MySQL 数据量太大的解决方案

末蓝、 2024-04-01 13:28 157阅读 0赞

### 面对问题 ###

插入查询慢、且需要时效性比较强的情况

### 原因 ###

MYSQL 容量上千万条以上就会很慢。

### 解决方法 ###

**分区**

对应用透明，相对操作比较简单。

对主键有要求：所有主键里必须包含分区主键，如果又想用id查，又想用年份查就比较难。查询会受一些影响：批量查时快不了多少，插入可以提速。

**分库**

比如不同年份可以放在不同主机上，以加快速度。

**分表**

一般都使用分表策略。

需要看按什么分，比如按用户id分，或者按年份分表。

按时间分：热表 (当前一年数据)、冷表 (往年数据)，最后一个年份的冷表可能看需要看是否保存最新数据。需要确定冷热表是否重叠，如果重叠。

如按年份分表，注意按业务时间而不是编辑时间 (这个时间可能变化)

### 迁移场景 ###

需要定义迁移规则：比如每个月迁一次 (新表、本年表、前一年表)，对时间字段建索引。

历史数据迁移：如果表巨大，则不使用查询，从第一条开始向其它表里分流；选改表，再改其上应用。

新表间迁移：假设每月迁一次，每月把这个月数据从热表里迁出来 (同样是分流)；也可以双写，即每次写入冷表和热表，定期删热表最后的数据。

补采数据：在修修补补的情况下 (补采数据)，又写可能更合适。

数据表结构修改：不分表时操作一次，分表后需要同一操作，执行多次。

*  注意一：单批次迁移每次1000-10000条，不要太大。
 *  注意二：在复杂的场景下，双写最好。

### 注意事项 ###

**索引**

对于在巨大表中可能查询的数据一定要建索引

**表碎片清理**

热表不断地写入删除，需要定期清理，方法如下：

$ alter table 表名 engine=innodb;

原文链接：[https://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/122400271][https_blog.csdn.net_xieyan0811_article_details_122400271]

[https_blog.csdn.net_xieyan0811_article_details_122400271]: https://blog.csdn.net/xieyan0811/article/details/122400271

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