一次 MySQL 千万级大表的优化过程
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了一次 MySQL 千万级大表的优化过程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
来源 | 整理自互联网
“不为失败找理由，要为成功找方法”
背景： 使用阿里云RDS for mysql数据库，有个用户上网记录表6个月的数据量近2000万，保留最近一年的数据量达到4000万，查询速度极慢，日常卡死，严重影响业务。老系统，当时设计系统的人大概是大学没毕业，表设计和SQL语句写的不仅仅是垃圾，简直无法直视。原开发人员都已离职，到我来维护，这就是传说中的维护不了就跑路，然后我就是掉坑的那个！！
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方案一：优化现有MySQL数据库。
优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。
缺点：有优化瓶颈，数据量过亿就玩完了。
方案二：升级数据库类型，换一种100%兼容MySQL的数据库。
优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，你几乎不需要做任何操作就能提升数据库性能。
缺点：多花钱。
方案三：一步到位，大数据解决方案，更换newSQL/noSQL数据库。
优点：没有数据容量瓶颈。
缺点：需要修改源程序代码，影响业务，总成本最高。
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✦ 数据库设计
• 表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。
• 尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
• 使用枚举或整数代替字符串类型。
• 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME。
• 单表不要有太多字段，建议在20以内。
• 用整型来存IP。
✦ 索引设计
• 索引并不是越多越好，要根据查询有针对性的创建，考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引，可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描。
• 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
• 值分布很稀少的字段不适合建索引，例如"性别"这种只有两三个值的字段。
• 字符字段只建前缀索引。
• 字符字段最好不要做主键。
• 不用外键，由程序保证约束。
• 尽量不用UNIQUE，由程序保证约束。
• 使用多列索引时注意顺序和查询条件保持一致，同时删除不必要的单列索引。
• 使用可存下数据的最小的数据类型，整型 < date,time < char,varchar < blob*
• 使用简单的数据类型，整型比字符处理开销更小，因为字符串的比较更复杂。如，int类型存储时间类型，bigint类型转ip函数。
• 使用合理的字段属性长度，固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar。
• 尽可能使用not null定义字段。
• 尽量少用text，非用不可最好分表。
• 查询频繁的列，在where，group by，order by，on从句中出现的列。
• where条件中<，<=，=，>，>=，between，in，以及like 字符串+通配符（%）出现的列。
• 长度小的列，索引字段越小越好，因为数据库的存储单位是页，一页中能存下的数据越多越好。
• 离散度大（不同的值多）的列，放在联合索引前面。查看离散度，通过统计不同的列值来实现，count越大，离散程度越高。
✦ SQL编写
• 使用limit对查询结果的记录进行限定。
• 避免select *，将需要查找的字段列出来。
• 使用连接（join）来代替子查询。
• 拆分大的delete或insert语句。
• 可通过开启慢查询日志来找出较慢的SQL。
• 不做列运算：SELECT id WHERE age + 1 = 10，任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库教程函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
• SQL语句尽可能简单：一条SQL只能在一个cpu运算；大语句拆小语句，减少锁时间；一条大SQL可以堵死整个库。
• OR改写成IN：OR的效率是n级别，IN的效率是log(n)级别，in的个数建议控制在200以内。
• 不用函数和触发器，在应用程序实现。
• 避免%xxx式查询。
• 少用JOIN。
• 使用同类型进行比较，比如用'123'和'123'比，123和123比。
• 尽量避免在WHERE子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
• 对于连续数值，使用BETWEEN不用IN：SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5。
• 列表数据不要拿全表，要使用LIMIT来分页，每页数量也不要太大。
✦ 分区
• 可以让单表存储更多的数据。
• 分区表的数据更容易维护，可以通过清楚整个分区批量删除大量数据，也可以增加新的分区来支持新插入的数据。另外，还可以对一个独立分区进行优化、检查、修复等操作。
• 部分查询能够从查询条件确定只落在少数分区上，速度会很快。
• 分区表的数据还可以分布在不同的物理设备上，从而搞笑利用多个硬件设备。
• 可以使用分区表赖避免某些特殊瓶颈，例如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争。
• 可以备份和恢复单个分区。
• 一个表最多只能有1024个分区。
• 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么所有主键列和唯一索引列都必须包含进来。
• 分区表无法使用外键约束。
• NULL值会使分区过滤无效。
• 所有分区必须使用相同的存储引擎。
✦ 分表
• 分表就是把一张大表，按照如上过程都优化了，还是查询卡死，那就把这个表分成多张表，把一次查询分成多次查询，然后把结果组合返回给用户。
• 分表分为垂直拆分和水平拆分，通常以某个字段做拆分项。比如以id字段拆分为100张表：表名为 tableName_id%100。
• 但：分表需要修改源程序代码，会给开发带来大量工作，极大的增加了开发成本，故：只适合在开发初期就考虑到了大量数据存在，做好了分表处理，不适合应用上线了再做修改，成本太高！！！而且选择这个方案，都不如选择我提供的第二第三个方案的成本低！故不建议采用。
✦ 分库
• 把一个数据库分成多个，建议做个读写分离就行了，真正的做分库也会带来大量的开发成本，得不偿失！不推荐使用。
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• 开源数据库会带来大量的运维成本且其工业品质和MySQL尚有差距，有很多坑要踩，如果你公司要求必须自建数据库，那么选择该类型产品。如tiDB pingcap/tidb，Cubrid Open Source Database With Enterprise Features。
• 阿里云POLARDB，POLARDB 是阿里云自研的下一代关系型分布式云原生数据库，100%兼容MySQL，存储容量最高可达 100T，性能最高提升至 MySQL 的 6 倍。POLARDB 既融合了商业数据库稳定、可靠、高性能的特征，又具有开源数据库简单、可扩展、持续迭代的优势，而成本只需商用数据库的 1/10。
• 阿里云OcenanBase，淘宝使用的，扛得住双十一，性能卓著，但是在公测中，我无法尝试，但值得期待。
• 阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)，云数据库HybridDB for MySQL （原名PetaData）是同时支持海量数据在线事务（OLTP）和在线分析（OLAP）的HTAP（Hybrid Transaction/Analytical Processing）关系型数据库。
• 腾讯云DCDB，DCDB又名TDSQL，一种兼容MySQL协议和语法，支持自动水平拆分的高性能分布式数据库——即业务显示为完整的逻辑表，数据却均匀的拆分到多个分片中；每个分片默认采用主备架构，提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等全套解决方案，适用于TB或PB级的海量数据场景。
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• hadoop家族。hbase/hive怼上就是了。但是有很高的运维成本，一般公司可能会考虑成本，没几十万投入是不会有很好的产出的！
• 我选择了阿里云的MaxCompute配合DataWorks，使用超级舒服，按量付费，成本极低。
• MaxCompute可以理解为开源的Hive，提供SQL/mapreduce/ai算法/python脚本/shell脚本等方式操作数据，数据以表格的形式展现，以分布式方式存储，采用定时任务和批处理的方式处理数据。DataWorks提供了一种工作流的方式管理你的数据处理任务和调度监控。
• 当然你也可以选择阿里云hbase等其他产品，我这里主要是离线处理，故选择MaxCompute，基本都是图形界面操作，大概写了300行SQL，费用不超过100块钱就解决了数据处理问题。
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解决问题，方法和思路很重要。其实小编之前也给公司解决过类似的问题，最后不仅节省了成本，而且查询性能提升也非常可观。当时公司数据库（RDS）单表数据量已经到了20多亿条数据（可能会一些开发者不理解，为什么单表会这么大，其实是历史遗留问题，前面同学可能没有考虑到平台数据的暴增后的情况）整库存储已经20多TB，最高32TB，而这张表就将近10个TB，日增还在几千万，而且，查询性能已经严重下降，几张大表的查询，有时需要几十秒，甚至几分钟，面临RDS急需升级的问题，而升级费用是单月额外增加6W，这是一笔不小的开销，问题的解决，迫在眉睫。
同样的，我们也是先分析问题，然后对数据库做了重新设计和优化，并将业务表和统计表做了分库处理，又对于数据量目前一般的表，做了分表，读写做了分离，对于数据量超大的，日增也较大的几张表，直接将数据迁移到了HDFS，按日分区，使用大数据组件查询。
在业务层代码和数据层中间，新增了一个微服务，提供接口调用。使用SpringBoot+Druid+Mybatis+Hive+Presto+MySQL和一些其他组件搭建了一个框架，支持多数据源，多库，多表的快速查询和分页操作，查询性能提升不少，最主要的，原来的几张大表在不影响业务的前提下，全部迁移到了HDFS存储，RDS数据量也瞬间降了下来，也就不需要在升级RDS了。
近期抽空会整理下，把之前这个微服务框架分享出来，有需要的小伙伴可以直接拿来使用。等整理好，后面发文时会发出来。
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