mysql单库负载过高的处理方式

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经常混迹于技术社区，频繁看到这个题目，今天干脆在自己博客重复一遍解决办法：

针对mysql，sqlserver等关系型数据库单表数据过大的处理方式

如果不是阿里云的分布式数据库 DRDS 那种多机器集群方案的话： 先考虑表分区 ；然后考虑分表 ；然后考虑分库。

这个题目是我所经历过的，我做的是GPS应用，早期版本就是选用的关系型数据库Sql Server。当时我选取的方案就是第一种：表分区。 表分区的优势是，如果表结构合理，可以不涉及到程序修改。也就是说，对程序来讲依然是单表读写的效果！

所有轨迹数据存入到一个巨大的表里。有多大呢？

最大存储量超过10亿行。具体数值应该是12亿多点，由于系统设计为只存储30天轨迹，所以线上期间最大存储只到这个数，再后来采用云架构，上云替换成非关系性数据库，获得了更高的写入性能和存储压缩能力。   每日写入量就超过1500万行。上下班交通高峰时候每秒写入量平均超过500行。也就是500iops，距离系统设计的压测指标3000还有一大截

这张大型单表设计要点：（一个聚集索引用于写入，一个联合索引用于查询，没有主键，使用表分区）

明确主键用途：

真的需要查询单行数据时候才需要主键！

我采用无主键设计，用于避免写入时候浪费维护插入数据的性能。最早使用聚集的类似自增的id主键，压测写入超过5亿行的时候，写入性能缩减一半

准确适用聚集：

写入的数据在硬盘物理顺序上是追加，而不是插入！

我把时间戳字段设置为聚集索引，用于聚集写入目的设计。保证硬盘上的物理写入顺序，不浪费性能用于插入数据

职责足够单一： 

用于精准索引！

使用时间+设备联合索引，保证这张表只有一个查询用途。保证系统只有一种查询目的：按照设备号，查询一个时间段的数据。

精确的表分区：

要求查询时候限定最大量或者最大取值范围！

按天进行表分区，实现大数据量下的高效查询。这里是本文重点，按照聚集索引进行，可以让目标数据局限在更小的范围进行，虽然单表数据上亿，但是查询基本上只在某一天的的几千万里进行索引查询

每张表会有各自的特点，不可生搬硬套，总结下我这张表的特点：

只增，不删，不改！

关于不删除中：每天使用作业删除超过30天的那个分区数据除外，因为要清空旧的表分区，腾出新的表分区！

只有一个业务查询：只按照设备编码查询某个时间段

只有一个运维删除：删除旧的分区数据

这张表，是我技术生涯中进步的一个大阶梯，让我我体会到了系统架构的意义。

虽然我的这张举行表看似只有4个关键点，但是这四个非常精准的关键点设计，耗费了我一个月之久！正是这么足够精准的表结构设计，才撑起了后来压测并发量超过3000的并发写入量！压测的指标跟数据库所在的硬盘有直接关系，当时选取的硬盘是4块10000转的SAS盘做了Raid10的环境

关于后来为什么没有更高的实际应用数值，是因为系统后来改版为云架构，使用了阿里云，更改为写入性能更高的非关系型数

优化方案：

主从同步+读写分离：

这个表在有设备条件的情况下，读写分离，这样能减少很多压力，而且数据稳定性也能提高

纵向分表：

根据原则，每个表最多不要超过5个索引，纵向拆分字段，将部分字段拆到一个新表

通常我们按以下原则进行垂直拆分:（先区分这个表中的冷热数据字段）

把不常用的字段单独放在一张表

把text，blob等大字段拆分出来放在附表中

经常组合查询的列放在一张表中

缺点是：很多逻辑需要重写，带来很大的工作量。

利用表分区：

这个是推荐的一个解决方案，不会带来重写逻辑等，可以根据时间来进行表分区，相当于在同一个磁盘上，表的数据存在不同的文件夹内，能够极大的提高查询速度。

横向分表：

1000W条数据不少的，会带来一些运维压力，备份的时候，单表备份所需时间会很长，所以可以根据服务器硬件条件进行水平分表，每个表有多少数据为准。

这么大的表优化是很痛苦的，看你对数据的用途，如果不经常查询、而是频繁的增加，可以考虑定期（每周或者每日）把表中的数据复制到历史表中，清空工作表的数据，这样插入的效率能大大提高，但是查询的时候需要在两个表中进行查询。用于频繁插入数据的工作表要尽量少建索引，用于查询的历史表要多建索引。

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