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MySQL刪除數據后磁盤空間的釋放情況【轉】

本文轉載自   查看原文   2018-04-09 11:23   898    MySQL/ mysql

OPTIMIZE TABLE 當您的庫中刪除了大量的數據后，您可能會發現數據文件尺寸並沒有減小。這是因為刪除操作后在數據文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指對表進行優化。如果已經刪除了表的一大部分數據，或者如果已經對含有可變長度行的表（含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表）進行了很多更改，就應該使用 OPTIMIZE TABLE 命令來進行表優化。這個命令可以將表中的空間碎片進行合並，並且可以消除由於刪除或者更新造成的空間浪費 。OPTIMIZE TABLE 命令只對 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表優化的工作可以每周或者每月定期執行，對提高表的訪問效率有一定的好處，但是需要注意的是，優化表期間會鎖定表，所以一定要安排在空閑時段進行。

一，原始數據

 
  1. mysql> select count(*) as total from ad_visit_history;  
  2. +---------+  
  3. | total   |  
  4. +---------+  
  5. | 1187096 |                      //總共有118萬多條數據  
  6. +---------+  
  7. 1 row in set (0.04 sec)  

 2，存放在硬盤中的表文件大小

 
  1. [root@BlackGhost test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}  
  2. 382020    ad_visit_history.MYD                    //數據文件占了380M  
  3. 127116    ad_visit_history.MYI                     //索引文件占了127M  
  4. 12    ad_visit_history.frm                              //結構文件占了12K  

 3，查看一下索引信息

 
  1. mysql> show index from ad_visit_history from test1;     //查看一下該表的索引信息  
  2. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  3. | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |  
  4. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  5. | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |     1187096 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |  
  6. | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          46 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  7. | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |     1187096 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  8. | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          46 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  9. | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       30438 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  10. | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      593548 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  11. | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       65949 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  12. | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |     1187096 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  13. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  14. 8 rows in set (0.28 sec)  

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

 
  1. mysql> delete from ad_visit_history where id>598000;          //刪除一半數據  
  2. Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec)  
  3.   
  4. [root@BlackGhost test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}              //相對應的MYD，MYI文件大小沒有變化  
  5. 382020    ad_visit_history.MYD   
  6. 127116    ad_visit_history.MYI  
  7. 12    ad_visit_history.frm  

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。

我們在來看一看，索引信息

Mysql> show index from ad_visit_history;    
  1. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  2. | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |    
  3. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  4. | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |      598000 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |    
  5. | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          23 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  6. | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  7. | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          23 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  8. | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       15333 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  9. | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      299000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  10. | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       33222 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  11. | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  12. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  13. 8 rows in set (0.00 sec)    

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本，這點還是合乎常理。

三，用optimize table來優化一下

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  1. mysql> optimize table ad_visit_history;                                             //刪除數據后的優化  
  2. +------------------------+----------+----------+----------+  
  3. | Table                  | Op       | Msg_type | Msg_text |  
  4. +------------------------+----------+----------+----------+  
  5. | test1.ad_visit_history | optimize | status   | OK       |  
  6. +------------------------+----------+----------+----------+  
  7. 1 row in set (1 min 21.05 sec)  

 1，查看一下.MYD,.MYI文件的大小

 
  1. [root@BlackGhost test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}  
  2. 182080    ad_visit_history.MYD                                          //數據文件差不多為優化前的一半  
  3. 66024    ad_visit_history.MYI                                             //索引文件也一樣，差不多是優化前的一半  
  4. 12    ad_visit_history.frm  

 2，查看一下索引信息

mysql> show index from ad_visit_history;    
  1. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  2. | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |    
  3. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  4. | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |      598000 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |    
  5. | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          42 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  6. | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  7. | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          42 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  8. | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       24916 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  9. | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  10. | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       59800 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  11. | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  12. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  13. 8 rows in set (0.00 sec)    

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

結合mysql官方網站的信息，個人是這樣理解的。當你刪除數據 時，mysql並不會回收，被已刪除數據的占據的存儲空間，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。所以對於寫比較頻煩的表，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php程序員辭職了，但是呢只是人走了，php的職位還在那里，這些職位不會撤銷，要等新的php程序來填補這些空位。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。

五，手冊中關於OPTIMIZE的一些用法和描述

OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...

如果您已經刪除了表的一大部分，或者如果您已經對含有可變長度行的表（含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表）進行了很多更改，則應使用 OPTIMIZE TABLE。被刪除的記錄被保持在鏈接清單中，后續的INSERT操作會重新使用舊的記錄位置。您可以使用OPTIMIZE TABLE來重新 利用未使用的空間，並整理數據文件的碎片。

在多數的設置中，您根本不需要運行OPTIMIZE TABLE。即使您對可變長度的行進行了大量的更新，您也不需要經常運行，每周一次或每月一次 即可，只對特定的表運行。

OPTIMIZE TABLE只對MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。

注意，在OPTIMIZE TABLE運行過程中，MySQL會鎖定表。

堅持住你的堅持，成功就在拐彎處
 
轉自
MySQL刪除數據后磁盤空間的釋放情況 - CSDN博客
https://blog.csdn.net/qq_32447301/article/details/78687647


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