用数据分析的方法去做dba，维护好tidb数据库。

之前我的文章写过要维护好tidb数据库主要做5点

定时删除大表中的过期数据，减少表的大小，释放 Region 资源。

删除没用的索引，节省空间和提高性能

使用 Bytebase 这个开源的工单系统来管理变更操作，提高变更操作的可控性和可追溯性

建立一个数据库表维护规范，定期进行数据库备份、表检查、日志清理等操作

数据库设计时，要考虑需求分析、概念设计、逻辑设计、物理设计等步骤，以构造优化的数据库逻辑模式和物理结构

第一点 定时删除大表中的过期数据，减少表的大小，释放 Region 资源。

查询mysql里面最大的表

SELECT table_schema as 数据库, sum(table_rows) as 记录数, sum(truncate(data_length/1024/1024, 2)) as 数据容量(MB), sum(truncate(index_length/1024/1024, 2)) as 索引容量(MB), sum(truncate(DATA_FREE/1024/1024, 2)) as 碎片占用(MB) from information_schema.tables group by table_schema order by sum(data_length) desc, sum(index_length) desc;

第二点 删除没用的索引，节省空间和提高性能

select * from performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage where object_schema = users order by COUNT_READ desc limit 10;

这个查询能查到表里面最长使用到的索引，如果你的表都索引没在列表里面就可以删除

第三点 使用 Bytebase 这个开源的工单系统来管理变更操作，可能有以下的好处：

提高变更操作的可控性：通过工单流程，可以对变更操作进行分步骤的审核和执行，避免人为的错误和风险，确保变更操作符合规范和标准。

提高变更操作的可追溯性：通过工单系统，可以记录变更操作的历史和状态，方便查询和回溯，也可以生成变更报告和统计分析。

提高变更操作的效率：通过工单系统，可以实现变更操作的自动化和标准化，减少人工的干预和重复劳动，提高变更操作的速度和质量。

第四点 数据库表维护规范包括以下几个方面：

数据命名规范：所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割，禁止使用 MySQL 保留关键字，要能做到见名识意，并且不要超过 32 个字符

数据库基本设计规范：所有表必须使用 InnoDB 存储引擎，数据库和表的字符集统一使用 UTF8MB4，所有表和字段都需要添加注释，尽量控制单表数据量的大小，建议控制在 500 万以内，尽量做到冷热数据分离，减小表的宽度，禁止在表中建立预留字段，禁止在数据库中存储图片，文件等大的二进制数据

数据库字段设计规范：优先选择符合存储需要的最小的数据类型，避免使用 TEXT、BLOB、ENUM 数据类型，尽可能把所有列定义为 NOT NULL，使用 TIMESTAMP 或 DATETIME 类型存储时间，同财务相关的金额类数据必须使用 decimal 类型

索引设计规范：限制每张表上的索引数量，建议单张表索引不超过 5 个，禁止给表中的每一列都建立单独的索引，每个 InnoDB 表必须有个主键，尽量创建联合索引而不是单列索引

定期进行数据库备份、表检查、日志清理等操作：根据业务需求和数据重要性制定合理的备份策略和恢复计划，定期检查表的完整性和一致性，定期清理无用的日志文件和临时文件

第五点 这个过程属于数据库运行和维护的阶段，主要有以下三项内容

维护数据库的安全性和完整性：通过权限管理、口令、跟踪及审计等手段保护数据库免受非法访问和破坏，通过约束条件、触发器、存储过程等机制保证数据的正确性和一致性。

写一个python代码自动创建表

mport sys

database=str(sys.argv[1])

import random

import string

r1 = .join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 20))

r2 = .join(random.sample(string.ascii_letters + string.digits, 20))

print(f"create database if not exists {database} default character set utf8mb4 default collate utf8mb4_bin;")

print(f"create user {database}data@172.% identified by {r1} ;")

print(f"grant select,insert, update, delete on {database}.* to {database}data@172.% ;")

print(f"grant create,drop,alter,index,create view on {database}.* to {database}data@172.%;")

print(f"create user {database}opr@172.% identified by {r2} ;")

print(f"grant select,insert, update, delete on {database}.* to {database}opr@172.%;")

python3 createtest.py new_table

大佬教我的一个用户管理表结构。应用只能查询和删除。黑客通过java漏洞获得了权限，他也没法对数据库产生影响。一个应用的破解，无法对整个系统进行破坏，符合最小授权原则。

这样就保证应用只能访问到他自己的数据库。避免了安全问题。

监测并改善数据库性能：通过工具或命令检测数据库的运行状态，分析数据库的负荷、配置、应用和事件等信息，评估系统的整体运行状况，根据分析结果调整数据库的参数、模式、存储和查询等方面，提高系统的效率和响应速度。

重新组织和构造数据库：根据业务需求和数据重要性制定合理的备份策略和恢复计划，定期对数据库进行转储和恢复测试，保证数据的可用性和可恢复性。根据数据的增长情况，及时调整数据库的存储空间，避免空间不足或浪费。根据数据的使用情况，定期对数据库进行重组和重构，优化数据的分布和结构。

重新组织数据库就是评估各个索引是否真的有用。在系统关键性能表上建一个索引的代价都很昂贵。特别对于tidb。如果这个查询一直用到可以考虑建立聚簇索引。

一个用主键查询的索引tidb返回是0.2ms

一个用二级索引返回的查询条件tidb最快返回是2ms

而复杂索引并且要回表的查询基本就跑300ms以外去了。

数据库是需要不停的循环并评估性能的。这样才能真正用好tidb数据库。保证最优的性能。

大家说这以上五点不都采用了数据分析的方法么？数据分析select就能执行没有机器学习。没有ai但却能维护好tidb数据库的性能。简单明了。希望这篇文章对大家有用。