如果大家需要定期去清理mysql數據庫大表，可以參考以下楊大師的實現方案進行，建議先進行測試。下面以我的實際情況做一下實驗演示。

前提：

1、數據類型為流水型業務，不涉及事務處理。

2、數據流程不會修改曆史數據，僅參考近N天數據

3、操作時機不是業務高峰期

4、能夠接受秒級的數據寫入閃斷。

從處理方式來看，基本就是做了rename,把原來表的數據轉置到一個中間庫裡面，然後補錄數據，對于日志型的數據表來說是很有必要的。

要實現這個目标，我們需要盡可能保證中轉表的數據要盡可能完整，而且要保證數據切換能夠高效完成。

那麼我們處理的思路就是增量叠代，即最後的切換階段耗時最短，我們可以提前複制需要補錄的數據，同時對當天的數據進行增量的補錄，然後開始切換。

注意考慮主鍵自增的影響。

1、創建同樣結構的表，包括索引,一個表是做備份，一個是作為中轉。

create table lcp_mq_record_arch like lcp_mq_record; create table lcp_mq_record_arch_new like lcp_mq_record;

說明：

create..as 用來創建相同表結構并複制源表數據。

create..like 用來創建完整表結構和全部索引。

2、需要把近一個月的數據表現存放到中轉表log_new裡面，為了提高效率，先保證當天的數據有效。

--當前時間大于11:00:00，但是間隔不大 insert into lcp_mq_record_arch_new select * from lcp_mq_record where last_update_date between '2019-09-16' and '2019-09-19 11:00:00';

如果比較多數據，注意分段insert，完成增量數據的補錄，直到增量數據的補錄時長控制在秒級（數據集越小，處理時長越短）

3、切換表

RENAME TABLE lcp_mq_record TO lcp_mq_record_arch,lcp_mq_record_arch_new TO lcp_mq_record;

整個切換過程是很快的。

4、曆史數據的補錄

為了盡可能降低對線上環境的影響，我們需要縮小補錄的時間範圍，比如按照如下的方式來進行補錄：

insert into lcp_mq_record select * from lcp_mq_record_arch where last_update_date>'2019-09-19 11:00:00';

因為結果集相對小一些，處理過程對已有的數據處理線程的效率影響最小，可以避免大結果集導緻服務阻塞的情況。

當然關鍵的部分是整個流程梳理完善後固定下來，我們可以把它轉換成一個腳本，這樣後續的操作我們隻需要輸入表名，保留的時間範圍即可完成這個看起來略微複雜的需求了。

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