本篇内容主要讲解“怎么优化MySQL中的千万级数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“怎么优化MySQL中的千万级数据”吧!
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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：
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：
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。
client模式
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。
到此，相信大家对“怎么优化MySQL中的千万级数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！
