mysql 超大数据/表管理技巧
MySQLl 2019-04-05
如果你对长篇大论没有兴趣，也可以直接看看结果，或许你对结果感兴趣。在实际应用中经过存储、优化可以做到在超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒。看上去是个不错的成绩，不过优化这条路没有终点，当我们的系统有超过几百人、上千人同时使用时，仍然会显的力不从心。
目录：
分区存储
优化查询
改进分区
模糊搜索
持续改进的方案
正文：
分区存储
对于超大的数据来说，分区存储是一个不错的选择，或者说这是一个必选项。对于本例来说，数据记录来源不同，首先可以根据来源来划分这些数据。但是仅仅这样还不够，因为每个来源的分区的数据都可能超过千万。这对数据的存储和查询还是太大了。MySQL5.x以后已经比较好的支持了数据分区以及子分区。因此数据就采用分区+子分区来存储。
下面是基本的数据结构定义：
代码如下：
CREATE TABLE `tmp_sampledata` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `username` varchar(32) DEFAULT NULL, `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL, `email` varchar(64) DEFAULT NULL, `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL, `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL, `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′, PRIMARY KEY (`id`,`src`) ) ENGINE=MyISAM AUTO_INCREMENT=95660181 DEFAULT CHARSET=gbk /*!50500 PARTITION BY LIST COLUMNS(src) SUBPARTITION BY HASH (id) SUBPARTITIONS 5 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = MyISAM, PARTITION p2736 VALUES IN (2) ENGINE = MyISAM, PARTITION p736736 VALUES IN (3) ENGINE = MyISAM, PARTITION p3838648 VALUES IN (4) ENGINE = MyISAM, PARTITION p842692 VALUES IN (5) ENGINE = MyISAM, PARTITION p7575 VALUES IN (6) ENGINE = MyISAM, PARTITION p386386 VALUES IN (7) ENGINE = MyISAM, PARTITION p62678 VALUES IN (8) ENGINE = MyISAM) */
对于拥有分区及子分区的数据表，分区条件（包括子分区条件）中使用的数据列，都应该定义在primary key 或者 unique key中。详细的分区定义格式，可以参考MySQL的文档。上面的结构是第一稿的存储方式（后文还将进行修改）。采用load data infile的方式加载，用时30分钟加载8千万记录。感觉还是挺快的（bulk_insert_buffer_size=8m）。
基本查询优化
数据装载完毕后，我们测试了一个查询：
代码如下：
mysql> explain select * from tmp_sampledata where id=9562468\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tmp_sampledata type: ref possible_keys: PRIMARY key: PRIMARY key_len: 8 ref: const rows: 8 Extra: 1 row in set (0.00 sec)
这是毋庸置疑的，通过id进行查询是使用了主键，查询速度会很快。但是这样的做法几乎没有意义。因为对于终端用户来说，不可能知晓任何的资料的id的。假如需要按照username来进行查询的话：
代码如下：
mysql> explain select * from tmp_sampledata where username = ‘yourusername'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tmp_sampledata type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 74352359 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select * from tmp_sampledata where src between 1 and 7 and username = ‘yourusername'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tmp_sampledata type: ALL possible_keys: NULL key: NULL key_len: NULL ref: NULL rows: 74352359 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
那这个查询就没法用了。根本就没人能等待一个上亿表的全表搜索！这是我们就考虑是否给username创建一个索引，这样肯定会提高查询速度：
create index idx_username on tmp_sampledata(username);
这个创建索引的时间很久，似乎超过了数据装载时间，不过好歹建好了。
代码如下：
mysql> explain select * from tmp_sampledata2 where username = ‘yourusername'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tmp_sampledata2 type: ref possible_keys: idx_username key: idx_username key_len: 66 ref: const rows: 80 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
和预期的一样，这个查询使用了索引，查询速度在可接受范围内。
但是这带来了另外一个问题：创建索引需要而外的空间！！当我们对username和email都创建索引时，空间的使用大幅度的提升！这同样不是我们期望看到的（无奈的选择？）。
除了使用索引，并保证其在查询中能使用到此索引外，分区的关键字段是一个很重要的优化因素，比如下面的这个例子：
代码如下：
mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef'\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 80 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef' and src in (2,3,4,5)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 40 Extra: Using where 1 row in set (0.01 sec) mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef' and src in (2)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 10 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec) mysql> explain select id from tsampledata where username='abcdef' and src in (2,3)\G *************************** 1. row *************************** id: 1 select_type: SIMPLE table: tsampledata type: ref possible_keys: idx_sampledata_username key: idx_sampledata_username key_len: 66 ref: const rows: 20 Extra: Using where 1 row in set (0.00 sec)
同一个查询语句在根据是否针对分区限定做查询时，查询成本相差很大：
where username='abcdef' rows: 80
where username='abcdef' and src in (2,3,4,5) rows: 40
where username='abcdef' and src in (2) rows: 10
where username='abcdef' and src in (2,3) rows: 20
从分析中看出，当根据src（分区表的分区字段）进行查询限定时，被影响的数目（rows）在发生着变化。rows:80代表着需要对8个分区进行搜索。
改进数据存储：另一种分区格式
既然在统计应用中，最多用的是通过username, email进行数据查询，那么在表存储时，应该考虑使用username,email进行分区，而不是通过id。因此重新创建分区表，导入数据：
代码如下：
CREATE TABLE `tmp_sampledata` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL, `username` varchar(32) NOT NULL DEFAULT ”, `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL, `email` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ”, `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL, `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL, `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′, primary KEY (`src`,`username`,`email`, `id`) ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk PARTITION BY LIST COLUMNS(src) SUBPARTITION BY KEY (username,email) SUBPARTITIONS 10 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = MyISAM, PARTITION p2736 VALUES IN (2) ENGINE = MyISAM, PARTITION p736736 VALUES IN (3) ENGINE = MyISAM, PARTITION p3838648 VALUES IN (4) ENGINE = MyISAM, PARTITION p842692 VALUES IN (5) ENGINE = MyISAM, PARTITION p7575 VALUES IN (6) ENGINE = MyISAM, PARTITION p386386 VALUES IN (7) ENGINE = MyISAM, PARTITION p62678 VALUES IN (8) ENGINE = MyISAM)?;
这个定义没什么问题，按照预期，它将根据primary key来进行数据表分区。但是这有一个非常非常严重的性能问题：数据在load data infile的时候，同时对数据进行索引创建。这大大延长了数据装载时间，同样是不可忍受的情况。上面这个例子，如果建表时启用了 primary key 或者 unique key, 在我的测试系统上，load data infile执行了超过12小时。而下面这个：
代码如下：
CREATE TABLE `tmp_sampledata` ( `id` bigint(20) unsigned NOT NULL, `username` varchar(32) NOT NULL DEFAULT ”, `passwd` varchar(32) DEFAULT NULL, `email` varchar(64) NOT NULL DEFAULT ”, `nickname` varchar(32) DEFAULT NULL, `siteid` varchar(32) DEFAULT NULL, `src` smallint(6) NOT NULL DEFAULT '0′ ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=gbk PARTITION BY LIST COLUMNS(src) SUBPARTITION BY KEY (username,email) SUBPARTITIONS 10 (PARTITION pose VALUES IN (1) ENGINE = MyISAM, PARTITION p2736 VALUES IN (2) ENGINE = MyISAM, PARTITION p736736 VALUES IN (3) ENGINE = MyISAM, PARTITION p3838648 VALUES IN (4) ENGINE = MyISAM, PARTITION p842692 VALUES IN (5) ENGINE = MyISAM, PARTITION p7575 VALUES IN (6) ENGINE = MyISAM, PARTITION p386386 VALUES IN (7) ENGINE = MyISAM, PARTITION p62678 VALUES IN (8) ENGINE = MyISAM)?;
数据装载仅仅用了5分钟：
mysql> load data infile ‘cvsfile.txt' into table tmp_sampledata fields terminated by ‘\t' escaped by ”;
Query OK, 74352359 rows affected, 65535 warnings (5 min 23.67 sec)
Records: 74352359 Deleted: 0 Skipped: 0 Warnings: 51267046
So，所有的问题，又回到了2.上
测试查询中的模糊搜索
对于创建好索引的大数据表，一般般的针对性的查询，应该可以满足需要。但是有些查询可能不能通过索引来发挥效率，比如查询以 163.com 结尾的邮箱:
select … from … where email like ‘%163.com'
即便数据针对 email 建立有索引，上面的查询是用不到那个索引的。如果我们使用的是 oracle，那么还可以建立一个反向索引，但是mysql不支持反向索引。所以如果发生类似的查询，只有两种方案可以：
通过数据冗余，把需要的字段反转一遍另外保存，并创建一个索引
这样上面的那个查询可以通过 where email like ‘moc.361%' 来完成，但是这个成本（存储、更新）太高昂了
通过全文检索fulltext来实现。不过mysql同样在分区表上不支持fulltext(或许等待以后的版本吧。)
自己做分词fulltext
没有最终方案
创建一个不含任何索引、键的分区表；
导入数据；
创建索引；
因为创建索引要花很久时间，此处做了个小小调整，提高myisam索引的排序空间为1G（默认是8m）：
mysql> set myisam_sort_buffer_size=1048576000;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> create index idx_username_src on tmp_sampledata (username,src);
Query OK, 74352359 rows affected (7 min 13.11 sec)
Records: 74352359 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> create index idx_email_src on tmp_sampledata (email,src);
Query OK, 74352359 rows affected (10 min 48.30 sec)
Records: 74352359 Duplicates: 0 Warnings: 0
mysql> create index idx_src_username_email on tmp_sampledata(src,username,email);
Query OK, 74352359 rows affected (16 min 5.35 sec)
Records: 74352359 Duplicates: 0 Warnings: 0
实际应用中，此表可能不需要这么多索引的，都建立一遍，只是为了展示一下创建的速度而已。
实际应用中的效果
存储的问题暂时解决到这里了，接下来经过了一系列的服务器参数调整以及查询的优化，我只能做到在这个超过9千万数据中的查询响应速度控制在1到20毫秒。听上去是个不错的成绩。但是当我们的系统有超过几百个人同时使用时，仍然显的力不从心。或许日后还有机会能更优化这个存储与查询。让我慢慢期待吧。
