如何使用分区处理MySQL的亿级数据优化

mysql在查询上千万级数据的时候，通过索引可以解决大部分查询优化问题。但是在处理上亿数据的时候，索引就不那么友好了。

数据表（日志）是这样的：

由于数据不需要全量处理，经过与需求方讨论后，我们按时间段抽样一部分数据，比如抽样一个月的数据，约3.5亿行。数据处理的思路：

1）建表引擎选择Innodb。由于数据是按月分区的，我们将该月分区的数据单独copy出来，源表为myisam引擎，因我们可能需要过滤部分数据，涉及到筛选的字段又没有索引，使用myisam引擎加索引的速度会比较慢；2）按日分区。将copy出来的表加好索引后（约2-4个小时），过滤掉无用的数据，同时再次新生成一张表，抽取json中需要的字段，并对该表按日分区。

CREATE TABLE `tb_name` ( `id_`, ..., KEY `idx_1` (`create_user_`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=’应用日志’PARTITION BY RANGE(to_days(log_time_)) ( PARTITION p1231 VALUES LESS THAN (737425), PARTITION p0101 VALUES LESS THAN (737426), PARTITION p0102 VALUES LESS THAN (737427), PARTITION p0103 VALUES LESS THAN (737428), PARTITION p0104 VALUES LESS THAN (737429),......);

3）对上面生成的表按每日进行聚合或者其他操作，并将结果存储到临时表中，尽量使用存储过程加工数据，由于加工相对复杂而且耗时较多（跑一次存储过程需要大概1-2小时），因此循环调用存储过程时应记录操作时间和执行过程中的参数等；

delimiter $$create procedure proc_name(param varchar(50))begin declare start_date date; declare end_date date; set start_date = ’2018-12-31’; set end_date = ’2019-02-01’;start transaction; truncate tmp_talbe; commit;while start_date < end_date do set @partition_name = date_format(start_date, ’%m%d’);set @start_time = now(); -- 记录当前分区操作起始时间 start transaction; set @sqlstr = concat( 'insert into tmp_talbe', 'select field_names ', 'from tb_name partition(p', @partition_name,') t ', 'where conditions;' ); -- select @sqlstr; prepare stmt from @sqlstr; execute stmt; deallocate prepare stmt; commit;-- 插入日志set @finish_time = now(); -- 操作结束时间insert into oprerate_log values(param, @partition_name, @start_time, @finish_time, timestampdiff(second, @start_time, @finish_time)); set start_date = date_add(start_date, interval 1 day); end while;end$$delimiter ;

4）对上述生成的结果进行整理加工。

总的来说，处理过程相对繁琐，而且产生了很多中间表，对关键步骤还需要记录操作流程的元数据，这对SQL处理的要求会比较高，因此不建议使用MySQL处理这种任务（除非迫不得已），如果能将能处理过程放在大数据平台上处理，速度会更快，而且元数据管理会相对专业。

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