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MySQL单表数据量过万万,采坑优化记实,完善处置打算

一佰互联网站建造(www.taishanly.com) 宣布日期 2020-03-30 11:53:03 阅读数: 118

简介:题目概述操纵阿里云rds for MySQL数据库(便是MySQL5.6版本),有个用户上彀记实表6个月的数据量近2000万,保留比来一年的数据量到达4000万,查问速率极慢,平常卡死。严峻影响营业。题今朝提:老体系,那时设想体系 ...

题目概述


操纵阿里云rds for MySQL数据库(便是MySQL5.6版本),有个用户上彀记实表6个月的数据量近2000万,保留比来一年的数据量到达4000万,查问速率极慢,平常卡死。严峻影响营业。

题今朝提:老体系,那时设想体系的人大要是大学没毕业,表设想和sql语句写的不只仅是渣滓,的确没法直视。原开辟职员都已去职,到我来保护,这便是传说中的保护不了就跑路,而后我便是掉坑的阿谁!!!

我测验考试处置该题目,so,有个这个日记。

打算概述

  • 打算一:优化现有mysql数据库。长处:不影响现有营业,源法式不须要点窜代码,本钱最低。错误谬误:有优化瓶颈,数据量过亿就玩完了。
  • 打算二:进级数据库范例,换一种100%兼容mysql的数据库。长处:不影响现有营业,源法式不须要点窜代码,你几近不须要做任何操纵就能够或许晋升数据库机能,错误谬误:多费钱
  • 打算三:一步到位,大数据处置打算,改换newsql/nosql数据库。长处:没稀有据容量瓶颈,错误谬误:须要点窜源法式代码,影响营业,总本钱最高。

以上三种打算,按挨次操纵便可,数据量在亿级别一下的没须要换nosql,开辟本钱太高。三种打算我都试了一遍,并且都构成了落地处置打算。该进程心中慰劳跑路的那几个开辟者一万遍 :)

打算一具体申明:优化现有mysql数据库


跟阿里云数据库大佬德律风不异 and Google处置打算 and 问群里大佬,总结以下(都是精髓):
  • 1.数据库设想和表成立时就要斟酌机能
  • 2.sql的编写须要注重优化
  • 4.分区
  • 4.分表
  • 5.分库

1.数据库设想和表成立时就要斟酌机能

mysql数据库本身高度矫捷,形成机能缺乏,严峻依靠开辟职员才能。也便是说开辟职员才能高,则mysql机能高。这也是良多干系型数据库的通病,以是公司的dba凡是人为巨高。

设想表时要注重:
  • 表字段避免null值呈现,null值很难查问优化且占用额定的索引空间,保举默许数字0取代null。
  • 尽能够或许操纵INT而非BIGINT,若是非负则加上UNSIGNED(如许数值容量会扩大一倍),固然能操纵TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
  • 操纵列举或整数取代字符串范例
  • 尽能够或许操纵TIMESTAMP而非DATETIME
  • 单表不要有太多字段,倡议在20之内
  • 用整型来存IP

索引
  • 索引并不是越多越好,要根据查问有针对性的成立,斟酌在WHERE和ORDER BY号令上触及的列成立索引,可根据EXPLAIN来查抄是不是用了索引仍是全表扫描
  • 应尽能够或许避免在WHERE子句中对字段停止NULL值判定,不然将致使引擎抛却操纵索引而停止全表扫描
  • 值散布很希少的字段不合适建索引,比方"性别"这类只要两三个值的字段
  • 字符字段只建前缀索引
  • 字符字段最好不要做主键
  • 不必外键,由法式保障束缚
  • 尽能够或许不必UNIQUE,由法式保障束缚
  • 操纵多列索引时主张挨次和查问前提坚持分歧,同时删除不须要的单列索引

简言之便是操纵合适的数据范例,挑选合适的索引
# 挑选合适的数据范例(1)操纵可存下数据的最小的数据范例,整型 < date,time < char,varchar < blob(2)操纵简略的数据范例,整型比字符处置开消更小,由于字符串的比拟更庞杂。如,int范例存储时辰范例,bigint范例转ip函数(3)操纵公道的字段属性长度,牢固长度的表会更快。操纵enum、char而不是varchar(4)尽能够或许操纵not null界说字段(5)尽能够或许罕用text,非用不可最好分表# 挑选合适的索引列(1)查问频仍的列,在where,group by,order by,on从句中呈现的列(2)where前提中<,<=,=,>,>=,between,in,和like 字符串+通配符(%)呈现的列(3)长度小的列,索引字段越小越好,由于数据库的存储单元是页,一页中能存下的数据越多越好(4)团圆度大(差别的值多)的列,放在结合索引后面。查抄团圆度,经由进程统计差别的列值来完成,count越大,团圆程度越高:

原开辟职员已跑路,该表早已成立,我没法点窜,故:该说话没法履行,抛却!

2.sql的编写须要注重优化
  • 操纵limit对查问成果的记实停止限定
  • 避免select *,将须要查找的字段列出来
  • 操纵毗连(join)来取代子查问
  • 拆分大的delete或insert语句
  • 可经由进程开启慢查问日记来找出较慢的SQL
  • 不做列运算:SELECT id WHERE age + 1 = 10,任何对列的操纵都将致使表扫描,它包罗数据库教程函数、计较抒发式等等,查问时要尽能够或许将操纵移至等号右侧
  • sql语句尽能够或许简略:一条sql只能在一个cpu运算;大语句拆小语句,削减锁时辰;一条大sql能够或许堵死全部库
  • OR改写成IN:OR的效力是n级别,IN的效力是log(n)级别,in的个数倡议节制在200之内
  • 不必函数和触发器,在操纵法式完成
  • 避免%xxx式查问
  • 罕用JOIN
  • 操纵同范例停止比拟,比方用"123"和"123"比,123和123比
  • 尽能够或许避免在WHERE子句中操纵!=或<>操纵符,不然将引擎抛却操纵索引而停止全表扫描
  • 对延续数值,操纵BETWEEN不必IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5
  • 列表数据不要拿全表,要操纵LIMIT来分页,每页数目也不要太大

原开辟职员已跑路,法式已完成上线,我没法点窜sql,故:该说话没法履行,抛却!

引擎


引擎

今朝普遍操纵的是MyISAM和InnoDB两种引擎:
  1. MyISAM
  2. MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默许引擎,它的特色是:
  • 不撑持行锁,读取时对须要读到的一切表加锁,写入时则对表加排它锁
  • 不撑持事件
  • 不撑持外键
  • 不撑持瓦解后的宁静规复
  • 在表有读取查问的同时,撑持往表中拔出新记载
  • 撑持BLOB和TEXT的前500个字符索引,撑持全文索引
  • 撑持提早更新索引,极大晋升写入机能
  • 对不会停止点窜的表,撑持紧缩表,极大削减磁盘空间占用
  1. InnoDB
  2. InnoDB在MySQL 5.5后成为默许索引,它的特色是:
  • 撑持行锁,接纳MVCC来撑持高并发
  • 撑持事件
  • 撑持外键
  • 撑持瓦解后的宁静规复
  • 不撑持全文索引

整体来讲,MyISAM合适SELECT麋集型的表,而InnoDB合适INSERT和UPDATE麋集型的表

MyISAM速率能够或许超快,占用存储空间也小,可是法式请求事件撑持,故InnoDB是必须的,故该打算没法履行,抛却!

3.分区

MySQL在5.1版引入的分区是一种简略的程度拆分,用户须要在建表的时辰加上分区参数,对操纵是通明的无需点窜代码

对用户来讲,分区表是一个自力的逻辑表,可是底层由多个物理子表构成,完成分区的代码现实上是经由进程对一组底层表的东西封装,但对SQL层来讲是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL完成分区的体例也象征着索引也是根据分区的子表界说,不全局索引

用户的SQL语句是须要针对分区表做优化,SQL前提中要带上分区前提的列,从而使查问定位到少许的分区上,不然就会扫描全局部区,能够或许经由进程EXPLAIN PARTITIONS来查抄某条SQL语句会落在那些分区上,从而停止SQL优化,我测试,查问时不带分区前提的列,也会进步速率,故该办法值得一试。

分区的益处是:
  • 能够或许让单表存储更多的数据
  • 分区表的数据更轻易保护,能够或许经由进程清晰全局部区批量删除大批数据,也能够或许增添新的分区来撑持新拔出的数据。别的,还能够或许对一个自力分区停止优化、查抄、修复等操纵
  • 局部查问能够或许从查问前提肯定只落在多数分区上,速率会很快
  • 分区表的数据还能够或许散布在差别的物理装备上,从而搞笑操纵多个硬件装备
  • 能够或许操纵分区表赖避免某些出格瓶颈,比方InnoDB单个索引的互斥拜候、ext3文件体系的inode锁合作
  • 能够或许备份和规复单个分区

分区的限定和错误谬误:
  • 一个表最多只能有1024个分区
  • 若是分区字段中有主键或独一索引的列,那末一切主键列和独一索引列都必须包罗出去
  • 分区表没法操纵外键束缚
  • NULL值会使分区过滤有用
  • 一切分区必须操纵不异的存储引擎

分区的范例:
  • RANGE分区:基于属于一个给定延续区间的列值,把多行分派给分区
  • LIST分区:近似于按RANGE分区,区分在于LIST分区是基于列值婚配一个团圆值调集中的某个值来停止挑选
  • HASH分区:基于用户界说的抒发式的前往值来停止挑选的分区,该抒发式操纵将要拔出到表中的这些行的列值停止计较。这个函数能够或许包罗MySQL中有用的、发生非负整数值的任何抒发式
  • KEY分区:近似于按HASH分区,区分在于KEY分区只撑持计较一列或多列,且MySQL办事器供给其本身的哈希函数。必须有一列或多列包罗整数值
  • 具体对mysql分区的观点请自行google或查问官方文档,我这里只是举一反三了。

我起首根据月份把上彀记实表RANGE分区了12份,查问效力进步6倍摆布,成果不较着,故:换id为HASH分区,分了64个分区,查问速率晋升明显。题目处置!

成果以下:PARTITION BY HASH (id)PARTITIONS 64

select count() from readroom_website; --11901336行记实

/ 受影响行数: 0 已找到记实: 1 正告: 0 延续时辰 1 查问: 5.734 sec. /

select * from readroom_website where month(accesstime) =11 limit 10;

/ 受影响行数: 0 已找到记实: 10 正告: 0 延续时辰 1 查问: 0.719 sec. */

4.分表

分表便是把一张大表,根据如上进程都优化了,仍是查问卡死,那就把这个表分红多张表,把一次查问分红屡次查问,而后把成果组合前往给用户。

分表分为垂直拆分和程度拆分,凡是以某个字段做拆分项。比方以id字段拆分为100张表: 表名为 tableName_id%100

但:分表须要点窜源法式代码,会给开辟带来大批使命,极大的增添了开辟本钱,故:只合适在开辟早期就斟酌到了大批数据存在,做好了分表处置,不合适操纵上线了再做点窜,本钱太高!!!并且挑选这个打算,都不如挑选我供给的第二第三个打算的本钱低!故不倡议接纳。

5.分库

把一个数据库分红多个,倡议做个读写分手就好了,真实的做分库也会带来大批的开辟本钱,得失相当!不保举操纵。

打算二具体申明:进级数据库,换一个100%兼容mysql的数据库


mysql机能不行,那就换个。为保障源法式代码不点窜,保障现有营业安稳迁徙,故须要换一个100%兼容mysql的数据库。
  1. 开源挑选
  • tiDB http://github.com/pingcap/tidb
  • Cubrid http://www.cubrid.org/
  • 开源数据库会带来大批的运维本钱且其产业品德和MySQL另有差异,有良多坑要踩,若是你公司请求必须自建数据库,那末挑选该范例产物。
  1. 云数据挑选
  • 阿里云POLARDB
  • http://www.aliyun.com/product/polardb?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.47.7a984b5cS7h4wH

官方先容语:POLARDB 是阿里云自研的下一代干系型散布式云原生数据库,100%兼容MySQL,存储容量最高可达 100T,机能最高晋升至 MySQL 的 6 倍。POLARDB 既融会了贸易数据库不变、靠得住、高机能的特点,又具备开源数据库简略、可扩大、延续迭代的上风,而本钱只要商用数据库的 1/10。

我守旧测试了一下,撑持收费mysql的数据迁徙,无操纵本钱,机能晋升在10倍摆布,价钱跟rds相差未几,是个很好的备选处置打算!
  • 阿里云OcenanBase
  • 淘宝操纵的,扛得住双十一,机能卓越,可是在公测中,我没法测验考试,但值得等候
  • 阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)
  • http://www.aliyun.com/product/petadata?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.54.7a984b5cS7h4wH

官方先容:云数据库HybridDB for MySQL (原名PetaData)是同时撑持海量数据在线事件(OLTP)和在线阐发(OLAP)的HTAP(Hybrid Transaction/Analytical Processing)干系型数据库。

我也测试了一下,是一个olap和oltp兼容的处置打算,可是价钱太高,每小时高达10块钱,用来做存储太华侈了,合适存储和阐发一路用的营业。
  • 腾讯云DCDB
  • http://cloud.tencent.com/product/dcdb_for_tdsql

官方先容:DCDB别名TDSQL,一种兼容MySQL和谈和语法,撑持主动程度拆分的高机能散布式数据库——即营业显现为完全的逻辑表,数据却平均的拆分到多个分片中;每一个分片默许接纳主备架构,供给灾备、规复、监控、不停机扩容等全套处置打算,合用于TB或PB级的海量数据场景。

腾讯的我不喜好用,未几说。缘由是出了题目找不到人,线上题目没法处置头疼!可是他价钱自制,合适超小公司,玩玩。

打算三具体申明:去掉mysql,换大数据引擎处置数据


数据量过亿了,没得选了,只能上大数据了。
  1. 开源处置打算
  2. hadoop家属。hbase/hive怼上便是了。可是有很高的运维本钱,普通公司是玩不起的,没十万投入是不会有很好的产出的!
  3. 2.云处置打算
  4. 这个就比拟多了,也是一种将来趋向,大数据由专业的公司供给专业的办事,小公司或小我采办办事,大数据就像水/电等大众举措措施一样,存在于社会的各个方面。
  5. 国际做的最好确当属阿里云。
  6. 我挑选了阿里云的MaxCompute共同DataWorks,操纵超等舒畅,按量付费,本钱极低。
  7. MaxCompute能够或许懂得为开源的Hive,供给sql/mapreduce/ai算法/python剧本/shell剧本等体例操纵数据,数据以表格的情势揭示,以散布式体例存储,接纳按时使命和批处置的体例处置数据。DataWorks供给了一种使命流的体例办理你的数据处置使命和调剂监控。
  8. 固然你也能够或许挑选阿里云hbase等其余产物,我这里首要是离线处置,故挑选MaxCompute,根基都是图形界面操纵,大要写了300行sql,用度不跨越100块钱就处置了数据处置题目。

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