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之前文章 一张5亿数据量的表执行不ai文章伪原创了ai文章伪原创，开发和DBA差点大打出手…… 发了之后ai文章伪原创，有好几个小伙伴来问ai文章伪原创我 SQL 是怎么拆的。

这篇我们来简单盘下，其实拆 SQL 是因为涉及大表删除的问题。

比如，ai文章伪原创你现在需要删除一张一共有 5 亿数据的表里面的 2021 年数据，假设这张表叫 yes。

我相信你脑子在 1s 内肯定会蹦出这条 SQL :

delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

如果直接执行这条 SQL 会发生什么问题呢？

长事务

我们需要关注到一个前提：这张表有 5 亿的数据，所以它是一张超大表，因此这个 where 条件可能涉及非常多的数据，所以我们可以从离线数仓或者备库查下数据量，然后我们发现这条 SQL 会删除 3 亿左右的数据。

那么一次性 delete 完的方案是不行的，因为这会涉及到长事务的问题。

长事务涉及到加锁，只会在事务执行完毕后才会释放锁，由于长事务锁了很多数据，如果期间有频繁的 DML 想要操作这些数据，那么就会造成阻塞。

连接都阻塞住了，业务线程自然就阻塞了，也就是说你的服务线程都在等待数据库的响应，然后可能还会影响到别的服务，可能产生雪崩，于是就 GG 了。

长事务可能会造成主从延迟，你想想主库执行了好久，才执行完给从库，从库又要重放好久，期间可能有很长一段时间数据是不同步的。

还有一种情况，业务都有个特殊停机窗口，你觉得你可以为所欲为，然后开始执行长事务了，然后执行了 5 小时之后，不知道啥情况抛错了，事务回滚了，于是浪费了 5 个小时，还得重新开始。

综上，我们需要避免长事务的发生。

那面对可能发生长事务的 SQL 我们怎么拆呢？

拆 SQL

我们就以上面这条 SQL 为例：

delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

看到这条 SQL，如果要拆分，想必很多小伙伴会觉得很简单，按日期拆不就完事了？

delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2021-02-01";

delete from yes where create_date >= "2021-02-01" and create_date < "2021-03-01";

......

这当然可以，恭喜你，你已经拆分成功了，没错就这么简单。

但是，如果 create_date 没有索引怎么办？

没索引的话，上面这就全表扫描了啊？

影响不大，没有索引我们就给他创造索引条件，这个条件就是主键。

我们直接一个 select min(id)... 和 select max(id).... 得到这张表的主键最小值和最大值，假设答案是233333333 和 666666666。

然后我们就可以开始操作了：

delete from yes where (id >= 233333333 and id < 233433333) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

delete from yes where (id >= 233433333 and id <233533333) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

......

delete from yes where (id >= 666566666 and id <=666666666) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";

当然你也可以再精确些，通过日期筛选来得到 maxId，这影响不大（不满足条件的 SQL 执行很快，不会耗费很多时间）。

这样一来 SQL 就满足了分批的操作，且用得上索引。

如果哪条语句执行出错，只会回滚小部分数据，我们重新排查下就好了，影响不大。

而且拆分 SQL 之后还可以并行提高执行效率。

当然我之前的文章说过，并行可能有锁竞争的情况，导致个别语句等待超时。不过影响不大，只要机器状态好，执行的快，因为锁竞争导致的等待并不一定会超时，如果个别 SQL 超时的话，重新执行就好了。

有时候要转换思路

关于大表删除有时候要转换思路，把删除转成插入。

假设还是有一张 5 亿的数据表，此时你需要删除里面 4.8 亿的数据，那这时候就不要想着删除了，要想着插入。

道理很简单，删除 4.8 亿的数据，不如把要的 2000W 插入到新表中，我们后面业务直接用新表就好了。

这两个数据量对比，时间效率差异不言而喻了吧？

具体操作也简单：

创建一张新表，名为 yes_temp

将 yes 表的 2000W 数据 select into 到 yes_temp 中

将 yes 表 rename 成 yes_233

将 yes_temp 表 rename 成 yes

狸猫换太子，大功告成啦！

之前有个记录表我们就是这样操作的，就 select into 近一个月的数据到新表中，以前老数据就不管了，然后 rename 一下，执行的非常快。

本来预估 2 小时的 SQL 操作，1 分钟就搞定了。

这种类似的操作是有工具的，比如 pt-online-schema-change 等，不过我没用过，有兴趣的小伙伴可以自己去看看，道理是一样的，多了几个触发器，这里不多赘述了。

开发还是得多学一些数据库的操作和原理，因为好多数据库的操作都需要你亲力亲为，小公司没 DBA 的话就不说了，大公司的话咱也不知道 DBA 到底会关心到哪个程度，还是得靠自己靠谱。

作者丨是Yes呀

来源丨公众号：yes的练级攻略（ID：yes_java）

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