想测试下在单表千万级数据量情况下，修改表结构增加字段需要多久，锁表多久，因此在windows本地下载了mysql5.7版本进行测试，使用下面存储过程向MySQL写入一千万条数据，再进行表修改操作，得出的结果是增加字段这种修改表结构还是会走copy方式，创建个临时表，再改表结构，再把原数据复制到临时表，再删除原表并重命名临时表到原表去，此处数据简单，且MySQL锁定了一分多钟时间，因此可见在5.7版本不建议对大表做表结构修改去增加字段，会影响线上业务，尤其是主从库，从库监听binlog会同步修改后的所有数据行，机器要是规格低，慢的很。因此这种情况下我们的解决方案是
- SQL定时到凌晨三四点执行（买的云数据库不阻塞的话，一两个小时能执行完还行，数据量大不太建议用这种方式）
- 提前留扩展字段，json格式。
- 加扩展表，给扩展表留备用字段和json扩展字段
- 使用云数据库提供的解决方案，可以定速同步，不阻塞数据库，先执行主库修改（会短暂锁表），然后定速同步从库。
- 使用MySQL 8.0，支持instant模式，直接修改元数据，不修改表数据。
- 使用大表修改工具pt-osc工具、gh-ost
下面这个执行是一条条插入，会比较慢，建议批量生成数据SQL字符串执行，一次一千条，或者使用数据生成工具，例如评论里说的navicat16，另外大量数据插入的时候建议先移除索引，只保留主键，其他的等数据插入完再添加索引，否则在添加数据时还需要去维护索引B+树，写入，是没必要的，插入完成后再构建索引即可。插入完成后这个表的数据ibd文件达到了800M（行数据和索引数据）
create table member
(
id int unsigned auto_increment
primary key,
phone char(11) not null comment '手机号码',
age int unsigned not null comment '年龄'
)
comment '会员';
drop procedure if exists test;
create procedure test()
begin
declare i bigint;
set i = 16660564665;
while i < 16670564665 do
insert into member (phone, age) VALUES (convert(i,char),23);
set i = i +1;
end while;
end
;
call test();
create index idx_age
on member (age);
create index idx_phone
on member (phone);
