Mysql 删除数据之后,数据文件瘦身

mysql 删除数据之后,数据文件瘦身

问题背景

当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAMBDBInnoDB表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行,对提高表的访问效率有一定的好处.

但是需要注意的是,优化表期间会锁定表,所以一定要安排在空闲时段进行

在正常的运维中,如果开通了innodb_purge_threads = 1 参数 ,可以不用手动的执行OPTIMIZE TABLE 命令。
是否开启执行下列命令:看看value字段是否为1

show variables like '%innodb_purge%';

字段解释 : InnoDB中的清除操作是一类定期回收无用数据的操作。在之前的几个版本中,清除操作是主线程的一部分,这意味着运行时它可能会堵塞其它的数据库操作。在5.5版本中将其独立出来。

在进行大量的删除操作之前可以查看一下表空间的利用程度:


select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),'MB') as data_length_MB,
       concat(round(sum(index_length/1024/1024),2),'MB') as index_length_MB 
from tables 
where table_schema='?' 
and table_name='?';

删除之后,执行

执行命令:

show table status like 'table_name';

  • Name
    表名称
  • Engine:
    表的存储引擎
  • Version:
    版本
  • Row_format
    行格式。对于MyISAM引擎,这可能是Dynamic,Fixed或Compressed。动态行的行长度可变,例如Varchar或Blob类型字段。固定行是指行长度不变,例如Char和Integer类型字段。
  • Rows
    表中的行数。对于非事务性表,这个值是精确的,对于事务性引擎,这个值通常是估算的。
  • Avg_row_length
    平均每行包括的字节数
  • Data_length
    整个表的数据量(单位:字节)
  • Max_data_length
    表可以容纳的最大数据量
  • Index_length
    索引占用磁盘的空间大小
  • Data_free
    对于MyISAM引擎,标识已分配,但现在未使用的空间,并且包含了已被删除行的空间。
  • Auto_increment
    下一个Auto_increment的值
  • Create_time
    表的创建时间
  • Update_time
    表的最近更新时间
  • Check_time
    使用 check table 或myisamchk工具检查表的最近时间
  • Collation
    表的默认字符集和字符排序规则
  • Checksum
    如果启用,则对整个表的内容计算时的校验和
  • Create_options
    指表创建时的其他所有选项
  • Comment
    包含了其他额外信息,对于MyISAM引擎,包含了注释徐标新,如果表使用的是innodb引擎 ,将现实表的剩余空间。如果是一个视图,注释里面包含了VIEW字样

注意一下这个Data_free这个字段。

执行如下命令进行优化整理碎片

OPTIMIZE TABLE 【table_name】

在执行一看看表空间大小。


select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),'MB') as data_length_MB,
       concat(round(sum(index_length/1024/1024),2),'MB') as index_length_MB 
from tables 
where table_schema='?' 
and table_name='?';

执行命令:

show table status like 'table_name';

前后对比一下Data_free 这个字段,就知道这个效果了。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 159,569评论 4 363
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,499评论 1 294
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 109,271评论 0 244
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 44,087评论 0 209
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,474评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,670评论 1 222
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,911评论 2 313
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,636评论 0 202
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,397评论 1 246
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,607评论 2 246
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,093评论 1 261
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,418评论 2 254
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,074评论 3 237
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,092评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,865评论 0 196
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,726评论 2 276
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,627评论 2 270

推荐阅读更多精彩内容