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MySQL刪除操作其實(shí)是假刪除

2021-03-03    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

在 InnoDB 中,你的 delete 操作,并不會(huì)真的把數(shù)據(jù)刪除,mysql 實(shí)際上只是給刪除的數(shù)據(jù)打了個(gè)標(biāo)記,標(biāo)記為刪除,因此你使用 delete 刪除表中的數(shù)據(jù),表文件在磁盤上所占空間不會(huì)變小,我們這里暫且稱之為假刪除。

上面這個(gè)是結(jié)論,我們可以通過(guò)一個(gè)例子來(lái)驗(yàn)證下。

沿用前面文章中的例子吧,先創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程,插入 10w 條數(shù)據(jù),然后看下這 10w 條數(shù)據(jù)占了多大的空間。

  1. CREATE TABLE `t` ( 
  2.   `id` int(11) NOT NULL, 
  3.   `a` int(11) DEFAULT NULL, 
  4.   `b` int(11) DEFAULT NULL, 
  5.   PRIMARY KEY (`id`), 
  6.   KEY `a` (`a`), 
  7.   KEY `b` (`b`) 
  8. ) ENGINE=InnoDB;  
  1. #定義分割符號(hào),mysql 默認(rèn)分割符為分號(hào);,這里定義為 // 
  2. #分隔符的作用主要是告訴mysql遇到下一個(gè) // 符號(hào)即執(zhí)行上面這一整段sql語(yǔ)句 
  3. delimiter // 
  4.  
  5. #創(chuàng)建一個(gè)存儲(chǔ)過(guò)程,并命名為 testData 
  6. create procedure testData()  
  7.  
  8. #下面這段就是表示循環(huán)往表里插入10w條數(shù)據(jù) 
  9. begin 
  10.   declare i int; 
  11.   set i=1; 
  12.   while(i<=100000)do 
  13.     insert into t values(i, i, i); 
  14.     set i=i+1; 
  15.   end while; 
  16. end //  #這里遇到//符號(hào),即執(zhí)行上面一整段sql語(yǔ)句 
  17.  
  18. delimiter ; #恢復(fù)mysql分隔符為; 
  19.  
  20. call testData(); #調(diào)用存儲(chǔ)過(guò)程  
  1. #下面這兩條命令可以查看表文件所占空間大小 
  2. mysql> use information_schema; 
  3. Reading table information for completion of table and column names 
  4. You can turn off this feature to get a quicker startup with -A 
  5.  
  6. Database changed 
  7. mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') from tables where table_schema='test' AND table_name='t'; 
  8. +-------------------------------------------------+ 
  9. | concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') | 
  10. +-------------------------------------------------+ 
  11. | 3.52M                                           | 
  12. +-------------------------------------------------+ 
  13. 1 row in set (0.04 sec) 

可以看到 10w 條數(shù)據(jù)在 mysql 中占用了 3.52M 大小的空間,那么我們執(zhí)行刪除命令 delete from t,再看看呢。

  1. #先刪除表所有數(shù)據(jù),再重新查看表文件大小 
  2. mysql> delete from t; 
  3. Query OK, 100000 rows affected (0.46 sec) 
  4.  
  5. mysql> use information_schema; 
  6. Reading table information for completion of table and column names 
  7. You can turn off this feature to get a quicker startup with -A 
  8.  
  9. Database changed 
  10. mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') from tables where table_schema='test' AND table_name='t'; 
  11. +-------------------------------------------------+ 
  12. | concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') | 
  13. +-------------------------------------------------+ 
  14. | 3.52M                                           | 
  15. +-------------------------------------------------+ 
  16. 1 row in set (0.00 sec) 

從結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)表數(shù)據(jù)被清空后,表所占空間大小并沒(méi)有變化,這就驗(yàn)證了上面的結(jié)論,delete 操作并沒(méi)有真正刪除數(shù)據(jù),表的空間并沒(méi)有被釋放。

這些被刪除的記錄行,只是被標(biāo)記刪除,是可以被復(fù)用的,下次有符合條件的記錄是可以直接插入到這個(gè)被標(biāo)記的位置的。

比如我們?cè)?id 為 300-600 之間的記錄中刪除一條 id=500 的記錄,這條記錄就會(huì)被標(biāo)記為刪除,等下一次如果有一條 id=400 的記錄要插入進(jìn)來(lái),那么就可以復(fù)用 id=500 被標(biāo)記刪除的位置,這種情況叫行記錄復(fù)用。

還有一種情況是數(shù)據(jù)頁(yè)復(fù)用,就是指整個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)都被標(biāo)記刪除了,于是這整個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)都可以被復(fù)用了,和行記錄復(fù)用不同的是,數(shù)據(jù)頁(yè)復(fù)用對(duì)要插入的數(shù)據(jù)幾乎沒(méi)有條件限制。

還以上面那個(gè)插入為例,假如要插入的記錄是 id=1000,那么就不能復(fù)用 id=500 這個(gè)位置了,但如果有一整個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)可復(fù)用的話,那么無(wú)論 id 值為多少都可以被復(fù)用在這個(gè)頁(yè)上。

這些被標(biāo)記刪除的記錄,其實(shí)就是一個(gè)空洞,有種占著茅坑不拉屎的感覺(jué),浪費(fèi)空間不說(shuō),還會(huì)影響查詢效率。

因?yàn)槟阋?,mysql 在底層是以數(shù)據(jù)頁(yè)為單位來(lái)存儲(chǔ)和讀取數(shù)據(jù)的,每次向磁盤讀一次數(shù)據(jù)就是讀一個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè),然而每訪問(wèn)一個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)就對(duì)應(yīng)一次磁盤 IO 操作,磁盤 IO 相對(duì)內(nèi)存訪問(wèn)速度是相當(dāng)慢的。

所以你想想,如果一個(gè)表上存在大量的數(shù)據(jù)空洞,原本只需一個(gè)數(shù)據(jù)頁(yè)就保存的數(shù)據(jù),由于被很多空洞占用了空間,不得不需要增加其他的數(shù)據(jù)頁(yè)來(lái)保存數(shù)據(jù),相應(yīng)的,mysql 在查詢相同數(shù)據(jù)的時(shí)候,就不得不增加磁盤 IO 操作,從而影響查詢速度。

其實(shí)不僅僅是刪除操作會(huì)造成數(shù)據(jù)空洞,插入和更新同樣也會(huì)造成空洞,這里就不細(xì)說(shuō)了,你知道就行。

因此,一個(gè)數(shù)據(jù)表在經(jīng)過(guò)大量頻繁的增刪改之后,難免會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)空洞,浪費(fèi)空間并影響查詢效率,通常在生產(chǎn)環(huán)境中會(huì)直接表現(xiàn)為原本很快的查詢會(huì)變得越來(lái)越慢。

對(duì)于這種情況,我們通??梢允褂孟旅孢@個(gè)命令就能解決數(shù)據(jù)空洞問(wèn)題。

  1. optimize table t 

這個(gè)命令的原理就是重建表,就是建立一個(gè)臨時(shí)表 B,然后把表 A(存在數(shù)據(jù)空洞的表) 中的所有數(shù)據(jù)查詢出來(lái),接著把數(shù)據(jù)全部重新插入到臨時(shí)表 B 中,最后再用臨時(shí)表 B 替換表 A 即可,這就是重建表的過(guò)程。

我們?cè)賮?lái)試驗(yàn)一下,看看效果。

  1. mysql> optimize table t; 
  2. +--------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+ 
  3. | Table  | Op       | Msg_type | Msg_text                                                          | 
  4. +--------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+ 
  5. | test.t | optimize | note     | Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead | 
  6. | test.t | optimize | status   | OK                                                                | 
  7. +--------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+ 
  8. 2 rows in set (0.39 sec) 
  9.  
  10. mysql> use information_schema; 
  11. Reading table information for completion of table and column names 
  12. You can turn off this feature to get a quicker startup with -A 
  13.  
  14. Database changed 
  15. mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') from tables where table_schema='test' AND table_name='t'; 
  16. +-------------------------------------------------+ 
  17. | concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') | 
  18. +-------------------------------------------------+ 
  19. | 0.02M                                           | 
  20. +-------------------------------------------------+ 
  21. 1 row in set (0.00 sec) 

可以看到表文件大小已經(jīng)變成 0.02M了,說(shuō)明表空間被釋放了,這個(gè) 0.02M 應(yīng)該是定義表結(jié)構(gòu)文件的大小了。

另外下面這個(gè)命令也可以實(shí)現(xiàn)重建表,可以達(dá)到跟上面一樣的效果,而且推薦大家使用下面這個(gè)命令,大家可以試試。

  1. alter table t engine=InnoDB 

注意本文內(nèi)容是基于 InnoDB 引擎,對(duì)于其他引擎可能存在一些差異。原創(chuàng)不易,如果文章對(duì)你有啟發(fā),就點(diǎn)個(gè)在看吧,有疑問(wèn)也可以在下面留言交流,也可以與我私信交流,感謝支持。

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