大数据表结构修改

时间 2021-05-16 标签 sql 数据结构大数据 code 索引 table class select im 命名

大数据表结构修改

随着业务的发展。某些业务表会达到很高的量级。这时候某些业务若是牵扯到修改数据结构，就不是简单的alter table 能搞定的事情了sql

话很少说，直接上方案：数据结构

graph LR
    复制一个新表 --> 修改表结构 -->拷贝数据 --> 重命名新表 ---> 删除老表

该方案：速度很快的。几百万数据不到1分钟就搞定了（跟表字段数有关，以实际为准，建议分批拷贝）大数据

如下以表A为例子code

CREATE TABLE `A` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `is_delete` tinyint(1) DEFAULT NULL,
  `type` tinyint(4) DEFAULT NULL,
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

复制一个新表，表结构跟老表一摸同样索引
```
create table A_new like A;
```

修改表结构（这里以增长字段为例）table

alter table A_new add column `status` tinyint(8) DEFAULT NULL;

拷贝数据class

insert into A_new (id, is_delete, type) select id, is_delete, type from A

ps:select

若是修改的表结构为增长删除字段，请使用相似上面的sql，注意插入字段和查询字段必须一致
若是是增删索引，能够使用下面的sqlim
```
insert into A_new select * from A
```
若是数据量较大，能够使用条件语句，分批拷贝(这里以id为例，通常都以create_time为条件)命名
```
insert into A_new (id, is_delete, type) select id, is_delete, type from A where  id > 100000
```

修改表名

rename table `A` to `A_bak`;
rename table `A_new` to `A`;

大功告成