测试的结果在此处 本篇详解一下原理
设计背景
由于历史原因，线上库环境数据量及其庞大，很多千万级以上甚至过亿的表。目标是让N张互相关联的表 按照一张源表为基表，数据搬移归档 这里我们举例N为50 每张表数据5000W
最差性能sql进化客串
2表KeyName 字段意义 名称等相同 从bug01 表中取出前500条不在bug02 表中的数据
最差性能：
SELECT
TOP
500 a.KeyName
FROM
bug01 a
LEFT
JOIN
bug02 b
on
a.KeyName = b.KeyName
WHERE
(a.KeyName
not
in
(
select
distinct
b.KeyName
From
bug02))
ORDER
BY
a.KeyName
asc
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进化体在篇尾揭晓
详细设计
问题点：性能 安全 容错
流程篇 为何如此设计 在下文中会解释
step.1 源表数据过滤
这部分没什么好说的 根据大家自己的业务场景设定不同的过滤规则
step.2 源表数据副本
程序的入口点肯定是源表了，扩展表中的内容都是以源表为Key来展开。那么这个展开的过程如何来做。
首先确定一些概念，这50表中的层级关系如何。可能直接和源表key键关联的表只有10张。
例如我统计市内所有图书馆详细信息，那么我们以图书馆为源表。图书馆关联书架、地址、会员信息。那么这3中信息我们分为一级别表。
书架关联图书类别，地址关联街道信息，会员关联用户借阅信息，那么后面3者我们继续分为二级表，......按照场景继续扩展。
方案1：使用游标 循环源表 根据源表key值 处理和key相关的数据 假设我们没批次处理500跳源表数据
也就是根据图书馆ID，遍历所有节点。假设我们不分二级三级表，都是一级表 我们的insert操作次数是500*50。select操作同数据量
这个给谁肯定都不大乐意，而且如果再遍历2级表3级更难想象。
方案2：对源表key数据进行集合，存进变量，然后用in表达式。貌似可行。直接减少到1/500的操作次数。但是这里有个最恐怖的问题。
变量都有长度，例如varchar 最大长度不能超过65535。
方案3：将源表Key做成一个查询过滤池(相对于一级表 底层的sql where条件语句 下面会详细介绍一下) 相对于第二种方案，我们这种似乎又将操作数提高了。
不考虑层级的情况下，insert操作50。select操作50*2可以接受.
方案3扩展： 对于一张大表来说 操作50次也不是什么可以乐观的数字，并且这个50还有可能变成500，5000，50000。
更有一个问题就是，当你操作这500条的时候，可能会有数据干扰，你1秒前取得的这500条可不一定是1秒后的内容。
所以采取临时表策略。
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CREATE
TABLE
#p
(
OrderID
varchar
(50),
primary
key
(OrderID)
);
SET
@temp_text =
'INSERT INTO #p '
+@KeyText
--PRINT @temp_text
EXEC
(@temp_text)
SET
@KeyText =
'SELECT OrderID FROM #p'
--如果一级表关联的操作次数比较多那么可以访源表操作 以临时表取代物理表
SET
@SubKeyText =
'select 一级表_A_被关联键 From 一级表_A with(nolock) where 一级表_A_关联源表键 in ('
+ @KeyText+
')'
CREATE
TABLE
#q
(
OrderID
varchar
(50),
primary
key
(OrderID)
);
SET
@temp_text =
'INSERT INTO #q '
+@SubKeyText
EXEC
(@temp_text)
SET
@SubKeyText =
'SELECT OrderID FROM #q'
--如果一级表关联的操作次数不多可以直接生成数据过滤池
SET
@SubKeyTextforA =
'select 一级表_B_被二级关联键 From 一级表_B with(nolock) where 一级表_B_关联源表键 in ('
+ @KeyText+
')'
SET
@SubKeyTextforB =
'select 一级表_C_被二级关联键 From 一级表_C with(nolock) where 一级表_C_关联源表键 in ('
+ @KeyText+
')'
--如果存在更多层操作在此处可以继续关联资源过滤池 Demo只做到三层
SET
@THKeyTextforA =
'select 二级表_A_被三级关联键 From 二级表_A with(nolock) where 二级表_A_关联一级表键 in ('
+ @SubKeyTextforA+
')'
--SET @THKeyTextforB ='select 二级表_B_被三级关联键 From 二级表_B with(nolock) where 二级表_B_关联一级表键 in (' + @SubKeyTextforBank+')'
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--step.3 分表归档操作
这个环节的问题是安全 事务如何控制 事务的大小如何衡量 如何容错 以及如何将程序做得可扩展 可维护
大家根据业务场景 区分自己的批次范围 拿虫子这篇demo来说 50张千万级大表 如果是批次5000条以上 事务要放在内层处理 如果是5000条以下 可以放在最外层
事务的大小直接影响性能的波动
容错的方案大家也可以自己设计 虫子的程序员采用第三类表 异常表来重置 失败了就插入 下一个批次直接就过滤
--将错误的批次订单号入异常表
Insert
into
异常表(@ExTable)
SELECT
OrderID
FROM
#p
--@ExTable用来存放异常数据 如果当期批次出错 则将本次批次订单信息入库@ExTable下一批次则过滤这些数据再执行
SET
@KeyText =
'SELECT TOP '
+
CAST
(@SynSize
AS
VARCHAR
(10))+
' '
+@Base_Key+
' FROM +'
+@BaseTable+
'+ WHERE '
+@Base_Key+
' not in (select '
+@Base_Key+
' From '
+@ExTable+
') '
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如何让程序变的漂亮 可维护
我们在存储过程中同样可以使用面试对象的思想 只不过存储过程没有类这样的概念给我们 那么我们不妨自己设计
用什么 还是临时表
--一级 直接关联源表主键 或为二级被关联的主表
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'一级表_A'
,@Base_Key,@KeyText,
''
)
--一级表_A
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'一级表_B'
,@Base_Key,@KeyText,
''
)
--一级表_B
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'一级表_C'
,@Base_Key,@KeyText,
''
)
--一级表_C
--二级 规则间接关联
--@SubKeyText相关
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'二级表_A'
,
'二级表_A_关联一级键'
,@SubKeyText,
''
)
--二级表_A
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'二级表_B'
,
'二级表_B_关联一级键'
,@SubKeyText,
''
)
--二级表_B
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'二级表_C'
,
'二级表_C_关联一级键'
,@SubKeyText,
''
)
--二级表_C
--特殊处理
--自定义操作
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'特殊表'
,
'特殊表关联键'
,
'自定义数据过滤方式'
,
''
)
--其他 自增列处理
--修改订单,及其取消修改订单状态历史表
INSERT
INTO
#k
VALUES
(
'自增表'
,@Base_Key,@KeyText,
'自定义字段'
)
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--step.4 处理细节
游标循环临时表 针对每一张表操作一次
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DECLARE
CUR_ORDERHEDER
INSENSITIVE
CURSOR
FOR
SELECT
TableName,KeyName,temptext,colname
FROM
#k
OPEN
CUR_ORDERHEDER
FETCH
CUR_ORDERHEDER
INTO
@Cur_Table,@Cur_Key,@Cur_W,@Cur_K
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
EXECUTE
P_Task_Sub_Synchronization
@OutParam = @OutParam
OUT
, @OutMessage = @OutMessage
OUT
,
@KeyText = @Cur_W,@
Table
= @Cur_Table,@Extension=@Extension,@IsDelSource=@IsDelSource,@KeyName=@Cur_Key,@ColName=@Cur_K
--SET @OutMessage = @OutMessage+@OutMessage
--PRINT @OutMessage
IF @OutParam <> 0
BEGIN
SET
@OutMessage = @OutMessage + @Cur_Table +
'操作失败'
ROLLBACK
TRAN
--将错误的批次订单号入异常表
Insert
into
异常表(@ExTable)
SELECT
OrderID
FROM
#p
DROP
TABLE
#k
DROP
TABLE
#p
DROP
TABLE
#q
RETURN
END
FETCH
CUR_ORDERHEDER
INTO
@Cur_Table,@Cur_Key,@Cur_W,@Cur_K
END
ClOSE
CUR_ORDERHEDER
DEALLOCATE
CUR_ORDERHEDER
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--step.5 资源释放
--step.6 流程处理
这2个部分就不详细说了
最差性能sql进化过程
step.1 not in了 就别再distinc了 distinc和not in都是臭名昭著的角色 not in后+dinstinc画蛇添足而已
改后sql：
SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a LEFT JOIN bug02 b on a.KeyName = b.KeyName
WHERE (a.KeyName not in (select b.KeyName From bug02))
ORDER BY a.KeyName asc
step.2 别名 别小看别名 用图来说话 原sql计划
改后sql：
SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a LEFT JOIN bug02 b on a.KeyName = b.KeyName
WHERE (a.KeyName not in (select c.KeyName From bug02 c))
ORDER BY a.KeyName asc
step.3 何必要用外联 直接过滤不就得了 嘿嘿
改后sql：
SELECT TOP 500 a.KeyName FROM bug01 a
WHERE (a.KeyName not in (select c.KeyName From bug02 c))
ORDER BY a.KeyName asc
本篇就讲到此处 欢迎大家讨论
本文转自 熬夜的虫子 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/dubing/712446
