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        1. 干货|一次MySQL两千万数据大表的优化过程,三种解决方案

          PHP技术大全 / 2019-03-15 14:59:03

          作者:王帅

          来源地址:http://yq.aliyun.com/articles/690978


          问题概述

          使用阿里云rds for MySQL数据库(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,查询速度极慢,日常卡死。严重影响业务。

          问题前提:老系?#24120;?#24403;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?#27425;?#25252;,这就是传说中的维护不了就跑路,然后我就是掉坑的那个!!!

          ?#39029;?#35797;解决该问题,so,有个这个日志。

          方案概述

          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?#20445;?#25968;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:扩展性强,成本低,没有数据容量瓶?#20445;?#32570;点:需要修改源程序代码

          以上三种方案,按顺序使用即可,数据量在亿级别一下的没必要换nosql,开发成本太高。三种方案我都试了一遍,而且都形成了落地解决方案。该过程心中慰问跑路的那几个开发者一万遍 :)

          方案一详细说明:优化现有mysql数据库

          跟阿里云数据库大佬电话?#20302;?and Google解决方案 and 问群里大佬,总结如下(都是精华):

          1.数据库设计和表创建时就要考虑性能

          2.sql的编写需要注意优化

          3.分区

          4.分表

          5.分库

          1.数据库设计和表创建时就要考虑性能

          mysql数据库本身高度灵活,造成性能不足,严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高,则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病,所以公司的dba通常工资巨高。

          设计表时要注意:

          1.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?#21344;洌?#25512;荐默认数字0代替null。

          2.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。

          3.使用枚举或整数代替?#22336;?#20018;类型

          4.尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME

          5.单表不要有太多字段,建议在20以内

          6.用整型来存IP

          索引

          1.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

          2.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

          3.值分布很稀少的字段不适合建索引,例如"?#21592;?这种只有两三个值的字段

          4.?#22336;?#23383;段只建前缀索引

          5.?#22336;?#23383;段最好不要做主键

          6.不用外键,由程序保证约束

          7.尽量不用UNIQUE,由程序保证约束

          8.使用多列索引时主意顺序和查询条件保持一致,同时删除不必要的单列索引

          简言之就是使用合适的数据类型,选择合适的索引

          选择合适的数据类型 (1)使用可存下数据的最小的数据类型,整型 < date,time < char,varchar < blob (2)使用简单的数据类型,整型比?#22336;?#22788;理开销更小,因为?#22336;?#20018;的比较更复杂。如,int类型存储时间类型,bigint类型转ip函数 (3)使用合理的字?#38382;?#24615;长度,固定长度的表会更快。使用enum、char而不是varchar (4)尽可能使用not null定义字段 (5)尽量少用text,非用不可最好分表 # 选择合适的索引列 (1)查询频繁的列,在where,group by,order by,on从句中出现的列 (2)where条件中<,<=,=,>,>=,between,in,以及like ?#22336;?#20018;+通配符(%)出现的列 (3)长度小的列,索引字段越小越好,因为数据库的存储单位是?#24120;?#19968;页中能存下的数据越多越好 (4)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:

          原开发人员已经跑路,该表早已建立,我无法修改,故:该措辞无法执行,放弃!

          2.sql的编写需要注意优化

          1.使用limit对查询结果的记录进行限定

          2.避免select *,将需要查找的字段列出来

          3.使用连接(join)来代替子查询

          4.拆分大的delete或insert语句

          5.可通过开启慢查询日志来?#39029;?#36739;慢的SQL

          6.不做?#24615;?#31639;: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?#32676;?#21491;边

          7.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

          8.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

          9.不用函数和触发器,在应用程序实现

          10.避免%xxx式查询

          11.少用JOIN

          12.使用同类型进行比较,比如用'123'和'123'比,123和123比

          13.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

          14.对于连续数值,使用BETWEEN不用IN:SELECT id FROM t WHERE num BETWEEN 1 AND 5

          15.列表数据不要拿全表,要使用LIMIT来分?#24120;?#27599;页数量也不要太大

          原开发人员已经跑路,程序已经完成上线,我无法修改sql,故:该措辞无法执行,放弃!

          引擎

          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:

          1.不支?#20013;?#38145;,读取时对需要读到的所有表加锁,写入时则对表?#20248;?#23427;锁

          2.不支持事务

          3.不支持外键

          4.不支?#30452;?#28291;后的安全恢复

          5.在表有读取查询的同?#20445;?#25903;持往表中插入?#24405;?#24405;

          6.支持BLOB和TEXT的前500个?#22336;?#32034;引,支持全文索引

          7.支持延迟更新索引,极大提升写入性能

          8.对于不会进行修改的表,支持压缩表,极大减少?#25490;炭占?#21344;用

          InnoDB

          InnoDB在MySQL 5.5后成为默认索引,它的特点是:

          1.支?#20013;?#38145;,采用MVCC来支持高并发

          2.支持事务

          3.支持外键

          4.支?#30452;?#28291;后的安全恢复

          5.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?#21344;?#20063;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?#35813;?#30340;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?#23548;?#19978;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?#31243;鮏QL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,?#19981;?#25552;高速度,故该措施值得一试。

          分区的好处是:

          1.可以让单表存储更多的数据

          2.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,?#37096;?#20197;增?#26377;?#30340;分区来支?#20013;?#25554;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

          3.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

          4.分区表的数据还可以分布在不同的物理设?#24178;希?#20174;而搞笑利用多个?#24067;?#35774;备

          5.可以使用分区表?#24403;?#20813;某些特殊瓶?#20445;?#20363;如InnoDB单个索引的互斥访问、ext3文件系统的inode锁竞争

          6.可?#21592;?#20221;和恢复单个分区

          分区的限制和缺点:

          1.一个表最多只能有1024个分区

          2.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

          3.分区表无法使用外键约束

          4.NULL值会使分区过?#23435;?#25928;

          5.所有分区必须使用相同的存储引擎

          分区的类型:

          1.RANGE分区:基于属于一个给定连续区间的列值,把多行分配给分区

          2.LIST分区:类似于按RANGE分区,区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择

          3.HASH分区:基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区,该表达式使用将要插入到表中的这些行的列?#21040;?#34892;计算。这个函数可以包含MySQL中有效的、产生非负整数值的任何表达式

          4.KEY分区:类似于按HASH分区,区别在于KEY分区只支持计算一列或多列,且MySQL服务器提供其自身的哈希函数。必须有一列或多列包含整数值

          5.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 ?#20013;?#26102;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 ?#20013;?#26102;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?#24050;?#25321;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?#19981;?#24102;来大量的开发成本,得不偿失!不推荐使用。


          方案二详细说明: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

          1.tiDB http://github.com/pingcap/tidb

          2.Cubrid http://www.cubrid.org/

          3.开源数据库会带来大量的?#23435;?#25104;本且其工业?#20998;?#21644;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

          1.阿里云POLARDB

          2.http://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,?#24535;?#26377;开源数据库简单、可扩展、?#20013;?#36845;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!

          1.阿里云OcenanBase

          2.?#21592;?#20351;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

          3.阿里云HybridDB for MySQL (原PetaData)

          4.http://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。

          1.腾讯云DCDB

          2.http://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,提供?#30452;浮?#24674;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?#19981;?#29992;,不多说。原因是出?#23435;?#39064;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。

          方案三详细说明:去掉mysql,换大数据引擎处理数据

          数据量过亿了,没得选了,只能上大数据了。

          开源解决方案

          hadoop?#26131;濉base/hive怼上就是了。但是有很高的?#23435;?#25104;本,一般公司是玩不起的,没十万?#24230;?#26159;不会有很好的产出的!

          云解决方案

          这个就比较多了,也是一种未来趋势,大数据由专业的公司提供专业的服务,小公司或个人购买服务,大数据就像水/电等公共设施一样,存在于社会的方方面面。

          国内做的最好的当属阿里云。

          ?#24050;?#25321;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?#38382;?#23637;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?#37096;?#20197;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。

          干货分享

          ?#36766;?#20851;注“PHP技术大全”微信公众号


          ?#35753;?#25991;章

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