Odoo PostgreSQL分库分表性能优化方向方案

一、项目背景

​当前 Odoo18 系统运行在单一 PostgreSQL 实例下，数据库总量约 4.5TB，核心业务表数据量持续增长，单表规模接近性能极限。

随着业务扩展与用户数增加，数据库出现：

• 查询性能下降；
• 索引膨胀；
• VACUUM 负载过重；
• 备份与恢复时间过长；
• 历史数据难以归档。

拟通过 分库分表（Sharding + Partitioning）方案 对现有架构进行系统性优化，确保未来三年数据库性能与可维护性。

二、项目总体目标

1. 建立高性能、高可扩展的 PostgreSQL 数据架构；
2. 控制单表数据规模，提升查询与写入性能；
3. 优化数据库存储结构，降低维护成本；
4. 支撑 Odoo18 在未来三年内的业务增长需求。

三、总体技术路线

四、分库分表设计方案

1️⃣ 分区策略（Partitioning）

核心思路：对体量最大、增长最快的表进行按时间或公司维度分区。

技术方案：

• 使用 PostgreSQL 原生分区表；
• 自动创建新分区（pg_partman）；
• 分区命名规范如：sale_order_y2025_q1；
• 历史分区设为只读，进入冷库归档区。

2️⃣ 分库方案（Sharding）

目标：通过逻辑分库降低单实例负载。

架构示意：

主实例（活跃数据）      历史实例（归档数据）
 ├── sale_db             ├── sale_db_archive
 ├── stock_db            ├── stock_db_archive
 ├── account_db          ├── account_db_archive

五、数据迁移与实施步骤

六、数据库层技术优化内容

1. 参数优化
   • 调整 shared_buffers, work_mem, maintenance_work_mem, effective_cache_size;
   • 独立WAL磁盘，优化 checkpoint_timeout, wal_compression;
   • 启用 autovacuum 调整频率，避免表膨胀。
2. 索引策略
   • 高频字段创建 GIN/BTREE 复合索引；
   • 清理冗余索引，减少写入压力；
   • 定期执行 REINDEX CONCURRENTLY。
3. 表结构调整
   • 将历史表压缩存储；
   • 对日志类表使用 UNLOGGED 减少WAL压力；
   • 大字段（JSON/Text）使用 TOAST 压缩。
4. 监控与维护体系
   • 部署 pg_stat_statements, pg_partman_bgw, pg_cron;
   • 集成 Grafana + Prometheus 展示查询耗时、IO、缓存命中率；
   • 定期输出《性能监控报告》。

七、风险与控制措施

八、乙方交付内容

1. 《PostgreSQL 分库分表架构设计文档》
2. 《数据库迁移与验证方案》
3. 《数据库性能调优报告》
4. 《监控与告警体系部署说明》
5. 《项目总结与性能评估报告》

九、项目价值

• 单表查询性能提升 40%+；
• 主库数据控制在 500GB 内，VACUUM 效率提升 60%；
• 备份周期缩短至 1/3；
• 系统架构具备三年可持续扩展能力；
• 为 Odoo 应用层升级提供长期支撑。