上篇文章结尾和小伙伴们留了一个小问题,就是关于 optimize table
命令,今天我想花点时间再来和小伙伴们聊一聊这个话题。
首先我们先来看这样一个例子。
我现在有一个名为 sakila 的数据库,该库中有一个 film 表,这个表中有 1000 条记录,我么先来看下这 1000 条记录占用了多少存储空间:
小伙伴们可以看到,这个文件大小是 360448
个字节。
我们现在执行 delete 命令将这个表清空:
delete from film;
然后再来查看这个文件的大小:
小伙伴们看到,这个表中的数据没有减少,甚至还增加了!这是咋回事?
以下所说的删除皆指通过 delete 命令删除,不包括通过 truncate/drop 删除。
MySQL 中的数据删除操作有点像我们平日里做业务开发时用的逻辑删除,当你想要删除掉一行数据的时候,这行数据其实并没有被真正的删除掉,只是暂时给标记为删除了而已。
经过前面文章的介绍,小伙伴们应该已经清楚,MySQL 表中的数据最终是以 B+Tree 的形式保存在磁盘中的,当你要删除一条记录的时候,那么对应的叶子上的数据就会被标记为已删除,类似下面这样:
当 ID 为 6 的记录被删除掉之后,这块空间并不会立马被释放出来,MySQL 只是在这个位置做一个删除标记,将来要是还有一个 ID 为 6 的数据被插入进来,就会插入到这里。
因此我们看到,一张表在经过 N 多次删除之后,就会出现大量这种情况,这种就称之为删除空洞。
前面所说的删除会造成空洞,其实插入也会造成空洞。
松哥在之前的文章中和小伙伴们分享过,InnoDB 引擎的表中不建议使用随机字符串作为 ID,因为随机字符串插入会造成页分裂。页分裂之后,在分裂之前的叶子中,也有可能会空出来新的空间,造成空洞。
例如下面这个例子:
在上图这个 B+Tree 中,继续插入 5,就会造成页分裂,页分裂之后,2 所在的数据页(InnoDB 操作磁盘的最小单位是数据页)就会有空余,这也是空洞的一种。
当然更新索引上的值也会造成空洞,因为更新相当于插入+删除。
想要解决这个问题,我们可以使用 optimize table 命令来实现。该命令可以用来重新整理表空间,并优化文件碎片。接下来我们针对前面 1.1 小节中的案例,来试试 optimize table 命令是否有效:
这上面有一句提示,说 Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead
,看这个意思,似乎是说当前这个 InndoDB 引擎的表不支持 optimize 操作,不过我们不用管,我们现在去查看表文件大小:
可以看到,表文件数据其实已经减少了。
那么这句提示是咋回事呢?
我们以 MySQL 官方文档介绍为准来看下:
从这段话中可以看到,在 InnoDB 中使用 optimize 命令,相关的操作最终会被映射为 alter table ...
,这个操作松哥在上篇文章中和小伙伴们介绍过了,这也可以实现索引的重整并且释放掉未使用的空间,所以,网上有人说 optimize table 命令不适用于 InnoDB 引擎的表这个说法是不正确的。
同时,官方文档中这段介绍还提到了 optimize 操作是 online DDL 的。online DDL 意味着在执行 optimize 重整表的时候,并不会阻塞正在进行的 CURD 操作。具体流程如下:
好啦,这就是关于 optimize table 的操作细节,小伙伴们 GET 到了吧~