Mysql大数据表处理方案

场景：

当我们业务数据库表中的数据越来越多，如果你也和我遇到了以下类似场景，那让我们一起来解决这个问题

• 数据的插入,查询时长较长
• 后续业务需求的扩展 在表中新增字段 影响较大
• 表中的数据并不是所有的都为有效数据  需求只查询时间区间内的

评估表数据体量

我们可以从表容量/磁盘空间/实例容量三方面评估数据体量，接下来让我们分别展开来看看

表容量：

表容量主要从表的记录数、平均长度、增长量、读写量、总大小量进行评估。一般对于OLTP的表，建议单表不要超过2000W行数据量，总大小15G以内。访问量：单表读写量在1600/s以内

查询行数据的方式： 我们一般查询表数据有多少数据时用到的经典sql语句如下：

• select count(*) from table
• select count(1) from table 但是当数据量过大的时候，这样的查询就可能会超时，所以我们要换一种查询方式

1. use 库名
2. show table status like '表名' ; 或 show table status like '表名'\G ;

上述方法不仅可以查询表的数据，还可以输出表的详细信息 , 加 \G 可以格式化输出。包括表名 存储引擎 版本 行数 每行的字节数等等，大家可以自行试一下哈

磁盘空间

查看指定数据库容量大小

select
table_schema as '数据库',
table_name as '表名',
table_rows as '记录数',
truncate(data_length/1024/1024, 2) as '数据容量(MB)',
truncate(index_length/1024/1024, 2) as '索引容量(MB)'
from information_schema.tables
order by data_length desc, index_length desc;
复制代码

查询单个库中所有表磁盘占用大小

select
table_schema as '数据库',
table_name as '表名',
table_rows as '记录数',
truncate(data_length/1024/1024, 2) as '数据容量(MB)',
truncate(index_length/1024/1024, 2) as '索引容量(MB)'
from information_schema.tables
where table_schema='mysql'
order by data_length desc, index_length desc;
复制代码

查询出的结果如下：

建议数据量占磁盘使用率的70%以内。同时，对于一些数据增长较快，可以考虑使用大的慢盘进行数据归档（归档可以参考方案三）

实例容量

MySQL是基于线程的服务模型，因此在一些并发较高的场景下，单实例并不能充分利用服务器的CPU资源，吞吐量反而会卡在mysql