MySQL狀態(tài)表的優(yōu)化是什么

本篇內容介紹了“MySQL狀態(tài)表的優(yōu)化是什么”的有關知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠學有所成！

自打構建數據源集市的技術棧以來，其實整個體系也在不斷的完善，在數據流轉的出口方向我們基本達成了一致，那就是在保證數據準確性和穩(wěn)定性的基礎上盡可能按照實時的標準去落地數據交付效率，所以數據源集市的目標不是簡單交付數據了事，而是需要對中下游的服務提供強有力的支持，甚至提供數據實時流轉的參考和依據。

目前一張表的數據如果要提供近實時的數據交付標準，一般有以下的幾類策略：

1)基于自增ID的模式，根據數據庫的自增ID可以快速的定位數據的增量位置，基本實現數據的增量同步，當然這種模式的局限性比較大，需要表中含有自增ID字段，對于數據庫的吞吐量也會有潛在瓶頸，同時不適用于基于中間件的集群環(huán)境數據實時流轉。

2)基于時間字段同步模式，時間字段的同步是表數據實現增量同步的經典方法，也是和業(yè)務緊密結合，但是帶來的潛在風險是可能相關的時間字段有多個，同步定制化程度高，另外單一使用增量模式其實難以完全定位數據，還是需要另外一個維度的支持，比如自增ID等。

如果一張狀態(tài)表要實現實時流轉，實時交付，那么面臨的問題其實是比較復雜的。

通常這類狀態(tài)表數據量巨大，但很可能沒有基于自增ID的字段(通常是基于業(yè)務的ID字段)，而基于時間字段基本可行，但是難以快速定位唯一的記錄內容，最緊要的一點是我們通過唯一性定位得到的是變化后的值，變化前的值已經被完全覆蓋，所以對于變化量的定義是比較復雜的。

目前來看，碰到的一些瓶頸問題主要有：

中下游的數據服務提取數據時，盡管數據源是實時更新的，但是后續(xù)的數據服務是難以定位增量數據的。通過上述的多個維度都不合適，通常做數據檢查的時候只能無奈使用select  count(*) from  xxx這種校驗模式，而要解決這個問題最直接的方案就是程序段提供相應的流水日志，如果開發(fā)能力較強這個事情比較好落地，而如果業(yè)務風險高，這個事情要解決就比較麻煩了。

如下是一種折中的解決方案，在不需要程序修改代碼的前提下，能夠實時提取數據變化并實時更新同步數據狀態(tài)，大體的設計思路是基于實時日志服務，在這里是Maxwell.

我來簡單解釋下，如果一張狀態(tài)表的數據要實時交付，那么數據源集市中我們保證狀態(tài)表的數據實時復制是沒有問題的，技術上完全能夠做到，無論是基于庫級別還是過濾到表級別，都是可操作的。

而基于Maxwell的實時日志提取，我們可以從狀態(tài)表中解析出表中數據實時變化的內容，我們可以間接實現一個賬單表，對于中下游來說，就是間接把狀態(tài)表轉換為流水日志表，從而間接實現的實時流轉和交付。

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