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背景

用戶眼科屬性表記錄數大概 986w，目的是把大概 29w 記錄的屬性值（json 格式）的其中八個字段解析為數字，轉儲為統計表的記錄，用于圖表分析。

以下結構、數據都大部分我瞎謅的，不可當真

用戶眼科屬性表結構如下

CREATE TABLE `property` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `ownerId` int(11) NOT NULL COMMENT '記錄ID或者模板ID',
  `ownerType` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '類型。0：記錄 1：模板',
  `recorderId` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '記錄者ID',
  `userId` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '用戶ID',
  `roleId` bigint(20) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '角色ID',
  `type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '字段類型。0：文本 1：備選項 2：時間 3：圖片 4：ICD10 9：新圖片',
  `name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '字段名稱',
  `value` mediumtext NOT NULL COMMENT '字段值',
  PRIMARY KEY (`id`),
  UNIQUE KEY `idxOwnerIdOwnerTypeNameType` (`ownerType`,`ownerId`,`name`,`type`) USING BTREE,
  KEY `idxUserIdRoleIdRecorderIdName` (`userId`,`roleId`,`recorderId`,`name`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='屬性';

問題分析

1、屬性值是 Json 格式的，需要使用 Json 操作函數處理

因為屬性值是 Json 格式的，如下。較大的一個 Json，但是只需要其中 8 個字段值，提取出來分門別類歸為不同統計指標下。

{   ......
    "sight": {
        "nakedEye": {
            "left": "0.9",
            "right": "0.6"
        },
        "correction": {
            "left": "1",
            "right": "1"
        }
    },
    ......
    "axialLength": {
        "left": "21",
        "right": "12"
    },
    "korneaRadius": {
        "left": "34",
        "right": "33"
    },
    ......
}

所以，需要用到 Json 操作函數：json_extract(value,'$.key1.key2')。

但是需要注意的是這個函數提取的值是帶""。比如對上述記錄執行json_extract(value,'$.sight.nakedEye.left')的結果是"22"；也可能字段值是空字符串，那結果就是""。

所以，需要使用 replace函數把結果中的 "" 刪除掉，最后提取字段的表達式就是：replace(json_extract(value,'$.sight.nakedEye.left'),'"','')。

如果字段不存在的話，結果就是 NULL；無論是外層 sight 不存在，或是內層 left 不存在。

2、字段內容不規范，亂七八糟

理想下，填寫的都是規范數字，那經過上面那一步就可以提取完直接導入新表。

但是，現實很殘酷，填的東西那叫一個亂七八糟。比如：

數字 + 備注：1(配合欠佳)、1-\+（我猜這是想表示偏高或偏低）
數字 + 單位：跟上面相似，1mm
多數值或區間：22.52/42.45、1-5
純文本描述：不配合、無法記錄
文本、數字混雜描述：較上次增長 10、1、小于1、BD234/KD23

沒辦法，找產品和業務對情況，好在不多，就 4000 多條，大致掃一下心里有數。得出以下幾條解決方案：

數字開頭：數字開頭都是正確記錄的數據，省略掉文字描述即可
多數值或區間：取最前面的數即可
純文本：說明沒有數據，排除掉
文本、數字混雜：具體問題具體分析，把其他處理掉之后看還有多少

具體怎么做呢？

第一步：排除正常的數字數據和空數據

WHERE `nakedEyeLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1 // 這個已經可以排除 null 了
 AND `nakedEyeLeft` != ''

第二步：如果不包含數字，將其設置 NULL 或空字符串

SET nakedEyeLeft = IF(nakedEyeLeft NOT regexp '[0-9]', '', nakedEyeLeft)

第三步：提取數字開頭的數據的首個數值

SET nakedEyeLeft = IF((nakedEyeLeft + 0 = 0), nakedEyeLeft, nakedEyeLeft + 0)

結合起來就是

SET nakedEyeLeft = IF(nakedEyeLeft NOT regexp '[0-9]''', '', 
                      IF((nakedEyeLeft + 0 = 0), nakedEyeLeft, nakedEyeLeft + 0))
WHERE `nakedEyeLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1 // 這個已經可以排除 null 了
 AND `nakedEyeLeft` != ''

PS：處理一個字段的SQL 看著就簡單，但是因為批量一次處理 8 個字段，組合起來就很長。

千萬注意不要寫錯字段。

最后剩下的就是第四類：文本、數字混雜，40 多條。

有些看著簡單的，可以用正則自動化處理，比如1、小于1。

記錄的增長值，需要查找上次記錄進行計算：較上次增長 10。

剩下有點復雜的，就需要人為處理，提取出可用數據，比如BD234/KD23

不知道看到這里的各位是不是也覺得有些麻煩呢？

我也以為咬著牙搞了，結果業務說直接處理成 0，到時候發現是 0 的話，可以通過頁面重新保存的。

就不需要判斷是不是數字打頭了，直接 + 0；如果是數字打頭，會保留開頭的數字；否則 = 0。

那最后數據格式化SQL：

UPDATE property 
SET nakedEyeLeft = IF(nakedEyeLeft NOT regexp '[0-9]''', '', nakedEyeLeft + 0)
WHERE `nakedEyeLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1 // 這個已經可以排除 null 了
 AND `nakedEyeLeft` != '';

3.又要抽取內容、又要格式化，記錄還有 900w+，太慢了

property 表有 900w+ 的數據，而所需記錄的條件，只有name、ownerType、type是可知的，沒法命中現有的索引。

如果直接查找的話，直接就是全表掃描，外加數據提取和格式化；更何況還需要關聯其他表，補充統計指標的一些其他字段。

這種情況下，直接導入統計表的話，結果就是把兩張表+關聯表一起鎖較長時間，期間沒法更改和插入，這樣不大現實。

減少掃描行數

做法一：給 name、ownerType、type 加上索引，將掃描記錄縮減到 20 w。

但是問題是900w 數據加索引，用完需要刪除索引（因為不是業務情況需要），就會導致兩次波動；

再加上后續處理鎖表時長，問題還是很大。

做法二：將一個記錄較少的表做驅動表，這個表可以關聯目標表。

CREATE TABLE `property` (
  `ownerId` int(11) NOT NULL COMMENT '記錄ID或者模板ID',
  `ownerType` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '類型。0：記錄 1：模板',
  `type` tinyint(4) NOT NULL COMMENT '字段類型。0：文本 1：備選項 2：時間 3：圖片 4：ICD10 9：新圖片',
  `name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '字段名稱',
  `value` mediumtext NOT NULL COMMENT '字段值',
    省略其他字段
  UNIQUE KEY `idxOwnerIdOwnerTypeNameType` (`ownerType`,`ownerId`,`name`,`type`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='屬性';

表中ownerId 可以關聯到記錄表，加上之前的條件name、ownerType、type，如此剛好命中并``idxOwnerIdOwnerTypeNameType (ownerType,ownerId,name,type) 。

CREATE TABLE `medicalrecord` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `name` varchar(50) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT '記錄名稱',
  `type` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '記錄類型。',
    省略其他字段
  KEY `idxName` (`name`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='記錄';

記錄表可以通過 name='眼科記錄'命中索引idxName，掃描行數只有2w，加上屬性表 29w，最后掃描行數只有 30w 左右，比之全表掃描屬性表少了 30 倍！！！。

避免數據提取和格式化的鎖表時長

因為存在 8 個字段，每個字段都需要提取和格式化，中間還需要進行判斷。這樣子一個 SQL 里面同樣的提取和格式化操作就要多次執行了。

所以，為了避免這樣的問題，需要中間表暫存提取和格式化結果。

CREATE TABLE `propertytmp` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
   `value` mediumtext NOT NULL COMMENT '字段值',
  `nakedEyeLeft` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '視力-裸眼-左眼',
  `nakedEyeRight` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '視力-裸眼-右眼',
  `correctionLeft` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '視力-矯正-左眼',
  `correctionRight` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '視力-矯正-右眼',
  `axialLengthLeft` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '眼軸長度-左眼',
  `axialLengthRight` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '眼軸長度-右眼',
  `korneaRadiusLeft` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '角膜曲率-左眼',
  `korneaRadiusRight` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '角膜曲率-右眼',
  `updated` datetime NOT NULL COMMENT '更新時間',
  `deleted` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4;

先將數據導入該表，在此基礎上做提取，然后格式化。

最后執行結果比較

數據導入比較

結果：全表掃描屬性表導入中間表（40s），屬性表新增索引+導入（6s + 3s），關聯導入（1.4s）。

因為需要關聯其他表，并沒有預測的那么理想。

中間表數據提取：7.5s

UPDATE `propertytmp` 
SET nakedEyeLeft = REPLACE(json_extract(value,'$.sight.axialLength.left'),'"',''),
nakedEyeLeft = REPLACE(json_extract(value,'$.sight.nakedEye.left'),'"',''),
nakedEyeRight = REPLACE(json_extract(value,'$.sight.nakedEye.right'),'"',''),
correctionLeft = REPLACE(json_extract(value,'$.sight.correction.left'),'"',''),
correctionRight = REPLACE(json_extract(value,'$.sight.correction.right'),'"',''),
axialLengthLeft = REPLACE(json_extract(value,'$.axialLength.left'),'"',''),
axialLengthRight = REPLACE(json_extract(value,'$.axialLength.right'),'"',''),
korneaRadiusLeft = REPLACE(json_extract(value,'$.korneaRadius.left'),'"',''),
korneaRadiusRight = REPLACE(json_extract(value,'$.korneaRadius.right'),'"','');

中間表數據格式化：2.3s

正則判斷比我想象的要快啊

UPDATE propertytmp 
SET nakedEyeLeft = IF(nakedEyeLeft NOT REGEXP '[0-9]' AND nakedEyeLeft != '', '', nakedEyeLeft + 0), 
nakedEyeRight = IF(nakedEyeRight NOT REGEXP '[0-9]' AND nakedEyeRight != '', '', nakedEyeRight + 0), 
correctionLeft = IF(correctionLeft NOT REGEXP '[0-9]' AND correctionLeft != '', '', correctionLeft + 0),
correctionRight = IF(correctionRight NOT REGEXP '[0-9]' AND correctionRight != '', '', correctionRight + 0),
axialLengthLeft = IF(axialLengthLeft NOT REGEXP '[0-9]' AND axialLengthLeft != '', '', axialLengthLeft + 0),
axialLengthRight = IF(axialLengthRight NOT REGEXP '[0-9]' AND axialLengthRight != '', '', axialLengthRight + 0),
korneaRadiusLeft = IF(korneaRadiusLeft NOT REGEXP '[0-9]' AND korneaRadiusLeft != '', '', korneaRadiusLeft + 0),
korneaRadiusRight = IF(korneaRadiusRight NOT REGEXP '[0-9]' AND korneaRadiusRight != '', '', korneaRadiusRight + 0)
WHERE (`nakedEyeLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1
       AND `nakedEyeLeft` != '')
  OR (`nakedEyeRight` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `nakedEyeRight` != '')
  OR (`correctionLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `correctionLeft` != '')
  OR (`correctionRight` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `correctionRight` != '')
  OR (`axialLengthLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `axialLengthLeft` != '')
  OR (`axialLengthRight` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `axialLengthRight` != '')
  OR (`korneaRadiusLeft` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `korneaRadiusLeft` != '')
  OR (`korneaRadiusRight` REGEXP '[^0-9.]' = 1
      AND `korneaRadiusRight` != '');

統計指標中間表

因為實際導入統計指標表時，還需要排除為空數據，以及關聯其他表做補充。

為了減少對指標表的影響，又建了指標表的中間表，結構完全一致，ID自增是目標表 + 10000。

將屬性中間表的數據導入指標中間表，最后直接 INSERT ... SELECT FROM，就很快了。

當然這步其實有點矯枉過正了，但是為了避免線上的一些波動，還是謹慎一些較好。