一个数据库老兵(10几年数据库+数据仓库+大数据经验)遇到了这样一个难题：
有个订单表有2个字段，一个是 order_date 订单日期，一个是 entry_date 入库日期，平时业务系统查询使用的是 order_date，表呢是根据order_date 按天分区，每天凌晨ETL工具会根据 entry_date 将昨天入库的数据抽到数据仓库，他抱怨抽数的过程非常慢，因为每天入库的订单有几百万到上千万单，因为表是根据 order_date 分区的，ETL工具抽数又是用的 entry_date 来进行的过滤，这显然不能分区裁剪，每次ETL抽数据都要对订单表全表扫描，扫描所有分区，这个表一共有20几亿数据，这当然慢了，也许有人会说，可以对 entry_date 建立本地(local)索引，是的，这是一个不错的办法，但是这也不是最优解，每天有几百万到上千万单，通过索引返回几百万到上千万数据也是非常慢的，会引起大量的单块读I/O。
其实听他描述到一半我就知道他要说什么了，这个问题我在2012年就遇到过。
如果数据库支持物化视图，可以创建on commit 且按照 entry_date 分区的物化视图，业务平时查询原始订单表，ETL抽数据查询物化视图就行，物化视图是根据 entry_date 分区的，这样就可以分区裁剪，大大滴提升性能。
如果数据库不支持物化视图，可以改造业务系统，每次新订单写双份数据，一个表按照 order_date分区，一个表按照 entry_date 分区。
其实这个问题在 OLAP 中经常遇到， 不管是 HADOOP ，还是列存储数据库，还是常见的关系数据库，都可以用 "双表" 这种技术来解决性能问题，数据写双份，表按不同查询列分区/分桶 就可以了
