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MySQL中OPTIMIZE TABLE的作用及使用

原创 MySQL 作者:StevenBeijing 时间:2018-08-08 15:18:23 0 删除 编辑

来看看手册中关于 OPTIMIZE 的描述:

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。

原始数据

1,数据量

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

[root@ www.linuxidc.com 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)

[root@ www.linuxidc.com 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

??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

??[root@ www.linuxidc.com 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。


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