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作者：杨涛涛
资深数据库专家，专研 MySQL 十余年。善于 MySQL、PostgreSQL、MongoDB 等开源数据库相干的备份复原、SQL 调优、监控运维、高可用架构设计等。目前任职于爱可生，为各大运营商及银行金融企业提供 MySQL 相干技术支持、MySQL 相干课程培训等工作。
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长期以来，在 MySQL 的开发标准里个别都会这么写：禁止大事务！话题转到 TiDB，仍然应该是：禁止大事务！
TiDB 因为事务自身分布式个性，加之后盾 RAFT 复制导致的写放大，十分不举荐应用大事务。
TiDB 在 4.0 之前的版本对事务要求有些过于粗疏，比方：
- 单个事务蕴含的 SQL 语句不超过 5000 条
- 单条 KV entry 不超过 6MB
- KV entry 的总条数不超过 30w
- KV entry 的总大小不超过 100MB
下面的几点限度会导致一些 DML 语句写入碰壁，比方上面这三类经典无过滤条件语句：
- insert … select … where 1
- update … where 1
- delete from … where 1
非常容易呈现事务过大的谬误：ERROR 8004 (HY000): transaction too large, len:300001。个别有如下办法来躲避这个问题：
- 针对 Insert、delete 语句开启无平安保障的 dml batch 个性：TiDB_batch_insert、TiDB_batch_delete。
- 分块拆分整条 update 语句。
在 4.0 之后的版本里，除了单个 kv entry 大小仍然限度为最大 6MB，其余几个限度全副被勾销。
只须要在配置文件里加上如下选项就可涵盖大部分事务：
performance.txn-total-size-limit: 10737418240（范畴 1G 到 10G）
那是不是 4.0 版本后就能够随便写事务了？当然不是！因为 TiDB 的写放大，也会连带导致内存占用成倍增长，对其余业务会有很大影响，所以 TiDB 对最大事务反对硬性限度其为 10G。比方用 DM 来同步 MySQL 数据到 TiDB，大事务会导致内存加大，写入提早剧增，进而影响其余的写性能。
所以还是得禁止大事务，拆分为小事务批量解决。
那如何对大事务进行拆分呢？单从业务方面讲，业务类型不同，对应的拆分办法不同，可能一本书都写不完。这里我仅仅从数据库角度，细分为从表角度，再进一步到 DML 语句角度如何拆分。
下面列的这三条经典语句看起来很简略，然而没有过滤条件，如果表索引数十分多，即便表记录数不大，也会是一个大事务，只不过这个事务只蕴含一条 DML 语句。然而这类语句的拆分实际上要看表构造怎么定义，分为三种：
- 有主键，并且主键间断
- 有主键，主键不间断
- 表无主键（相似第一种）
第一种最容易拆分，依据主键来划分不同的块即可。
举个例子：
表 t1 有 100W 条记录，除主键外有 6 个索引，对表 t1 进行 update :
update ytt.t1 set log_date = current_date() - interval ceil(rand()*1000) day where 1;在默认主动提交下，这条语句其实就是隐式大事务语句，在外部转换为 :
begin
update ytt.t1 set log_date = current_date() - interval ceil(rand()*1000) day where 1;
commit;假如表 t1 主键为自增且间断，那很简略，把这个事务分为 10 个小事务，每次更新 10W 条记录，而不是一次性更新 100W 条。脚本大抵如下：
root@ytt-ubuntu:~/scripts# cat update_table_batch
#!/bin/sh
# TiDB 拆分更新
for i in `seq 1 10`;do
min_id=$(((i-1)*100000+1))
max_id=$((i*100000))
queries="update t1 set log_date = date_sub(current_date(), interval ceil(rand()*1000) day) \
where id >=$min_id and id<=$max_id;"mysql --login-path=TiDB_login -D ytt -e"$queries" &
done第二种，针对不间断的自增主键场景。
第一种最为常见，在 TiDB 里强烈不举荐应用间断自增字段来做主键，这会导致潜在的单 region 写热点问题。所以自增主键举荐应用 auto_random 个性来随机写入，防止连续性。
下面脚本里列出的办法就变得不太适宜。那该怎么拆呢？能够稍加变通，用窗口函数 row_number() 来补模仿主键，更新表改为 t2，改写后的脚本大抵如下：
root@ytt-ubuntu:~/scripts# cat update_table_batch
#!/bin/sh
# TiDB 拆分更新
for i in `seq 1 10`;do
min_id=$(((i-1)*100000+1))
max_id=$((i*100000))
queries="update t2 a, (select *,row_number() over(order by id) rn from t2) b set a.log_date = \
date_sub(current_date(), interval ceil(rand()*1000) day) \
where a.id = b.id and (b.rn>=$min_id and b.rn<=$max_id);"mysql --login-path=TiDB_login -D ytt -e"$queries" &
done其实以上两种思路曾经蕴含了绝大多数拆分场景。MySQL 或者 TiDB 对于没有主键的表都默认蕴含一个隐式自增 ID 来辨别行之间关系，所以为了防止在 DML 层来减少简单的拆分策略，仍然强烈建议应用显式主键！
结语
尽管 TiDB 4.0 版本后，对大事务反对曾经十分好，但这不是能够轻易用大事务的理由，还是要做好表设计提前拆、检索表数据提前拆等拆分策略，能力更好的让数据库服务好业务。
