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MySQL8.0大表秒加字段,是真的吗?

来源:SegmentFault 2023-01-18 12:00:33 0浏览 收藏

亲爱的编程学习爱好者,如果你点开了这篇文章,说明你对《MySQL8.0大表秒加字段,是真的吗?》很感兴趣。本篇文章就来给大家详细解析一下,主要介绍一下MySQL,希望所有认真读完的童鞋们,都有实质性的提高。

前言: 

很早就听说 MySQL8.0 支持快速加列,可以实现大表秒级加字段。笔者自己本地也有8.0环境,但一直未进行测试。本篇文章我们就一起来看下 MySQL8.0 快速加列到底要如何操作。

1.了解背景信息

表结构的变更是业务运行过程中比较常见的需求之一,在 MySQL 的环境中,可以使用 Alter 语句来完成这些操作,这些 Alter 语句对应的操作通常也称之为 DDL 操作。通常情况下大表的 DDL 操作都会对业务有很明显的影响,需要在业务空闲,或者是维护的时候做。MySQL 5.7 支持 Online DDL,大部分 DDL 不影响对表的读取和写入,但是依然会消耗非常多的时间,且占用额外的磁盘空间,并会造成主从延迟。所以大表 DDL 仍是一件令 DBA 头痛的事。

听闻 MySQL 8.0 解决了这件令 DBA 头痛的事,那让我们来详细了解下吧。想了解新功能,最简单的方法就是查阅官方文档。查阅官方文档得知,快速加列即

# 利用sysbench生成一张1000W的大表
mysql> select version();
+-----------+
| version() |
+-----------+
| 8.0.19    |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> select count(*) from sbtest1;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 10000000 |
+----------+

# 增加无默认值的列
mysql> alter table sbtest1 add column col1 varchar(20), algorithm=instant;
Query OK, 0 rows affected (0.63 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

# 增加有默认值的列
mysql> alter table sbtest1 add column create_time timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', algorithm=instant;
Query OK, 0 rows affected (0.58 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

# 不显式指定instant算法
mysql> alter table sbtest1 add column col2 varchar(20);
Query OK, 0 rows affected (0.55 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

# 设置列的默认值
mysql> alter table sbtest1 alter column col1 set default 'sql',algorithm=instant;
Query OK, 0 rows affected (0.02 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

# 指定In Place算法添加列,(5.7版本添加列使用该算法)
mysql> alter table sbtest1 add column col_inplace varchar(20),algorithm=inplace;
Query OK, 0 rows affected (1 min 23.30 sec)
Records: 0  Duplicates: 0  Warnings: 0

通过以上测试,我们可以发现,使用 instant 算法添加列基本都在 1s 内完成,对于大表来说这个速度是非常快的,业务基本无感知。当使用 5.7 版本的 inplace 算法时,则添加列的时间上升至数分钟。对比看来 8.0 版本的快速加列功能确实非常实用!

总结: 

虽然快速加列存在一些限制, instant 算法也只适用于部分 DDL 操作,但 8.0 的这项新功能已经足以令人兴奋,很大程度上解决了大表加字段的大难题。通过这篇文章,希望各位能了解到这项新功能,是不是想升级到 8.0 了呢,可以着手准确起来了。

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今天关于《MySQL8.0大表秒加字段,是真的吗?》的内容就介绍到这里了,是不是学起来一目了然!想要了解更多关于mysql的内容请关注golang学习网公众号!

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