前些天处理了一个需求，当时的数据库环境是Oracle，我算是想尽了Oracle相关的方案，而且在问题的处理过程中，还在不断的琢磨，如果失败了还有什么其他的方案。

   所以尽管Oracle这么一个成熟的商业数据库，做起来还是有些难度，需要一些额外的技巧，比如规避bug,间接实现需求等。

   但是换个角度，2亿多数据的表，其实MySQL也不是新鲜事儿了。如果MySQL碰到了这种情况，该怎么处理呢。

梳理业务需求

  假设业务需求还是不变，如下：

   业务同学反馈，数据库中有一个表数据量很大，因为要做一期活动，需要近期的数据，以前的旧数据可以考虑清理。清理多少旧数据呢，差不多是99%的量，数据量有多大呢，差不多两个亿。所以这个需求听起来蛮简单，但是业务同学明确希望能够保持业务的可持续性，这样一来就对实现方案有了一些选择。

   这个看起来简单的需求，有下面的一些补充信息，数据库为MySQL 5.6,数据量有2亿，数据查询效率非常差，99%以上都是脏数据，需要清理，开发同学是根据时间范围来进行查询；表里的数据只有insert,没有update和delete。

总结下来，要做4件事情：

1. 优化查询，目前是基于时间范围来查询，经过评估需要给这个表添加索引

2. 清理数据，表里有两亿数据，但是要清理绝大部分数据。

3. 保证业务的可持续性，每10分钟会做一次统计分析，数据会实时录入系统

4. 把表修改为分区表，把旧数据放入一个分区，新数据放入另一个分区，变更之后删除就分区即可

梳理需求优先级

如此一来，给这个表添加索引就是亟待解决的关键问题。

MySQL里面的online DDL功能还是很不错的，对于索引的操作，5.6版本支持还是很全的。

所以MySQL online DDL原生的方案就很不错，如果是5.5也没关系还有pt-osc工具等可以实现。

大道至简，思路相通

   而对此的一个解决方案如下，数据流和之前Oracle的方案如出一辙，但是实现原理和细节有所差别。

   首先需要做得就是生成一个影子表serverlog_read,对于源库的表数据变更都能够同步到这个表里。

   MySQL里面是不支持物化视图的，所以增量刷新等等方案就会受限，但是办法总比困难多，MySQL里面要实现物化视图还是有一些其他的方法的，比如说Flexviews，或者是自己实现，通过触发器的形式来实现需求，这里insert,delete,update都需要有触发条件，所以pt工具默认会创建的也是3个触发器，原理很相似。

    有了这个物化视图，缓存增量数据就有了基本保证，所以我们还需要两个辅助的表，一个是serverlog_par_old，这是个分区表，只保留一个分区，里面会存放物化视图里查到的刷新数据，另外一个是serverlog_host,这里面存放的是增量数据和实时录入系统的数据。

    这个时候其实有三种类别的数据处理需要考虑，第一类是旧数据，也可以理解为冷数据，第二类是增量数据，比如指定近一个月的数据需要保留，那么这个时间范围内的数据就是增量数据，第三类是实时数据，数据会实时录入系统，这个数据近乎是实时的。所以说上面的方案就是对冷数据能够归档，对增量数据能够合理截取，对实时数据产生尽可能小的影响。

   2亿的数据怎么合1千万的数据进行切换呢，MySQL 5.6也是支持exchange partition的。所以这个操作支持起来是没有问题的，毕竟分区的操作就是这么几种玩法。MySQL因为其自身存储的特性，实现这个需求其实更纯粹。

    最后就是增量，实时数据的补录，利用serverlog_hot来补数据就行。

方案之外的两点补充

    额外补充两点，也是MySQL在这个实现过程的两个亮点。

    第一个亮点就是MySQL复制表结构有着得天独厚的优势，大家知道在MySQL 5.6中是不支持create table xxxx as select xx这种方式的，但是有很多更绝的方法。

    我们可以改写为下面的方式来做：

   1.create table test1 like test; --这种方式能够完整的复制DDL信息。

    或者使用show create table来做，当然这个略有些不方面，或者是使用mysqldump --no-date的方式来导出语句也可以。

   2.插入数据，比如insert into test1 select *from test;

  第二个亮点部分就是对于数据的备份归档，说简单简单，说复杂复杂，比如我们严格限定数据的有效性，不需要的旧数据就不在当前的数据库中保留，但是为了实现基本的备份需求，我们可以使用rename user的方式来做。Oracle实现rename user还是有些复杂的，而MySQL实现起来就很轻巧。说得通俗一些，就是把里面的数据挪到另外一个目录下了。

  要处理这样一个需求，毫无疑问尽管我信息满满，但是在实践的时候还是是困难重重，碰到了问题多思考和总结，就会形成自己的认知体系，会少走很多弯路。

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