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phper优化MySQL千万级大表的方法详解

首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。

首先采用Mysql存储千亿级的数据,确实是一项非常大的挑战。Mysql单表确实可以存储10亿级的数据,只是这个时候性能非常差,项目中大量的实验证明,Mysql单表容量在500万左右,性能处于最佳状态。

针对大表的优化,主要是通过数据库分库分表来解决,目前比较普遍的方案有三个:分区分库分表NoSql/NewSql。实际项目中,这三种方案是结合的,目前绝大部分系统的核心数据都是以RDBMS存储为主,NoSql/NewSql存储为辅。

分区

首先来了解一下分区方案。

分区表是由多个相关的底层表实现的。这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们也可以直接访问各个分区,存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有的底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是在各个底层表上各自加上一个相同的索引。这个方案对用户屏蔽了sharding的细节,即使查询条件没有sharding column,它也能正常工作(只是这时候性能一般)。

不过它的缺点很明显:很多的资源都受到单机的限制,例如连接数,网络吞吐等。如何进行分区,在实际应用中是一个非常关键的要素之一。

下面开始举例:以客户信息为例,客户数据量5000万加,项目背景要求保存客户的银行卡绑定关系,客户的证件绑定关系,以及客户绑定的业务信息。

此业务背景下,该如何设计数据库呢。项目一期的时候,我们建立了一张客户业务绑定关系表,里面冗余了每一位客户绑定的业务信息。

基本结构大致如下:

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查询时,对银行卡做索引,业务编号做索引,证件号做索引。随着需求大增多,这张表的索引会达到10个以上。而且客户解约再签约,里面会保存两条数据,只是绑定的状态不同。

假设我们有5千万的客户,5个业务类型,每位客户平均2张卡,那么这张表的数据量将会达到惊人的5亿,事实上我们系统用户量还没有过百万时就已经不行了。这样的设计绝对是不行的,无论是插入,还是查询,都会让系统崩溃。

mysql数据库中的数据是以文件的形势存在磁盘上的,默认放在/mysql/data下面(可以通过my.cnf中的datadir来查看), 一张表主要对应着三个文件,一个是frm存放表结构的,一个是myd存放表数据的,一个是myi存表索引的。这三个文件都非常的庞大,尤其是.myd文件,快5个G了。下面进行第一次分区优化,Mysql支持的分区方式有四种:

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在我们的项目中,range分区和list分区没有使用场景,如果基于绑定编号做range或者list分区,绑定编号没有实际的业务含义,无法通过它进行查询,因此,我们就剩下 HASH 分区和 KEY 分区了,HASH分区仅支持int类型列的分区,且是其中的一列。

KEY 分区倒是可以支持多列,但也要求其中的一列必须是int类型;看我们的库表结构,发现没有哪一列是int类型的,如何做分区呢?增加一列,绑定时间列,将此列设置为int类型,然后按照绑定时间进行分区,将每一天绑定的用户分到同一个区里面去。

这次优化之后,我们的插入快了许多,但是查询依然很慢,为什么?

因为在做查询的时候,我们也只是根据银行卡或者证件号进行查询,并没有根据时间查询,相当于每次查询,mysql都会将所有的分区表查询一遍。

进行第二次方案优化,既然 HASH 分区和 KEY分区要求其中的一列必须是int类型的,那么创造出一个int类型的列出来分区是否可以?

分析发现,银行卡的那串数字有秘密。银行卡一般是16位到19位不等的数字串,我们取其中的某一位拿出来作为表分区是否可行呢,通过分析发现,在这串数字中,其中确实有一位是0到9随机生成的,我们基于银行卡号+随机位进行KEY分区,每次查询的时候,通过计算截取出这位随机位数字,再加上卡号,联合查询,达到了分区查询的目的,需要说明的是,分区后,建立的索引,也必须是分区列,否则Mysql还是会在所有的分区表中查询数据。

通过银行卡号查询绑定关系的问题解决了,那么证件号呢,如何通过证件号来查询绑定关系。

前面已经讲过,做索引一定是要在分区健上进行,否则会引起全表扫描。我们再创建了一张新表,保存客户的证件号绑定关系,每位客户的证件号都是唯一的,新的证件号绑定关系表里,证件号作为了主键,那么如何来计算这个分区健呢,客户的证件信息比较庞杂,有身份证号,港澳台通行证,机动车驾驶证等等,如何在无序的证件号里找到分区健。

为了解决这个问题,我们将证件号绑定关系表一分为二,其中的一张表专用于保存身份证类型的证件号,另一张表则保存其他证件类型的证件号,在身份证类型的证件绑定关系表中,我们将身份证号中的月数拆分出来作为了分区健,将同一个月出生的客户证件号保存在同一个区,这样分成了12个区,其他证件类型的证件号,数据量不超过10万,就没有必要进行分区了。

这样每次查询时,首先通过证件类型确定要去查询哪张表,再计算分区健进行查询。作了分区设计之后,保存2000万用户数据时银行卡表的数据保存文件就分成了10个小文件,证件表的数据保存文件分成了12个小文件,解决了这两个查询的问题,还剩下一个问题:业务编号怎么办?

一个客户有多个签约业务,如何进行保存?这时候,采用分区的方案就不太合适了,它需要用到分表的方案。

分表

我们前面有提到过对于mysql,其数据文件是以文件形式存储在磁盘上的。当一个数据文件过大时,操作系统对大文件的操作就会比较麻烦耗时,且有的操作系统就不支持大文件,这个时候就必须分表了。

另外对于mysql常用的存储引擎是Innodb,它的底层数据结构是B+树。当其数据文件过大的时候,查询一个节点可能会查询很多层次,而这必定会导致多次IO操作进行装载进内存,肯定会耗时的。

除此之外还有Innodb对于B+树的锁机制。对每个节点进行加锁,那么当更改表结构的时候,这时候就会树进行加锁,当表文件大的时候,这可以认为是不可实现的。所以综上我们就必须进行分表与分库的操作。

如何进行分库分表,目前互联网上有许多的版本,比较知名的一些方案:阿里的TDDL,DRDS和cobar,京东金融的sharding-jdbc;民间组织的MyCAT;360的Atlas;美团的zebra;其他比如网易,58,京东等公司都有自研的中间件。

这么多的分库分表中间件方案归总起来,就两类:client模式和proxy模式。

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client模式

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proxy模式

无论是client模式,还是proxy模式。几个核心的步骤是一样的:SQL解析,重写,路由,执行,结果归并。个人比较倾向于采用client模式,它架构简单,性能损耗也比较小,运维成本低。

如何对业务类型进行分库分表。分库分表最重要的一步,即sharding column的选取,sharding column选择的好坏将直接决定整个分库分表方案最终是否成功。而sharding column的选取跟业务强相关。

在我们的项目场景中,sharding column无疑最好的选择是业务编号。通过业务编号,将客户不同的绑定签约业务保存到不同的表里面去,根据业务编号路由到相应的表中进行查询,达到进一步优化sql的目的。

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