实战 2000w 数据大表的优化过程，提供三种解决方案

搜云库编辑部架构师技术栈 2022-05-06

今天，磊哥，跟大家聊一聊，2000w 数据大表的优化过程，公司在使用阿里云的 rds for MySQL 数据库中（其实就是MySQL5.6版本），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，每次查询速度极慢，日常卡死。严重影响业务。

问题前提：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！！！

我尝试解决该问题，so，有个这个日志。

引擎

目前广泛使用的是MyISAM和InnoDB两种引擎：

MyISAM

MyISAM引擎是MySQL 5.1及之前版本的默认引擎，它的特点是：

不支持行锁，读取时对需要读到的所有表加锁，写入时则对表加排它锁
不支持事务
不支持外键
不支持崩溃后的安全恢复
在表有读取查询的同时，支持往表中插入新纪录
支持BLOB和TEXT的前500个字符索引，支持全文索引
支持延迟更新索引，极大提升写入性能
对于不会进行修改的表，支持压缩表，极大减少磁盘空间占用

InnoDB

InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引，它的特点是：

支持行锁，采用MVCC来支持高并发
支持事务
支持外键
支持崩溃后的安全恢复
不支持全文索引

总体来讲，MyISAM适合SELECT密集型的表，而InnoDB适合INSERT和UPDATE密集型的表

MyISAM速度可能超快，占用存储空间也小，但是程序要求事务支持，故InnoDB是必须的，故该方案无法执行，放弃！

3.分区

MySQL在5.1版引入的分区是一种简单的水平拆分，用户需要在建表的时候加上分区参数，对应用是透明的无需修改代码

对用户来说，分区表是一个独立的逻辑表，但是底层由多个物理子表组成，实现分区的代码实际上是通过对一组底层表的对象封装，但对SQL层来说是一个完全封装底层的黑盒子。MySQL实现分区的方式也意味着索引也是按照分区的子表定义，没有全局索引

用户的SQL语句是需要针对分区表做优化，SQL条件中要带上分区条件的列，从而使查询定位到少量的分区上，否则就会扫描全部分区，可以通过EXPLAIN PARTITIONS来查看某条SQL语句会落在那些分区上，从而进行SQL优化，我测试，查询时不带分区条件的列，也会提高速度，故该措施值得一试。

分区的好处是：

分区的限制和缺点：

分区的类型：

具体关于mysql分区的概念请自行google或查询官方文档，我这里只是抛砖引玉了。

我首先根据月份把上网记录表RANGE分区了12份，查询效率提高6倍左右，效果不明显，故：换id为HASH分区，分了64个分区，查询速度提升显著。问题解决！

结果如下：PARTITION BY HASH (id)PARTITIONS 64

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

/ 受影响行数: 0 已找到记录: 1 警告: 0 持续时间 1 查询: 5.734 sec. /

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

/ 受影响行数: 0 已找到记录: 10 警告: 0 持续时间 1 查询: 0.719 sec. */

4.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。

5.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。

方案二：升级数据库，换一个100%兼容mysql的数据库

mysql性能不行，那就换个。为保证源程序代码不修改，保证现有业务平稳迁移，故需要换一个100%兼容mysql的数据库。

开源选择

tiDB https://github.com/pingcap/tidb
Cubrid https://www.cubrid.org/

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。

云数据选择

阿里云POLARDB

https://www.aliyun.com/product/polardb?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.47.7a984b5cS7h4wH

官方介绍语：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。

我开通测试了一下，支持免费mysql的数据迁移，无操作成本，性能提升在10倍左右，价格跟rds相差不多，是个很好的备选解决方案！

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)

https://www.aliyun.com/product/petadata?spm=a2c4g.11174283.cloudEssentials.54.7a984b5cS7h4wH

官方介绍：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。

我也测试了一下，是一个olap和oltp兼容的解决方案，但是价格太高，每小时高达10块钱，用来做存储太浪费了，适合存储和分析一起用的业务。

腾讯云DCDB

https://cloud.tencent.com/product/dcdb_for_tdsql

官方介绍：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，关注公众号：搜云库技术团队，回复：“面试题”，获取，高清PDF：3625页互联网大厂面试题，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。

腾讯的我不喜欢用，不多说。原因是出了问题找不到人，线上问题无法解决头疼！但是他价格便宜，适合超小公司，玩玩。