环境：MySQL 5.6 主从环境（Keepalived架构）

4000W行大表进行历史数据归档。

方案：为尽量降低对业务影响，决定采取下列方案。

1、在主库建立2016、2017、2018、2019的4个历史表结构。

2、在从库建立test库，并建立2016、2017、2018、2019的4个历史表结构，在从库的主表上用insert into语句根据时间字段把数据插入test库的2016、2017、2018、2019的历史表里面。分拆为2016、2017、2018、2019。

3、用Navicat把2016、2017、2018、2019导出为SQL文件，并生成主表的DELETE语句的TXT文件。

4、用Python脚本把SQL文件和TXT文件进行处理，分批导入到2016、2017、2018、2019的4个历史表，并删除主表的历史数据。

5、对主表进行收缩。

完成归档。

1、在主库建立历史表的表结构。

CREATE TABLE `upload_order_header_2016` (

`id` bigint(22) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增id',

`company` varchar(25) DEFAULT NULL COMMENT '货主',

PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8

2、从库建立test库，同样建立历史表的表结构。

在从库上用insert into语句把2016年的历史数据插入test库的2016年的历史表。

insert into test.upload_order_header_2016 select * from log_db.upload_order_header

where add_time < unix_timestamp('2017-01-01 00:00:00');

insert into test.upload_order_header_2017 select * from log_db.upload_order_header

where add_time >= unix_timestamp('2017-01-01 00:00:00') and

add_time < unix_timestamp('2018-01-01 00:00:00');

3、用Navicat把2016导出为SQL文件，举例：

导出的是纯insert的SQL脚本。

导出Delete语句：

4、使用Python脚本批量运行上述脚本。

先insert到目标主库的历史表里，再delete目标主库的历史数据。

Python脚本如下：

load_sql_v1.py：

# coding:utf8

"""

1、更新数据库配置

2、变更待执行文件文件名为SQL.sql

3、执行文件

"""

import pymysql

import time

DB_IP = "192.168.22.10"

DB_USER = "DBA"

DB_PWD = "XXXXXX"

DB_DATABASE = "log_db"

WaitTime = 10

FilePath = [

'2016.sql',

]

for file in FilePath:

f = open(file, mode='r')

print(file)

content=f.readlines()

# 打开数据库连接

db = pymysql.connect(DB_IP, DB_USER, DB_PWD, DB_DATABASE, charset='utf8')

# 使用cursor()方法获取操作游标

cursor = db.cursor()

# 使用execute方法执行SQL语句

cursor.execute("SELECT VERSION()")

# 使用 fetchone() 方法获取一条数据

data = cursor.fetchone()

print("Database version : %s " % data)

for index, sql in enumerate(content):

if index % 10000 == 0:

print('已执行 %d'%index)

if index % 20000 == 0:

time.sleep(WaitTime)

try:

# 执行sql语句

db.ping(reconnect=True)

cursor.execute(sql)

# 提交到数据库执行

db.commit()

except Exception as e:

# Rollback in case there is any error

print(sql)

print(e)

## db.rollback()

f.close()

# 关闭数据库连接

db.close()

5、对主表进行收缩。

用pt-osc工具做。