程序员过关斩将--快速迁移10亿级数据
菜菜呀,咱們業務BJKJ有個表數據需要做遷移
程序員主力 Y總現在有多少數據?
菜菜大約21億吧,2017年以前的數據沒有業務意義了,給你半天時間把這個事搞定,績效給你A
程序員主力 Y總有績效獎金嗎?
菜菜錢的事你去問X總,我當家不管錢
程序員主力 Y總...........
菜菜問題分析經過幾分鐘的排查,數據庫情況如下:
1.? 數據庫采用Sqlserver 2008 R2,單表數據量21億
2. 無水平或者垂直切分,但是采用了分區表。分區表策略是按時間降序分的區,將近30個分區。正因為分區表的原因,系統才保證了在性能不是太差的情況下堅持至今。
3. 此表除聚集索引之外,無其他索引,無主鍵(主鍵其實是利用索引來快速查重的)。所以在頻繁插入新數據的情況下,索引調整所耗費的性能比較低。
至于聚集索引和非聚集索引等知識,請各位移步google或者百度。????????至于業務,不是太復雜。經過相關人員咨詢,大約40%的請求為單條Insert,大約60%的請求為按class_id 和in_time(倒序)分頁獲取數據。Select請求全部命中聚集索引,所以性能非常高。這也是聚集索引之所以這樣設計的目的。?
解決問題????????由于單表數據量已經超過21億,并且2017年以前的數據幾乎不影響業務,所以決定把2017年以前(不包括2017年)的數據遷移到新表,僅供以后特殊業務查詢使用。經過查詢大約有9億數據量。
數據遷移工作包括三個個步驟:
1.? 從源數據表查詢出要遷移的數據
2.? 把數據插入新表
3.? 把舊表的數據刪除
傳統做法
????????這里申明一點,就算是傳統的做法也需要分頁獲取源數據,因為你的內存一次性裝載不下9億條數據。
1.? 從源數據表分頁獲取數據,具體分頁條數,太少則查詢原表太頻繁,太多則查詢太慢。
SQL語句類似于
SELECT?*?FROM?(SELECT?*,ROW_NUMBER()?OVER(ORDER?BY?class_id,in_time)?p?FROM??tablexx?WHERE?in_time?<'2017.1.1'??
)?t?WHERE?t.p?BETWEEN?1?AND?100
2.? 把查詢出來的數據插入目標數據表,這里強調一點,一定不要用單條插入策略,必須用批量插入。
3.? 把數據刪除,其實這里刪除還是有一個小難點,表沒有標示列。這里不展開,因為這不是菜菜要說的重點。
????????如果你的數據量不大,以上方法完全沒有問題,但是在9億這個數字前面,以上方法顯得心有余而力不足。一個字:慢,太慢,非常慢。
可以大體算一下,假如每秒可以遷移1000條數據,大約需要的時間為(單位:分)
900000000/1000/60=15000(分鐘)大約需要10天^ V ^
改進做法以上的傳統做法弊端在哪里呢?
1.? 在9億數據前查詢必須命中索引,就算是非聚集索引菜菜也不推薦,首推聚集索引。
2.??如果你了解索引的原理,你應該明白,不停的插入新數據的時候,索引在不停的更新,調整,以保持樹的平衡等特性。尤其是聚集索引影響甚大,因為還需要移動實際的數據。
提取以上兩點共同的要素,那就是聚集索引。相應的解決方案也就應運而生:
1.??按照聚集索分頁引查詢數據
2.? 批量插入數據迎合聚集索引,即:按照聚集索引的順序批量插入。
3. 按照聚集索引順序批量刪除
由于做了表分區,如果有一種方式把2017年以前的分區直接在磁盤物理層面從當前表剝離,然后掛載到另外一個表,可算是神級操作。有誰能指導一下菜菜,感激不盡
擴展閱讀1.? 一個表的聚集索引的順序就是實際數據文件的順序,映射到磁盤上,本質上位于同一個磁道上,所以操作的時候磁盤的磁頭不必跳躍著去操作。
2.? 存儲在硬盤中的每個文件都可分為兩部分:文件頭和存儲數據的數據區。文件頭用來記錄文件名、文件屬性、占用簇號等信息,文件頭保存在一個簇并映射在FAT表(文件分配表)中。而真實的數據則是保存在數據區當中的。平常所做的刪除,其實是修改文件頭的前2個代碼,這種修改映射在FAT表中,就為文件作了刪除標記,并將文件所占簇號在FAT表中的登記項清零,表示釋放空間,這也就是平常刪除文件后,硬盤空間增大的原因。而真正的文件內容仍保存在數據區中,并未得以刪除。要等到以后的數據寫入,把此數據區覆蓋掉,這樣才算是徹底把原來的數據刪除。如果不被后來保存的數據覆蓋,它就不會從磁盤上抹掉。
NetCore 代碼(實際運行代碼)1.? 第一步:由于聚集索引需要class_id ,所以寧可花2-4秒時間把要操作的class_id查詢出來(ORM為dapper),并且升序排列
???DateTime?dtMax?=?DateTime.Parse("2017.1.1");???var?allClassId?=?DBProxy.GeSourcetLstClassId(dtMax)?.OrderBy(s=>s);
2.? 按照第一步class_id 列表順序查詢數據,每個class_id 分頁獲取,然后插入目標表,全部完成然后刪除源表相應class_id的數據。(全部命中聚集索引)
???D?int?pageIndex?=?1;?//頁碼????????????int?pageCount?=?20000;//每頁的數據條數
????????????DataTable?tempData?=null;
????????????int?successCount?=?0;
????????????foreach?(var?classId?in?allClassId)
????????????{
????????????????tempData?=?null;
????????????????pageIndex?=?1;
????????????????while?(true)
????????????????{
????????????????????int?startIndex?=?(pageIndex?-?1)?*?pageCount+1;
????????????????????int?endIndex?=?pageIndex?*?pageCount;
????????????????????tempData?=?DBProxy.GetSourceDataByClassIdTable(dtMax,?classId,?startIndex,?endIndex);
????????????????????if?(tempData?==?null?||?tempData.Rows.Count==0)
????????????????????{
????????????????????????//最后一頁無數據了,刪除源數據源數據然后跳出
?????????????????????????DBProxy.DeleteSourceClassData(dtMax,?classId);
????????????????????????break;
????????????????????}
????????????????????else
????????????????????{
????????????????????????DBProxy.AddTargetData(tempData);
????????????????????}
????????????????????pageIndex++;
????????????????}
????????????????successCount++;
????????????????Console.WriteLine($"班級:{classId}?完成,已經完成:{successCount}個");
????????????}
DBProxy 完整代碼:
class?DBProxy????{
????????//獲取要遷移的數據所有班級id
????????public?static?IEnumerable<int>?GeSourcetLstClassId(DateTime?dtMax)
????????{
????????????var?connection?=?Config.GetConnection(Config.SourceDBStr);
????????????string?Sql?=?@"SELECT?class_id?FROM??tablexx?WHERE?in_time?<@dtMax?GROUP?BY?class_id?";
????????????using?(connection)
????????????{
????????????????return?connection.Query<int>(Sql,?new?{?dtMax?=?dtMax?},?commandType:?System.Data.CommandType.Text);
????????????}
????????}
????????public?static?DataTable?GetSourceDataByClassIdTable(DateTime?dtMax,?int?classId,?int?startIndex,?int?endIndex)
????????{
????????????var?connection?=?Config.GetConnection(Config.SourceDBStr);
????????????string?Sql?=?@"?SELECT?*?FROM?(
????????????????????????SELECT?*,ROW_NUMBER()?OVER(ORDER?BY?in_time?desc)?p?FROM??tablexx?WHERE?in_time?<@dtMax??AND?class_id=@classId
????????????????????????)?t?WHERE?t.p?BETWEEN?@startIndex?AND?@endIndex?";
????????????using?(connection)
????????????{
????????????????DataTable?table?=?new?DataTable("MyTable");
????????????????var?reader?=?connection.ExecuteReader(Sql,?new?{?dtMax?=?dtMax,?classId?=?classId,?startIndex?=?startIndex,?endIndex?=?endIndex?},?commandType:?System.Data.CommandType.Text);
????????????????table.Load(reader);
????????????????reader.Dispose();
????????????????return?table;
????????????}
????????}
?????????public?static?int?DeleteSourceClassData(DateTime?dtMax,?int?classId)
????????{
????????????var?connection?=?Config.GetConnection(Config.SourceDBStr);
????????????string?Sql?=?@"?delete?from??tablexx?WHERE?in_time?<@dtMax??AND?class_id=@classId?";
????????????using?(connection)
????????????{
????????????????return?connection.Execute(Sql,?new?{?dtMax?=?dtMax,?classId?=?classId?},?commandType:?System.Data.CommandType.Text);
????????????}
????????}
????????//SqlBulkCopy?批量添加數據
????????public?static?int?AddTargetData(DataTable?data)
????????{
????????????var?connection?=?Config.GetConnection(Config.TargetDBStr);
????????????using?(var?sbc?=?new?SqlBulkCopy(connection))
????????????{
????????????????sbc.DestinationTableName?=?"tablexx_2017";???????????????
????????????????sbc.ColumnMappings.Add("class_id",?"class_id");
????????????????sbc.ColumnMappings.Add("in_time",?"in_time");
????????????????.
????????????????.
????????????????.
????????????????using?(connection)
????????????????{
????????????????????connection.Open();
????????????????????sbc.WriteToServer(data);
????????????????}???????????????
????????????}
????????????return?1;
????????}
????}
運行報告:
????????程序本機運行,開vpn連接遠程DB服務器,運行1分鐘,遷移的數據數據量為 1915560,每秒約3萬條數據
?1915560 / 60=31926 條/秒
?cpu情況(不高):
磁盤隊列情況(不高):
寫在最后在以下情況下速度還將提高
?1. 源數據庫和目標數據庫硬盤為ssd,并且分別為不同的服務器
?2. 遷移程序和數據庫在同一個局域網,保障數據傳輸時候帶寬不會成為瓶頸
?3. 合理的設置SqlBulkCopy參數
?4. 菜菜的場景大多數場景下每次批量插入的數據量達不到設置的值,因為有的class_id 對應的數據量就幾十條,甚至幾條而已,打開關閉數據庫連接也是需要耗時的
?5. 單純的批量添加或者批量刪除操作
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的程序员过关斩将--快速迁移10亿级数据的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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