公司的某款游戏在1月初接入微软小冰AI聊天功能。为了保存聊天记录并为后续的统计功能做好准备，决定将聊天记录存放在服务端。最初并不清楚聊天数据量的大小以及玩家对聊天功能的使用情况，所以采用了价格和性能相对宽容的MySQL作为存储介质。 经过大约一个月的运营后，聊天记录表中的数据量已经达到了两千万条。反馈给策划部门后，为控制数据量，决定对聊天记录数量进行限制。每个玩家的每个角色最多只保存200条记录，每个玩家最多可保存3个角色的记录，即每个玩家最多只保存900条聊天记录。服务端的处理逻辑随即修改为每存储300条记录后就清理一次，以确保数据量控制在一定范围内。 根据游戏的新增和玩家留存数据，假设每个玩家平均游戏时间为10天，新增的玩家数在2000至3000之间。因此，每10天会有20000至30000个新的玩家数据，按最高值计算，每10天可能会产生最高2700万条数据，每月最多可能达到5000万条数据。这样计算下来，在一个月后，MySQL可能会无法支持数据的频繁读写操作，需要对聊天记录的存储进行调整。 针对游戏的AVG属性，玩家的生命周期相对较短，因此可以根据玩家的注册时间对其进行划分，从而对玩家数据进行分表存储。具体来说，可以按照玩家注册时间的月份对数据进行划分，并使用相应的表进行数据的存储和查询。这样，每个月份可以相对均匀地承载玩家数据，原本可能达到千万级别的数据量，现在可以控制在百万级别，完全可以解决目前的问题（聊天数据量与新增数据正相关，新增相对稳定）。 接下来需要考虑的是，当一个玩家的生命周期结束后，其数据仍然会一直存储在数据库中。而当新的一年开始，新注册的玩家会继续存储，这样对玩家数据的切片就只是一个临时的措施。解决这个问题的方法是分析玩家在主生命周期结束后的行为，发现这些玩家长时间不会再次登录并进行聊天。因此，可以将这些不活跃的玩家数据迁移到便宜的分布式文件存储中，并且记录迁移标志，删除掉原数据库表中的记录。采用定时任务的方式，这样可以减少对业务的影响。 以上的删除操作，都要注意一点，mysql delete删除操作不会释放表空间。这里需要对表空间进行手动释放。手动释放大表空间是一个比较耗费性能的操作，还会对表数据进行锁定。所以释放操作是需要对实际情况进行设计的。在上面的情况中，我们对数据进行按月操作，可以在一个月后，对上月的数据进行清理。比如 3月初清理1月份的表，因为3月份活跃的玩家大多可能是2月份注册的。可以定在凌晨进行定时删除，对业务影响降到最低。 在2月份，新增了对聊天记录进行标记的操作需求，以进行定期反馈和AI调教。这里我们将标记操作的聊天记录独立出来存储，这样可以方便后续的统计和分析。这样也可以避免将标记操作分散在不同的表中，增加数据处理的复杂性。同时，由于标记操作的数据量不会很大，也可以考虑采用NoSQL数据库或者其他内存型数据库来存储这些数据，以提高查询速度和减少存储成本。