前言

由于公司要求做产品之间的对接，需要统一表结构和字段名，但是有些表有上亿条数据，如果直接修改表字段名和加字段每一条SQL都要执行大量时间，大概时间为加一个字段1.5小时/1亿条数据，这耗时实在太长了，而且有些表需要涉及6~8个字段更新，这么耗时显然是不行的。因此需要别的解决方案。

总体解决方案

第一步：先创建新表，新表包含了目前最新的表结构。

第二步：使用insert select方式从目前的表查询数据，然后insert到新表中，一切操作都在MYSQL内部执行，且insert完的数据就是修改完表结构的数据， 也就是说insert完一遍后表结构更改也就完成了。

第三步：将目前的表的表名改成别的，将新表改成原来的表名即可，修改表名是非常快的。

遇到的问题

1、insert select这个思路是对的，就是select太坑了，我去傻乎乎的直接去select没加limit，导致一下子查询了上亿条数据，导致服务器内存直接100%，MYSQL因为内存不够直接crash了！这下出大事了！赶紧让现场人员重启MYSQL，还好只是内存溢出导致的crash，数据本身没有受到影响。

大家千万别我犯一样的错啊！！

2、有些新增字段没有数据怎么办

问题解决方案

问题一：

使用MyBatis，先select count(0)，统计出所有数据的量，然后通过for循环的方式去分页select，这样就能保证内存不溢出了。

问题二：

这个就很简单了，能够用mysql直接算出来的就用mysql直接算出来就行了，比如缺时间，那就用NOW()补充就完事了，有些新增列有默认值的就不管了，或者insert一个默认值进去，以后用到了再更新都行。

上代码

由于公司的代码必须严格保密，这里就是用最最最常用的学生表来举个栗子：

假设从表my_student（旧表）迁移数据到dct_student（新表），my_student表的结构为：

dct_student表的结构为：

 my_student表数据为：

 使用SQL：

insert into dct_student (
stu_id,
stu_name,
gender,
state,
birthday,
register_time,
father_name,
mother_name,
del,
create_time,
update_time)select 
id,
name,
gender,
1,
birthday,
register_time,
NULL,
NULL,
del,
create_time,
NOW()
from my_student limit 0,500000;

 即可完成迁移。

注意！limit必须要加防止因为数据库内数据量过大，导致服务器内存不够，结果导致MYSQL崩溃。因此limit内的值不能过大，过大内存可能扛不住，过小则每次迁移的量实在太小，我个人测试下来50W条一次差不多。

那可能就有人要问了，如果数据量超过50W条怎么办，难道还得手动编辑分页不成？

那这就得交给Java程序了，首先先selectCount一下，算出一共多少条数据，然后按50W条进行分页，然后每页执行这个insert select即可。

大概的Mapper长这样：

@Mapper
public interface DctStudentMapper extends BaseMapper<DctStudentEntity> {@Select("insert into dct_student (\n" +"stu_id,\n" +"stu_name,\n" +"gender,\n" +"state,\n" +"birthday,\n" +"register_time,\n" +"father_name,\n" +"mother_name,\n" +"del,\n" +"create_time,\n" +"update_time)\n" +"\n" +"select \n" +"id,\n" +"name,\n" +"gender,\n" +"1,\n" +"birthday,\n" +"register_time,\n" +"NULL,\n" +"NULL,\n" +"del,\n" +"create_time,\n" +"NOW()\n" +"from my_student limit #{pageStart}, #{pageSize};")void pageInsertSelect(long pageStart,int pageSize);
}

统计完总数后一个for循环就搞定了，这我就不再赘述了，相信大家都会操作。

迁移完成的结果长这样：

时间统计

公司里的项目试过，1亿条数据，修改一个字段耗时大概90分钟，6个字段就要大概7小时。而这个insert select1亿条数据大概1小时多点就能完成，比修改字段快太多。