此文是根据杨尚刚在【QCON高可用架构群】中，针对MySQL在单表海量记录等场景下，业界广泛关注的MySQL问题的经验分享整理而成，转发请注明出处。
杨尚刚，美图公司数据库高级DBA，负责美图后端数据存储平台建设和架构设计。前新浪高级数据库工程师，负责新浪微博核心数据库架构改造优化，以及数据库相关的服务器存储选型设计。
前言
MySQL数据库大家应该都很熟悉，而且随着前几年的阿里的去IOE，MySQL逐渐引起更多人的重视。
MySQL历史
- 1979年，Monty Widenius写了最初的版本，96年发布1.0
- 1995-2000年，MySQL AB成立，引入BDB
- 2000年4月，集成MyISAM和replication
- 2001年，Heikki Tuuri向MySQL建议集成InnoDB
- 2003发布5.0，提供了视图、存储过程等功能
- 2008年，MySQL AB被Sun收购，09年推出5.1
- 2009年4月，Oracle收购Sun，2010年12月推出5.5
- 2013年2月推出5.6 GA，5.7开发中
MySQL的优点
- 使用简单
- 开源免费
- 扩展性“好”，在一定阶段扩展性好
- 社区活跃
- 性能可以满足互联网存储和性能需求，离不开硬件支持
上面这几个因素也是大多数公司选择考虑MySQL的原因。不过MySQL本身存在的问题和限制也很多，有些问题点也经常被其他数据库吐槽或鄙视
MySQL存在的问题
- 优化器对复杂SQL支持不好
- 对SQL标准支持不好
- 大规模集群方案不成熟，主要指中间件
- ID生成器，全局自增ID
- 异步逻辑复制，数据安全性问题
- Online DDL
- HA方案不完善
- 备份和恢复方案还是比较复杂，需要依赖外部组件
- 展现给用户信息过少，排查问题困难
- 众多分支，让人难以选择
看到了刚才讲的MySQL的优势和劣势，可以看到MySQL面临的问题还是远大于它的优势的,很多问题也是我们实际需要在运维中优化解决的，这也是MySQL DBA的一方面价值所在。并且MySQL的不断发展也离不开社区支持，比如Google最早提交的半同步patch，后来也合并到官方主线。Facebook Twitter等也都开源了内部使用MySQL分支版本，包含了他们内部使用的patch和特性。
数据库开发规范
数据库开发规范定义：开发规范是针对内部开发的一系列建议或规则, 由DBA制定(如果有DBA的话)。
开发规范本身也包含几部分：基本命名和约束规范，字段设计规范，索引规范，使用规范。
规范存在意义
- 保证线上数据库schema规范
- 减少出问题概率
- 方便自动化管理
- 规范需要长期坚持，对开发和DBA是一个双赢的事情
想想没有开发规范，有的开发写出各种全表扫描的SQL语句或者各种奇葩SQL语句，我们之前就看过开发写的SQL 可以打印出好几页纸。这种造成业务本身不稳定，也会让DBA天天忙于各种救火。
基本命名和约束规范
- 表字符集选择UTF8 ，如果需要存储emoj表情，需要使用UTF8mb4(MySQL 5.5.3以后支持)
- 存储引擎使用InnoDB
- 变长字符串尽量使用varchar varbinary
- 不在数据库中存储图片、文件等
- 单表数据量控制在1亿以下
- 库名、表名、字段名不使用保留字
- 库名、表名、字段名、索引名使用小写字母，以下划线分割 ，需要见名知意
- 库表名不要设计过长，尽可能用最少的字符表达出表的用途
字段规范
- 所有字段均定义为NOT NULL ，除非你真的想存Null
- 字段类型在满足需求条件下越小越好，使用UNSIGNED存储非负整数 ，实际使用时候存储负数场景不多
- 使用TIMESTAMP存储时间
- 使用varchar存储变长字符串 ，当然要注意varchar(M)里的M指的是字符数不是字节数；使用UNSIGNED INT存储IPv4 地址而不是CHAR(15) ，这种方式只能存储IPv4，存储不了IPv6
- 使用DECIMAL存储精确浮点数，用float有的时候会有问题
- 少用blob text
关于为什么定义不使用Null的原因
1、浪费存储空间，因为InnoDB需要有额外一个字节存储
2、表内默认值Null过多会影响优化器选择执行计划
关于使用datatime和timestamp，现在在5.6.4之后又有了变化，使用二者存储在存储空间上大差距越来越小 ，并且本身datatime存储范围就比timestamp大很多，timestamp只能存储到2038年。
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
索引规范
- 单个索引字段数不超过5，单表索引数量不超过5，索引设计遵循B+ Tree索引最左前缀匹配原则
- 选择区分度高的列作为索引
- 建立的索引能覆盖80%主要的查询，不求全，解决问题的主要矛盾
- DML和order by和group by字段要建立合适的索引
- 避免索引的隐式转换
- 避免冗余索引
关于索引规范，一定要记住索引这个东西是一把双刃剑，在加速读的同时也引入了很多额外的写入和锁，降低写入能力，这也是为什么要控制索引数原因。之前看到过不少人给表里每个字段都建了索引，其实对查询可能起不到什么作用。
冗余索引例子
-
idx_abc(a,b,c)
-
idx_a(a) 冗余
-
idx_ab(a,b) 冗余
隐式转换例子
字段:remark varchar(50) NOT Null
MySQL>SELECT id, gift_code FROM gift WHERE deal_id = 640 AND remark=115127; 1 row in set (0.14 sec)
MySQL>SELECT id, gift_code FROM pool_gift WHEREdeal_id = 640 AND remark=‘115127’; 1 row in set (0.005 sec)
字段定义为varchar，但传入的值是个int，就会导致全表扫描，要求程序端要做好类型检查
SQL类规范
- 尽量不使用存储过程、触发器、函数等
- 避免使用大表的JOIN，MySQL优化器对join优化策略过于简单
- 避免在数据库中进行数学运算和其他大量计算任务
- SQL合并，主要是指的DML时候多个value合并，减少和数据库交互
- 合理的分页，尤其大分页
- UPDATE、DELETE语句不使用LIMIT ，容易造成主从不一致
数据库运维规范
运维规范主要内容
- SQL审核，DDL审核和操作时间，尤其是OnlineDDL
- 高危操作检查，Drop前做好数据备份
- 权限控制和审计
- 日志分析，主要是指的MySQL慢日志和错误日志
- 高可用方案
- 数据备份方案
版本选择
- MySQL社区版，用户群体最大
- MySQL企业版，收费
- Percona Server版，新特性多
- MariaDB版，国内用户不多
建议选择优先级为：MySQL社区版 > Percona Server > MariaDB > MySQL 企业版，不过现在如果大家使用RDS服务，基本还以社区版为主。
Online DDL问题
原生MySQL执行DDL时需要锁表，且锁表期间业务是无法写入数据的，对服务影响很大，MySQL对这方面的支持是比较差的。大表做DDL对DBA来说是很痛苦的，相信很多人经历过。如何做到Online DDL呢，是不是就无解了呢？当然不是！
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
上面表格里提到的 Facebook OSC和5.6 OSC也是目前两种比较靠谱的方案
MySQL 5.6的OSC方案还是解决不了DDL的时候到从库延时的问题，所以现在建议使用Facebook OSC这种思路更优雅
下图是Facebook OSC的思路
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
后来Percona公司根据Facebook OSC思路，用perl重写了一版，就是我们现在用得很多的pt-online-schema-change，软件本身非常成熟，支持目前主流版本。
使用pt-online-schema-change的优点有：
- 无阻塞写入
- 完善的条件检测和延时负载策略控制
值得一提的是，腾讯互娱的DBA在内部分支上也实现了Online DDL，之前测试过确实不错，速度快，原理是通过修改InnoDB存储格式来实现。
使用pt-online-schema-change的限制有：
- 改表时间会比较长(相比直接alter table改表)
- 修改的表需要有唯一键或主键
- 在同一端口上的并发修改不能太多
可用性
关于可用性，我们今天分享一种无缝切主库方案，可以用于日常切换，使用思路也比较简单
在正常条件下如何无缝去做主库切换，核心思路是让新主库和从库停在相同位置，主要依赖slave start until 语句，结合双主结构，考虑自增问题。
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MySQL集群方案：
- 集群方案主要是如何组织MySQL实例的方案
- 主流方案核心依然采用的是MySQL原生的复制方案
- 原生主从同步肯定存在着性能和安全性问题
MySQL半同步复制：
现在也有一些理论上可用性更高的其它方案
- Percona XtraDB Cluster(没有足够的把控力度，不建议上)
- MySQL Cluster(有官方支持，不过实际用的不多)
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红框内是目前大家使用比较多的部署结构和方案。当然异常层面的HA也有很多第三方工具支持，比如MHA、MMM等，推荐使用MHA。
sharding拆分问题
- Sharding is very complex, so itʼs best not to shard until itʼs obvious that you will actually need to!
- sharding是按照一定规则数据重新分布的方式
- 主要解决单机写入压力过大和容量问题
- 主要有垂直拆分和水平拆分两种方式
- 拆分要适度，切勿过度拆分
- 有中间层控制拆分逻辑最好，否则拆分过细管理成本会很高
曾经管理的单表最大60亿＋，单表数据文件大小1TB＋，人有时候就要懒一些。
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
上图是水平拆分和垂直拆分的示意图
数据库备份
首先要保证的，最核心的是数据库数据安全性。数据安全都保障不了的情况下谈其他的指标(如性能等)，其实意义就不大了。
备份的意义是什么呢?
- 数据恢复！
- 数据恢复！
- 数据恢复！
目前备份方式的几个纬度：
- 全量备份 VS 增量备份
- 热备 VS 冷备
- 物理备份 VS 逻辑备份
- 延时备份
- 全量binlog备份
建议方式：
- 热备＋物理备份
- 核心业务：延时备份＋逻辑备份
- 全量binlog备份
借用一下某大型互联网公司做的备份系统数据：一年7000＋次扩容，一年12＋次数据恢复，日志量每天3TB，数据总量2PB，每天备份数据量百TB级，全年备份36万次，备份成功了99.9%。
主要做的几点：
- 备份策略集中式调度管理
- xtrabackup热备
- 备份结果统计分析
- 备份数据一致性校验
- 采用分布式文件系统存储备份
备份系统采用分布式文件系统原因：
- 解决存储分配的问题
- 解决存储NFS备份效率低下问题
- 存储集中式管理
- 数据可靠性更好
使用分布式文件系统优化点：
- Pbzip压缩，降低多副本存储带来的存储成本，降低网络带宽消耗
- 元数据节点HA，提高备份集群的可用性
- erasure code方案调研
数据恢复方案
目前的MySQL数据恢复方案主要还是基于备份来恢复，可见备份的重要性。比如我今天下午15点删除了线上一张表，该如何恢复呢？首先确认删除语句，然后用备份扩容实例启动，假设备份时间点是凌晨3点，就还需要把凌晨3点到现在关于这个表的binlog导出来，然后应用到新扩容的实例上，确认好恢复的时间点，然后把删除表的数据导出来应用到线上。
性能优化
复制优化
MySQL复制：
- 是MySQL应用得最普遍的应用技术，扩展成本低
- 逻辑复制
- 单线程问题，从库延时问题
- 可以做备份或读复制
问题很多，但是能解决基本问题。
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
上图是MySQL复制原理图，红框内就是MySQL一直被人诟病的单线程问题。
单线程问题也是MySQL主从延时的一个重要原因，单线程解决方案：
- 官方5.6+多线程方案
- Tungsten为代表的第三方并行复制工具
- sharding
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上图是MySQL5.6 目前实现的并行复制原理图，是基于库级别的复制，所以如果你只有一个库，使用这个意义不大。
当然MySQL也认识到5.6这种并行的瓶颈所在，所以在5.7引入了另外一种并行复制方式，基于logical timestamp的并行复制，并行复制不再受限于库的个数，效率会大大提升。
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
上图是5.7的logical timestamp的复制原理图
刚才我也提到MySQL原来只支持异步复制，这种数据安全性是非常差的，所以后来引入了半同步复制，从5.5开始支持。
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上图是原生异步复制和半同步复制的区别。可以看到半同步通过从库返回ACK这种方式确认从库收到数据，数据安全性大大提高。
在5.7之后，半同步也可以配置你指定多个从库参与半同步复制，之前版本都是默认一个从库。
对于半同步复制效率问题有一个小的优化，就是使用5.6+的mysqlbinlog以daemon方式作为从库，同步效率会好很多。
关于更安全的复制，MySQL 5.7也是有方案的，方案名叫Group replication 官方多主方案，基于Corosync实现。
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
主从延时问题
原因：一般都会做读写分离，其实从库压力反而比主库大／从库读写压力大非常容易导致延时。
解决方案：
- 首先定位延时瓶颈
- 如果是IO压力，可以通过升级硬件解决，比如替换SSD等
- 如果IO和CPU都不是瓶颈，非常有可能是SQL单线程问题，解决方案可以考虑刚才提到的并行复制方案
- 如果还有问题，可以考虑sharding拆分方案
提到延时不得不提到很坑人的Seconds behind master，使用过MySQL的应该很熟悉。
这个值的源码里算法
long time_diff= ((long)(time(0) – mi->rli.last_master_timestamp) – mi->clock_diff_with_master);
Secondsbehindmaster来判断延时不可靠，在网络抖动或者一些特殊参数配置情况下，会造成这个值是0但其实延时很大了。通过heartbeat表插入时间戳这种机制判断延时是更靠谱的
复制注意点：
- Binlog格式，建议都采用row格式，数据一致性更好
- Replication filter应用
主从数据一致性问题：
- row格式下的数据恢复问题
InnoDB优化
成熟开源事务存储引擎，支持ACID，支持事务四个隔离级别，更好的数据安全性，高性能高并发，MVCC，细粒度锁，支持O_DIRECT。
主要优化参数：
- innodbfileper_table =1
- innodbbufferpool_size，根据数据量和内存合理设置
- innodbflushlog_attrxcommit= 0 1 2
- innodblogfile_size，可以设置大一些
- innodbpagesize
- Innodbflushmethod = o_direct
- innodbundodirectory 放到高速设备(5.6＋)
- innodbbufferpool_dump
- atshutdown ，bufferpool dump (5.6+)
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
上图是5.5 4G的redo log和5.6 设置大于4G redo log文件性能对比，可以看到稳定性更好了。innodblogfile_size设置还是很有意义的。
InnoDB比较好的特性：
- Bufferpool预热和动态调整大小，动态调整大小需要5.7支持
- Page size自定义调整，适应目前硬件
- InnoDB压缩，大大降低数据容量，一般可以压缩50%，节省存储空间和IO，用CPU换空间
- Transportable tablespaces，迁移ibd文件，用于快速单表恢复
- Memcached API，full text，GIS等
InnoDB在SSD上的优化：
- 在5.5以上，提高innodbwriteiothreads和innodbreadiothreads
- innodbiocapacity需要调大*
- 日志文件和redo放到机械硬盘，undo放到SSD，建议这样，但必要性不大
- atomic write,不需要Double Write Buffer
- InnoDB压缩
- 单机多实例
也要搞清楚InnoDB哪些文件是顺序读写，哪些是随机读写。
随机读写：
- datadir
- innodbdata file_path
- innodbundo directory
顺序读写：
- innodbloggrouphomedir
- log-bin
InnoDB VS MyISAM：
- 数据安全性至关重要，InnoDB完胜，曾经遇到过一次90G的MyISAM表repair，花了两天时间，如果在线上几乎不可忍受
- 并发度高
- MySQL 5.5默认引擎改为InnoDB，标志着MyISAM时代的落幕
TokuDB：
- 支持事务 ACID 特性，支持多版本控制(MVCC)
- 基于Fractal Tree Index，非常适合写入密集场景
- 高压缩比，原生支持Online DDL
- 主流分支都支持，收费转开源 。目前可以和InnoDB媲美的存储引擎
目前主流使用TokuDB主要是看中了它的高压缩比，Tokudb有三种压缩方式：quicklz、zlib、lzma，压缩比依次更高。现在很多使用zabbix的后端数据表都采用的TokuDB，写入性能好，压缩比高。
下图是我之前做的测试对比和InnoDB
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
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上图是sysbench测试的和InnoDB性能对比图，可以看到TokuDB在测试过程中写入稳定性是非常好的。
tokudb存在的问题：
- 官方分支还没很好的支持
- 热备方案问题，目前只有企业版才有
- 还是有bug的，版本更新比较快，不建议在核心业务上用
比如我们之前遇到过一个问题：TokuDB的内部状态显示上一次完成的checkpoint时间是“Jul 17 12:04:11 2014”，距离当时发现现在都快5个月了，结果堆积了大量redo log不能删除，后来只能重启实例，结果重启还花了七八个小时。
MySQL优化相关的case
Query cache，MySQL内置的查询加速缓存，理念是好的,但设计不够合理，有点out。
锁的粒度非常大MySQL 5.6默认已经关闭
When the query cache helps, it can help a lot. When it hurts, it can hurt a lot.明显前半句已经没有太大用处，在高并发下非常容易遇到瓶颈。
关于事务隔离级别 ，InnoDB默认隔离级别是可重复读级别，当然InnoDB虽然是设置的可重复读，但是也是解决了幻读的，建议改成读已提交级别，可以满足大多数场景需求，有利于更高的并发，修改transaction-isolation。
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
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上图是一个比较经典的死锁case，有兴趣可以测试下。
关于SSD
关于SSD，还是提一下吧。某知名大V说过“最近10年对数据库性能影响最大的是闪存”，稳定性和性能可靠性已经得到大规模验证，多块SATA SSD做Raid5，推荐使用。采用PCIe SSD，主流云平台都提供SSD云硬盘支持。
最后说一下大家关注的单表60亿记录问题，表里数据也是线上比较核心的。
先说下当时情况，表结构比较简单，都是bigint这种整型，索引比较多，应该有2-3个，单表行数60亿＋，单表容量1.2TB左右，当然内部肯定是有碎片的。
形成原因：历史遗留问题，按照我们前面讲的开发规范，这个应该早拆分了，当然不拆有几个原因：
-
性能未遇到瓶颈 ，主要原因
-
DBA比较“懒“
-
想看看InnoDB的极限，挑战一下。不过风险也是很大的，想想如果在一个1.2TB表上加个字段加个索引，那感觉绝对酸爽。还有就是单表恢复的问题，恢复时间不可控。
我们后续做的优化 ，采用了刚才提到的TokuDB，单表容量在InnoDB下1TB+，使用Tokudb的lzma压缩到80GB，压缩效果非常好。这样也解决了单表过大恢复时间问题，也支持online DDL，基本达到我们预期。
今天讲的主要针对MySQL本身优化和规范性质的东西，还有一些比较好的运维经验，希望大家能有所收获。今天这些内容是为后续数据库做平台化的基础。我今天分享就到这里，谢谢大家。
QA
Q1：use schema;select * from table; 和select * from schema.table;两种写法有什么不一样吗？会对主从同步有影响吗？
对于主从复制来说执行效率上差别不大，不过在使用replication filter时候这种情况需要小心，应该要使用ReplicateWildIgnoreTable这种参数，如果不使用带wildignore，第一种方式会有问题，过滤不起作用。
Q2：对于用于MySQL的ssd，测试方式和ssd的参数配置方面，有没有好的建议？主要针对ssd的配置哈
关于SATA SSD配置参数，建议使用Raid5，想更保险使用Raid50，更土豪使用Raid 10
单表60亿记录等大数据场景的MySQL优化和运维之道
上图是主要的参数优化，性能提升最大的是第一个修改调度算法的
Q3：数据库规范已制定好，如何保证开发人员必须按照规范来开发？
关于数据库规范实施问题，也是有两个方面吧，第一、定期给开发培训开发规范，让开发能更了解。第二、还是在流程上规范，比如把我们日常通用的建表和字段策略固化到程序，做成自动化审核系统。这两方面结合 效果会比较好。
Q4：如何最大限度提高innodb的命中率？
这个问题前提是你的数据要有热点，读写热点要有交集，否则命中率很难提高。在有热点的前提下，也要求你的你的内存要足够大，能够存更多的热点数据。尽量不要做一些可能污染bufferpool的操作，比如全表扫描这种。
Q5：主从复制的情况下，如果有CAS这样的需求，是不是只能强制连主库？因为有延迟的存在，如果读写不在一起的话，会有脏数据。
如果有CAS需求，确实还是直接读主库好一些，因为异步复制还是会有延迟的。只要SQL优化的比较好，读写都在主库也是没什么问题的。
Q6：关于开发规范，是否有必要买国标?
这个国标是什么东西，不太了解。不过从字面看，国标应该也是偏学术方面的，在具体工程实施时候未必能用好。
Q7：主从集群能不能再细化一点那？不知道这样问合适不？
看具体哪方面吧。主从集群每个小集群一般都是采用一主多从方式，每个小集群对应特定的一组业务。然后监控备份和HA都是在每个小集群实现。
Q8：如何跟踪数据库table某个字段值发生变化？
追踪字段值变化可以通过分析row格式binlog好一些。比如以前同事就是通过自己开发的工具来解析row格式binlog，跟踪数据行变化。
Q9：对超大表水平拆分，在使用MySQL中间件方面有什么建议和经验分享？
对于超大表水平拆分，在中间件上经验不是很多，早期人肉搞过几次。也使用过自己研发的数据库中间件，不过线上应用的规模不大。关于目前众多的开源中间件里，360的atlas是目前还不错的，他们公司内部应用的比较多。
Q10：我们用的MySQL proxy做读负载，但是少量数据压力下并没有负载，请问有这回事吗？
少量数据压力下，并没有负载 ，这个没测试过，不好评价
Q11：对于binlog格式，为什么只推荐row，而不用网上大部分文章推荐的Mix ？
这个主要是考虑数据复制的可靠性，row更好。mixed含义是指如果有一些容易导致主从不一致的SQL ，比如包含UUID函数的这种，转换为row。既然要革命，就搞的彻底一些。这种mix的中间状态最坑人了。
Q12： 读写分离，一般是在程序里做，还是用proxy ，用proxy的话一般用哪个？
这个还是独立写程序好一些，与程序解耦方便后期维护。proxy国内目前开源的比较多，选择也要慎重。
Q13： 我想问一下关于mysql线程池相关的问题，什么情况下适合使用线程池，相关的参数应该如何配置，老师有这方面的最佳实践没有？
线程池这个我也没测试过。从原理上来说，短链接更适合用线程池方式，减少建立连接的消耗。这个方面的最佳配置，我还没测试过，后面测试有进展可以再聊聊。
Q14： 误删数据这种，数据恢复流程是怎么样的(从库也被同步删除的情况)？
看你删除数据的情况，如果只是一张表，单表在几GB或几十GB。如果能有延时备份，对于数据恢复速度是很有好处的。恢复流程可以参考我刚才分享的部分。目前的MySQL数据恢复方案主要还是基于备份来恢复 ，可见备份的重要性。比如我今天下午15点删除了线上一张表，该如何恢复呢。首先确认删除语句，然后用备份扩容实例启动，假设备份时间点是凌晨3点。就还需要把凌晨3点到现在关于这个表的binlog导出来，然后应用到新扩容的实例上。确认好恢复的时间点，然后把删除表的数据导出来应用到线上。
Q15： 关于备份，binlog备份自然不用说了，物理备份有很多方式，有没有推荐的一种，逻辑备份在量大的时候恢复速度比较慢，一般用在什么场景？
物理备份采用xtrabackup热备方案比较好。逻辑备份一般用在单表恢复效果会非常好。比如你删了一个2G表，但你总数据量2T，用物理备份就会要慢了，逻辑备份就非常有用了。
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