数据量大、并发量高场景，如何在流量低峰期，平滑实施表结构变更?任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。
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问题域：数据量大、并发量高场景，如何在流量低峰期，平滑实施表结构变更?

画外音，一般来说，是指增加表的属性，因为：

如果是减column，升级程序不使用即可;
如果是修改column，程序兼容性容易出问题;
首先，一起看下有哪些常见方案。

画外音：alter table add column

数据量大的情况下，锁表时间会较长，造成拒绝服务，一般不可行。

举个例子，对：

t_user(uid, c1, c2, c3)
想要扩展属性，可以通过增加一个表实现：

t_user_ex(uid, c4, c5, c6)
数据量大的情况下，join性能较差，一般不可行。

同上，视图效率较低，一般不使用视图。

画外音：至少58到家禁止使用视图。

这个方案可行，但如果预留过多，会造成空间浪费。

对于MySQL而言，这是目前比较成熟的方案，被广大公司所使用。

画外音：我呆过的互联网公司，数据库均使用MySQL。

下面仍以用户表扩展为例，说下这个工具内部的原理与步骤。

假设：

user(uid, name, passwd) 

要扩展到：

user(uid, name, passwd, age, sex) 

第一步，先创建一个扩充字段后的新表：

user_new(uid, name, passwd, age, sex) 

画外音：就是被扩展后的表。

第二步，在原表user上创建三个触发器，对原表user进行的所有insert/delete/update操作，都会对新表user_new进行相同的操作;

第三步，分批将原表user中的数据insert到新表user_new，直至数据迁移完成;

第四步，删掉触发器，把原表移走(默认是drop掉);

第五步，把新表user_new重命名(rename)成原表user;

扩充字段完成，整个过程不需要锁表，可以持续对外提供服务。

操作过程中需要注意：

变更过程中，最重要的是冲突的处理，一条原则，以触发器的新数据为准，这就要求被迁移的表必须有主键(这个要求基本都满足);
变更过程中，写操作需要建立触发器，所以如果原表已经有很多触发器，方案就不行(互联网大数据高并发的在线业务，一般都禁止使用触发器);
触发器的建立，会影响原表的性能，所以这个操作必须在流量低峰期进行;
pt-online-schema-change是DBA必备的利器，比较成熟，在互联网公司使用广泛，要了解更详细的细节，亦可以Google一下。

任何脱离业务的架构设计都是耍流氓。

原文来自：

本文地址：//gulass.cn/many-column-table.html编辑：public，审核员：逄增宝

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