《MySQL 亿级数据表平滑分表实践：基于时间分片的架构演进》

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目录

• 《MySQL 亿级数据表平滑分表实践：基于时间分片的架构演进》
• • 引言
  • 一、为什么我们需要分表？
  • • 1.1 单表数据量过大的问题
    • 1.2 分表方案选型
  • 二、分表前的准备工作
  • • 2.1 数据评估分析
    • 2.2 分表命名规范设计
    • 2.3 应用影响评估
  • 三、分表实施方案详解
  • • 3.1 方案一：平滑迁移方案（推荐）
    • • 第一步：创建分表结构
      • 第二步：分批迁移数据
      • 第三步：建立联合视图
    • 3.2 方案二：触发器过渡方案
  • 四、Java应用层适配
  • • 4.1 动态表名路由
    • 4.2 MyBatis分表适配
    • • 方案一：动态SQL
      • 方案二：插件拦截（高级）
  • 五、分表后的运维管理
  • • 5.1 自动建表策略
    • 5.2 数据归档策略
  • 六、踩坑与经验总结
  • • 6.1 遇到的典型问题
    • 6.2 性能对比数据
  • 七、未来演进方向
  • 结语

《MySQL 亿级数据表平滑分表实践：基于时间分片的架构演进》

引言

在互联网应用快速发展的今天，数据量呈现爆炸式增长。作为后端开发者，我们常常会遇到单表数据量过亿导致的性能瓶颈问题。本文将以一个真实的4亿数据表分表案例为基础，详细介绍如何在不影响线上业务的情况下，完成按时间维度分表的完整过程，包含架构设计、具体实施方案、Java代码适配以及注意事项等全方位内容。

一、为什么我们需要分表？

1.1 单表数据量过大的问题

当MySQL单表数据量达到4亿级别时，会面临诸多挑战：

• 索引膨胀，B+树层级加深，查询效率下降
• 备份恢复时间呈指数级增长
• DDL操作（如加字段、改索引）锁表时间不可接受
• 高频写入导致锁竞争加剧

1.2 分表方案选型

常见的分表策略有：

1. 水平分表 ：按行拆分，如按ID范围、哈希、时间等
2. 垂直分表 ：按列拆分，将不常用字段分离
3. 分区表 ：MySQL内置分区功能

本文选择 按时间水平分表 ，因为：

• 业务查询大多带有时间条件
• 天然符合数据冷热特征
• 便于历史数据归档

二、分表前的准备工作

2.1 数据评估分析

-- 分析数据时间分布SELECT DATE_FORMAT(create_time, \'%Y-%m\') AS month, COUNT(*) AS countFROM original_tableGROUP BY monthORDER BY month;

2.2 分表命名规范设计

制定明确的分表命名规则：

• 主表：original_table
• 月度分表：original_table_202301
• 年度分表：original_table_2023
• 归档表：archive_table_2022

2.3 应用影响评估

检查所有涉及该表的SQL：

• 是否都有时间条件
• 是否存在跨时间段的复杂查询
• 事务是否涉及多表关联

三、分表实施方案详解

3.1 方案一：平滑迁移方案（推荐）

第一步：创建分表结构

-- 创建2023年1月的分表（结构完全相同）CREATE TABLE original_table_202301 LIKE original_table;-- 为分表添加同样的索引ALTER TABLE original_table_202301 ADD INDEX idx_user_id(user_id);

第二步：分批迁移数据

使用Java编写迁移工具：

public class DataMigrator { private static final int BATCH_SIZE = 5000; public void migrateByMonth(String month) throws SQLException { String sourceTable = \"original_table\"; String targetTable = \"original_table_\" + month; try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { long maxId = getMaxId(conn, sourceTable); long currentId = 0; while (currentId < maxId) { String sql = String.format(  \"INSERT INTO %s SELECT * FROM %s \" +  \"WHERE create_time BETWEEN \'%s-01\' AND \'%s-31\' \" +  \"AND id > %d ORDER BY id LIMIT %d\",  targetTable, sourceTable, month, month, currentId, BATCH_SIZE); try (Statement stmt = conn.createStatement()) {  stmt.executeUpdate(sql);  currentId = getLastInsertedId(conn, targetTable); } Thread.sleep(100); // 控制迁移速度 } } }}

第三步：建立联合视图

CREATE VIEW original_table_unified ASSELECT * FROM original_table_202301 UNION ALLSELECT * FROM original_table_202302 UNION ALL...SELECT * FROM original_table; -- 当前表作为最新数据

3.2 方案二：触发器过渡方案

对于不能停机的关键业务表：

-- 创建分表CREATE TABLE original_table_new LIKE original_table;-- 创建触发器DELIMITER //CREATE TRIGGER tri_original_table_insertAFTER INSERT ON original_tableFOR EACH ROWBEGIN IF NEW.create_time >= \'2023-01-01\' THEN INSERT INTO original_table_new VALUES (NEW.*); END IF;END//DELIMITER ;

四、Java应用层适配

4.1 动态表名路由

实现一个简单的表名路由器：

public class TableRouter { private static final DateTimeFormatter MONTH_FORMAT = DateTimeFormatter.ofPattern(\"yyyyMM\"); public static String routeTable(LocalDateTime createTime) { String month = createTime.format(MONTH_FORMAT); return \"original_table_\" + month; }}

4.2 MyBatis分表适配

方案一：动态SQL

<select id=\"queryByTime\" resultType=\"com.example.Entity\"> SELECT * FROM ${tableName} WHERE user_id = #{userId} AND create_time BETWEEN #{start} AND #{end}</select>

public List<Entity> queryByTime(Long userId, LocalDate start, LocalDate end) { List<String> tableNames = getTableNamesBetween(start, end); return tableNames.stream() .flatMap(table -> mapper.queryByTime(table, userId, start, end).stream()) .collect(Collectors.toList());}

方案二：插件拦截（高级）

实现MyBatis的Interceptor接口：

@Intercepts(@Signature(type= StatementHandler.class, method=\"prepare\", args={Connection.class, Integer.class}))public class TableShardInterceptor implements Interceptor { @Override public Object intercept(Invocation invocation) throws Throwable { BoundSql boundSql = ((StatementHandler)invocation.getTarget()).getBoundSql(); String originalSql = boundSql.getSql(); if (originalSql.contains(\"original_table\")) { Object param = boundSql.getParameterObject(); LocalDateTime createTime = getCreateTime(param); String newSql = originalSql.replace(\"original_table\",  \"original_table_\" + createTime.format(MONTH_FORMAT)); resetSql(invocation, newSql); } return invocation.proceed(); }}

五、分表后的运维管理

5.1 自动建表策略

使用Spring Scheduler实现每月自动建表：

@Scheduled(cron = \"0 0 0 1 * ?\") // 每月1号执行public void autoCreateNextMonthTable() { LocalDate nextMonth = LocalDate.now().plusMonths(1); String tableName = \"original_table_\" + nextMonth.format(MONTH_FORMAT); jdbcTemplate.execute(\"CREATE TABLE IF NOT EXISTS \" + tableName + \" LIKE original_table_template\");}

5.2 数据归档策略

public void archiveOldData(int keepMonths) { LocalDate archivePoint = LocalDate.now().minusMonths(keepMonths); String archiveTable = \"archive_table_\" + archivePoint.getYear(); // 创建归档表 jdbcTemplate.execute(\"CREATE TABLE IF NOT EXISTS \" + archiveTable + \" LIKE original_table_template\"); // 迁移数据 jdbcTemplate.update(\"INSERT INTO \" + archiveTable + \" SELECT * FROM original_table WHERE create_time < ?\", archivePoint.atStartOfDay()); // 删除原数据 jdbcTemplate.update(\"DELETE FROM original_table WHERE create_time < ?\", archivePoint.atStartOfDay());}

六、踩坑与经验总结

6.1 遇到的典型问题

1. 跨分页查询问题 ：

• 解决方案：使用Elasticsearch等中间件预聚合

2. 分布式事务问题 ：

• 解决方案：避免跨分表事务，或引入Seata等框架

3. 全局唯一ID问题 ：

• 解决方案：使用雪花算法(Snowflake)生成ID

6.2 性能对比数据

七、未来演进方向

1. 分库分表 ：当单机容量达到瓶颈时考虑
2. TiDB迁移 ：对于超大规模数据考虑NewSQL方案
3. 数据湖架构 ：将冷数据迁移到HDFS等存储

结语

MySQL分表是一个系统工程，需要结合业务特点选择合适的分片策略。本文介绍的按时间分表方案，在保证业务连续性的前提下，成功将4亿数据表的查询性能提升了7倍。希望这篇实践总结能为面临类似问题的开发者提供有价值的参考。

作者提示：任何架构改造都要先在测试环境充分验证，并准备好回滚方案！