要回答这个问题,首先我们要明确这个表的数据是否全部有用?使用MySQL的过程,经常会遇到一个问题,比如说某张”log”表,用于保存某种记录,随着时间的不断的累积数据,但是只有最新的一段时间的数据是有用的;这个时候会遇到性能和容量的瓶颈,需要将表中的历史数据进行归档。
也就是说,大部分情况,我们做数据归档就足以解决这个问题。只有那些全部很重要的业务数据,才需要做分库分表。
利用存储过程和事件来定期进行数据的导出删除操作
1 、创建一个新表,表结构和索引与旧表一模一样
create table table_new like table_old;
2 、新建存储过程,查询30天的数据并归档进新数据库,然后把30天前的旧数据从旧表里删除
delimiter $
create procedure sp()
begin
insert into tb_new select * from table_old where rectime < NOW() - INTERVAL 30 DAY;
delete from db_smc.table_old where rectime < NOW() - INTERVAL 30 DAY;
end
3、创建EVENT,每天晚上凌晨00:00定时执行上面的存储过程
create event if not exists event_temp
on schedule every 1 day
on completion preserve
do call sp();
备注:第一次执行存储过程的时候因为历史数据过大, 可能发生意外让该次执行没有成功。重新执行时会遇到报错ERROR 1205 (HY000): Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction,应急解决方案如下:
1、执行show full processlist;
查看所有MySQL线程。
2、执行SELECT * FROM information_schema.INNODB_TRX;
查看是否有错误线程,即线程id在show full processlist;
的结果中,状态为sleep的线程。
3、kill进程id。
另外写存储过程的时候可以控制事务的大小,比如说可以根据时间字段每次归档一天或者更小时间段的数据,这样就不会有大事务的问题,里面还可以加入日志表,每次归档操作的行为都写入日志表,以后查起来也一目了然。
实战
首先,查看一下哪些表数据量特别大:
SELECT
TABLE_NAME AS '表名',
TABLE_ROWS AS '记录数'
FROM
information_schema.TABLES
WHERE
TABLE_SCHEMA = 'tms' and TABLE_ROWS > 1000; -- 这里替换为你的数据库名
如图,我要对原数据库中的single_packaging表进行归档,就先新建一个用于归档的数据库doc_history:
然后建一张一模一样的表在这个数据库,编写归档的存储过程:
delimiter $
create procedure sp()
begin
insert into doc_history.single_packaging select * from old_schema.single_packaging where create_time < NOW() - INTERVAL 7 DAY;
delete from old_schema.single_packaging where create_time < NOW() - INTERVAL 7 DAY;
end
注意老库和新库的区别。
最后,设置事件,每天定时跑:
create event if not exists event_temp
on schedule every 1 day
on completion preserve
do call sp();
这样就OK了。
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