MySQL数据库的字段什么时候可以拆分

这篇文章主要为大家展示了“Mysql数据库的字段什么时候可以拆分”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“mysql数据库的字段什么时候可以拆分”这篇文章吧。

　　在数据库的维护当中对表的垂直才分是必然的，基本上在业务刚开始准守 3NF 是明智的，当然也可以有一些反范式的设计。但是，建议还是应该在3NF的基础上再酌情考虑反范式。

　　当遇到真的要对一些表进行拆分，那要拆那些字段嘞?下面我们就来分析一下。

　　在新业务上线后导致TPS突然增高，这时我们对新上的业务又不是很懂。而问题又要分析解决。

　　分析解决步骤

　　解析近期生成的binlog文件获得是哪个表哪个字段操作的多。

　　这边使用到了 吴炳锡 大神的一个工具 parsebinlog。

　　该工具可以解析出表的操作情况。

　　上面工具只能解析单个binlog文件的操作，如果要解析多个文件的可以使用 笔者的工具 pasrebinlog_stat.py。

　　pasrebinlog_stat.py 是对执行parsebinlog解析完之后的数据进行的统计生成excel文件的工具。

　　具体使用方法(在GitHub最后有一点小小的说明):https://github.com/daiguadaidai/mysql-binlog-statistic。

　　使用笔者的方法统计后会生成 5 个文件:

　　ll

　　-rw-rw-r-- 1 manager manager 58191 Sep 6 17:18 fORMat.txt

　　-rw-rw-r-- 1 manager manager 100352 Sep 6 17:18 sort_by_delete.xls

　　-rw-rw-r-- 1 manager manager 100352 Sep 6 17:18 sort_by_insert.xls

　　-rw-rw-r-- 1 manager manager 100352 Sep 6 17:18 sort_by_total.xls

　　-rw-rw-r-- 1 manager manager 100352 Sep 6 17:18 sort_by_update.xls

　　如果关心update操作可以查看sort_by_update.xls 其中是按update操作次数降序排列的。

　　然后根据要了解的 表名 到format.txt中查看哪个字段更新平凡。

　　查看解析出的文件相关 excel

　　如这边我在sort_by_update.xls文件中看到 t1 表在定义行，说明他的总update量最多。

　　然后在format.txt找到 t1 表的统计格式如下：

　　Table `app_db`.`easy_channel_item`:

　　Type TOTAL opt: 440353

　　Type INSERT opt: 8049

　　Type DELETE opt: 1419

　　Type UPDATE opt: 430885

　　28 col : 517

　　23 col : 145

　　7 col : 379383

　　6 col : 46449

　　12 col : 2

　　13 col : 2

　　9 col : 21

　　8 col : 21

　　5 col : 4102

　　4 col : 3853

　　26 col : 3

　　27 col : 173

　　21 col : 136

　　24 col : 3

　　25 col : 116

　　从上可以很清楚的看到 '6 col' 和 '7 col'操作占用了大多的update操作。

　　通过查看数据库表结构可以知道这两个字段分表是 price 和 inventory。

　　拆分字段

　　知道了哪个表的那个字段update频繁，可以先将字段从表中剥离出单独的表。至于需要不要开另外的库需要看会不会对其他主要业务有影响(如：下单付款等)。如果有影响在拆到其他库中。

　　拆出来的目的主要是为了让每一个page能存储更多的数据，并且不会让 t1 表的数据在缓存中能保存的更长久，不会出现平凡的age out 显现(没有解决TPS高的问题)。

　　对于要提高TPS一般有两种方法

　　第一种：将TPS分散，也就是需要将表进行分区到不同库(一般这样要考虑的东西太多。数据量不大一般不考虑)。

　　第二种：使用能提供更高TPS的产品(这边建议 Redis 是不错的选择)。

　　这边排除第一种

　　使用第二种：

　　更具时间经验值：一般使用redis 能提供 TPS:3-5W 更具机器情况还有所提高。

　　QPS:7-10W 更具机器情况还有所提高。

　　对于我们的TPS的情况 3-5W TPS 的redis一般能够胜任

　　这边主要担心的就是有关 持久化 的问题，这就是架构上需要设计的了。

　　redis 自身具有持久化功能，每秒持久化一次。

　　更具我们 同步的情况其实同步可以忍受短时间不实时现象。如果出现redis失效(宕机或怎么的可以重启redis重新同步所有数据)。

　　可以搭建 redis的master-slave 或 cluster 都行这样就能很好的解决一台redis宕机问题。

　　可以根据 数据库软件设计的某些原理和借鉴秒杀架构，在后台不定期的将redis的数据同步到MySQL。

　　步骤可以有：

　　先将相关数据 格式化 的写入到日志文件(有能力提供消息队列更好)。

　　写入日志成功之后再将数据在redis做操作。确保出问题有数据库可查。

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