背景
XX实例（一主一从）xxx告警中每天凌晨在报SLA报警，该报警的意思是存在一定的主从延迟（若在此时发生主从切换，需要长时间才可以完成切换，要追延迟来保证主从数据的一致性）
XX实例的慢查询数量最多（执行时间超过1s的sql会被记录），XX应用那方每天晚上在做删除一个月前数据的任务
分析
使用pt-query-digest工具分析最近一周的mysql-slow.logpt-query-digest --since=148h mysql-slow.log | less结果第一部分
最近一个星期内，总共记录的慢查询执行花费时间为25403s，最大的慢sql执行时间为266s，平均每个慢sql执行时间5s，平均扫描的行数为1766万
结果第二部分
select arrival_record操作记录的慢查询数量最多有4万多次，平均响应时间为4s，delete arrival_record记录了6次，平均响应时间258s
select xxx_record语句
select arrival_record 慢查询语句都类似于如下所示，where语句中的参数字段是一样的，传入的参数值不一样select count(*) from arrival_record where product_id=26 and receive_time between '2019-03-25 14:00:00' and '2019-03-25 15:00:00' and receive_spend_ms>=0\G
select arrival_record 语句在mysql中最多扫描的行数为5600万、平均扫描的行数为172万，推断由于扫描的行数多导致的执行时间长
查看执行计划
用到了索引IXFK_arrival_record，但预计扫描的行数很多有3000多w行
现在已经知道了在慢查询中记录的select arrival_record where语句传入的参数字段有 product_id，receive_time，receive_spend_ms，还想知道对该表的访问有没有通过其它字段来过滤了？
神器tcpdump出场的时候到了
使用tcpdump抓包一段时间对该表的select语句
tcpdump -i bond0 -s 0 -l -w - dst port 3316 | strings | grep select | egrep -i 'arrival_record' >/tmp/select_arri.log 获取select 语句中from 后面的where条件语句
IFS_OLD=$IFS
IFS=$'\n'
for i in `cat /tmp/select_arri.log `;do echo ${i#*'from'}; done | less
IFS=$IFS_OLD 综上所示，优化方法为，删除复合索引IXFK_arrival_record，建立复合索引
idx_sequence_station_no_product_id，并建立单独索引indx_receive_time
delete xxx_record语句
该delete操作平均扫描行数为1.1亿行，平均执行时间是262s
delete语句如下所示，每次记录的慢查询传入的参数值不一样
delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-02-23', '%Y-%m-%d')\G
执行计划
测试
拷贝arrival_record表到测试实例上进行删除重新索引操作XX实例arrival_record表信息
磁盘占用空间48G，mysql中该表大小为31G，存在17G左右的碎片，大多由于删除操作造成的（记录被删除了，空间没有回收)
备份还原该表到新的实例中，删除原来的复合索引，重新添加索引进行测试
mydumper并行压缩备份
并行压缩备份所花时间（52s）和占用空间（1.2G，实际该表占用磁盘空间为48G，mydumper并行压缩备份压缩比相当高！）
Started dump at: 2019-03-26 12:46:04
........
Finished dump at: 2019-03-26 12:46:56
du -sh /datas/dump_arrival_record/
1.2G /datas/dump_arrival_record/ 拷贝dump数据到测试节点scp -rp
/datas/dump_arrival_record [email protected]:/datas
多线程导入数据
time myloader -u root -S /datas/mysql/data/3308/mysqld.sock -P 3308 -p root -B test -d /datas/dump_arrival_record -t 32
real 126m42.885suser 1m4.543ssys 0m4.267s
逻辑导入该表后磁盘占用空间
du -h -d 1 /datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.
12K
/datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.frm
30G
/datas/mysql/data/3308/test/arrival_record.ibd没有碎片，和mysql的该表的大小一致*
cp -rp /datas/mysql/data/3308 /datas
分别使用online DDL和 pt-osc工具来做删除重建索引操作先删除外键，不删除外键，无法删除复合索引，外键列属于复合索引中第一列
做DDL 参考
实施
由于是一主一从实例，应用是连接的vip，删除重建索引采用online ddl来做。停止主从复制后，先在从实例上做（不记录binlog），主从切换，再在新切换的从实例上做（不记录binlog)
执行时间
再次查看delete 和select语句的执行计划
索引优化后
delete 还是花费了77s时间
delete from arrival_record where receive_time < STR_TO_DATE('2019-03-10', '%Y-%m-%d')\G delete 语句通过receive_time的索引删除300多万的记录花费77s时间*
delete大表优化为小批量删除
应用端已优化成每次删除10分钟的数据（每次执行时间1s左右），xxx中没在出现SLA（主从延迟告警）
总结
- 表数据量太大时，除了关注访问该表的响应时间外，还要关注对该表的维护成本（如做DDL表更时间太长，delete历史数据）
- 对大表进行DDL操作时，要考虑表的实际情况（如对该表的并发表，是否有外键）来选择合适的DDL变更方式
- 对大数据量表进行delete，用小批量删除的方式，减少对主实例的压力和主从延迟