表数据越来越多，查询越来越慢怎么办？

 

前提是已经考虑了索引的问题，但因为数据量大导致表的增删改查还是很慢

 

 

解决方案建议

　　1. 历史数据归档

　　2. 数据分表

 

 

一. 历史数据归档

 

1.1 方案

　　1. 根据时间范围查找需要删除的数据

　　2. 如果主键是有序的，可以根据时间范围查找到临界主键进行删除

　　3. 创建临时表，迁移数据（已归档数据不迁移），再修改临时表为原表（需要停机）

-- 新建一个临时订单表
create table orders_temp like orders;
 
-- 把当前订单复制到临时订单表中
insert into orders_temp
  select * from orders
  where timestamp >= SUBDATE(CURDATE(),INTERVAL 1 month);
 
-- 修改替换表名
rename table orders to orders_old
rename table orders_temp to orders
 
-- 删除旧表
drop table orders_temp

　　

1.2 优点

　　1. 对系统改动小，改造成本低

　　2. 可根据数据量制定归档周期

 

1.3 缺点

　　1. 历史归档数据属于冷数据，需要单独查询

　　2. 需要开发自动归档程序，并比对归档前后数据正确性

 

1.4 扩展

　　1. 删除归档数据时，应分批删除，减少对数据库的压力

　　2. 数据删除仅做标记，不做实际删除，会导致磁盘碎片。但扫描数据时，只会扫描未删除的数据，减少扫描数据量，提高速度。

 

二. 数据分表

 

2.1 优点

1. 预估好数据量，计划好分表数的前提下，可支撑大量数据

2. 使用适合的中间件对业务无侵入

 

2.2 缺点

1. 存在冷热数据不均的情况，热表还是会有大数据问题

2. 需要研究中间件或自行开发，否则对业务侵入较大

3. 历史数据按时间分表无需迁移数据，按其它分片键分表需迁移数据

 

2.3 扩展

1. 分表后的数据跨表整合需要中间件支持或自行开发