MySQL中不建议使用Delete删除数据的原因是什么

今天就跟大家聊聊有关Mysql中不建议使用Delete删除数据的原因是什么，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

InnoDB存储架构

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：

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：

#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

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)

# 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。

# 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

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)

# 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

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，

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。

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。

#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

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

#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 | PRIMARY   |            1 | id          | A         |      996757 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               | | user  |          1 | idx_name  |            1 | name        | A         |      996757 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               | | user  |          1 | idx_phone |            1 | phone       | A         |           2 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |               | +-------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+ 3 rows in set (0.00 sec)  #重置状态变量计数 mysql> flush status; Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)  #执行SQL语句 mysql> select id, age ,phone from user where name like 'lyn12%'; +--------+-----+-------------+ | id     | age | phone       | +--------+-----+-------------+ |    124 |   3 | 15240540354 | |   1231 |  30 | 15240540354 | |  12301 |  60 | 15240540354 | ............................. | 129998 |  37 | 15240540354 | | 129999 |  38 | 15240540354 | | 130000 |  39 | 15240540354 | +--------+-----+-------------+ 11111 rows in set (0.03 sec)  mysql> explain select id, age ,phone from user where name like 'lyn12%'; +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows  | Extra                 | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+ |  1 | SIMPLE      | user  | range | idx_name      | idx_name | 82      | NULL | 22226 | Using index condition | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+ 1 row in set (0.00 sec)  #查看相关状态呢变量 mysql> select * from information_schema.session_status where variable_name in('Last_query_cost','Handler_read_next','Innodb_pages_read','Innodb_data_reads','Innodb_pages_read'); +-------------------+----------------+ | VARIABLE_NAME     | VARIABLE_VALUE | +-------------------+----------------+ | HANDLER_READ_NEXT | 11111          |    #请求读的行数 | INNODB_DATA_READS | 7868409        |    #数据物理读的总数 | INNODB_PAGES_READ | 7855239        |    #逻辑读的总数 | LAST_QUERY_COST   | 10.499000      |    #SQL语句的成本COST，主要包括IO_COST和CPU_COST。 +-------------------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)

删除后的SQL执行情况

#删除50w数据 mysql> delete from user limit 500000; Query OK, 500000 rows affected (3.70 sec)  #分析表统计信息 mysql> analyze table user; +-----------+---------+----------+----------+ | Table     | Op      | Msg_type | Msg_text | +-----------+---------+----------+----------+ | test.user | analyze | status   | OK       | +-----------+---------+----------+----------+ 1 row in set (0.01 sec)  #重置状态变量计数 mysql> flush status; Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)  mysql> select id, age ,phone from user where name like 'lyn12%'; Empty set (0.05 sec)  mysql> explain select id, age ,phone from user where name like 'lyn12%'; +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+ | id | select_type | table | type  | possible_keys | key      | key_len | ref  | rows  | Extra                 | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+ |  1 | SIMPLE      | user  | range | idx_name      | idx_name | 82      | NULL | 22226 | Using index condition | +----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+ 1 row in set (0.00 sec)  mysql> select * from information_schema.session_status where variable_name in('Last_query_cost','Handler_read_next','Innodb_pages_read','Innodb_data_reads','Innodb_pages_read'); +-------------------+----------------+ | VARIABLE_NAME     | VARIABLE_VALUE | +-------------------+----------------+ | HANDLER_READ_NEXT | 0              | | INNODB_DATA_READS | 7868409        | | INNODB_PAGES_READ | 7855239        | | LAST_QUERY_COST   | 10.499000      | +-------------------+----------------+ 4 rows in set (0.00 sec)

结果统计分析

这也说明对普通的大表，想要通过delete数据来对表进行瘦身是不现实的，所以在任何时候不要用delete去删除数据，应该使用优雅的标记删除。

delete优化建议

控制业务账号权限

对于一个大的系统来说，需要根据业务特点去拆分子系统，每个子系统可以看做是一个service，例如美团APP，上面有很多服务，核心的服务有用户服务user-service，搜索服务search-service，商品product-service，位置服务location-service，价格服务price-service等。每个服务对应一个数据库，为该数据库创建单独账号，同时只授予DML权限且没有delete权限，同时禁止跨库访问。

#创建用户数据库并授权 create database mt_user charset utf8mb4; grant USAGE, SELECT, INSERT, UPDATE ON mt_user.*  to 'w_user'@'%' identified by 't$W*g@gaHTGi123456'; flush privileges;

delete改为标记删除

在MySQL数据库建模规范中有4个公共字段，基本上每个表必须有的，同时在create_time列要创建索引，有两方面的好处：

• 一些查询业务场景都会有一个默认的时间段，比如7天或者一个月，都是通过create_time去过滤，走索引扫描更快。

• 一些核心的业务表需要以T +1的方式抽取数据仓库中，比如每天晚上00:30抽取前一天的数据，都是通过create_time过滤的。

`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键id', `is_deleted` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '是否逻辑删除：0：未删除，1：已删除', `create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间', `update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '修改时间'  #有了删除标记，业务接口的delete操作就可以转换为update update user set is_deleted = 1 where user_id = 1213;  #查询的时候需要带上is_deleted过滤 select id, age ,phone from user where is_deleted = 0 and name like 'lyn12%';

数据归档方式

通用数据归档方法

#1. 创建归档表，一般在原表名后面添加_bak。 CREATE TABLE `ota_order_bak` (   `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键',   `order_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '订单id',   `ota_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT 'ota',   `check_in_date` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '入住日期',   `check_out_date` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '离店日期',   `hotel_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '酒店ID',   `guest_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '顾客',   `purcharse_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT '购买时间',   `create_time` datetime DEFAULT NULL,   `update_time` datetime DEFAULT NULL,   `create_user` varchar(255) DEFAULT NULL,   `update_user` varchar(255) DEFAULT NULL,   `status` int(4) DEFAULT '1' COMMENT '状态 ：1 正常 ， 0 删除',   `hotel_name` varchar(255) DEFAULT NULL,   `price` decimal(10,0) DEFAULT NULL,   `remark` longtext,   PRIMARY KEY (`id`),   KEY `IDX_order_id` (`order_id`) USING BTREE,   KEY `hotel_name` (`hotel_name`) USING BTREE,   KEY `ota_id` (`ota_id`) USING BTREE,   KEY `IDX_purcharse_time` (`purcharse_time`) USING BTREE,   KEY `IDX_create_time` (`create_time`) USING BTREE ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY RANGE (to_days(create_time)) (  PARTITION p201808 VALUES LESS THAN (to_days('2018-09-01')),  PARTITION p201809 VALUES LESS THAN (to_days('2018-10-01')),  PARTITION p201810 VALUES LESS THAN (to_days('2018-11-01')),  PARTITION p201811 VALUES LESS THAN (to_days('2018-12-01')),  PARTITION p201812 VALUES LESS THAN (to_days('2019-01-01')),  PARTITION p201901 VALUES LESS THAN (to_days('2019-02-01')),  PARTITION p201902 VALUES LESS THAN (to_days('2019-03-01')),  PARTITION p201903 VALUES LESS THAN (to_days('2019-04-01')),  PARTITION p201904 VALUES LESS THAN (to_days('2019-05-01')),  PARTITION p201905 VALUES LESS THAN (to_days('2019-06-01')),  PARTITION p201906 VALUES LESS THAN (to_days('2019-07-01')),  PARTITION p201907 VALUES LESS THAN (to_days('2019-08-01')),  PARTITION p201908 VALUES LESS THAN (to_days('2019-09-01')),  PARTITION p201909 VALUES LESS THAN (to_days('2019-10-01')),  PARTITION p201910 VALUES LESS THAN (to_days('2019-11-01')),  PARTITION p201911 VALUES LESS THAN (to_days('2019-12-01')),  PARTITION p201912 VALUES LESS THAN (to_days('2020-01-01')));  #2. 插入原表中无效的数据（需要跟开发同学确认数据保留范围） create table tbl_p201808 as select * from ota_order where create_time between '2018-08-01 00:00:00' and '2018-08-31 23:59:59';  #3. 跟归档表分区做分区交换 alter table ota_order_bak exchange partition p201808 with table tbl_p201808;   #4. 删除原表中已经规范的数据 delete from ota_order where create_time between '2018-08-01 00:00:00' and '2018-08-31 23:59:59' limit 3000;

优化后的归档方式

#1. 创建中间表 CREATE TABLE `ota_order_2020` (........) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY RANGE (to_days(create_time)) (  PARTITION p201808 VALUES LESS THAN (to_days('2018-09-01')),  PARTITION p201809 VALUES LESS THAN (to_days('2018-10-01')),  PARTITION p201810 VALUES LESS THAN (to_days('2018-11-01')),  PARTITION p201811 VALUES LESS THAN (to_days('2018-12-01')),  PARTITION p201812 VALUES LESS THAN (to_days('2019-01-01')),  PARTITION p201901 VALUES LESS THAN (to_days('2019-02-01')),  PARTITION p201902 VALUES LESS THAN (to_days('2019-03-01')),  PARTITION p201903 VALUES LESS THAN (to_days('2019-04-01')),  PARTITION p201904 VALUES LESS THAN (to_days('2019-05-01')),  PARTITION p201905 VALUES LESS THAN (to_days('2019-06-01')),  PARTITION p201906 VALUES LESS THAN (to_days('2019-07-01')),  PARTITION p201907 VALUES LESS THAN (to_days('2019-08-01')),  PARTITION p201908 VALUES LESS THAN (to_days('2019-09-01')),  PARTITION p201909 VALUES LESS THAN (to_days('2019-10-01')),  PARTITION p201910 VALUES LESS THAN (to_days('2019-11-01')),  PARTITION p201911 VALUES LESS THAN (to_days('2019-12-01')),  PARTITION p201912 VALUES LESS THAN (to_days('2020-01-01')));  #2. 插入原表中有效的数据，如果数据量在100W左右可以在业务低峰期直接插入，如果比较大，建议采用dataX来做，可以控制频率和大小，之前我这边用Go封装了dataX可以实现自动生成JSON文件，自定义大小去执行。 insert into ota_order_2020 select * from ota_order where create_time between '2020-08-01 00:00:00' and '2020-08-31 23:59:59';  #3. 表重命名 alter table ota_order rename to ota_order_bak;   alter table ota_order_2020 rename to ota_order; #4. 插入差异数据 insert into ota_order select * from ota_order_bak a where not exists (select 1 from ota_order b where a.id = b.id); #5. ota_order_bak改造成分区表，如果表比较大不建议直接改造，可以先创建好分区表，通过dataX把导入进去即可。  #6. 后续的归档方法 #创建中间普遍表 create table ota_order_mid like ota_order; #交换原表无效数据分区到普通表 alter table ota_order exchange partition p201808 with table ota_order_mid;  ##交换普通表数据到归档表的相应分区 alter table ota_order_bak exchange partition p201808 with table ota_order_mid;

这样原表和归档表都是按月的分区表，只需要创建一个中间普通表，在业务低峰期做两次分区交换，既可以删除无效数据，又能回收空，而且没有空间碎片，不会影响表上的索引及SQL的执行计划。

总结

通过从InnoDB存储空间分布，delete对性能的影响可以看到，delete物理删除既不能释放磁盘空间，而且会产生大量的碎片，导致索引频繁分裂，影响SQL执行计划的稳定性;

同时在碎片回收时，会耗用大量的CPU，磁盘空间，影响表上正常的DML操作。

在业务代码层面，应该做逻辑标记删除，避免物理删除;为了实现数据归档需求，可以用采用MySQL分区表特性来实现，都是DDL操作，没有碎片产生。

另外一个比较好的方案采用Clickhouse，对有生命周期的数据表可以使用Clickhouse存储，利用其TTL特性实现无效数据自动清理。

看完上述内容，你们对MySQL中不建议使用Delete删除数据的原因是什么有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注编程网数据库频道，感谢大家的支持。