什么网站可以做拍a发布会,用html制作淘宝网页,论坛平台,莱芜金点子电子版最新一期使用mysql存储时#xff0c;为了提升数据的查询效率#xff0c;降低磁盘存储压力等#xff0c;我们常常使用冷热数据分离分离的方案。即#xff0c;将数据从所谓的“热表”#xff08;即经常有写入和查询操作的活跃表#xff09;迁移到“冷表”#xff08;用… 使用mysql存储时为了提升数据的查询效率降低磁盘存储压力等我们常常使用冷热数据分离分离的方案。即将数据从所谓的“热表”即经常有写入和查询操作的活跃表迁移到“冷表”用于存档或不常访问的数据表并随后清理热表中的数据。下面我们从整体上了解一下对数据做冷热数据分离需要考虑哪些因素常见的方案有哪些
一、确认冷热数据区分标准 冷热数据分离的标准可以根据不同的业务场景和需求来定制但通常会基于以下几个核心维度来定义
1. 访问频率 热数据频繁访问的数据如最近产生的交易记录、用户活动日志或实时分析所需的数据。 冷数据很少访问的数据比如历史归档记录、旧的报告或备份数据。
2. 数据时效性 热数据通常指最近时期内产生且与当前业务操作紧密相关的数据。 冷数据则是过了某个时效点不再频繁用于日常操作的数据。
3. 业务重要性 关键业务流程中的数据可能被视作热数据即使访问频率不高因其对决策支持至关重要。 辅助或历史参考性质的数据则可能划分为冷数据。
4. 数据更新频率 经常需要修改或增删的数据倾向于归为热数据。 不再或极少需要更新的数据则为冷数据。
5. 存储成本与性能需求 需要快速访问以保证系统响应速度的数据应存储在高性能介质上视为热数据。 对访问速度要求不高的数据可以存储在成本较低、读写速度较慢的介质上作为冷数据。
6. 合规与法律要求 某些数据可能因合规或法律要求必须保存一定期限但并不频繁使用这类数据会被归类为冷数据。 实施冷热分离时还可以设定具体的时间界限如最近3个月的数据为热数据超过3个月自动转为冷数据。此外还可以结合数据的重要性、敏感度等因素综合判断。为了实现有效的分离企业往往会利用分层存储技术如将热数据存储在SSD或内存中冷数据则存储在HDD或低成本云存储中。 二、冷热数据分离
1、分区表Partitioning 适用场景当数据量巨大且有明确的时间或范围划分标准时可以使用MySQL的分区功能将数据按时间或范围划分到不同的物理区域。这样查询时可以直接定位到相应的分区减少数据扫描范围。 操作方式根据业务需求如按月、按季度创建分区表将热数据置于活跃的分区冷数据自动归档到历史分区。
2、数据库分片Sharding 适用场景适合超大规模数据存储将数据分布在多个数据库或表中每个分片存储一部分数据。 操作方式可以基于某种规则如用户ID取模将热数据和冷数据分散到不同分片热分片可以配置在高性能硬件上冷分片则配置在低成本存储。比如按城市分库业务热点城市分布在高性能硬件非热点城市使用低成本存储。 但一般规模数据数据量差异性不大时使用此方案反而可能增大维护成本。
3、归档策略 适用场景定期将不再频繁访问的数据从热表迁移到冷表或归档表。 操作方式利用INSERT INTO...SELECT结合DELETE语句或者编写脚本自动执行迁移和清理工作。可以设置定时任务cron job来自动化这一过程。 归档策略在我们的业务中也比较常用通过定时任务在低峰期跑数据。但因为涉及到数据迁移所以业务和功能要兼容。并且需要合理设计处理时间范围、数据量级、数据删除前要进行数据验证并设计好回滚方案。
4、使用中间件或代理层 适用场景当需要更灵活的路由控制和透明的数据迁移时。 操作方式如ProxySQL、MaxScale等可以在中间件层面实现数据访问的路由将查询重定向到正确的热或冷数据存储同时在后台执行数据迁移而不影响前端应用。 此方案的好处是路由灵活弊端是需要加入中间件或一层路由转发链路变长复杂度增加耗时可能增加。
5、使用专门的归档工具或服务 适用场景企业级环境需要自动化、安全的数据归档和恢复能力。 操作方式如MySQL Enterprise Backup、Percona XtraBackup等工具以及云服务提供商提供的数据归档解决方案可以自动化备份热数据并在必要时进行数据恢复或迁移。
6、 冷热存储分离 适用场景当硬件资源允许时直接在物理存储层面进行冷热分离。 操作方式将热数据放在高速存储介质如SSD冷数据迁移到低成本、大容量的存储设备如HDD或云存储。配合MySQL的分区或分片策略实现数据的物理隔离。
7、 数据库复制 适用场景需要保持数据副本或者将冷数据迁移到备用数据库服务器。 操作方式利用MySQL的主从复制或组复制功能将热数据同步到一个或多个从库然后在从库上执行数据迁移和归档操作。读写分离降低对主库IO。 三、归档一般执行过程 分区、数据库分片还会涉及到分库分表等工具的选择后面我将放到分库分表相关的文章中讲解。这里我们详细说明下归档策略的一般执行过程
1、创建冷表结构 首先确保冷表的结构与热表相同。你可以使用如下的SQL命令来复制表结构
CREATE TABLE cold_table LIKE hot_table; 2、数据迁移 使用 INSERT INTO...SELECT 语句将热表的数据插入到冷表中。比如
INSERT INTO cold_tableSELECT * FROM hot_tableWHERE some_condition; 如果没有特定条件直接移除 WHERE some_condition即可。 但一般冷数据将分布到性能相对较弱的数据库集群中所以实际迁移逻辑会更复杂可能需要拆分开连接不同的数据库。
3、数据验证 在执行删除操作之前确保冷表中已经正确地包含了需要的所有数据。可以通过比较记录数或关键字段来验证。 数据验证这一步非常重要是数据迁移过程中保证完整性和正确性的关键步骤。 虽然数据可以通过binlog或者备份恢复但恢复过程需要一定时间而且有一定风险。所以在迁移数据时最好一步到位。
4、清理热表数据 一旦确认数据迁移无误就可以从热表中删除已迁移的数据。如果之前迁移时有特定条件同样应用这个条件来删除数据
DELETE FROM hot_tableWHERE some_condition; 同样如果没有特定条件直接执行全表删除需谨慎。
5、优化表 删除大量数据后为了恢复性能和管理存储空间建议对热表进行优化
OPTIMIZE TABLE hot_table; 如果不执行表优化虽然表空间不会回收但有新写入数据时会占用此空间不会占用新空间。所以我们有些数据删除后并不会执行optimize操作因为optimize操作可能锁表。
optimize操作可能锁表 InnoDB引擎: InnoDB存储引擎在执行OPTIMIZE TABLE时实际上会执行ALTER TABLE操作来重建表这意味着它会创建一个新的表结构并将数据从旧表复制到新表中然后再删除旧表。在这个过程中对于InnoDB表如果表不是太大的话默认的在线DDL操作Online DDL会让表在大部分时间内可读可写但是在操作的某些阶段可能会出现短暂的锁表情况特别是如果表很大或者DDL算法选择不当可能会导致长时间的锁表影响写操作。 MyISAM引擎: MyISAM引擎在执行OPTIMIZE TABLE时会锁定整个表直到操作完成。这意味着在优化期间对该表的所有读写操作都会被阻塞。对于大型表这可能会导致服务中断因此在生产环境中应谨慎安排此类维护操作。
6、 事务处理 如果数据量大或者对数据一致性要求高考虑在事务中执行这些操作以确保数据迁移和删除操作的原子性。
7、计划任务或脚本 如果这是定期需要执行的任务可以编写脚本并通过定时任务如Linux的cron作业或Windows的任务计划程序自动化执行。
开放手动归档入口 同时为了方便处理异常数据我们可以封装脚本核心内容开放手动修改入口。 有些异常情况下如服务器宕机Job突然挂掉Job建连失败时我们的归档执行可能无法从上次停止的地方开始这时候研发或产品等可能需要根据指定条件手动对数据归档。 这种修复数据的小工具对我们是非常重要的我们既需要考虑正向编写业务也需要考虑反向修复数据。有些突发异常来临时这些小工具真的会解燃眉之急。
8、预估归档速度 在正式归档前我们需要预估归档速度并根据待归档数据计算出归档耗时。因为我们多在低峰期时归档如果数据太多执行到高峰期可能会影响正常业务执行。
总结 以上就是我对冷热数据分离方面概述其实涉及的方面非常多每一项展开都能“说个三天三夜”。考虑的方面其实也远不止这些还有如何高效确定数据归档偏移 如果数据误删除可以通过哪些方式快速找回来等。有机会我们再继续说。 有归档经验分享小伙伴可以留言一起交流。
