Проблема с мягким удалением (A):
Добавление поля
is_deleted и индекса заставляет все запросы на чтение включать условие WHERE is_deleted = false. Даже с индексом 100 млн записей, где 95% – активные, это всё равно сканирует много данных. Кроме того, мягко удалённые записи со временем накапливаются и занимают место. Восстановление работает, но производительность падает.Решение – отдельная архивная таблица (B):
Основная таблица
orders содержит только активные заказы (без удалённых).При удалении заказ перемещается в таблицу
deleted_orders (возможно, в том же или другом физическом хранилище).Фоновый процесс раз в день удаляет из
deleted_orders записи старше 30 дней.Восстановление – перенести строку обратно в
orders.Преимущества:
Основная таблица остаётся маленькой и быстрой.
Архивную таблицу можно хранить на более дешёвом и медленном диске, сжатой.
Простые запросы (
SELECT * FROM orders) не требуют фильтрации по is_deleted.Недостатки:
Требуется фоновый процесс перемещения данных (можно реализовать через триггер + job).
Если восстанавливать часто, то перемещения туда-обратно могут стать нагрузкой.
Почему не подходят другие варианты:
C (физическое удаление + резервные копии) – восстановление сложно, требует разворачивания бэкапа.
D (партиционирование по дате удаления) – помогает, но не решает проблему накопления «мёртвых» записей в основной таблице.
Реальный пример:
В сервисе управления заказами Ozon удалённые заказы переносятся в отдельную таблицу, и только последние 30 дней хранятся в горячем архиве. Это позволило сократить размер основной таблицы на 70%.
Что должен зафиксировать аналитик:
«Удалённые объекты должны храниться отдельно от активных с автоматической очисткой через 30 дней».
«Фоновый процесс не должен создавать блокировок в основной таблице».
Вывод: Для больших таблиц с функцией восстановления архитектура с отдельной архивной таблицей предпочтительнее мягкого удаления.