求问一个面试场景题

场景题：滴滴一天会有5kw订单，这些订单存在数据库中，每条记录存有时间、司机信息和金额，如何实时计算每一个司机近三十天的流水。 我的想法:可以考虑到按司机id分表，但是如果表随着时间慢慢过于大了怎么处理呢，是吧比较旧的数据做迁移冷热分离吗？还是就开个新表？另外就是怎么加快计算速度，比如司机30天内的单量可能很大，做前缀和计算or新开一个存司机累计流水的表？
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我有一个想法在存入数据库的时候先放到redis里，再给每个数据添加司机的标签，这样每次实时查司机流水时，只需要在redis里找对应的司机标签，之后将本月账单累和。或者存到redis里的时候每次都进行累和，只保存他本月以有流水。
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发布于 2024-10-01 10:21 黑龙江
订单实时状态：redis 存储三种映射数据：订单 id->订单实时状态 司机 id->司机当前活跃订单id 用户 id->用户当前活跃订单 id。 这些数据都只存储活跃订单，设置过期时间，并在下一次访问时检查过期数据。 订单结束 30 分钟后转为冷订单。
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发布于 01-16 12:28 新疆
kafka加flink解决，老数据离线计算
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发布于 2024-11-15 15:46 广东
校友~
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发布于 2024-10-07 19:06 北京

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