摘要：在面临表A和表B年数据量分别达到1000万和5000万的挑战时，我们尝试通过按月分表来提升查询效率。本文将分享我们使用Mycat和Sharding-Proxy进行MySQL分表的经历，探讨分表对查询效率的真实影响，并提出优化建议。
在数据量持续增长的背景下，如何保证数据库查询的效率成为了我们面临的一大挑战。尤其是当原业务中的left join查询因数据量庞大而频繁超时时，我们不得不考虑分表作为解决方案。本文将详细介绍我们尝试MySQL分表的过程、遇到的问题、以及最终的思考和解决方案。
分表尝试
根据业务需求，我们决定将表A和表B根据create_time字段按月分为12个子表，希望通过这种方式减少单个查询的数据量，从而提升查询效率。分表工具选择了Mycat和Sharding-Proxy，这两个都是业界广泛使用的分库分表中间件。
ALTER TABLE `table_a` PARTITION BY RANGE (TO_DAYS(`create_time`)) (
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2022-02-01')),
...
PARTITION p12 VALUES LESS THAN MAXVALUE
);效果评估
分表后，我们进行了效率对比测试。遗憾的是，left join查询的效率并没有显著提升，单表查询的效率甚至略有下降。这个结果让我们颇感困惑：分表带来的究竟是哪方面的提升？
遇到的问题
- 查询效率未提升：尽管我们预期分表能够显著提升
left join查询的效率，实际测试却显示效果甚微。 - 单表查询效率下降：由于增加了分表的中间件处理，单表查询的响应时间从0.02秒增加到了0.05秒。
深入分析与优化
在反思我们的分表策略后，我们意识到几个关键点可能导致了这一结果：
-
是否充分利用了索引：我们的查询是否真正命中了索引，还是由于分表后的查询计划调整而未能有效利用索引？
EXPLAIN SELECT xxx FROM a LEFT JOIN b ON a.id = b.aid WHERE create_time BETWEEN ... AND ... -
数据分布是否均匀：分表后，各个子表的数据分布是否均匀，还是某些子表的数据量依然过大，导致查询效率未得到预期的提升。
-
优化查询策略：是否可以通过调整查询策略，如先对表A进行范围缩小后再进行
left join，来优化查询效率。SELECT xxx FROM (SELECT * FROM a WHERE create_time BETWEEN ... AND ...) AS a_filtered LEFT JOIN b ON a_filtered.id = b.aid
结论与建议
我们的分表实践表明，单纯依靠分表来提升查询效率可能不会总是奏效。一个更综合的策略，包括索引优化、查询策略调整、数据分布均匀性考量，乃至于是否需要冗余关键字段或重新设计数据模型，都应该被考虑在内。
最后，我们认为在考虑分表之前，应该深入分析现有数据库的性能瓶颈，确保已经充分利用了现有的数据库和SQL优化手段。对于确实需要分表的场景，详细规划分表策略、选择合适的分表键、并对查询逻辑进行相应的调整是关键。
后续行动与改进
- 索引优化：进一步分析查询语句，确保所有关键的查询和连接操作都能高效命中索引。
- 查询调整：尝试修改查询逻辑，比如先过滤出目标时间段内的数据子集，再进行
join操作，以减少需要处理的数据量。 - 数据冗余：考虑对于频繁
join的字段进行冗余，将关键数据预先聚合或存储在同一表中，以避免复杂的join操作。 - 技术选型重新评估：对比Mycat和Sharding-Proxy的性能和特性，选择最适合我们业务场景的中间件。
总结
通过这次分表实践，我们深刻认识到了在数据库设计和优化过程中，技术选型和方案实施都需要基于深入的业务理解和数据分析。分表可以是提升大规模数据库性能的有效手段之一，但它并非万能钥匙。合理的数据模型设计、精确的索引策略、以及优化的查询逻辑，才是保证数据库性能的根本。
