简介
众所周知，对于海量数据的schema修改是一个极其昂贵的代价，MySQL分表的很大原因其实就有500w数据一个表，DDL会比较快。
一般来说，动态schema是指的非固定表结构，schema字段(有时也指索引)的增删对于正常的读写没有任何影响。一般有两个方向的表现形式：
Online Schema Change
Schema-Free
NoSQL中一般采用后者，而关系型数据库可能会采用前者，两者的区别是，前者虽然是固定表结构，但是可以通过一定的方式进行在线修改，同时尽可能不影响服务，而后者是原生支持动态schema，是很多NoSQL产品所支持的feature之一，也是它们之于开源关系型数据库的优势所在。下面我将就目前比较通用的动态schema解决方案就一一介绍。
OSC
OSC即Online Schema Change，是Facebook出的一个在线修改Schema的PHP脚本，它解决了MySQL长期以来无法在线进行Schema变更的一大难题，也成功将Facebook曾经添加一个索引需要几个月的滚动升级，变成了现在的几天。
OSC目前包含以下几个步骤：
copy:制造一个表的副本
build:在副本上进行修改，直到它满足新的schema
replay:将原始表的变更传播到副本上
cut-over:切换原始表和副本，这需要极短时间的downtime，同时还需要一次replay操作
看到这个步骤，或许很多人都觉得简单，其实实践过程还是比较复杂的，有兴趣的人可以去看看，这里不做过多介绍。
http://www.facebook.com/notes/mysql-at-facebook/online-schema-change-for-mysql/430801045932
总之，对于关系型数据库来说一般都是采用的Online Schema Change这种解决方案，商业数据库Oracle和DB2都有比较和谐的Online Schema Change解决方案，但是考虑到其成本，这里不做过多介绍了。
优点：在线变更，无额外空间消耗
Schema-free
一般来说，文档数据库(Document-orient Database)支持Schema-Free，就mongodb来说，它的一行记录可能是以下格式：
Xml代码
- {name:"mongo",type:"db","x" : 4, "j" : 1}
严格来说其实就是JSON，不过mongo采用的是BSON二进制编码，因此空间上来说应该会比JSON省一些的。
因此，对于这种类型的动态schema方式来说，实际是使用key/value存储的，一条记录的多个字段实际是用json方式合并存在value中。解析的时候按照JSON解析即可，不好的地方是有额外的空间消耗，也许有点人觉得把字段名取为一个字母，但是这样可读性就太差了。
优点：完全的schema-free，无需任何改变，适用于及其复杂多变的业务。
Any More?
这里补充一点，看到有朋友对于此实现有疑问，这里所说的schema-less是针对的key-value存储，不针对mysql数据库，
MySQL还是建议使用OSC。
看完前面的两种解决方案，很多人或许就会觉得，是不是NoSQL鼓吹的动态Schema就是一个笑话呢?把字段存到数据库里面，谁都可以做啊，其实不然，让我们看看另外一个解决方案。这个方案好不好，大家看完后评价。
举例说明，对于下面一个Schema:
我们对于这样一个Schema，其元数据信息应该是什么样的呢?
首先对于我们的元数据做如下定义：
这里的这个元数据信息是对于某一个schema来说的，依次是一个SchemaId，然后是Name(可以理解为表名)，然后是当前schema的代数，其实就是一个类似于版本的东西，初始为0，最后一个是创建或修改时间，还有一些其它信息，这里省略掉。
下面是对于字段的一些元数据，两者通过SchemaId关联，包含了所对应的Schema，在schema中的顺序(解析的时候用)，类型，是否为空，是否为主键啊之类的。
我们有了这些元数据信息以后可以做什么呢?
对于我们的一行记录，我们理解为一串二进制字节码，如何从这串字节码中解析我们的字段呢，依靠的就是这些元数据，下面我将物理上存储的格式贴出来，大家就明白了：
大家注意看，物理上我们存储了一个Generation字段来标识当前的Schema是属于该schema的哪个特点的版本。那么根据这个Generation以及这个表名(即StoreName)我们就可以得出一个SchemaId，根据这个SchemaId我们可以得到有序的该Schema的所有字段，那么剩下的就很easy了，如果对于二进制编码不太熟悉的，请看看Protocol Buffer
好了，那么我们如果想增加一个字段呢?需要做的仅仅是修改元信息，将新的Schema信息存入上面两个元数据，如果想读取原有的老数据，那么根据generation进行相关解析即可，如果插入新的Schema的数据，使用最新的generation就可以了，一切都非常完美。这个generation字段还可以使用压缩编码的方式，在generation小于128的时候，我们只需要1个字节的额外空间消耗
优点：无需额外空间消耗，无需在线修改，透明的使用，几乎无downtime
缺点：如果增加字段，原有老数据的格式仍然是默认值，但我想这一点大部分人都可以将其忽略
总结
上面基本上是目前动态schema的主要实现方法，如果大家有新的解决方案，请告诉我。
欢迎大家交流讨论。
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