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【全网首发】(大表小技巧)有时候 2 小时的 SQL 操作,可能只要 1 分钟原创

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大家好,我是yes。

上篇文章 关于一张 5 亿数据表之我与 DBA 的 battle 发了之后,有好几个小伙伴来问我 SQL 是怎么拆的。

这篇我们来简单盘下,其实拆 SQL 是因为涉及大表删除的问题。

比如,你现在需要删除一张一共有 5 亿数据的表里面的 2021 年数据,假设这张表叫 yes。

我相信你脑子在 1s 内肯定会蹦出这条 SQL :

delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

如果直接执行这条 SQL 会发生什么问题呢?

长事务

我们需要关注到一个前提:这张表有 5 亿的数据,所以它是一张超大表,因此这个 where 条件可能涉及非常多的数据,所以我们可以从离线数仓或者备库查下数据量,然后我们发现这条 SQL 会删除 3 亿左右的数据。

那么一次性 delete 完的方案是不行的,因为这会涉及到长事务的问题

长事务涉及到加锁,只会在事务执行完毕后才会释放锁,由于长事务锁了很多数据,如果期间有频繁的 DML 想要操作这些数据,那么就会造成阻塞。

连接都阻塞住了,业务线程自然就阻塞了,也就是说你的服务线程都在等待数据库的响应,然后可能还会影响到别的服务,可能产生雪崩,于是就 GG 了。

长事务可能会造成主从延迟,你想想主库执行了好久,才执行完给从库,从库又要重放好久,期间可能有很长一段时间数据是不同步的。

还有一种情况,业务都有个特殊停机窗口,你觉得你可以为所欲为,然后开始执行长事务了,然后执行了 5 小时之后,不知道啥情况抛错了,事务回滚了,于是浪费了 5 个小时,还得重新开始。

综上,我们需要避免长事务的发生。

那面对可能发生长事务的 SQL 我们怎么拆呢?

拆 SQL

我们就以上面这条 SQL 为例:

delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

看到这条 SQL,如果要拆分,想必很多小伙伴会觉得很简单,按日期拆不就完事了?

delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2021-02-01";

delete from yes where create_date >= "2021-02-01" and create_date < "2021-03-01";

......

这当然可以,恭喜你,你已经拆分成功了,没错就这么简单。

但是,如果 create_date 没有索引怎么办?

没索引的话,上面这就全表扫描了啊?

影响不大,没有索引我们就给他创造索引条件,这个条件就是主键。

我们直接一个 select min(id)... 和 select max(id).... 得到这张表的主键最小值和最大值,假设答案是233333333 和 666666666。

然后我们就可以开始操作了:

delete from yes where (id >= 233333333 and id < 233433333) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

delete from yes where (id >= 233433333 and id <233533333) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

......

delete from yes where (id >= 666566666 and id <=666666666) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

当然你也可以再精确些,通过日期筛选来得到 maxId,这影响不大(不满足条件的 SQL 执行很快,不会耗费很多时间)。

这样一来 SQL 就满足了分批的操作,且用得上索引。

如果哪条语句执行出错,只会回滚小部分数据,我们重新排查下就好了,影响不大。

而且拆分 SQL 之后还可以并行提高执行效率

当然我之前的文章说过,并行可能有锁竞争的情况,导致个别语句等待超时。不过影响不大,只要机器状态好,执行的快,因为锁竞争导致的等待并不一定会超时,如果个别 SQL 超时的话,重新执行就好了。

有时候要转换思路

关于大表删除有时候要转换思路,把删除转成插入

假设还是有一张 5 亿的数据表,此时你需要删除里面 4.8 亿的数据,那这时候就不要想着删除了,要想着插入。

道理很简单,删除 4.8 亿的数据,不如把要的 2000W 插入到新表中,我们后面业务直接用新表就好了。

这两个数据量对比,时间效率差异不言而喻了吧?

具体操作也简单:

  1. 创建一张新表,名为 yes_temp
  2. 将 yes 表的 2000W 数据 select into 到 yes_temp 中
  3. 将 yes 表 rename 成 yes_233
  4. 将 yes_temp 表 rename 成 yes

狸猫换太子,大功告成啦!

之前有个记录表我们就是这样操作的,就 select into 近一个月的数据到新表中,以前老数据就不管了,然后 rename 一下,执行的非常快,1 分钟内就搞定了。

这种类似的操作是有工具的,比如 pt-online-schema-change 等,不过我没用过,有兴趣的小伙伴可以自己去看看,道理是一样的,多了几个触发器,这里不多赘述了。

最后

咱们开发还是得多学一些数据库的操作和原理,因为好多数据库的操作都需要你亲力亲为,小公司没 DBA 的话就不说了,大公司的话咱也不知道 DBA 到底会关心到哪个程度,还是得靠自己靠谱。

我翻了翻我之前的文章,好像 MySQL 相关写的是最多的,有兴趣的可以看下这个合集:MySQL合集

不过应该有文章挺多没加到这个合集的,有空我再整理整理。

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我是yes,从一点点到亿点点我们下篇见~

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