通用日志表核心是用5个精简字段（event_id、event_type、actor_id+actor_type、target_id+target_type、created_at）构建稳定可扩展模型，结构化存储变更内容，按event_type分类而非模块建表，配套SDK、白名单和分区归档策略。
sql事件记录的抽象方法，核心在于把不同业务场景下的操作行为统一归到一套可扩展的日志模型中，避免为每个功能单独建表、写日志逻辑。通用日志表不是记“做了什么”，而是记“谁在什么时间、对哪个对象、以什么方式、发生了什么变化”。设计关键不是字段多，而是结构稳、易查询、好归档。
核心字段必须精简且语义明确
一张通用日志表不需要记录所有细节，但以下5个字段是底线：
- event_id：主键，建议用 BIGINT 自增或 UUID（分布式系统优先 UUID）
- event_type：字符串，如 ‘user_login’、’order_create’、’product_update’，不建议用数字编码（难维护）
- actor_id + actor_type：操作人标识 + 类型（如 ‘user_123’ + ‘admin’ 或 ‘system_job’ + ‘batch_task’），支持人、系统、第三方来源混记
- target_id + target_type：被操作对象标识 + 类型（如 ‘order_456’ + ‘order’），让日志能反查实体，也支撑按类型聚合统计
- created_at：带时区的时间戳（推荐 TIMESTAMPTZ 或 BIGINT 存毫秒时间戳）
变更内容用结构化方式存储，别硬塞 jsON 字段
很多方案直接加一个 detail json 字段存全部参数，短期快，长期难查、难索引、难审计。更实用的做法是分层处理：
- 高频可检索字段单独拆列：比如 status_before / status_after、amount_delta、ip_address、user_agent —— 这些常用于筛选和告警，建索引成本低
- 低频/不定长数据走 JSONB（postgresql）或 JSON（mysql 8.0+），但需约定 schema，例如统一用 {“before”: {}, “after”: {}, “diff”: []} 格式，方便解析工具复用
- 敏感字段（如密码、Token）必须脱敏后再入库，日志表默认不存明文凭证
用事件分类代替模块划分，支持横向扩展
不要按“用户模块日志”“订单模块日志”建多张表。而是用 event_type 做第一层路由，配合 source_system（如 ‘web’, ‘app‘, ‘api_v3’, ‘sync_worker’）做第二层区分。这样新增一个微服务只需约定 event_type 命名规范（如 payment.alipay.callback_success），无需改表结构或日志SDK。
配套建议：
- 建立 event_type 白名单表（含描述、负责人、是否审计级），用于权限控制和元数据管理
- 日志写入层封装成 SDK 或中间件，自动注入 actor/target 信息，业务代码只调 logEvent(“order_paid”, {…})
- 对高吞吐事件（如点击流）可降级：只记摘要（type + target + 时间），详情异步补全或丢弃
查询与归档要提前设计，别等数据爆炸再补
通用日志表增长极快，上线前就得定好生命周期策略：
- 按月/按业务域分区（如 PostgreSQL 的 PARTITION BY RANGE(created_at)），大幅提升范围查询性能
- 冷数据自动归档到对象存储（S3/OSS）+ clickhouse 或 Iceberg 做分析库，主库只保留最近 90 天
- 提供标准视图（VIEW）屏蔽物理分区细节，业务查询仍用 select * FROM event_log WHERE event_type = ‘xxx’
- 禁止在日志表上加复杂 JOIN 查询；关联用户/订单信息应在应用层或宽表预计算完成
基本上就这些。通用日志表不是越全越好，而是越稳、越省心、越容易被不同团队复用越好。字段少一点，约束严一点，接入简单一点，查起来顺一点——比堆功能更重要。