电商系统订单分表方案怎么设计更好

题目背景：

之前做电商运营，打算转行做开发，参加了几个面试，几乎每家都会问到大数据量时的解决方案。暂时不讨论问这个题目的合理性，既然有需求，那自己就加强吧。所以基于目前个人做的一个系统，计划向大数据量做扩展设计。

涉及的业务场景：

（1）市场中有多个卖家（seller），可查看、处理包含该卖家商品的订单（order）

（2）买家（user）可查看跟踪自己的订单

订单表设计方案及查询时处理逻辑

方案1(初始方案)

（1） 原始订单表按照买家id取模分表

（2） 新建买家与订单的映射关系表（也会数据量很大，可再按orderID取模分表）

查询处理逻辑：

1买家查询自己所有的订单：按照userId取模找到对应的订单分表，取数据

2买家按照订单号查询订单：根据orderId从买家订单映射中获得userId，然后仍然是按照userID取模找到对应的订单分表

问题：这样拆分后，与卖家有关的订单就被拆在多张表中，卖家查看自己的订单时还是要扫描所有数据

方案2（修改方案1）

对原始订单也按照卖家id取模分表，然后再建立卖家与订单的映射关系

问题：该方案虽然能实现设定的业务逻辑，但订单数据要保存两份，要维护两个映射表

方案3（修改方案2）

学习了淘宝的订单系统设计，将订单拆分为买家库、卖家库，消息中间件进行订单同步（类似于方案1、2的对买家、卖家分表么），似乎是不关注订单数据冗余，但没想明白如何按照订单查询，所以借鉴设计了方案3:

（1）按照userId取模分表

（2）按照sellerId取模分表

（3）按照orderId取模分表

相比方案1、2，少维护了一张表，但有两份数据冗余

ps：id取模分表？

场景：假设按用户id分2个库 每个库分10张表。

分表策略

1.用户id%2 确定库  用户id%3确定表。

2.（用户id%（2*10））/ 10  取整确定库，（用户id%（2*10）%10确定表。

2为最优秀方案连续存储。

tempvar=user_id%(库数量*表数量)

库=tempvar/表数量

表=tempvar%表数量