器进行分词查询提升性能
8、redis连接数
9、Rocketmq消费者线程数
10、spring task execution pool 线程数