之前杨老师的两篇文章《MySQL时间类分区写SQL的一些注意事项》、《MySQL时间分区的实现》，介绍了在MySQL中时间分区的基础知识，这篇文章《MySQL分区表案例分享》给了一个实际的案例，这个是某家互联网公司数据库系统的表调优过程，从实践层面，了解一下。

问题与背景：

1. 单张表数据量太大，每天会产生 10W 条记录，一年就是 3650W 条记录。

2. 对这张表的查询95%都是在某一天或者几天内，过滤区间最大不超过一个月。例如在2019年3月1日、2019年4月20日或者是2019年5月1日和2019年5月5日这个时间段内。偶尔会涉及到跨月、跨年查询，但是频率很低。

3. 记录保留10年。也就是单表3.6亿条记录，单表太大，不便于管理，后期如果单表损坏，修复也难。

4. 单表查询性能很差，对历史数据删除性能也很差。

基于以上需求分析后得出结论：

1. 查询过滤的数据范围相对比较集中，不是那么分散；要同时考虑过期数据清理性能问题。

2. 考虑把表拆分为10张新表，一张是当前表，剩余9张是历史归档表；当前表存放最近两年的数据，每到年底迁移老旧数据到历史表进行归档，并且对过期历史数据进行清理。

3. 考虑对部分过滤场景使用MySQL分区表，非常适合95%的查询；可以使用分区置换功能把数据移到历史表。

4. 分区表带来几个好处：一是查询性能提升；二是管理方便，过期数据直接快速清理；三是对应用透明，暂时不需要应用改代码。

接下来看看表的优化过程：

由于隐私考虑，不方便贴原始表结构，这里用结构简化的示例表来看下优化过程。原始表为pt_old，缩减字段个数到3，记录数缩减10倍为3650W ，每年 365W(客户原来字段有30个，记录数3.6亿)，记录范围从2011年到2020年，刚好十年的数据，

(localhost:ytt)<mysql>show create table pt_old\G
*************************** 1. row ***************************Table: pt_old
Create Table: CREATE TABLE `pt_old` (`id` bigint unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,`r1` int DEFAULT NULL,`log_date` date DEFAULT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_log_date` (`log_date`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=64306811 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci
1 row in set (0.00 sec)(localhost:ytt)<mysql>select min(log_date),max(log_date),count(*) from pt_old;
+---------------+---------------+----------+
| min(log_date) | max(log_date) | count(*) |
+---------------+---------------+----------+
| 2011-01-01    | 2020-12-31    | 36500000 |
+---------------+---------------+----------+
1 row in set (21.14 sec)

先导出原始表数据(按照年导出10份数据)，后期直接导入到新分区表，执行以下脚本，

root@ytt-unbuntu:/home/ytt/scripts# cat pt_export
#!/bin/sh
for i in `seq 2011 2020`
do {mysql -D ytt -e "select * from pt_old where log_date between '$i-01-01' and '$i-12-31' into outfile '/var/lib/mysql-files/pt_$i.csv' fields terminated by ',' " } &
done
wait
root@ytt-unbuntu:/home/ytt/scripts# ./pt_export
root@ytt-unbuntu:/var/lib/mysql-files# ls -sihl
总用量 788M
5767677 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:39 pt_2011.csv
5775332 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2012.csv
5775334 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2013.csv
5774596 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2014.csv
5775335 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2015.csv
5775333 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2016.csv
5775329 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2017.csv
5775330 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2018.csv
5775336 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2019.csv
5775331 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2020.csv

分别以年为粒度，建立10张表，其中表pt_2020为分区表，

root@ytt-unbuntu:/home/ytt/scripts# for i in `seq 2011 2020`;do mysql -e"use ytt;create table pt_$i like pt_old;";done;

由于MySQL分区表硬性规定，分区键必须为主键或者主键的一部分，因此将时间字段加到主键里，

(localhost:ytt)<mysql>alter table pt_2020 drop primary key, add primary key (id,log_date);
Query OK, 0 rows affected (0.29 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

给表pt_2020添加分区(有可能存放当年以及去年的数据，因此要按照天来分区，并且分成两年，这样到了新的一年，就直接把老旧数据迁移出去)，修改下之前的存储过程如下，

DELIMITER $$USE `ytt`$$DROP PROCEDURE IF EXISTS `sp_add_partition_pt_current`$$CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `sp_add_partition_pt_current`(
IN f_year_start YEAR,
IN f_year_end YEAR,
IN f_tbname VARCHAR(64)
)
BEGIN
DECLARE v_days INT UNSIGNED DEFAULT 365;
DECLARE v_year DATE DEFAULT '2011-01-01';
DECLARE v_partition_name VARCHAR(64) DEFAULT '';
DECLARE v_log_date DATE;
DECLARE i,j INT UNSIGNED DEFAULT 1;SET @stmt = '';SET @stmt_begin = CONCAT('ALTER TABLE ',f_tbname,' PARTITION BY RANGE COLUMNS(log_date)(');SET i = f_year_start;WHILE i <= f_year_end DOSET v_year = CONCAT(i,'-01-01');SET v_days = DATEDIFF(DATE_ADD(v_year,INTERVAL 1 YEAR),v_year);SET j = 1;WHILE j <= v_days DOSET v_log_date = DATE_ADD(v_year,INTERVAL j DAY);SET v_partition_name = CONCAT('p',i,'_',LPAD(j,3,'0'));SET @stmt = CONCAT(@stmt,'PARTITION ',v_partition_name,' VALUES LESS THAN(''',v_log_date,'''),');SET j = j + 1;END WHILE;SET i = i + 1;END WHILE;SET @stmt_end = 'PARTITION p_max VALUES LESS THAN (maxvalue))';SET @stmt = CONCAT(@stmt_begin,@stmt,@stmt_end);PREPARE s1 FROM @stmt;EXECUTE s1;DROP PREPARE s1;SELECT NULL,NULL,NULL INTO @stmt,@stmt_begin,@stmt_end;
END$$DELIMITER ;(localhost:ytt)<mysql>call sp_add_partition_pt_current(2020,2021,'pt_2020');
Query OK, 1 row affected (42.11 sec)

分别导入原始数据：2020年的数据导入表pt_2020，其他数据导入到历史表pt_2011到pt_2019，

root@ytt-unbuntu:/home/ytt/scripts# cat pt_import
#!/bin/sh
for i in `seq 2011 2020`
do {mysql -D ytt -e "load data infile '/var/lib/mysql-files/pt_$i.csv' into table pt_$i fields terminated by ',' " } &
done
wait
root@ytt-unbuntu:/home/ytt/scripts# ./pt_import

更改表p_2020为当前表，

(localhost:ytt)<mysql>alter table pt_2020 rename to pt_current;
Query OK, 0 rows affected (0.12 sec)

接下来我们要验证表改造后性能是否符合预期：

第一，查询性能分区表要有优势。

第二，分区表的管理、运维效率也要相应提升。

如果这两点都达到要求，就可以直接把分区表改名为原始表，原始表删除。

先来验证查询性能是否有提升：

第一条查询：查询'2020-03-01'当天的记录。

基于数据是否被缓存，这里每个查询我执行两次。基于原始表pt_old，第一次查询时间为1分钟1.7秒，第二次为0.03秒；基于分区表pt_current，第一次查询时间为0.02秒，第二次为0.01秒。如果仅对比第一次查询时间，分区表查询性能大幅提升；第二次来讲，相差不多，但分区表查询性能依然领先。

(localhost:ytt)<mysql>select * from pt_old where log_date = '2020-03-01';
...
9593 rows in set (1 min 1.70 sec)
-- 第二次
9593 rows in set (0.03 sec)(localhost:ytt)<mysql>select * from pt_current where log_date = '2020-03-01';
...
9593 rows in set (0.02 sec)
-- 第二次
9593 rows in set (0.01 sec)

第二条查询：查询2020年年底最后5天的记录。

依然每条查询执行两次。基于原始表pt_old的查询时间第一次为2分钟42.21秒，第二次为0.13秒；基于分区表pt_current的查询时间第一次为0.07秒，第二次为0.01秒。两次查询结果，分区表性能的提升都很明显。

(localhost:ytt)<mysql>select * from pt_old where log_date in ('2020-12-27','2020-12-28','2020-12-29','2020-12-30','2020-12-31');
...
30097 rows in set (2 min 42.21 sec)
...
-- 第二次
30097 rows in set (0.13 sec)(localhost:ytt)<mysql>select * from pt_current where log_date in ('2020-12-27','2020-12-28','2020-12-29','2020-12-30','2020-12-31');
...
30097 rows in set (0.07 sec)
...
-- 第二次
30097 rows in set (0.01 sec)

现在来看下管理与运维性能是否有提升？

既然用分区表，就会涉及到一个很棘手的问题：每到年底，如何调整分区表来适应新增记录？MySQL并没有直接的方法，不过我们可以利用默认分区p_max来手工扩容。

来看下表p_current的分区数据，

(localhost:ytt)<mysql>select left(partition_name,5) p,sum(table_rows) cnt from information_schema.partitions where table_name = 'pt_current' group by leftt(partition_name,5);
+-------+---------+
| p     | cnt     |
+-------+---------+
| p2020 | 3641722 |
| p2021 |       0 |
| p_max |       0 |
+-------+---------+
3 rows in set (0.02 sec)

目前只有2020年有数据，2021年没有数据，到2021年末记录则会自动加入到分区p_max里。所以应该在2022年1月1日凌晨前得把2020整年的数据挪出去变为pt_2020，并把2022年的分区定义加进去。

那依照我们的分析，我再来写一个自动扩充分区的存储过程，可以配合OS的JOB或者MySQL的EVENT来自动运行，代码如下，

DELIMITER $$USE `ytt`$$DROP PROCEDURE IF EXISTS `sp_autoextend_partition_pt_current`$$CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `sp_autoextend_partition_pt_current`(
IN f_year YEAR
)
BEGINDECLARE v_days INT UNSIGNED DEFAULT 365;DECLARE v_days_interval DATE DEFAULT '2018-12-31';DECLARE i INT UNSIGNED DEFAULT 1;SET @stmt = '';SET v_days =  DATEDIFF(CONCAT(f_year+1,'-01-01'),CONCAT(f_year,'-01-01'));SET @stmt_begin = 'ALTER TABLE pt_current REORGANIZE PARTITION p_max into(';WHILE i <= v_days DOSET v_days_interval = DATE_ADD(CONCAT(f_year,'-01-01'),INTERVAL i DAY);SET @stmt = CONCAT(@stmt,'PARTITION p',f_year,'_',LPAD(i,3,"0"),' VALUES LESS THAN (''',v_days_interval,'''),');     SET i = i + 1;        END WHILE; SET @stmt_end = 'PARTITION p_max VALUES LESS THAN (maxvalue))';SET @stmt = CONCAT(@stmt_begin,@stmt,@stmt_end);PREPARE s1 FROM @stmt;EXECUTE s1;DROP PREPARE s1;SET @stmt = NULL;SET @stmt_begin = NULL;SET @stmt_end = NULL;   END$$DELIMITER ;

现在来扩充2022年的分区数据，

(localhost:ytt)<mysql>call sp_autoextend_partition_pt_current(2022);
Query OK, 0 rows affected (14.55 sec)

接下来每年底需要做的事情就是把去年的数据挪走，并且删除旧分区定义，添加新的一年分区定义。

现在时间到了2022年，那先给pt_current插入2021年的数据(真实环境里，这部分数据是已经存在的)，

(localhost:ytt)<mysql>insert into pt_current (r1,log_date) select r1,date_add(log_date,interval 1 year) from pt_current;
Query OK, 3641722 rows affected (2 min 28.75 sec)
Records: 3641722  Duplicates: 0  Warnings: 0(localhost:ytt)<mysql>select left(partition_name,5) p,sum(table_rows) cnt from information_schema.partitions where table_name = 'pt_current' group by left(partition_name,5);
+-------+---------+
| p     | cnt     |
+-------+---------+
| p2020 | 3641722 |
| p2021 | 3641726 |
| p2022 |       0 |
| p_max |       0 |
+-------+---------+
4 rows in set (0.02 sec)

我们再将2020年的数据挪到历史表，(由于分区表中每年的分区数目较多，为了写法方便，这里我没有用分区置换功能。)

(localhost:ytt)<mysql>create table pt_2020 like pt_old;
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)(localhost:ytt)<mysql>insert into pt_2020 select * from pt_current where log_date between '2020-01-01' and '2020-12-31';
Query OK, 3641722 rows affected (1 min 12.54 sec)
Records: 3641722  Duplicates: 0  Warnings: 0

删除过期数据，

(localhost:ytt)<mysql>SELECT CONCAT('alter table ytt.pt_current drop partition ',partition_name,';') FROM information_schema.`PARTITIONS`  WHERE table_schema = 'ytt' AND table_name = 'pt_current'  AND partition_name like 'p2020%' into outfile '/var/lib/mysql-files/drop_expire_partition_2020.sql';
Query OK, 366 rows affected (0.00 sec)mysql> \. /var/lib/mysql-files/drop_expire_partition_2020.sql
Query OK, 0 rows affected (0.83 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0...Query OK, 0 rows affected (0.82 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0...

需要注意：分区定义一定要有规则，这样有利于后期清理过期数据。

分区表提供了很多的便利，前提是了解他，知道怎么用，做到事半功倍，否则就可能事倍功半了。

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