说说最近的一个案例吧，线上阿里云rds上的一个游戏日志库最近出现了一点问题，随着游戏人数的增加，在线日志库的数据量越来越大，最新的日志库都已经到50g大小了，在线变更的时间非常长。
之前之所以没有发现，是因为之前一直没有进行过日志库的变更，但是随着业务的深入，需要增加一些游戏属性，要对之前的日志库进行变更，这样一来，长时间的维护窗口让业务方和dba都望而却步，日志优化迫在眉睫。
首先看日志库的情况：
1、日志库中数据量大于5000w的大表有5张；
2、这5张表开量前每个月的数据量大概在2000w左右，开量后会更多；
3、有2个表的索引大小已经超过数据文件大小
询问了业务方和运营对这些表的要求，具体如下：
1、保留最近这3个月的数据，其他的数据可以进行流转，避免影响线上业务的性能。
2、3个月之前的数据流转到一个本地库中，可以支持查询即可，查询速度不能过于慢，分钟级别的可以接受。
3、日志库在迁移的过程中，能够容忍几分钟的表数据丢失，对数据的同步实时性要求不是很高
4、线上的日志库需要支持用户活跃度等统计
5、不希望执行分库分表，有很多查询近几个月的sql操作，表之间存在一定的耦合性，分表之后不利于关联操作
基于上面的分析，结合实际情况，初步设想的方案是：
1、对线上数据库game_log中的表进行rename操作，然后将原来的表重新创建出来，这个过程中不是连续的，可能会丢失几秒钟的数据。具体的操作如下：
#第一步 rename table game_log.table to game_log_bak.table; #第二步，获取表结构，其中重要的是auto_increment的值， #保证后续导入三个月内数据的时候不会发生冲突 show create table game_log_bak.table\g #第三步 在game_log库中重新创建第二步的表结构
2、将rename过后的game_log_bak库中的数据流转到本地的离线数据库中，该数据库采用infobright存储引擎，这样能够支持离线数据的快速查询
3、备份并清理线上表3个月之外的数据，大概是40g，并将线上的game_log_bak数据库中3个月以内的数据（大概10g）重新灌入game_log数据库中，这样结构就变成了：
4、删除game_log_bak库，并搭建一个只读从库，实时的从主库上同步game_log库的信息，如下：
5、从本地的只读从库中，像本地的infobright数据库中同步数据，同步的方法可以选用datax工具，像下面这样：
6、设置定时任务，按照一定的周期清理线上的过期数据，确保线上只保留最近3个月的数据，不会对rds的磁盘存储空间产生压力。
这个方法中，目前看来存在下面几个问题：
1、经常性的清理线上数据，这些数据占用的表空间不能被立即回收，可能会造成数据表的碎片问题。
2、后续如果游戏的量级上来之后，使用这个问题可能还是会有问题，届时可以适当调整日志表的清理周期，如果数据量过大，可以考虑其他的方案来处理。
回过头来分析，表的设计上还是存在一定的问题，日志表中记录的应该只是流水数据，尽量不能出现关联查询的情况，或者说可以提前评估数据量，然后使用季度表或者月表来处理这种的大量的日志情况，这样在清理和维护的时候可能就方便的多。
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