统一DB访问层 是如何实现，90天内订单读写在线库，90天前订单读写历史库的

统一DB访问层可以通过以下方式实现：

1. 使用读写分离策略，将90天内的订单数据存储在在线库中，90天前的数据存储在历史库中。这样，当需要读取或写入订单数据时，可以根据时间范围选择相应的数据库进行操作。

2. 使用分布式缓存系统（如Redis）来缓存最近90天内的订单数据。当需要读取订单数据时，首先从缓存中获取，如果缓存中没有数据或者数据已过期，则从在线库中查询并更新缓存。

3. 对于超过90天的订单数据，可以使用X-Engine引擎的历史订单数据库方案。将历史库存储引擎切换为X-Engine，保存超过90天的所有交易订单数据。当需要读取或写入超过90天的订单数据时，直接操作历史库。

以下是一个简单的示例代码：

import datetime
import pymysql
from redis import StrictRedis

# 连接在线库和历史库
online_db = pymysql.connect(host='online_db_host', user='user', password='password', db='db')
history_db = pymysql.connect(host='history_db_host', user='user', password='password', db='db')

# 连接Redis缓存
redis_client = StrictRedis(host='redis_host', port=6379, db=0)

def get_order_data(order_id):
    # 尝试从缓存中获取订单数据
    order_data = redis_client.get(f'order_{order_id}')
    if order_data:
        return order_data

    # 如果缓存中没有数据，从在线库中查询
    with online_db.cursor() as cursor:
        sql = f"SELECT * FROM orders WHERE id = {order_id}"
        cursor.execute(sql)
        order_data = cursor.fetchone()

    # 如果在线库中也没有数据，从历史库中查询
    if not order_data:
        with history_db.cursor() as cursor:
            sql = f"SELECT * FROM orders WHERE id = {order_id}"
            cursor.execute(sql)
            order_data = cursor.fetchone()

    # 将查询到的订单数据存入缓存，设置过期时间为90天
    if order_data:
        redis_client.setex(f'order_{order_id}', 90 * 24 * 60 * 60, order_data)

    return order_data

def update_order_data(order_id, new_data):
    # 更新在线库中的订单数据
    with online_db.cursor() as cursor:
        sql = f"UPDATE orders SET data = '{new_data}' WHERE id = {order_id}"
        cursor.execute(sql)
    online_db.commit()

    # 更新历史库中的订单数据（如果需要）
    with history_db.cursor() as cursor:
        sql = f"UPDATE orders SET data = '{new_data}' WHERE id = {order_id}"
        cursor.execute(sql)
    history_db.commit()

    # 更新Redis缓存中的订单数据
    redis_client.setex(f'order_{order_id}', 90 * 24 * 60 * 60, new_data)

这个示例代码展示了如何使用Python连接到在线库、历史库和Redis缓存，以及如何根据订单ID获取和更新订单数据。在实际项目中，还需要考虑事务处理、错误处理等细节。