MySQL中 optimize table '表名'的作用


語法: optimize table '表名'

一,原始數據

1,數據量

 

2,存放在硬盤中的表文件大小

3,查看一下索引信息

 

索引信息中的列的信息說明。

 

Table :表的名稱。
Non_unique:如果索引不能包括重復詞,則為0。如果可以,則為1。
Key_name:索引的名稱。
Seq_in_index:索引中的列序列號,從1開始。
Column_name:列名稱。
Collation:列以什么方式存儲在索引中。在MySQLSHOW INDEX語法中,有值’A’(升序)或NULL(無分類)。
Cardinality:索引中唯一值的數目的估計值。通過運行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基數根據被存儲為整數的統計數據來計數,所以即使對於小型表,該值也沒有必要是精確的。基數越大,當進行聯合時,MySQL使用該索引的機會就越大。
Sub_part:如果列只是被部分地編入索引,則為被編入索引的字符的數目。如果整列被編入索引,則為NULL。
Packed:指示關鍵字如何被壓縮。如果沒有被壓縮,則為NULL。
Null:如果列含有NULL,則含有YES。如果沒有,則為空。
Index_type:存儲索引數據結構方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)

 

二,刪除一半數據

 

 按常規思想來說,如果在數據庫中刪除了一半數據后,相對應的.MYD,.MYI文件也應當變為之前的一半。但是刪除一半數據后,.MYD.MYI盡然連1KB都沒有減少,這是多么的可怕啊。

我們再來看一看,索引信息 

 

 對比一下,這次索引查詢和上次索引查詢,里面的數據信息基本上是上次一次的一半,這點還是合乎常理。

 

 三,用optimize table來優化一下

 

 1,查看一下.MYD,.MYI文件的大小

 2,查看一下索引信息

 

從以上數據我們可以得出,ad_code,ad_code_ind,from_page_url_ind等索引機會差不多都提高了85%,這樣效率提高了好多。

 

四,小結

個人是這樣理解的,當你刪除數據時,mysql並不會回收已刪除的數據所占據的存儲空間,以及索引位。而是空在那里,而是等待新的數據來彌補這個空缺,這樣就有一個缺少,如果一時半會,沒有數據來填補這個空缺,那這樣就太浪費資源了。所以對於寫比較頻繁的表,要定期進行optimize,一個月一次,看實際情況而定了。

 
舉個例子來說吧。有100個Python程序員辭職了,但是呢只是人走了,Python的職位還在那里,這些職位不會撤銷,要等新的Python程序員來填補這些空位。招一個好的程序員,比較難。我想大部分時間會空在那里。哈哈。

 

optimize table '表名'只對MyISAM, BDB和InnoDB引擎表起作用。

注意:在optimize table '表名'運行過程中,MySQL會鎖定表。


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