基于时间类分区我之前写过实现篇、细节篇。今天来继续分享一下时间类分区的真实案例：某家互联网公司数据库系统的表调优过程。

问题与背景：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，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。比如在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。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。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：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。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。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。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_oldCreate 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_ci1 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/shfor 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 ',' " 	} &donewaitroot@ytt-unbuntu:/home/ytt/scripts# ./pt_exportroot@ytt-unbuntu:/var/lib/mysql-files# ls -sihl总用量 788M5767677 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:39 pt_2011.csv5775332 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2012.csv5775334 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2013.csv5774596 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2014.csv5775335 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2015.csv5775333 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2016.csv5775329 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2017.csv5775330 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2018.csv5775336 79M -rw-r----- 1 mysql mysql 79M 2月   4 15:42 pt_2019.csv5775331 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，把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`$$CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `sp_add_partition_pt_current`(IN f_year_start YEAR,IN f_year_end YEAR,IN f_tbname VARCHAR(64))BEGINDECLARE v_days INT UNSIGNED DEFAULT 365;DECLARE v_year DATE DEFAULT '2011-01-01';DECLARE v_partition_name VARCHAR(64) DEFAULT '';DECLARE v_log_date DATE;DECLARE i,j INT UNSIGNED DEFAULT 1;  SET @stmt = '';  SET @stmt_begin = CONCAT('ALTER TABLE ',f_tbname,' PARTITION BY RANGE COLUMNS(log_date)(');  SET i = f_year_start;  WHILE i <= f_year_end DO    SET v_year = CONCAT(i,'-01-01');    SET v_days = DATEDIFF(DATE_ADD(v_year,INTERVAL 1 YEAR),v_year);    SET j = 1;    WHILE j <= v_days DO      SET v_log_date = DATE_ADD(v_year,INTERVAL j DAY);      SET v_partition_name = CONCAT('p',i,'_',LPAD(j,3,'0'));      SET @stmt = CONCAT(@stmt,'PARTITION ',v_partition_name,' VALUES LESS THAN(''',v_log_date,'''),');      SET j = j + 1;    END WHILE;    SET i = i + 1;  END WHILE;  SET @stmt_end = 'PARTITION p_max VALUES LESS THAN (maxvalue))';  SET @stmt = CONCAT(@stmt_begin,@stmt,@stmt_end);  PREPARE s1 FROM @stmt;  EXECUTE s1;  DROP PREPARE s1;  SELECT NULL,NULL,NULL INTO @stmt,@stmt_begin,@stmt_end;END$$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/shfor 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 ',' " 	} &donewaitroot@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)

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)

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)

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

再把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.sqlQuery 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...

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