在电商平台、SaaS多租户系统中，订单数据作为核心数据之一，承载了关键的运营指标，如销售额、商品售罄率、订单转化等。随着数据量的持续增长，如何在大数据量条件下快速、稳定地获取统计信息，成为系统设计的重点之一。
本文将从查询目标分析入手，结合数据库设计优化与典型查询模式，给出一套兼顾实时性、可维护性与可扩展性的查询解决方案。
一、典型查询目标
我们以“订单分析”为目标，划分以下两个典型业务场景：
1. 销售情况统计（以天为粒度）
查询某时间区间内，系统/店铺的销售数据：
查询维度：店铺、时间（日、周、月）
指标字段：订单数、销售额（pay_amount）、成交用户数、商品总件数等
2. 售罄率统计（商品维度）
售罄率 = 已售数量 / 上架库存数量：
查询维度：商品、店铺
指标字段：库存数量、订单销售数量、售罄率
二、数据结构与索引设计建议
订单表（bs_order）
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | BIGINT | 主键 |
| store_id | BIGINT |
)
