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给表添加字段的命令如下:
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alter table tableName add newColumn varchar(8) comment '新添加的字段'
注意:
1、在这句语句中需要注意的是,comment为注释,就像在java中//作用是一样的。
2、comment后需要加单引号将注释引起来。
1. 能不加字段就不要加, 能不修改字段就不要修改, 能不删除字段就不要删除, 等等为什么要删除字段呢? 如果没事,不要蛋疼的找事。 实际上,我们那次更新失败后, 我们并没有增加那个字段, 然后我们一直运行到今天, 但是后来还是增加了其他字段
2. 增加字段的情况下, 如果可以通过增加一个新的表来增加这个字段, 那么就增加一个新的表, 通过cache 或 程序来实现join 的效果
3. 如果能停机, 并且停机的时间在你容忍范围之内, 数据备份之后停机来做。 如果是主从备份,做这样大的操作的时候,停掉主从备份, 万一你挂了, 备份数据库可以救你。 等到一切安全了, 重启主从备份;
4. 如果上面都不行, 这个字段还是要改,要加, 需要用到下面的方法, 也是扇贝网正在使用的方法;
修改大数据表的方法:
1. 被修改的表 Table A 需要有一个记录时间戳的字段, 这个时间戳就是每次数据更新,都会更新的字段, 这个字段需要有索引,在django里可以使用 auto_now=True
2. 创建一个新的临时表 Table B, 不是tmp_table, 是一个新的表,但是是临时使用的。 这个表和要修改的表拥有一模一样的数据结构, 加上你要修改的部分, 比如增加的字段;
3. 记录下Table A 的索引
4. 删除 Table B 的全部索引
5. 把Table A 的数据全部复制到Table B, 是不是执行 INSERT INTO B(field1, field2) SELECT field1, field2 FROM A? 当然不是, 这么做不还是锁死了Table A 么, 这里的迁移就是一个需要细分的地方,需要写一个脚本, 让程序每次读取比如5000条数据出来, 插入到Table B里面, 因为Table B 是没有索引的, 所以要当心不要使用多进程来做; 如果是多进程, 要确保插入到B的时候是不会有重复数据的; 如果是1000万的数据,每次5000条, 假设这个操作需要500ms, 那么 2000*200ms = 16 分钟。 这只是一个估值, 具体情况和服务器当时的情况有关, 不好细说。 另外, 我们要记录这个迁移开始的时间点,记为t1;
6. 那么这个时候Table A 的数据是不是都进入了Table B 呢, 应当说差不多大部分都进入了, 但5中说, 这大概需要16分钟, 这么长的时间里, 可能有新的数据进入了, 也有可能已有的数据发生了更新, 所以我们要把Table A 中在t1 之后发生变化的数据查找出来, 然后更新到Table B 中, 我们的做法是:
记录这个操作对应的时间点 t2
BEGIN;
DELETE FROM B WHERE updated_time t1;
INSERT INTO B(field1, field2) SELECT field1, field2 FROM A WHERE updated_time t1;
COMMIT;
7. 现在A 和 B 差不多该同步了吧? 差不多了, 但是6 执行完之后, A仍然在写, 子子孙孙无穷尽也 ... , 但这个时候 A 和 B 的差异已经非常非常小了, 所以在下一步,我们在一个transaction 里执行下面的操作:
BEGIN;
DELETE FROM B WHERE updated_time t2;
INSERT INTO B(field1, field2) SELECT field1, field2 FROM A WHERE updated_time t2;
ALTER TABLE A RENAME TO C;
ALTER TABLE B RENAME TO A;
COMMIT;
8. Done
PS: 如果A表没有时间戳, 实际上没有先见之明的人大概不会想到要预留一个时间戳的字段, 那么几乎是没有办法快速比较两个表的差异的, 这个时候我选择的做法就是放弃修改的数据, 只管新的数据了, 所以只要把t1, t2 换成id 就可以了, 这样delete 语句也省略了, 因为没啥好delete的;
千万不要想着根据ID 来JOIN 然后更新B表的字段来补齐新的数据, 如果能把两个千万级别的表JOIN起来, 内存有多大呢?
9. 上面的解决方案是我们第二次尝试之后犯下了一个巨大的错误,这个错误导致网站瘫痪了大概20分钟, 如果你和我一样没有发现问题,那么这就是悲剧的地方。 问题就在于我是根据上面的PS来操作的, 然后B就华丽地变成了A. B 表至今身上是没有索引的, 立即悲剧。 所以应当在第5步之后按照A的索引为B建立索引, 待索引全部好了之后, 再继续6。 如果不是走PS这条路, 而是有时间戳的字段的话, 在6的时候会发现这个问题, 因为那条Delete 慢的超出想像, 会明白这里是有问题的
10. 新手, 请在本地练习之后, 再实际操作; 可以多操作几次, 写一个脚本,服务器上直接执行脚本.
传统情况
我们先回顾一下,在没有 "立刻加列" 功能时,加列操作是怎么完成的。我们也借此来熟悉一下本期的图例:
当进行 加列操作 时,所有的数据行 都必须要 增加一段数据(图中的 列 4 数据)
如上一期图解所讲,当改变数据行的长度,就需要 重建表空间(图中灰蓝的部分为发生变更的部分)
数据字典中的列定义也会被更新
以上操作的问题在于 每次加列 操作都需要重建表空间,这就需要大量 IO以及大量的时间
立刻加列
"立刻加列" 的过程如下图:
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"立刻加列" 时,只会变更数据字典中的内容,包括:
在列定义中增加 新列的定义
增加 新列的默认值
"立刻加列" 后,当要读取表中的数据时:
由于 "立刻加列" 没有 变更行数据,读取的行数据只有 3 列
MySQL 会将 新增的第 4 列的默认值,追加到 读取的数据后
以上过程描述了 如何读取 在 "立刻加列" 之前写入的数据,其实质是:在读取数据的过程中,"伪造" 了一个新列出来
那么如何读取 在 "立刻加列" 之后 写入的数据呢 ? 过程如下图:
当读取 行 4 时:
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通过判断 数据行的头信息中的instant 标志位,可以知道该行的格式是 "新格式":该行头信息后有一个新字段 "列数"
通过读取 数据行的 "列数" 字段,可以知道 该行数据中多少列有 "真实" 的数据,从而按列数读取数据
通过上图可以看到:读取 在"立刻加列" 前/后写入的数据是不同的流程
通过以上的讨论,我们可以总结 "立刻加列" 之所以高效的原因是:
在执行 "立刻加列" 时,不变更数据行的结构
读取 "旧" 数据时,"伪造" 新增的列,使结果正确
写入 "新" 数据时,使用了新的数据格式(增加了instant标志位 和 "列数" 字段),以区分新旧数据
读取 "新" 数据时,可以如实读取数据
那么 我们是否能一直 "伪造" 下去 ? "伪造" 何时会被拆穿 ?
考虑以下场景:
用 "立刻加列" 增加列 A
写入数据行 1
用 "立刻加列" 增加列 B
写入数据行 2
删除列 B
我们推测一下 "删除列 B" 的最小代价:需要修改 数据行中的instant标志位或 "列数" 字段,这至少会影响到 "立刻加列" 之后写入的数据行,成本类似于重建数据
从以上推测可知:当出现 与 "立刻加列" 操作不兼容 的 DDL 操作时,数据表需要进行重建,如下图所示:
请点击输入图片描述
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扩展思考题:是否能设计其他的数据格式,取代instant标志位和 "列数" 字段,使得 加列/删列 操作都能 "立刻完成" ?(提示:考虑 加列 - 删列 - 再加列 的情况)
使用限制
在了解原理之后,我们来看看 "立刻加列" 的使用限制,就很容易能理解其中的前两项:
"立刻加列" 的加列位置只能在表的最后,而不能加在其他列之间
在元数据中,只记录了 数据行 应有多少列,而没有记录 这些列 应出现的位置。所以无法实现指定列的位置
"立刻加列" 不能添加主键列
加列 不能涉及聚簇索引的变更,否则就变成了 "重建" 操作,不是 "立刻" 完成了
"立刻加列"不支持压缩的表格式
按照 WL 的说法:"COMPRESSED is no need to supported"(没必要支持不怎么用的格式)
总结回顾
我们总结一下上面的讨论:
"立刻加列" 之所以高效的原因是:
在执行 "立刻加列" 时,不变更数据行的结构
读取 "旧" 数据时,"伪造" 新增的列,使结果正确
写入 "新" 数据时,使用了新的数据格式 (增加了 instant 标志位 和 "列数" 字段),以区分新旧数据
读取 "新" 数据时,可以如实读取数据
"立刻加列" 的 "伪造" 手法,不能一直维持下去。当发生 与 "立刻加列" 操作不兼容 的 DDL 时,表数据就会发生重建
回到之前遗留的两个问题:
"立刻加列" 是如何工作的 ?
我们已经解答了这个问题
所谓 "立刻加列" 是否完全不影响业务,是否是真正的 "立刻" 完成 ?
可以看到:就算是 "立刻加列",也需要变更 数据字典,那么 该上的锁还是逃不掉的。也就是说 这里的 "立刻" 指的是 "不变更数据行的结构",而并非指 "零成本地完成任务"
以插入语句的方法来解决此问题。
如下参考:
1.在添加字段之前,第一个zd应该首先检查tb1表的当前结构。
2.将字段列instance添加到表中,如下图。
3.再次查看表结构,比较添加字段之前和之后的情况。
4.最后,插入新的数据行,看看它是什么样子,最后就加入了自动增长字段如下图。
注意事项:
MySQL使用的SQL语言是访问数据库最常用的标准化语言。MySQL软件采用双重许可政策,分为社区版和商业版,由于其体积小,速度快,整体拥有成本低,尤其是开源这一特点,一般中小型网站开发都选择MySQL作为网站数据库。
你如果想要给表增加一个字段,那么有很多种方法可以完成,比如说直接add一个字段在add的后面写上字段的名称和属性。