【原】阿里云RDS数据库超大表分区实现
[背景]
- 一张数据量约1亿条数据的表,由于最初设计疏忽,未做分区,现需要根据创建时间字段来做分区;
- 业务要求,该表仅需要保留3个月的数据,数据量在9千万~1亿3千万左右;
- 业务允许短时间停机,10分钟左右;
- 该表数据,仅最近14天左右数据会有更新操作,其余数据为统计查询;
- 原表创建时间用的timestamp,无法作为分区字段;
- ID为主键;
[RDS信息]
- 数据库类型:MySQL 5.6;
- CPU:8核;
- 最大连接数:8000;
- 最大IOPS:12000;
[解决思路]
- 创建新的分区表,与原表保持同样的结构,将创建时间类型改为datetime;
- 分批写入历史数据,每次1000万,大约7分钟时间;(查出最近14天会更新的最小ID,这批数据停机插入!)
- 停机插入最后的14天数据;
- Rename表,重启服务;
insert my_table_temp select *from my_tablewhere id>= 150000000and id< 160000000;
RENAME TABLE my_table TO my_table_to_delete; RENAME TABLE my_table_temp TO my_table ; DROP TABLE my_table_to_delete;
[总结]
这种方案还是有些限制的,比如能段时间停服务,且有明确历史数据不会更新,否则可能需要添加trigger来解决了。
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