如何将MySQL去重
生活随笔
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如何将MySQL去重
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?問題提出
源表t_source結構如下：
item_idint, created_timedatetime, modified_timedatetime, item_namevarchar(20), othervarchar(20)
要求：
1.源表中有100萬條數據，其中有50萬created_time和item_name重復。
2.要把去重后的50萬數據寫入到目標表。
3.重復created_time和item_name的多條數據，可以保留任意一條，不做規則限制。
?實驗環境
Linux虛機：CentOS release 6.4；8G物理內存（MySQL配置4G）；100G機械硬盤；雙物理CPU雙核，共四個處理器；MySQL 8.0.16。
?建立測試表和數據
--建立源表
createtablet_source
(item_idint,
created_timedatetime,
modified_timedatetime,
item_namevarchar(20),
othervarchar(20)
);
--建立目標表
createtablet_targetliket_source;
--生成100萬測試數據，其中有50萬created_time和item_name重復
delimiter//
createproceduresp_generate_data()
begin
set@i:=1;
while@i<=500000do
set@created_time:=date_add('2017-01-01',interval@isecond);
set@modified_time:=@created_time;
set@item_name:=concat('a',@i);
insertintot_source
values(@i,@created_time,@modified_time,@item_name,'other');
set@i:=@i+1;
endwhile;
commit;
set@last_insert_id:=500000;
insertintot_source
selectitem_id+@last_insert_id,
created_time,
date_add(modified_time,interval@last_insert_idsecond),
item_name,
'other'
fromt_source;
commit;
end
//
delimiter;
callsp_generate_data();
--源表沒有主鍵或唯一性約束，有可能存在兩條完全一樣的數據，所以再插入一條記錄模擬這種情況。
insertintot_sourceselect*fromt_sourcewhereitem_id=1;
源表中有1000001條記錄，去重后的目標表應該有500000條記錄。
mysql>selectcount(*),count(distinctcreated_time,item_name)fromt_source;
+----------+----------------------------------------+
|count(*)|count(distinctcreated_time,item_name)|
+----------+----------------------------------------+
|1000001|500000|
+----------+----------------------------------------+
1rowinset(1.92sec)
一、巧用索引與變量
1. 無索引對比測試
（1）使用相關子查詢
truncatet_target; insertintot_target selectdistinctt1.*fromt_sourcet1whereitem_idin (selectmin(item_id)fromt_sourcet2wheret1.created_time=t2.created_timeandt1.item_name=t2.item_name);
這個語句很長時間都出不來結果，只看一下執行計劃吧。
mysql>explainselectdistinctt1.*fromt_sourcet1whereitem_idin ->(selectmin(item_id)fromt_sourcet2wheret1.created_time=t2.created_timeandt1.item_name=t2.item_name); +----+--------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+------------------------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+--------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+------------------------------+ |1|PRIMARY|t1|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997282|100.00|Usingwhere;Usingtemporary| |2|DEPENDENTSUBQUERY|t2|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997282|1.00|Usingwhere| +----+--------------------+-------+------------+------+---------------+------+---------+------+--------+----------+------------------------------+ 2rowsinset,3warnings(0.00sec)
主查詢和相關子查詢都是全表掃描，一共要掃描100萬*100萬數據行，難怪出不來結果。
（2）使用表連接
truncatet_target; insertintot_target selectdistinctt1.*fromt_sourcet1, (selectmin(item_id)item_id,created_time,item_namefromt_sourcegroupbycreated_time,item_name)t2 wheret1.item_id=t2.item_id;
這種方法用時14秒，查詢計劃如下：
mysql>explainselectdistinctt1.*fromt_sourcet1,(selectmin(item_id)item_id,created_time,item_namefromt_sourcegroupbycreated_time,item_name)t2wheret1.item_id=t2.item_id; +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-----------------+--------+----------+------------------------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-----------------+--------+----------+------------------------------+ |1|PRIMARY|t1|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997282|100.00|Usingwhere;Usingtemporary| |1|PRIMARY|<derived2>|NULL|ref|<auto_key0>|<auto_key0>|5|test.t1.item_id|10|100.00|Distinct| |2|DERIVED|t_source|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997282|100.00|Usingtemporary| +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-----------------+--------+----------+------------------------------+ 3rowsinset,1warning(0.00sec)
?內層查詢掃描t_source表的100萬行，建立臨時表，找出去重后的最小item_id，生成導出表derived2，此導出表有50萬行。
?MySQL會在導出表derived2上自動創建一個item_id字段的索引auto_key0。
?外層查詢也要掃描t_source表的100萬行數據，在與導出表做鏈接時，對t_source表每行的item_id，使用auto_key0索引查找導出表中匹配的行，并在此時優化distinct操作，在找到第一個匹配的行后即停止查找同樣值的動作。
（3）使用變量
set@a:='1000-01-0100:00:00'; set@b:=''; set@f:=0; truncatet_target; insertintot_target selectitem_id,created_time,modified_time,item_name,other from (selectt0.*,if(@a=created_timeand@b=item_name,@f:=0,@f:=1)f,@a:=created_time,@b:=item_name from (select*fromt_sourceorderbycreated_time,item_name)t0)t1wheref=1;
這種方法用時13秒，查詢計劃如下：
mysql>explainselectitem_id,created_time,modified_time,item_name,other ->from ->(selectt0.*,if(@a=created_timeand@b=item_name,@f:=0,@f:=1)f,@a:=created_time,@b:=item_name ->from ->(select*fromt_sourceorderbycreated_time,item_name)t0)t1wheref=1; +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+--------+----------+----------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+--------+----------+----------------+ |1|PRIMARY|<derived2>|NULL|ref|<auto_key0>|<auto_key0>|4|const|10|100.00|NULL| |2|DERIVED|<derived3>|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997282|100.00|NULL| |3|DERIVED|t_source|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997282|100.00|Usingfilesort| +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+--------+----------+----------------+ 3rowsinset,5warnings(0.00sec)
?最內層的查詢掃描t_source表的100萬行，并使用文件排序，生成導出表derived3。
?第二層查詢要掃描derived3的100萬行，生成導出表derived2，完成變量的比較和賦值，并自動創建一個導出列f上的索引auto_key0。
?最外層使用auto_key0索引掃描derived2得到去重的結果行。
與上面方法2比較，總的掃描行數不變，都是200萬行。只存在一點微小的差別，這次自動生成的索引是在常量列 f 上，而表關聯自動生成的索引是在item_id列上，所以查詢時間幾乎相同。
至此，我們還沒有在源表上創建任何索引。無論使用哪種寫法，要查重都需要對created_time和item_name字段進行排序，因此很自然地想到，如果在這兩個字段上建立聯合索引，利用索引本身有序的特性消除額外排序，從而提高查詢性能。
2. 建立created_time和item_name上的聯合索引對比測試
--建立created_time和item_name字段的聯合索引 createindexidx_sortont_source(created_time,item_name,item_id); analyzetablet_source;
（1）使用相關子查詢
truncatet_target; insertintot_target selectdistinctt1.*fromt_sourcet1whereitem_idin (selectmin(item_id)fromt_sourcet2wheret1.created_time=t2.created_timeandt1.item_name=t2.item_name);
本次用時19秒，查詢計劃如下：
mysql>explainselectdistinctt1.*fromt_sourcet1whereitem_idin ->(selectmin(item_id)fromt_sourcet2wheret1.created_time=t2.created_timeandt1.item_name=t2.item_name); +----+--------------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+----------------------------------------+--------+----------+------------------------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+--------------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+----------------------------------------+--------+----------+------------------------------+ |1|PRIMARY|t1|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997281|100.00|Usingwhere;Usingtemporary| |2|DEPENDENTSUBQUERY|t2|NULL|ref|idx_sort|idx_sort|89|test.t1.created_time,test.t1.item_name|2|100.00|Usingindex| +----+--------------------+-------+------------+------+---------------+----------+---------+----------------------------------------+--------+----------+------------------------------+ 2rowsinset,3warnings(0.00sec)
?外層查詢的t_source表是驅動表，需要掃描100萬行。
?對于驅動表每行的item_id，通過idx_sort索引查詢出兩行數據。
（2）使用表連接
truncatet_target; insertintot_target selectdistinctt1.*fromt_sourcet1, (selectmin(item_id)item_id,created_time,item_namefromt_sourcegroupbycreated_time,item_name)t2 wheret1.item_id=t2.item_id;
本次用時13秒，查詢計劃如下：
mysql>explainselectdistinctt1.*fromt_sourcet1, ->(selectmin(item_id)item_id,created_time,item_namefromt_sourcegroupbycreated_time,item_name)t2 ->wheret1.item_id=t2.item_id; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-----------------+--------+----------+------------------------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-----------------+--------+----------+------------------------------+ |1|PRIMARY|t1|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997281|100.00|Usingwhere;Usingtemporary| |1|PRIMARY|<derived2>|NULL|ref|<auto_key0>|<auto_key0>|5|test.t1.item_id|10|100.00|Distinct| |2|DERIVED|t_source|NULL|index|idx_sort|idx_sort|94|NULL|997281|100.00|Usingindex| +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+-------------+---------+-----------------+--------+----------+------------------------------+ 3rowsinset,1warning(0.00sec)
和沒有索引相比，子查詢雖然從全表掃描變為了全索引掃描，但還是需要掃描100萬行記錄。因此查詢性能提升并不是明顯。
（3）使用變量
set@a:='1000-01-0100:00:00'; set@b:=''; set@f:=0; truncatet_target; insertintot_target selectitem_id,created_time,modified_time,item_name,other from (selectt0.*,if(@a=created_timeand@b=item_name,@f:=0,@f:=1)f,@a:=created_time,@b:=item_name from (select*fromt_sourceorderbycreated_time,item_name)t0)t1wheref=1;
本次用時13秒，查詢計劃與沒有索引時的完全相同。可見索引對這種寫法沒有作用。能不能消除嵌套，只用一層查詢出結果呢？
（4）使用變量，并且消除嵌套查詢
set@a:='1000-01-0100:00:00'; set@b:=''; truncatet_target; insertintot_target select*fromt_sourceforceindex(idx_sort) where(@a!=created_timeor@b!=item_name)and(@a:=created_time)isnotnulland(@b:=item_name)isnotnull orderbycreated_time,item_name;
本次用時12秒，查詢計劃如下：
mysql>explainselect*fromt_sourceforceindex(idx_sort) ->where(@a!=created_timeor@b!=item_name)and(@a:=created_time)isnotnulland(@b:=item_name)isnotnull ->orderbycreated_time,item_name; +----+-------------+----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+----------+-------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+-------------+----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+----------+-------------+ |1|SIMPLE|t_source|NULL|index|NULL|idx_sort|94|NULL|997281|99.00|Usingwhere| +----+-------------+----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+----------+-------------+ 1rowinset,3warnings(0.00sec)
該語句具有以下特點：
?消除了嵌套子查詢，只需要對t_source表進行一次全索引掃描，查詢計劃已達最優。
?無需distinct二次查重。
?變量判斷與賦值只出現在where子句中。
?利用索引消除了filesort。
在MySQL 8之前，該語句是單線程去重的最佳解決方案。仔細分析這條語句，發現它巧妙地利用了SQL語句的邏輯查詢處理步驟和索引特性。一條SQL查詢的邏輯步驟為：
1.執行笛卡爾乘積（交叉連接）
2.應用ON篩選器（連接條件）
3.添加外部行（outer join）
4.應用where篩選器
5.分組
6.應用cube或rollup
7.應用having篩選器
8.處理select列表
9.應用distinct子句
10.應用order by子句
11.應用limit子句
每條查詢語句的邏輯執行步驟都是這11步的子集。拿這條查詢語句來說，其執行順序為：強制通過索引idx_sort查找數據行 -> 應用where篩選器 -> 處理select列表 -> 應用order by子句。
為了使變量能夠按照created_time和item_name的排序順序進行賦值和比較，必須按照索引順序查找數據行。這里的force index (idx_sort)提示就起到了這個作用，必須這樣寫才能使整條查重語句成立。否則，因為先掃描表才處理排序，因此不能保證變量賦值的順序，也就不能確保查詢結果的正確性。order by子句同樣不可忽略，否則即使有force index提示，MySQL也會使用全表掃描而不是全索引掃描，從而使結果錯誤。索引同時保證了created_time,item_name的順序，避免了文件排序。force index (idx_sort)提示和order by子句缺一不可，索引idx_sort在這里可謂恰到好處、一舉兩得。
查詢語句開始前，先給變量初始化為數據中不可能出現的值，然后進入where子句從左向右判斷。先比較變量和字段的值，再將本行created_time和item_name的值賦給變量，按created_time、item_name的順序逐行處理。item_name是字符串類型，(@b:=item_name)不是有效的布爾表達式，因此要寫成(@b:=item_name) is not null。
最后補充一句，這里忽略了“insert into t_target select * from t_source group by created_time,item_name;”的寫法，因為它受“sql_mode='ONLY_FULL_GROUP_BY'”的限制。
二、利用窗口函數
MySQL 8中新增的窗口函數使得原來麻煩的去重操作變得很簡單。
truncatet_target; insertintot_target selectitem_id,created_time,modified_time,item_name,other from(select*,row_number()over(partitionbycreated_time,item_name)asrn fromt_source)twherern=1;
這個語句執行只需要12秒，而且寫法清晰易懂，其查詢計劃如下：
mysql>explainselectitem_id,created_time,modified_time,item_name,other ->from(select*,row_number()over(partitionbycreated_time,item_name)asrn ->fromt_source)twherern=1; +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+--------+----------+----------------+ |id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra| +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+--------+----------+----------------+ |1|PRIMARY|<derived2>|NULL|ref|<auto_key0>|<auto_key0>|8|const|10|100.00|NULL| |2|DERIVED|t_source|NULL|ALL|NULL|NULL|NULL|NULL|997281|100.00|Usingfilesort| +----+-------------+------------+------------+------+---------------+-------------+---------+-------+--------+----------+----------------+ 2rowsinset,2warnings(0.00sec)
該查詢對t_source表進行了一次全表掃描，同時用filesort對表按分區字段created_time、item_name進行了排序。外層查詢從每個分區中保留一條數據。因為重復created_time和item_name的多條數據中可以保留任意一條，所以oevr中不需要使用order by子句。
從執行計劃看，窗口函數去重語句似乎沒有消除嵌套查詢的變量去重好，但此方法實際執行是最快的。
MySQL窗口函數說明參見“https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions.html”。
三、多線程并行執行
前面已經將單條查重語句調整到最優，但還是以單線程方式執行。能否利用多處理器，讓去重操作多線程并行執行，從而進一步提高速度呢？比如我的實驗環境是4處理器，如果使用4個線程同時執行查重SQL，理論上應該接近4倍的性能提升。
1. 數據分片
在生成測試數據時，created_time采用每條記錄加一秒的方式，也就是最大和在最小的時間差為50萬秒，而且數據均勻分布，因此先把數據平均分成4份。
（1）查詢出4份數據的created_time邊界值
mysql>selectdate_add('2017-01-01',interval125000second)dt1,
->date_add('2017-01-01',interval2*125000second)dt2,
->date_add('2017-01-01',interval3*125000second)dt3,
->max(created_time)dt4
->fromt_source;
+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+
|dt1|dt2|dt3|dt4|
+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+
|2017-01-0210:43:20|2017-01-0321:26:40|2017-01-0508:10:00|2017-01-0618:53:20|
+---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+
1rowinset(0.00sec)
（2）查看每份數據的記錄數，確認數據平均分布
mysql>selectcasewhencreated_time>='2017-01-01' ->andcreated_time<'2017-01-0210:43:20' ->then'2017-01-01' ->whencreated_time>='2017-01-0210:43:20' ->andcreated_time<'2017-01-0321:26:40' ->then'2017-01-0210:43:20' ->whencreated_time>='2017-01-0321:26:40' ->andcreated_time<'2017-01-0508:10:00' ->then'2017-01-0321:26:40' ->else'2017-01-0508:10:00' ->endmin_dt, ->casewhencreated_time>='2017-01-01' ->andcreated_time<'2017-01-0210:43:20' ->then'2017-01-0210:43:20' ->whencreated_time>='2017-01-0210:43:20' ->andcreated_time<'2017-01-0321:26:40' ->then'2017-01-0321:26:40' ->whencreated_time>='2017-01-0321:26:40' ->andcreated_time<'2017-01-0508:10:00' ->then'2017-01-0508:10:00' ->else'2017-01-0618:53:20' ->endmax_dt, ->count(*) ->fromt_source ->groupbycasewhencreated_time>='2017-01-01' ->andcreated_time<'2017-01-0210:43:20' ->then'2017-01-01' ->whencreated_time>='2017-01-0210:43:20' ->andcreated_time<'2017-01-0321:26:40' ->then'2017-01-0210:43:20' ->whencreated_time>='2017-01-0321:26:40' ->andcreated_time<'2017-01-0508:10:00' ->then'2017-01-0321:26:40' ->else'2017-01-0508:10:00' ->end, ->casewhencreated_time>='2017-01-01' ->andcreated_time<'2017-01-0210:43:20' ->then'2017-01-0210:43:20' ->whencreated_time>='2017-01-0210:43:20' ->andcreated_time<'2017-01-0321:26:40' ->then'2017-01-0321:26:40' ->whencreated_time>='2017-01-0321:26:40' ->andcreated_time<'2017-01-0508:10:00' ->then'2017-01-0508:10:00' ->else'2017-01-0618:53:20' ->end; +---------------------+---------------------+----------+ |min_dt|max_dt|count(*)| +---------------------+---------------------+----------+ |2017-01-01|2017-01-0210:43:20|249999| |2017-01-0210:43:20|2017-01-0321:26:40|250000| |2017-01-0321:26:40|2017-01-0508:10:00|250000| |2017-01-0508:10:00|2017-01-0618:53:20|250002| +---------------------+---------------------+----------+ 4rowsinset(4.86sec)
4份數據的并集應該覆蓋整個源數據集，并且數據之間是不重復的。也就是說4份數據的created_time要連續且互斥，連續保證處理全部數據，互斥確保了不需要二次查重。實際上這和時間范圍分區的概念類似，或許用分區表更好些，只是這里省略了重建表的步驟。
2. 建立查重的存儲過程
有了以上信息我們就可以寫出4條語句處理全部數據。為了調用接口盡量簡單，建立下面的存儲過程。
delimiter//
createproceduresp_unique(ismallint)
begin
set@a:='1000-01-0100:00:00';
set@b:='';
if(i<4)then
insertintot_target
select*fromt_sourceforceindex(idx_sort)
wherecreated_time>=date_add('2017-01-01',interval(i-1)*125000second)
andcreated_time<date_add('2017-01-01',intervali*125000second)
and(@a!=created_timeor@b!=item_name)
and(@a:=created_time)isnotnull
and(@b:=item_name)isnotnull
orderbycreated_time,item_name;
else
insertintot_target
select*fromt_sourceforceindex(idx_sort)
wherecreated_time>=date_add('2017-01-01',interval(i-1)*125000second)
andcreated_time<=date_add('2017-01-01',intervali*125000second)
and(@a!=created_timeor@b!=item_name)
and(@a:=created_time)isnotnull
and(@b:=item_name)isnotnull
orderbycreated_time,item_name;
endif;
end
//
查詢語句的執行計劃如下：
mysql>explainselect*fromt_sourceforceindex(idx_sort)
->wherecreated_time>=date_add('2017-01-01',interval(1-1)*125000second)
->andcreated_time<date_add('2017-01-01',interval1*125000second)
->and(@a!=created_timeor@b!=item_name)
->and(@a:=created_time)isnotnull
->and(@b:=item_name)isnotnull
->orderbycreated_time,item_name;
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+----------+-----------------------+
|id|select_type|table|partitions|type|possible_keys|key|key_len|ref|rows|filtered|Extra|
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+----------+-----------------------+
|1|SIMPLE|t_source|NULL|range|idx_sort|idx_sort|6|NULL|498640|100.00|Usingindexcondition|
+----+-------------+----------+------------+-------+---------------+----------+---------+------+--------+----------+-----------------------+
1rowinset,3warnings(0.00sec)
MySQL優化器進行索引范圍掃描，并且使用索引條件下推（ICP）優化查詢。
3. 并行執行
下面分別使用shell后臺進程和MySQL Schedule Event實現并行。
（1）shell后臺進程
?建立duplicate_removal.sh文件，內容如下：
#!/bin/bash
mysql-vvv-uroot-p123456test-e"truncatet_target"&>/dev/null
date'+%H:%M:%S'
foryin{1..4}
do
sql="callsp_unique($y)"
mysql-vvv-uroot-p123456test-e"$sql"&>par_sql1_$y.log&
done
wait
date'+%H:%M:%S'
?執行腳本文件
./duplicate_removal.sh
執行輸出如下：
[mysql@hdp2~]$./duplicate_removal.sh 14:27:30 14:27:35
這種方法用時5秒，并行執行的4個過程調用分別用時為4.87秒、4.88秒、4.91秒、4.73秒：
[mysql@hdp2~]$catpar_sql1_1.log|sed'/^$/d' mysql:[Warning]Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure. -------------- callsp_unique(1) -------------- QueryOK,124999rowsaffected(4.87sec) Bye [mysql@hdp2~]$catpar_sql1_2.log|sed'/^$/d' mysql:[Warning]Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure. -------------- callsp_unique(2) -------------- QueryOK,125000rowsaffected(4.88sec) Bye [mysql@hdp2~]$catpar_sql1_3.log|sed'/^$/d' mysql:[Warning]Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure. -------------- callsp_unique(3) -------------- QueryOK,125000rowsaffected(4.91sec) Bye [mysql@hdp2~]$catpar_sql1_4.log|sed'/^$/d' mysql:[Warning]Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure. -------------- callsp_unique(4) -------------- QueryOK,125001rowsaffected(4.73sec) Bye [mysql@hdp2~]$
可以看到，每個過程的執行時間均4.85，因為是并行執行，總的過程執行時間為最慢的4.91秒，比單線程速度提高了2.5倍。
（2）MySQL Schedule Event
?建立事件歷史日志表
--用于查看事件執行時間等信息 createtablet_event_history( dbnamevarchar(128)notnulldefault'', eventnamevarchar(128)notnulldefault'', starttimedatetime(3)notnulldefault'1000-01-0100:00:00', endtimedatetime(3)defaultnull, issuccessint(11)defaultnull, durationint(11)defaultnull, errormessagevarchar(512)defaultnull, randnoint(11)defaultnull );
?為每個并發線程創建一個事件
delimiter//
createeventev1onscheduleatcurrent_timestamp+interval1houroncompletionpreservedisabledo
begin
declarer_codechar(5)default'00000';
declarer_msgtext;
declarev_errorinteger;
declarev_starttimedatetimedefaultnow(3);
declarev_randnointegerdefaultfloor(rand()*100001);
insertintot_event_history(dbname,eventname,starttime,randno)
#作業名
values(database(),'ev1',v_starttime,v_randno);
begin
#異常處理段
declarecontinuehandlerforsqlexception
begin
setv_error=1;
getdiagnosticscondition1r_code=returned_sqlstate,r_msg=message_text;
end;
#此處為實際調用的用戶程序過程
callsp_unique(1);
end;
updatet_event_historysetendtime=now(3),issuccess=isnull(v_error),duration=timestampdiff(microsecond,starttime,now(3)),errormessage=concat('error=',r_code,',message=',r_msg),randno=nullwherestarttime=v_starttimeandrandno=v_randno;
end
//
createeventev2onscheduleatcurrent_timestamp+interval1houroncompletionpreservedisabledo
begin
declarer_codechar(5)default'00000';
declarer_msgtext;
declarev_errorinteger;
declarev_starttimedatetimedefaultnow(3);
declarev_randnointegerdefaultfloor(rand()*100001);
insertintot_event_history(dbname,eventname,starttime,randno)
#作業名
values(database(),'ev2',v_starttime,v_randno);
begin
#異常處理段
declarecontinuehandlerforsqlexception
begin
setv_error=1;
getdiagnosticscondition1r_code=returned_sqlstate,r_msg=message_text;
end;
#此處為實際調用的用戶程序過程
callsp_unique(2);
end;
updatet_event_historysetendtime=now(3),issuccess=isnull(v_error),duration=timestampdiff(microsecond,starttime,now(3)),errormessage=concat('error=',r_code,',message=',r_msg),randno=nullwherestarttime=v_starttimeandrandno=v_randno;
end
//
createeventev3onscheduleatcurrent_timestamp+interval1houroncompletionpreservedisabledo
begin
declarer_codechar(5)default'00000';
declarer_msgtext;
declarev_errorinteger;
declarev_starttimedatetimedefaultnow(3);
declarev_randnointegerdefaultfloor(rand()*100001);
insertintot_event_history(dbname,eventname,starttime,randno)
#作業名
values(database(),'ev3',v_starttime,v_randno);
begin
#異常處理段
declarecontinuehandlerforsqlexception
begin
setv_error=1;
getdiagnosticscondition1r_code=returned_sqlstate,r_msg=message_text;
end;
#此處為實際調用的用戶程序過程
callsp_unique(3);
end;
updatet_event_historysetendtime=now(3),issuccess=isnull(v_error),duration=timestampdiff(microsecond,starttime,now(3)),errormessage=concat('error=',r_code,',message=',r_msg),randno=nullwherestarttime=v_starttimeandrandno=v_randno;
end
//
createeventev4onscheduleatcurrent_timestamp+interval1houroncompletionpreservedisabledo
begin
declarer_codechar(5)default'00000';
declarer_msgtext;
declarev_errorinteger;
declarev_starttimedatetimedefaultnow(3);
declarev_randnointegerdefaultfloor(rand()*100001);
insertintot_event_history(dbname,eventname,starttime,randno)
#作業名
values(database(),'ev4',v_starttime,v_randno);
begin
#異常處理段
declarecontinuehandlerforsqlexception
begin
setv_error=1;
getdiagnosticscondition1r_code=returned_sqlstate,r_msg=message_text;
end;
#此處為實際調用的用戶程序過程
callsp_unique(4);
end;
updatet_event_historysetendtime=now(3),issuccess=isnull(v_error),duration=timestampdiff(microsecond,starttime,now(3)),errormessage=concat('error=',r_code,',message=',r_msg),randno=nullwherestarttime=v_starttimeandrandno=v_randno;
end
//
為了記錄每個事件執行的時間，在事件定義中增加了操作日志表的邏輯，因為每個事件中只多執行了一條insert，一條update，4個事件總共多執行8條很簡單的語句，對測試的影響可以忽略不計。執行時間精確到毫秒。
?觸發事件執行
mysql-vvv-uroot-p123456test-e"truncatet_target;altereventev1onscheduleatcurrent_timestampenable;altereventev2onscheduleatcurrent_timestampenable;altereventev3onscheduleatcurrent_timestampenable;altereventev4onscheduleatcurrent_timestampenable;"
該命令行順序觸發了4個事件，但不會等前一個執行完才執行下一個，而是立即向下執行。這可從命令的輸出可以清除看到：
[mysql@hdp2~]$mysql-vvv-uroot-p123456test-e"truncatet_target;altereventev1onscheduleatcurrent_timestampenable;altereventev2onscheduleatcurrent_timestampenable;altereventev3onscheduleatcurrent_timestampenable;altereventev4onscheduleatcurrent_timestampenable;" mysql:[Warning]Usingapasswordonthecommandlineinterfacecanbeinsecure. -------------- truncatet_target -------------- QueryOK,0rowsaffected(0.06sec) -------------- altereventev1onscheduleatcurrent_timestampenable -------------- QueryOK,0rowsaffected(0.02sec) -------------- altereventev2onscheduleatcurrent_timestampenable -------------- QueryOK,0rowsaffected(0.00sec) -------------- altereventev3onscheduleatcurrent_timestampenable -------------- QueryOK,0rowsaffected(0.02sec) -------------- altereventev4onscheduleatcurrent_timestampenable -------------- QueryOK,0rowsaffected(0.00sec) Bye [mysql@hdp2~]$
?查看事件執行日志
mysql>select*fromtest.t_event_history; +--------+-----------+-------------------------+-------------------------+-----------+----------+--------------+--------+ |dbname|eventname|starttime|endtime|issuccess|duration|errormessage|randno| +--------+-----------+-------------------------+-------------------------+-----------+----------+--------------+--------+ |test|ev1|2019-07-3114:38:04.000|2019-07-3114:38:09.389|1|5389000|NULL|NULL| |test|ev2|2019-07-3114:38:04.000|2019-07-3114:38:09.344|1|5344000|NULL|NULL| |test|ev3|2019-07-3114:38:05.000|2019-07-3114:38:09.230|1|4230000|NULL|NULL| |test|ev4|2019-07-3114:38:05.000|2019-07-3114:38:09.344|1|4344000|NULL|NULL| +--------+-----------+-------------------------+-------------------------+-----------+----------+--------------+--------+ 4rowsinset(0.00sec)
可以看到，每個過程的執行均為4.83秒，又因為是并行執行的，因此總的執行之間為最慢的5.3秒，優化效果和shell后臺進程方式幾乎相同。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的如何将MySQL去重的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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