传统情况
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我们先回顾一下，在没有 "立刻加列" 功能时，加列操作是怎么完成的。我们也借此来熟悉一下本期的图例：
当进行 加列操作 时，所有的数据行 都必须要 增加一段数据（图中的 列 4 数据）
如上一期图解所讲，当改变数据行的长度，就需要 重建表空间（图中灰蓝的部分为发生变更的部分）
数据字典中的列定义也会被更新
以上操作的问题在于 每次加列 操作都需要重建表空间，这就需要大量 IO以及大量的时间
立刻加列
"立刻加列" 的过程如下图：
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"立刻加列" 时，只会变更数据字典中的内容，包括：
在列定义中增加 新列的定义
增加 新列的默认值
"立刻加列" 后，当要读取表中的数据时：
由于 "立刻加列" 没有 变更行数据，读取的行数据只有 3 列
MySQL 会将 新增的第 4 列的默认值，追加到 读取的数据后
以上过程描述了 如何读取 在 "立刻加列" 之前写入的数据，其实质是：在读取数据的过程中，"伪造" 了一个新列出来
那么如何读取 在 "立刻加列" 之后 写入的数据呢 ? 过程如下图：
当读取 行 4 时：
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通过判断 数据行的头信息中的instant 标志位，可以知道该行的格式是 "新格式"：该行头信息后有一个新字段 "列数"
通过读取 数据行的 "列数" 字段，可以知道 该行数据中多少列有 "真实" 的数据，从而按列数读取数据
通过上图可以看到：读取 在"立刻加列" 前/后写入的数据是不同的流程
通过以上的讨论，我们可以总结 "立刻加列" 之所以高效的原因是：
在执行 "立刻加列" 时，不变更数据行的结构
读取 "旧" 数据时，"伪造" 新增的列，使结果正确
写入 "新" 数据时，使用了新的数据格式（增加了instant标志位 和 "列数" 字段)，以区分新旧数据
读取 "新" 数据时，可以如实读取数据
那么 我们是否能一直 "伪造" 下去 ? "伪造" 何时会被拆穿 ?
考虑以下场景：
用 "立刻加列" 增加列 A
写入数据行 1
用 "立刻加列" 增加列 B
写入数据行 2
删除列 B
我们推测一下 "删除列 B" 的最小代价：需要修改 数据行中的instant标志位或 "列数" 字段，这至少会影响到 "立刻加列" 之后写入的数据行，成本类似于重建数据
从以上推测可知：当出现 与 "立刻加列" 操作不兼容 的 DDL 操作时，数据表需要进行重建，如下图所示：
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扩展思考题：是否能设计其他的数据格式，取代instant标志位和 "列数" 字段，使得 加列/删列 操作都能 "立刻完成" ?（提示：考虑 加列 - 删列 - 再加列 的情况）
使用限制
在了解原理之后，我们来看看 "立刻加列" 的使用限制，就很容易能理解其中的前两项：
"立刻加列" 的加列位置只能在表的最后，而不能加在其他列之间
在元数据中，只记录了 数据行 应有多少列，而没有记录 这些列 应出现的位置。所以无法实现指定列的位置
"立刻加列" 不能添加主键列
加列 不能涉及聚簇索引的变更，否则就变成了 "重建" 操作，不是 "立刻" 完成了
"立刻加列"不支持压缩的表格式
按照 WL 的说法："COMPRESSED is no need to supported"（没必要支持不怎么用的格式）
总结回顾
我们总结一下上面的讨论：
"立刻加列" 之所以高效的原因是：
在执行 "立刻加列" 时，不变更数据行的结构
读取 "旧" 数据时，"伪造" 新增的列，使结果正确
写入 "新" 数据时，使用了新的数据格式 (增加了 instant 标志位 和 "列数" 字段)，以区分新旧数据
读取 "新" 数据时，可以如实读取数据
"立刻加列" 的 "伪造" 手法，不能一直维持下去。当发生 与 "立刻加列" 操作不兼容 的 DDL 时，表数据就会发生重建
回到之前遗留的两个问题：
"立刻加列" 是如何工作的 ?
我们已经解答了这个问题
所谓 "立刻加列" 是否完全不影响业务，是否是真正的 "立刻" 完成 ?
可以看到：就算是 "立刻加列"，也需要变更 数据字典，那么 该上的锁还是逃不掉的。也就是说 这里的 "立刻" 指的是 "不变更数据行的结构"，而并非指 "零成本地完成任务"
一、添加字段的命令如下：alter table tableName add newColumn varchar(8) comment '新添加的字段'
1、添加单行字段：
ALTER TABLE role
ADD `module` int(11) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '模块';
2、添加多行字段：
ALTER TABLE role
ADD COLUMN `module` int(11) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT '模块',
ADD COLUMN `type` VARCHAR(30) NOT NULL COMMENT '项目' AFTER `default_module`;
扩展资料
增加字段注意事项：
1、在增加字段的语句中需要注意的是，comment为注释，就像在java中//作用是一样的。
2、comment后需要加单引号将注释引起来。
3、创建新表的脚本中，可在字段定义脚本中添加comment属性来添加注释。
参考资料 百度百科 mySQL
给表添加字段的命令如下：
alter table tableName add newColumn varchar(8) comment '新添加的字段'
注意：
1、在这句语句中需要注意的是，comment为注释，就像在java中//作用是一样的。
2、comment后需要加单引号将注释引起来。
1. 能不加字段就不要加， 能不修改字段就不要修改， 能不删除字段就不要删除， 等等为什么要删除字段呢？ 如果没事，不要蛋疼的找事。 实际上，我们那次更新失败后， 我们并没有增加那个字段， 然后我们一直运行到今天， 但是后来还是增加了其他字段
2. 增加字段的情况下， 如果可以通过增加一个新的表来增加这个字段， 那么就增加一个新的表， 通过cache 或 程序来实现join 的效果
3. 如果能停机， 并且停机的时间在你容忍范围之内， 数据备份之后停机来做。 如果是主从备份，做这样大的操作的时候，停掉主从备份， 万一你挂了， 备份数据库可以救你。 等到一切安全了， 重启主从备份；
4. 如果上面都不行， 这个字段还是要改，要加， 需要用到下面的方法， 也是扇贝网正在使用的方法；
修改大数据表的方法：
1. 被修改的表 Table A 需要有一个记录时间戳的字段， 这个时间戳就是每次数据更新，都会更新的字段， 这个字段需要有索引，在django里可以使用 auto_now=True
2. 创建一个新的临时表 Table B， 不是tmp_table, 是一个新的表，但是是临时使用的。 这个表和要修改的表拥有一模一样的数据结构， 加上你要修改的部分， 比如增加的字段；
3. 记录下Table A 的索引
4. 删除 Table B 的全部索引
5. 把Table A 的数据全部复制到Table B, 是不是执行 INSERT INTO B(field1, field2) SELECT field1, field2 FROM A？ 当然不是， 这么做不还是锁死了Table A 么， 这里的迁移就是一个需要细分的地方，需要写一个脚本， 让程序每次读取比如5000条数据出来， 插入到Table B里面， 因为Table B 是没有索引的， 所以要当心不要使用多进程来做； 如果是多进程， 要确保插入到B的时候是不会有重复数据的； 如果是1000万的数据，每次5000条， 假设这个操作需要500ms， 那么 2000*200ms = 16 分钟。 这只是一个估值， 具体情况和服务器当时的情况有关， 不好细说。 另外， 我们要记录这个迁移开始的时间点，记为t1;
6. 那么这个时候Table A 的数据是不是都进入了Table B 呢， 应当说差不多大部分都进入了， 但5中说， 这大概需要16分钟， 这么长的时间里， 可能有新的数据进入了， 也有可能已有的数据发生了更新， 所以我们要把Table A 中在t1 之后发生变化的数据查找出来， 然后更新到Table B 中， 我们的做法是：
记录这个操作对应的时间点 t2
BEGIN;
DELETE FROM B WHERE updated_time t1;
INSERT INTO B(field1, field2) SELECT field1, field2 FROM A WHERE updated_time t1;
COMMIT;
7. 现在A 和 B 差不多该同步了吧？ 差不多了， 但是6 执行完之后， A仍然在写， 子子孙孙无穷尽也 ... , 但这个时候 A 和 B 的差异已经非常非常小了， 所以在下一步，我们在一个transaction 里执行下面的操作：
BEGIN;
DELETE FROM B WHERE updated_time t2;
INSERT INTO B(field1, field2) SELECT field1, field2 FROM A WHERE updated_time t2;
ALTER TABLE A RENAME TO C;
ALTER TABLE B RENAME TO A;
COMMIT;
8. Done
PS: 如果A表没有时间戳， 实际上没有先见之明的人大概不会想到要预留一个时间戳的字段， 那么几乎是没有办法快速比较两个表的差异的， 这个时候我选择的做法就是放弃修改的数据， 只管新的数据了， 所以只要把t1， t2 换成id 就可以了， 这样delete 语句也省略了， 因为没啥好delete的；
千万不要想着根据ID 来JOIN 然后更新B表的字段来补齐新的数据， 如果能把两个千万级别的表JOIN起来， 内存有多大呢？
9. 上面的解决方案是我们第二次尝试之后犯下了一个巨大的错误，这个错误导致网站瘫痪了大概20分钟， 如果你和我一样没有发现问题，那么这就是悲剧的地方。 问题就在于我是根据上面的PS来操作的， 然后B就华丽地变成了A. B 表至今身上是没有索引的， 立即悲剧。 所以应当在第5步之后按照A的索引为B建立索引， 待索引全部好了之后， 再继续6。 如果不是走PS这条路， 而是有时间戳的字段的话， 在6的时候会发现这个问题， 因为那条Delete 慢的超出想像， 会明白这里是有问题的
10. 新手， 请在本地练习之后， 再实际操作； 可以多操作几次， 写一个脚本，服务器上直接执行脚本.