假设我们要设计一个高频交易系统，TPS等于1(每秒一次交易事务)，后台关系数据库该如何设计以满足高性能的新增，修改和查询等功能？
我的设计方案：拆分交易主表，分流交易量。
每小时一个(为确保交易事务的存储完整性，允许溢出一个完整的交易事务的时间)，一天24个，要创建一周的，共计724张表。通过这样的方式，我们可以看到，每张表每个月最多存储3600(4或5)个交易，每年最多存储3600*(4或5)12个交易，这点数据量单表查询将是非常快的，QPS达到十几万不成问题，统计的时候将724张表分配给7*24个统计任务(并行查询，多线程/多进程)即可，完全能够达到秒级统计，持续运行几年，将历史数据转移出去后，整个系统还是稳定高效。
附具体根据交易ID查询的优化处理：
创建一张表，存储每个交易主表存储的交易ID，用数组类型的列正合适，这样基于交易ID的查询就不需要并行查询了;
基于用户的交易ID查询，就是根据用户ID查询对应的交易ID，此时数组类型的列又派上用场了。
