mysql如何进行OPTIMIZE TABLE整理碎片

这篇文章给大家介绍mysql如何进行OPTIMIZE TABLE整理碎片，内容非常详细，感兴趣的小伙伴们可以参考借鉴，希望对大家能有所帮助。

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 test_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 test_history.MYD //数据文件占了380M 
127116 test_history.MYI //索引文件占了127M 
12 test_history.frm //结构文件占了12K

3，查看一下索引信息

mysql> show index from test_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 | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| test_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1187096 | NULL | NULL | | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 30438 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 593548 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 65949 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_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 test_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 test_history.MYD 
127116 test_history.MYI 
12 test_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 test_history; 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| test_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 15333 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 299000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 33222 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_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

show table status like 'XXX'\G;

data_free选项代表数据碎片。 
针对MySQL的不同数据库存储引擎，在optimize使用清除碎片，回收闲置的数据库空间，把分散存储（fragmented）的数据和索引重新挪到一起(defragmentation)，对I/O速度有好处。

mysql> optimize table test_history; //删除数据后的优化 
+------------------------+----------+----------+----------+ 
| Table | Op | Msg_type | Msg_text | 
+------------------------+----------+----------+----------+ 
| test1.test_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 test_history.MYD //数据文件差不多为优化前的一半 
66024 test_history.MYI //索引文件也一样，差不多是优化前的一半 
12 test_history.frm

2，查看一下索引信息
mysql> show index from test_history; 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| test_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 42 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 42 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 24916 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 59800 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_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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