您的位置：首页 > 数据库 > > 正文

mysql 删除数据回收空间（浅谈为什么MySQL不建议delete删除数据）

更多 时间：2022-01-15 01:13:33 类别：数据库 浏览量：1515

mysql 删除数据回收空间

浅谈为什么MySQL不建议delete删除数据

 

前言

我负责的有几个系统随着业务量的增长，存储在MySQL中的数据日益剧增，我当时就想现在的业务方不讲武德，搞偷袭，趁我没反应过来把很多表，很快，很快啊都打到了亿级别，我大意了，没有闪，这就导致跟其Join的表的SQL变得很慢，对的应用接口的response time也变长了，影响了用户体验。

事后我找到业务方，我批评了他们跟他们说要讲武德，连忙跟我道歉，这个事情才就此作罢，走的时候我对他们说下次不要这样了，耗子尾汁，好好反思。

骂归骂，事情还是得解决，时候我分析原因发现，发现有些表的数据量增长很快，对应SQL扫描了很多无效数据，导致SQL慢了下来，通过确认之后，这些大表都是一些流水、记录、日志类型数据，只需要保留1到3个月，此时需要对表做数据清理实现瘦身，一般都会想到用insert + delete的方式去清理。

这篇文章我会从InnoDB存储空间分布，delete对性能的影响，以及优化建议方面解释为什么不建议delete删除数据。

 

InnoDB存储架构

mysql 删除数据回收空间（浅谈为什么MySQL不建议delete删除数据）

从这张图可以看到，InnoDB存储结构主要包括两部分：逻辑存储结构和物理存储结构。

逻辑上是由表空间tablespace —>  段segment或者inode —> 区Extent ——>数据页Page构成，Innodb逻辑管理单位是segment，空间分配的最小单位是extent，每个segment都会从表空间FREE_PAGE中分配32个page，当这32个page不够用时，会按照以下原则进行扩展：如果当前小于1个extent，则扩展到1个extent；当表空间小于32MB时，每次扩展一个extent；表空间大于32MB，每次扩展4个extent。

物理上主要由系统用户数据文件，日志文件组成，数据文件主要存储MySQL字典数据和用户数据，日志文件记录的是data page的变更记录，用于MySQL Crash时的恢复。

 

Innodb表空间

InnoDB存储包括三类表空间：系统表空间，用户表空间，Undo表空间。

**系统表空间：**主要存储MySQL内部的数据字典数据，如information_schema下的数据。

**用户表空间：**当开启innodb_file_per_table=1时，数据表从系统表空间独立出来存储在以table_name.ibd命令的数据文件中，结构信息存储在table_name.frm文件中。

**Undo表空间：**存储Undo信息，如快照一致读和flashback都是利用undo信息。

从MySQL 8.0开始允许用户自定义表空间，具体语法如下：

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
    		•
  • CREATE TABLESPACE tablespace_name
  •   ADD DATAFILE 'file_name'        #数据文件名
  •   USE LOGFILE GROUP logfile_group    #自定义日志文件组，一般每组2个logfile。
  •   [EXTENT_SIZE [=] extent_size]     #区大小
  •   [INITIAL_SIZE [=] initial_size]    #初始化大小
  •   [AUTOEXTEND_SIZE [=] autoextend_size] #自动扩宽尺寸
  •   [MAX_SIZE [=] max_size]        #单个文件最大size，最大是32G。
  •   [NODEGROUP [=] nodegroup_id]      #节点组
  •   [WAIT]
  •   [COMMENT [=] comment_text]
  •   ENGINE [=] engine_name
    		•

    • 这样的好处是可以做到数据的冷热分离，分别用HDD和SSD来存储，既能实现数据的高效访问，又能节约成本，比如可以添加两块500G硬盘，经过创建卷组vg，划分逻辑卷lv，创建数据目录并mount相应的lv，假设划分的两个目录分别是/hot_data 和 /cold_data。

    这样就可以将核心的业务表如用户表，订单表存储在高性能SSD盘上，一些日志，流水表存储在普通的HDD上，主要的操作步骤如下：

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
    		•
  • #创建热数据表空间
  • create tablespace tbs_data_hot add datafile '/hot_data/tbs_data_hot01.dbf' max_size 20G;
  • #创建核心业务表存储在热数据表空间
  • create table booking(id bigint not null primary key auto_increment, …… ) tablespace tbs_data_hot;
  • #创建冷数据表空间
  • create tablespace tbs_data_cold add datafile '/hot_data/tbs_data_cold01.dbf' max_size 20G;
  • #创建日志，流水，备份类的表存储在冷数据表空间
  • create table payment_log(id bigint not null primary key auto_increment, …… ) tablespace tbs_data_cold;
  • #可以移动表到另一个表空间
  • alter table payment_log tablespace tbs_data_hot;
    		•

    •  

    Inndob存储分布

     

    创建空表查看空间变化

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
    		•
  • mysql> create table user(id bigint not null primary key auto_increment,
  •   -> name varchar(20) not null default '' comment '姓名',
  •   -> age tinyint not null default 0 comment 'age',
  •   -> gender char(1) not null default 'M' comment '性别',
  •   -> phone varchar(16) not null default '' comment '手机号',
  •   -> create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
  •   -> update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'
  •   -> ) engine = InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT '用户信息表';
  • Query OK, 0 rows affected (0.26 sec)
    		•
  • ?
  • 1
  • 2
    		•
  • # ls -lh user1.ibd
  • -rw-r----- 1 mysql mysql 96K Nov 6 12:48 user.ibd
    		•

    • 设置参数innodb_file_per_table=1时，创建表时会自动创建一个segment，同时分配一个extent，包含32个data page的来存储数据，这样创建的空表默认大小就是96KB，extent使用完之后会申请64个连接页，这样对于一些小表，或者undo segment，可以在开始时申请较少的空间，节省磁盘容量的开销。

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
    		•
  • # python2 py_innodb_page_info.py -v /data2/mysql/test/user.ibd
  • page offset 00000000, page type <File Space Header>
  • page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>
  • page offset 00000002, page type <File Segment inode>
  • page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0000>
  • page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>
  • page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>
  • Total number of page: 6:   #总共分配的页数
  • Freshly Allocated Page: 2   #可用的数据页
  • Insert Buffer Bitmap: 1    #插入缓冲页
  • File Space Header: 1     #文件空间头
  • B-tree Node: 1        #数据页
  • File Segment inode: 1     #文件端inonde，如果是在ibdata1.ibd上会有多个inode。
    		•

    •  

    插入数据后的空间变化

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
    		•
  • mysql> DELIMITER $$
  • mysql> CREATE PROCEDURE insert_user_data(num INTEGER)
  •   -> BEGIN
  •   ->   DECLARE v_i int unsigned DEFAULT 0;
  •   -> set autocommit= 0;
  •   -> WHILE v_i < num DO
  •   ->  insert into user(`name`, age, gender, phone) values (CONCAT('lyn',v_i), mod(v_i,120), 'M', CONCAT('152',ROUND(RAND(1)*100000000)));
  •   -> SET v_i = v_i+1;
  •   -> END WHILE;
  •   -> commit;
  •   -> END $$
  • Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)
  • mysql> DELIMITER ;
  •  
  • #插入10w数据
  • mysql> call insert_user_data(100000);
  • Query OK, 0 rows affected (6.69 sec)
    		•
  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
    		•
  • # ls -lh user.ibd
  • -rw-r----- 1 mysql mysql 14M Nov 6 10:58 /data2/mysql/test/user.ibd
  •  
  • # python2 py_innodb_page_info.py -v /data2/mysql/test/user.ibd
  • page offset 00000000, page type <File Space Header>
  • page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>
  • page offset 00000002, page type <File Segment inode>
  • page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0001>  #增加了一个非叶子节点，树的高度从1变为2.
  • ........................................................
  • page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>
  • Total number of page: 896:
  • Freshly Allocated Page: 493
  • Insert Buffer Bitmap: 1
  • File Space Header: 1
  • B-tree Node: 400
  • File Segment inode: 1
    		•

    •  

    delete数据后的空间变化

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
    		•
  • mysql> select min(id),max(id),count(*) from user;
  • +---------+---------+----------+
  • | min(id) | max(id) | count(*) |
  • +---------+---------+----------+
  • |    1 | 100000 |  100000 |
  • +---------+---------+----------+
  • 1 row in set (0.05 sec)
  • #删除50000条数据，理论上空间应该从14MB变长7MB左右。
  • mysql> delete from user limit 50000;
  • Query OK, 50000 rows affected (0.25 sec)
  •  
  •  
  • #数据文件大小依然是14MB，没有缩小。
  • # ls -lh /data2/mysql/test/user1.ibd
  • -rw-r----- 1 mysql mysql 14M Nov 6 13:22 /data2/mysql/test/user.ibd
  •  
  • #数据页没有被回收。
  • # python2 py_innodb_page_info.py -v /data2/mysql/test/user.ibd
  • page offset 00000000, page type <File Space Header>
  • page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>
  • page offset 00000002, page type <File Segment inode>
  • page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0001>
  • ........................................................
  • page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>
  • Total number of page: 896:
  • Freshly Allocated Page: 493
  • Insert Buffer Bitmap: 1
  • File Space Header: 1
  • B-tree Node: 400
  • File Segment inode: 1
  • #在MySQL内部是标记删除，
    		•
  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
    		•
  • mysql> use information_schema;
  •  
  • Database changed
  • mysql> SELECT A.SPACE AS TBL_SPACEID, A.TABLE_ID, A.NAME AS TABLE_NAME, FILE_FORMAT, ROW_FORMAT, SPACE_TYPE, B.INDEX_ID , B.NAME AS INDEX_NAME, PAGE_NO, B.TYPE AS INDEX_TYPE FROM INNODB_SYS_TABLES A LEFT JOIN INNODB_SYS_INDEXES B ON A.TABLE_ID =B.TABLE_ID WHERE A.NAME = 'test/user1';
  • +-------------+----------+------------+-------------+------------+------------+----------+------------+---------+------------+
  • | TBL_SPACEID | TABLE_ID | TABLE_NAME | FILE_FORMAT | ROW_FORMAT | SPACE_TYPE | INDEX_ID | INDEX_NAME | PAGE_NO | INDEX_TYPE |
  • +-------------+----------+------------+-------------+------------+------------+----------+------------+---------+------------+
  • |    1283 |   1207 | test/user | Barracuda  | Dynamic  | Single   |   2236 | PRIMARY  |    3 |     3 |
  • +-------------+----------+------------+-------------+------------+------------+----------+------------+---------+------------+
  • 1 row in set (0.01 sec)
  •  
  • PAGE_NO = 3 标识B-tree的root page是3号页，INDEX_TYPE = 3是聚集索引。 INDEX_TYPE取值如下：
  • 0 = nonunique secondary index;
  • 1 = automatically generated clustered index (GEN_CLUST_INDEX);
  • 2 = unique nonclustered index;
  • 3 = clustered index;
  • 32 = full-text index;
  • #收缩空间再后进行观察
    		•

    • MySQL内部不会真正删除空间，而且做标记删除，即将delflag:N修改为delflag:Y，commit之后会会被purge进入删除链表，如果下一次insert更大的记录，delete之后的空间不会被重用，如果插入的记录小于等于delete的记录空会被重用，这块内容可以通过知数堂的innblock工具进行分析。

     

    Innodb中的碎片

     

    碎片的产生

    我们知道数据存储在文件系统上的，总是不能100%利用分配给它的物理空间，删除数据会在页面上留下一些”空洞”，或者随机写入（聚集索引非线性增加）会导致页分裂，页分裂导致页面的利用空间少于50%，另外对表进行增删改会引起对应的二级索引值的随机的增删改，也会导致索引结构中的数据页面上留下一些"空洞"，虽然这些空洞有可能会被重复利用，但终究会导致部分物理空间未被使用，也就是碎片。

    同时，即便是设置了填充因子为100%，Innodb也会主动留下page页面1/16的空间作为预留使用（An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth）防止update带来的行溢出。

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
    		•
  • mysql> select table_schema,
  •   ->    table_name,ENGINE,
  •   ->    round(DATA_LENGTH/1024/1024+ INDEX_LENGTH/1024/1024) total_mb,TABLE_ROWS,
  •   ->    round(DATA_LENGTH/1024/1024) data_mb, round(INDEX_LENGTH/1024/1024) index_mb, round(DATA_FREE/1024/1024) free_mb, round(DATA_FREE/DATA_LENGTH*100,2) free_ratio
  •   -> from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA= 'test'
  •   -> and TABLE_NAME= 'user';
  • +--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+
  • | table_schema | table_name | ENGINE | total_mb | TABLE_ROWS | data_mb | index_mb | free_mb | free_ratio |
  • +--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+
  • | test     | user   | InnoDB |    4 |   50000 |    4 |    0 |    6 |   149.42 |
  • +--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+
  • 1 row in set (0.00 sec)
    		•

    • 其中data_free是分配了未使用的字节数，并不能说明完全是碎片空间。

     

    碎片的回收

    对于InnoDB的表，可以通过以下命令来回收碎片，释放空间，这个是随机读IO操作，会比较耗时，也会阻塞表上正常的DML运行，同时需要占用额外更多的磁盘空间，对于RDS来说，可能会导致磁盘空间瞬间爆满，实例瞬间被锁定，应用无法做DML操作，所以禁止在线上环境去执行。

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
    		•
  • #执行InnoDB的碎片回收
  • mysql> alter table user engine=InnoDB;
  • Query OK, 0 rows affected (9.00 sec)
  • Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
  •  
  • ##执行完之后，数据文件大小从14MB降低到10M。
  • # ls -lh /data2/mysql/test/user1.ibd
  • -rw-r----- 1 mysql mysql 10M Nov 6 16:18 /data2/mysql/test/user.ibd
    		•
  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
    		•
  • mysql> select table_schema,    table_name,ENGINE,    round(DATA_LENGTH/1024/1024+ INDEX_LENGTH/1024/1024) total_mb,TABLE_ROWS,    round(DATA_LENGTH/1024/1024) data_mb, round(INDEX_LENGTH/1024/1024) index_mb, round(DATA_FREE/1024/1024) free_mb, round(DATA_FREE/DATA_LENGTH*100,2) free_ratio from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA= 'test' and TABLE_NAME= 'user';
  • +--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+
  • | table_schema | table_name | ENGINE | total_mb | TABLE_ROWS | data_mb | index_mb | free_mb | free_ratio |
  • +--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+
  • | test     | user   | InnoDB |    5 |   50000 |    5 |    0 |    2 |   44.29 |
  • +--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+
  • 1 row in set (0.00 sec)
    		•

    •  

    delete对SQL的影响

     

    未删除前的SQL执行情况

  • ?
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32
  • 33
  • 34
  • 35
  • 36
  • 37
  • 38
  • 39
  • 40
  • 41
  • 42
  • 43
  • 44
  • 45
  • 46
  • 47
  • 48
  • 49
  • 50
  • 51
  • 52
  • 53
  • 54
  • 55
  • 56
  • 57
  • 58
    		•
  • #插入100W数据
  • mysql> call insert_user_data(1000000);
  • Query OK, 0 rows affected (35.99 sec)
  •  
  • #添加相关索引
  • mysql> alter table user add index idx_name(name), add index idx_phone(phone);
  • Query OK, 0 rows affected (6.00 sec)
  • Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0
  •  
  • #表上索引统计信息
  • mysql> show index from user;
  • +-------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
  • | Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |
  • +-------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+
  • | user |     0 |
    标签：mysql 删除 delete
  • 上一篇：css的水滴效果（CSS制作各种样式的彩虹效果）
  • 下一篇：dockerfile映射目录（Dockerfile中ENTRYPOINT 和 CMD的区别说明）
    • 您可能感兴趣
    首页 编程学习 Web前端 数据库 软件设计
    开心学习 ©2013-2021 保留所有权利