“数据中台、读写分离、表分区”解决MySQL 单表数据量、并放量双高的效率瓶颈
需求情景：现有一数据库表，用于记录每一台设备的各种指标项数据，每台设备指标项约150个左右，共有10台设备（后期还会增加），每台设备每2秒写入1次数据，即：数据库单表每秒写入数据量=10台设备*150个指标项数据/2 = 750 写/秒 的并发。单日写数据量高达6,480万。在单台数据库服务器的情况下肯定并发卡死，更不用谈查询效率。
解决方案：
- 在数据采集端，将每台设备每次需要采集的数据做成json字符串，而不是每个指标项都做一次插入，如下图所示：
这是一个很重要的改动，网上有很多说法，类似“数据中台”之类的，就是专门有个地方以串行方式接收数据，保证数据不掉。这里用的不是数据中台的全部，只是用了其部分思想。如此，每台设备每次传输的数据，不管有多少，在程序采集端就构建为一条json字符串。10台设备现在每2秒传一次的写并发现在为：10/2 = 5写/秒，相较于750写/秒的并发，大大减少。单日写入数据为：43.2万，记录从数量上看减少150倍。
- 库表结构设计
为保障写表效率，尽量不做索引。数据库表结构如下：
表结构说明：
is_split的作用是用于程序级实现数据的转移，后面做读表的时候有用。
这里，为了保证写效率，只对主键建立了索引，其实，这个索引不建立都没有什么问题。
- 读、写分离设计
此处的读写分离不是真正意义上的读写分离，没有用到rose等专用软件来做。就是通过定时事物进行数据的批量写完成。
如上图所示，device_data数据定时写入device_data_read表中。存储过程如下所示：
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `DW_division`()
begin
declare temp_latest_id bigint(50);
select id into temp_latest_id from device_data order by id desc limit 1;-- 通过雪花id找到所要处理的数据的锚点。
insert into device_data_read(id,json_str,record_time,is_split,iot_id)
select id,json_str,record_time,1,json_extract(json_str,'$.iotid') from device_data where iot_id is null and id<=temp_latest_id;
update device_data set is_split=1, iot_id=json_extract(json_str,'$.iotid') where iot_id is null and id<=temp_latest_id;
end之前用雪花id的作用在此处就体现出来了，可以通过有序的数字类型，快速锚定数据点。这里做了两步操作：
- 将数据批量写入读表，通过insert into ... select ...方式批量写入数据库表效率很高；
- 如果采集程序是自己写的，后面的json_extract都可以不用，可以进一步提高程序效率，由于采集程序是第三方完成，所以这里的效率还是受到一定影响；
- 做完后，将is_split标记设置为1，避免停电、宕机后不知道程序做到哪了的情况。
定时调用存储过程，由于对查询的效率实施性要求并不是那么高，此处的数据传输方案是10秒1次，建立一个定时任务即可。如下图：
- 读表的处理（索引+动态表分区）
读表在结构上与写表完全一致，但在索引建立上，可以根据自身查询需要建立多个索引字段。
如上图所示，读表增加了1个索引。
考虑到单表单日数据还是有43.2万，在超过千万数据的情况下，查询无论如何都会非常慢。此时，通过引入表分区和动态表分区（通过定时任务，每天调用一次表分区函数）思想，将每日数据做成一个表分区，即可较好地解决实时查询问题。如下图：
建立动态表分区时有几个需要注意的地方：
- 用于分割表分区的字段需要是整形，或者能够通过函数转化为整形的字段，如上图，本人通过日期进行分割，那么：就需要通过to_days函数将当前日期转为整形。
- 通过navicat进行表分区设计，只能实现静态的表分区，想要每天做一个分区，需要根据自身业务需求编写动态增加表分区的代码，其实：核心代码只有一条：
alter table device_data_read add partition(partition 分区名 values less than (to_days('分区值')))基于上述代码，构建存储过程如下：
CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `auto_table_division`()
begin
declare tempTimeStr varchar(40);
declare parName varchar(40);
declare sqlstr varchar(2000);
set tempTimeStr = date_format(NOW(),'%Y%m%d');
set parName = CONCAT("p",tempTimeStr);
set sqlstr = "alter table device_data_read add partition(partition 分区名 values less than (to_days('分区值')))";
set sqlstr = replace(sqlstr,'分区名',parName);
set sqlstr = replace(sqlstr,'分区值',now());
set @sqlstrPara = sqlstr;
select @sqlstrPara;
prepare sqlsentence from @sqlstrPara;
execute sqlsentence;
DEALLOCATE prepare sqlsentence;
end业务逻辑比较简单，代码不详述。
- 建立时间，每天凌成0点0分调用1次即可完成动态表分区的建立工作。
- 经过上述调整，性能有非常明显的改善，业务逻辑存储过程在40万左右记录下，执行效率可保证在1秒以内：
SCADA实现了实施高效展示（最大延时10秒）
