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作者：不一样的科技宅
https://juejin.im/post/5e670f0151882549274a65ef
Insert into select 请慎用，同事因为使用了 Insert into select 语句引发了重大生产事故，最后被开除。某天 xxx 接到一个需求，需要将表 A 的数据迁移到表 B 中去做一个备份。他本想通过程序先查询查出来然后批量插入，但 xxx 觉得这样有点慢，需要耗费大量的网络 I/O，决定采取别的方法进行实现。
通过在某度的海洋里遨游，他发现了可以使用 insert into select 实现，这样就可以避免使用网络 I/O，直接使用 SQL 依靠数据库 I/O 完成，这样简直不要太棒，然后他就被开除了。
事故发生的经过
由于数据数据库中 order_today 数据量过大，当时好像有 700W 了，并且每天在以 30W 的速度增加。
所以上司命令 xxx 将 order_today 内的部分数据迁移到 order_record 中，并将 order_today 中的数据删除，这样来降低 order_today 表中的数据量。
由于考虑到会占用数据库 I/O，为了不影响业务，计划是 9：00 以后开始迁移，但是 xxx 在 8：00 的时候，尝试迁移了少部分数据（1000 条），觉得没啥问题，就开始考虑大批量迁移。
在迁移的过程中，应急群是先反应有小部分用户出现支付失败，随后反应大批用户出现支付失败的情况，以及初始化订单失败的情况，同时腾讯也开始报警。
然后 xxx 就慌了，立即停止了迁移。本以为停止迁移就就可以恢复了，但是并没有。
后面发生的你们可以脑补一下，当时整个支付系统瘫痪了快一个小时，客服电话都被打爆。
事故还原
在本地建立一个精简版的数据库，并生成了 100w 的数据。模拟线上发生的情况。
建立表结构
订单表如下：
CREATE TABLE `order_today` (
`id` varchar(32) NOT COMMENT '主键',
`merchant_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT COMMENT '商户编号',
`amount` decimal(15,2) NOT COMMENT '订单金额',
`pay_success_time` datetime NOT COMMENT '支付成功时间',
`order_status` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT COMMENT '支付状态 S：支付成功、F：订单支付失败',
`remark` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT COMMENT '备注',
`create_time` timestamp NOT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间 -- 修改时自动更新',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `idx_merchant_id` (`merchant_id`) USING BTREE COMMENT '商户编号'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;CREATE TABLE `order_today` (
`id` varchar(32) NOT COMMENT '主键',
`merchant_id` varchar(32) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT COMMENT '商户编号',
`amount` decimal(15,2) NOT COMMENT '订单金额',
`pay_success_time` datetime NOT COMMENT '支付成功时间',
`order_status` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NOT COMMENT '支付状态 S：支付成功、F：订单支付失败',
`remark` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci DEFAULT COMMENT '备注',
`create_time` timestamp NOT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`update_time` timestamp NOT DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间 -- 修改时自动更新',
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE,
KEY `idx_merchant_id` (`merchant_id`) USING BTREE COMMENT '商户编号'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;```python
分别对202，304，404状态重新取样，并放在一个列表里面
req_df_lis = [
log_df2[log_df2.Status == 200].Request.resample("H").sum.fillna(0),
log_df2[log_df2.Status == 304].Request.resample("H").sum.fillna(0),
log_df2[log_df2.Status == 404].Request.resample("H").sum.fillna(0)
]
# 将三个dataframe组合起来
req_df = pd.concat(req_df_lis,axis=1)
req_df.columns = ["200", "304", "404"]
# 绘图
req_df.plot(figsize=(16,10))欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!
订单记录表如下：
欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!CREATE TABLE order_record like order_today;
今日订单表数据如下：
模拟迁移
把 8 号之前的数据都迁移到 order_record 表中去：
INSERT INTO order_record SELECT
*
FROM
order_today
WHERE
pay_success_time < '2020-03-08 00:00:00';在 Navicat 中运行迁移的 SQL，同时开另个一个窗口插入数据，模拟下单：
从上面可以发现一开始能正常插入，但是后面突然就卡住了，并且耗费了 23s 才成功，然后才能继续插入。这个时候已经迁移成功了，所以能正常插入了。
出现的原因
在默认的事务隔离级别下：insert into order_record select * from order_today加锁规则是：order_record表锁，order_today逐步锁（扫描一个锁一个）。
分析执行过程：
通过观察迁移 SQL 的执行情况你会发现 order_today是全表扫描，也就意味着在执行insert into select from语句时，MySQL 会从上到下扫描order_today内的记录并且加锁，这样一来不就和直接锁表是一样了。
这也就可以解释，为什么一开始只有少量用户出现支付失败，后续大量用户出现支付失败，初始化订单失败等情况，因为一开始只锁定了少部分数据，没有被锁定的数据还是可以正常被修改为正常状态。
由于锁定的数据越来越多，就导致出现了大量支付失败。最后全部锁住，导致无法插入订单，而出现初始化订单失败。
解决方案
由于查询条件会导致 order_today全表扫描，什么能避免全表扫描呢，很简单嘛，给pay_success_time字段添加一个idx_pay_suc_time索引就可以了。
由于走索引查询，就不会出现扫描全表的情况而锁表了，只会锁定符合条件的记录。
最终的 SQL：
欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!INSERT INTO order_record SELECT
*
FROM
order_today FORCE INDEX (idx_pay_suc_time)
WHERE
pay_success_time <= '2020-03-08 00:00:00';
执行过程如下：
总结
使用 insert into tablA select * from tableB语句时，一定要确保tableB后面的where，order或者其他条件，都需要有对应的索引，来避免出现tableB全部记录被锁定的情况。
（完）
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