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本文主要讲解 pt-online-schema-change 的使用以及三种工具的简单对比。
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要用pt变更表结构是因为pt修改表结构不会造成大面积的锁表，进而造成大量的事务锁、主从延迟等情况。所以采用pt-online-schema-change代码来进行修改表结构。
首先介绍下 pt-stalk，它是 Percona-Toolkit 工具包中的一个工具，说起 PT 工具包大家都不陌生，平时常用的 pt-query-digest、 pt-online-schema-change 等工具都是出自于这个工具包，这里就不多介绍了。
作为DBA，我们应该知其然更应该知其所以然，这样我们也能够放心地使用pt工具。相信很多DBA都研究过pt-online-schema-change的原理，那么今天我们深入刨一刨pt-archiver的工作原理。
mysql 查看表结构简单命令。简单描述表结构，字段类型desc tabl_name；显示表结构，字段类型，主键，是否为空等属性，但不显示外键。
会锁表 https：//dev.mysql点抗 /doc/refman/6/en/ https：//dev.mysql点抗 /doc/refman/6/en/optimize-table.html 会锁表 pt-online-schema-change - ALTER tables 无需锁表。
1、常规方案是建立一个索引映射表，搞个表结构为 (username， userid)的索引映射 表，把username和userid一一映射， 然后针对username再做一次分库分表，把这个索引映射表可拆分为比如100个表分散在两台服务器。
2、mysql分库分表，首先得找到瓶颈在哪里(IO or CPU)，是分库还是分表，分多少？不能为了分库分表而拆分。原则上是尽量先垂直拆分 后 水平拆分。
3、水平拆分：是根据主要查询条件，水平分表。例如，用户关系表， 根据用户id：用户id为 1， 2， 3， 4，5 的五个用户，采用取模的方式水平分表。
4、首先可以考虑业务层面优化，即垂直分表。垂直分表就是把一个数据量很大的表，可以按某个字段的属性或使用频繁程度分类，拆分为多个表。
基于mybatis分库分表，一般常用的一种是基于spring AOP方式， 另外一种基于mybatis插件。其实两种方式思路差不多。
如果单表的IO压力大，可以考虑用水平分割，其原理就是通过hash算法，将一张表分为N多页，并通过一个新的表（总表），记录着每个页的的位置。
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。
数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
技术选型 解决方案主要分为4种：MySQL的分区技术、NoSql、NewSQL、MySQL的分库分表。（1）mysql分区技术：把一张表存放在不同存储文件。由于无法负载，使用较少。
实际上，水平分表现在最流行的实现方式，是通过水平分库来实现的。即刚才所说的10个表，分布在10个mysql数据库上。这样可以通过多个低配置主机整合起来，实现高性能。
1、数据表 collect ( id， title ，info ，vtype) 就这4个字段，其中 title 用定长，info 用text， id 是逐渐，vtype是tinyint，vtype是索引。这是一个基本的新闻系统的简单模型。现在往里面填充数据，填充10万篇新闻。
2、当数据量猛增的时候，大家都会选择库表散列等等方式去优化数据读写速度。笔者做了一个简单的尝试，1亿条数据，分100张表。
3、如果是 关系型强， 但是数据不是很值钱的数据， 例如 A股 从开市以来， 所有股票的 每日，每小时，30分，15分，5分 钟的行情数据。 那么你可以使用 Mysql。 反正丢了就重新导入一次。
4、 phpecho $strpage； 通过简单的变换，其实思路很简单：1)通过优化索引，找出id，并拼成 123，90000，12000 这样的字符串。2)第2次查询找出结果。
5、关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法 最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。
6、我知道你为什么会停下来，因为mysql插入大量数据（1000W）的情况下，执行时间需要的很长，而你八成设定执行时间不限制，如果时间默认超过30秒，那么程序就会自动停下来。