在电子商务快速发展的今天，高效的库存管理直接影响用户体验与企业运营效率。作为支撑业务运转的核心模块，商品库存数据表的设计不仅需要准确反映商品属性与库存状态，还需具备灵活扩展能力以适应多变的业务场景。合理的架构设计能有效避免超卖、错发问题，并为促销活动、仓配协同提供底层支持。
基础表结构设计
商品表与库存表的分离是主流设计方案。商品表应包含通用属性：product_id（自增主键）、product_name、category_id、brand_id等字段，通过外键关联分类表与品牌表。库存表需独立设计为inventory表，核心字段包含product_id（外键）、warehouse_id、available_quantity（可用库存）、locked_quantity（锁定库存）、pre_sale_quantity（预售库存），通过product_id与商品表建立一对多关系。
针对规格参数多样化的商品，可采用参数分离策略。建立specification表存储颜色、尺寸等SKU属性，通过product_id与商品表关联。例如手机类商品可存储内存、颜色字段，服饰类存储尺码、材质字段，以此解决不同品类参数差异问题。JSON字段的运用可增强灵活性，MySQL5.7及以上版本支持直接存储JSON格式参数组合。
库存分层架构
三层库存模型能有效应对复杂业务场景。仓库层记录物理库存细节，包含库位编码、生产批次、质检状态等字段，通过WMS系统同步库存变动。调度层聚合多仓库存，设置全局库存阈值与分配策略，核心字段包含region_code（区域编码）、virtual_stock（虚拟库存）、buffer_stock（缓冲库存），支持动态库存调度。
销售层库存需区分销售渠道：建立channel_inventory表，字段包含channel_type（渠道类型）、store_id（店铺ID）、saleable_stock（可售库存）、activity_stock（活动预留库存）。苏宁易购案例显示，通过设置channel_type枚举值（自营/第三方/线下门店），配合配送区域字段可实现精准库存投放。预售库存需独立字段管理，到货后触发库存转换机制。
多仓与分仓策略
多仓供货设计要点在于库存路由策略。建立warehouse表存储仓库地理信息，包含latitude（纬度）、longitude（经度）、service_radius（服务半径）字段，结合GIS函数实现就近派单。分仓库存表设计需包含split_type（分仓类型）字段，区分按比例分配（京东案例）与动态共享（天猫案例）两种模式，后者需设置safety_stock（安全库存）防止超卖。
华北、华南分仓场景下，库存表的region_code字段应与物流路由规则联动。美团外卖案例中，通过region_code与配送区域字段的匹配，实现不同仓库库存的动态展示。对于组合商品，需建立component_mapping表记录子商品关系，库存计算采用最小值原则：component_stock=MIN(子商品库存/配比数)。
高并发优化策略
库存扣减需采用异步队列与预扣机制。订单提交时先扣减redis缓存库存，再通过消息队列异步更新数据库，该设计经淘宝双十一验证可支撑万级TPS。建立inventory_operation_log表记录操作流水，包含operation_type（操作类型）、before_qty（变更前数量）、delta（变动量）字段，通过幂等设计保障数据最终一致性。
分表策略建议按product_id哈希分片，结合snowflake算法生成分布式主键。京东案例显示，单表数据量超过500万时，采用用户ID哈希分表可使查询性能提升3倍。对于热点商品，通过库存分段锁定机制：将库存拆分为多个segment，采用CAS乐观锁避免更新冲突。
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