这篇我们来简单盘下，其实拆 SQL 是因为涉及大表删除的问题。
比如，你现在需要删除一张一共有 5 亿数据的表里面的 2021 年数据，假设这张表叫 yes。
我相信你脑子在 1s 内肯定会蹦出这条 SQL :
delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";
如果直接执行这条 SQL 会发生什么问题呢？
长事务
我们需要关注到一个前提：这张表有 5 亿的数据，所以它是一张超大表，因此这个 where 条件可能涉及非常多的数据，所以我们可以从离线数仓或者备库查下数据量，然后我们发现这条 SQL 会删除 3 亿左右的数据。
那么一次性 delete 完的方案是不行的，因为这会涉及到长事务的问题。
长事务涉及到加锁，只会在事务执行完毕后才会释放锁，由于长事务锁了很多数据，如果期间有频繁的 DML 想要操作这些数据，那么就会造成阻塞。
连接都阻塞住了，业务线程自然就阻塞了，也就是说你的服务线程都在等待数据库的响应，然后可能还会影响到别的服务，可能产生雪崩，于是就 GG 了。
长事务可能会造成主从延迟，你想想主库执行了好久，才执行完给从库，从库又要重放好久，期间可能有很长一段时间数据是不同步的。
还有一种情况，业务都有个特殊停机窗口，你觉得你可以为所欲为，然后开始执行长事务了，然后执行了 5 小时之后，不知道啥情况抛错了，事务回滚了，于是浪费了 5 个小时，还得重新开始。
综上，我们需要避免长事务的发生。
那面对可能发生长事务的 SQL 我们怎么拆呢？
拆 SQL
我们就以上面这条 SQL 为例：
delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";
看到这条 SQL，如果要拆分，想必很多小伙伴会觉得很简单，按日期拆不就完事了？
delete from yes where create_date > "2020-12-31" and create_date < "2021-02-01";
delete from yes where create_date >= "2021-02-01" and create_date < "2021-03-01";
……
这当然可以，恭喜你，你已经拆分成功了，没错就这么简单。
但是，如果 create_date 没有索引怎么办？
没索引的话，上面这就全表扫描了啊？
影响不大，没有索引我们就给他创造索引条件，这个条件就是主键。
我们直接一个 select min(id)… 和 select max(id)…. 得到这张表的主键最小值和最大值，假设答案是233333333 和 666666666。
然后我们就可以开始操作了：
delete from yes where (id >= 233333333 and id < 233433333) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";
delete from yes where (id >= 233433333 and id <233533333) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";
……
delete from yes where (id >= 666566666 and id <=666666666) and create_date > "2020-12-31" and create_date < "2022-01-01";
当然你也可以再精确些，通过日期筛选来得到 maxId，这影响不大（不满足条件的 SQL 执行很快，不会耗费很多时间）。
这样一来 SQL 就满足了分批的操作，且用得上索引。
如果哪条语句执行出错，只会回滚小部分数据，我们重新排查下就好了，影响不大。
而且拆分 SQL 之后还可以并行提高执行效率。
当然我之前的文章说过，并行可能有锁竞争的情况，导致个别语句等待超时。不过影响不大，只要机器状态好，执行的快，因为锁竞争导致的等待并不一定会超时，如果个别 SQL 超时的话，重新执行就好了。
有时候要转换思路
关于大表删除有时候要转换思路，把删除转成插入。
假设还是有一张 5 亿的数据表，此时你需要删除里面 4.8 亿的数据，那这时候就不要想着删除了，要想着插入。
道理很简单，删除 4.8 亿的数据，不如把要的 2000W 插入到新表中，我们后面业务直接用新表就好了。
这两个数据量对比，时间效率差异不言而喻了吧？
具体操作也简单：
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创建一张新表，名为 yes_temp
-
将 yes 表的 2000W 数据 select into 到 yes_temp 中
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将 yes 表 rename 成 yes_233
-
将 yes_temp 表 rename 成 yes
狸猫换太子，大功告成啦！
之前有个记录表我们就是这样操作的，就 select into 近一个月的数据到新表中，以前老数据就不管了，然后 rename 一下，执行的非常快。
本来预估 2 小时的 SQL 操作，1 分钟就搞定了。
这种类似的操作是有工具的，比如 pt-online-schema-change 等，不过我没用过，有兴趣的小伙伴可以自己去看看，道理是一样的，多了几个触发器，这里不多赘述了。
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