几千万记录，数据库表结构如何平滑变更

方案一：在线修改表结构。

画外音：alter table add column

数据量大的情况下，锁表时间会较长，造成拒绝服务，一般不可行。

方案二：通过增加表的方式扩展属性，通过外键join来查询。

举个例子，对：

t_user(uid, c1, c2, c3)

想要扩展属性，可以通过增加一个表实现：

t_user_ex(uid, c4, c5, c6)

数据量大的情况下，join性能较差，一般不可行。

方案三，通过增加表的方式扩展，通过视图来屏蔽底层复杂性。

同上，视图效率较低，一般不使用视图。

画外音：至少58到家禁止使用视图。

方案四，揍产品经理，阻止她修改需求。

方案五，提前预留一些reserved字段，加列可复用这些字段。

这个方案可行，但如果预留过多，会造成空间浪费。

方案六，pt-online-schema-change

对于MySQL而言，这是目前比较成熟的方案，被广大公司所使用。

画外音：我呆过的互联网公司，数据库均使用MySQL。

下面仍以用户表扩展为例，说下这个工具内部的原理与步骤。

假设：

user(uid, name, passwd)

要扩展到：

user(uid, name, passwd, age, sex)

第一步，先创建一个扩充字段后的新表：

user_new(uid, name, passwd, age, sex)

画外音：就是被扩展后的表。

第二步，在原表user上创建三个触发器，对原表user进行的所有insert/delete/update操作，都会对新表user_new进行相同的操作;

第三步，分批将原表user中的数据insert到新表user_new，直至数据迁移完成;

第四步，删掉触发器，把原表移走(默认是drop掉);

第五步，把新表user_new重命名(rename)成原表user;

扩充字段完成，整个过程不需要锁表，可以持续对外提供服务。

操作过程中需要注意：

变更过程中，最重要的是冲突的处理，一条原则，以触发器的新数据为准，这就要求被迁移的表必须有主键(这个要求基本都满足);

变更过程中，写操作需要建立触发器，所以如果原表已经有很多触发器，方案就不行(互联网大数据高并发的在线业务，一般都禁止使用触发器);

触发器的建立，会影响原表的性能，所以这个操作必须在流量低峰期进行;