关于mysql 删除数据后物理空间未释放(转载)

xiang8

　　OPTIMIZE TABLE 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 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 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。
　　一，原始数据

• mysql> select count(*) as total from ad_visit_history;  
  
• +---------+  
  
• | total   |  
  
• +---------+  
  
• | 1187096 |                      //总共有118万多条数据  
  
• +---------+  
  
• 1 row in set (0.04 sec)  
  

　　2，存放在硬盘中的表文件大小

• [iyunv@BlackGhost test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}  
  
• 382020    ad_visit_history.MYD                    //数据文件占了380M  
  
• 127116    ad_visit_history.MYI                     //索引文件占了127M  
  
• 12    ad_visit_history.frm                              //结构文件占了12K  
  

　　3，查看一下索引信息

• mysql> show index from ad_visit_history from test1;     //查看一下该表的索引信息  
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  
• | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |  
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  
• | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |     1187096 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          46 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |     1187096 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          46 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       30438 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      593548 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       65949 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |     1187096 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  
• 8 rows in set (0.28 sec)  
  

　　索引信息中的列的信息说明。
　　Table :表的名称。 Non_unique :如果索引不能包括重复词，则为0。如果可以，则为1。 Key_name :索引的名称。 Seq_in_index :索引中的列序列号，从1开始。 Column_name :列名称。 Collation :列以什么方式存储在索引中。在MySQLSHOW INDEX语法中，有值’A’（升序）或NULL（无分类）。 Cardinality :索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数，所以即使对于小型表，该值也没有必要是精确的。基数越大，当进行联合时，MySQL使用该索引的机会就越大。 Sub_part :如果列只是被部分地编入索引，则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引，则为NULL。 Packed :指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩，则为NULL。 Null :如果列含有NULL，则含有YES。如果没有，则为空。 Index_type ：存储索引数据结构方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）
　　二，删除一半数据

• mysql> delete from ad_visit_history where id>598000;          //删除一半数据  
  
• Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec)  
  
•   
  
• [iyunv@BlackGhost test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}              //相对应的MYD，MYI文件大小没有变化  
  
• 382020    ad_visit_history.MYD   
  
• 127116    ad_visit_history.MYI  
  
• 12    ad_visit_history.frm  
  

　　按常规思想来说，如果在数据库中删除了一半数据后，相对应的.MYD,.MYI文件也应当变为之前的一半。但是删除一半数据后，.MYD.MYI尽然连1KB都没有减少 ，这是多么的可怕啊。
　　我们在来看一看，索引信息



Mysql> show index from ad_visit_history;   

• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+   
  
• | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |   
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+   
  
• | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |      598000 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          23 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          23 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       15333 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      299000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       33222 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+   
  
• 8 rows in set (0.00 sec)   
  

　　对比一下，这次索引查询和上次索引查询，里面的数据信息基本上是上次一次的一本，这点还是合乎常理。
　　三，用optimize table来优化一下



Java代码

• mysql> optimize table ad_visit_history;                                             //删除数据后的优化  
  
• +------------------------+----------+----------+----------+  
  
• | Table                  | Op       | Msg_type | Msg_text |  
  
• +------------------------+----------+----------+----------+  
  
• | test1.ad_visit_history | optimize | status   | OK       |  
  
• +------------------------+----------+----------+----------+  
  
• 1 row in set (1 min 21.05 sec)  
  

　　1，查看一下.MYD,.MYI文件的大小

• [iyunv@BlackGhost test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}  
  
• 182080    ad_visit_history.MYD                                          //数据文件差不多为优化前的一半  
  
• 66024    ad_visit_history.MYI                                             //索引文件也一样，差不多是优化前的一半  
  
• 12    ad_visit_history.frm  
  

　　2，查看一下索引信息



mysql> show index from ad_visit_history;   

• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+   
  
• | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |   
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+   
  
• | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |      598000 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          42 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          42 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       24916 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       59800 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |   
  
• +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+   
  
• 8 rows in set (0.00 sec)   
  

　　从以上数据我们可以得出，ad_code，ad_code_ind，from_page_url_ind等索引机会差不多都提高了85％，这样效率提高了好多。
　　四，小结
　　结合mysql官方网站的信息，个人是这样理解的。当你删除数据 时，mysql并不会回收，被已删除数据的占据的存储空间，以及索引位。而是空在那里，而是等待新的数据来弥补这个空缺，这样就有一个缺少，如果一时半 会，没有数据来填补这个空缺，那这样就太浪费资源了。所以对于写比较频烦的表，要定期进行optimize，一个月一次，看实际情况而定了。
　　举个例子来说吧。有100个php程序员辞职了，但是呢只是人走了，php的职位还在那里，这些职位不会撤销，要等新的php程序来填补这些空位。招一个好的程序员，比较难。我想大部分时间会空在那里。哈哈。
　　五，手册中关于OPTIMIZE的一些用法和描述
　　OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...
　　如果您已经删除了表的一大部分，或者如果您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，则应使用 OPTIMIZE TABLE。被删除的记录被保持在链接清单中，后续的INSERT操作会重新使用旧的记录位置。您可以使用OPTIMIZE TABLE来重新 利用未使用的空间，并整理数据文件的碎片。
　　在多数的设置中，您根本不需要运行OPTIMIZE TABLE。即使您对可变长度的行进行了大量的更新，您也不需要经常运行，每周一次或每月一次 即可，只对特定的表运行。
　　OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。
　　注意，在OPTIMIZE TABLE运行过程中，MySQL会锁定表。