技术分享 | MySQL 碎片问题

原创做者： 宗杨

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MySQL 的碎片是 MySQL 运维过程当中比较常见的问题，碎片的存在十分影响数据库的性能，本文将对 MySQL 碎片进行一次讲解。

 

判断方法：

MySQL 的碎片是否产生，经过查看

show table status from table_name\G;

这个命令中 Data_free 字段，若是该字段不为 0，则产生了数据碎片。

 

产生的缘由：

1. 常常进行 delete 操做

常常进行 delete 操做，产生空白空间，若是进行新的插入操做，MySQL将尝试利用这些留空的区域，但仍然没法将其完全占用，长此以往就产生了碎片；

演示：

建立一张表，往里面插入数据，进行一个带有 where 条件或者 limit 的 delete 操做，删除先后对比一下 Data_free 的变化。

删除前：

删除后：

Data_free 不为 0，说明有碎片；

 

2. update 更新

update 更新可变长度的字段(例如 varchar 类型)，将长的字符串更新成短的。以前存储的内容长，后来存储是短的，即便后来插入新数据，那么有一些空白区域仍是没能有效利用的。

演示：

建立一张表，往里面插入一条数据，进行一个 update 操做，先后对比一下 Data_free 的变化。

CREATE TABLE `t1` ( `k` varchar(3000) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

更新语句：update t1 set k='aaa';

更新前长度：223 Data_free：0

更新后长度：3 Data_free：204

Data_free 不为 0，说明有碎片；

 

产生影响：

1. 因为碎片空间是不连续的，致使这些空间不能充分被利用；

2. 因为碎片的存在，致使数据库的磁盘 I/O 操做变成离散随机读写，加剧了磁盘 I/O 的负担。

 

清理办法：

• MyISAM：optimize table 表名；（OPTIMIZE 能够整理数据文件,并重排索引）

• Innodb：

1. ALTER TABLE tablename ENGINE=InnoDB；(重建表存储引擎，从新组织数据)

2. 进行一次数据的导入导出

碎片清理的性能对比：

引用我以前一个生产库的数据，对比一下清理先后的差别。

空间对比：

库名	清理前大小	清理后大小
facebook	2.2G	1.1G
instagram	40G	22G
linkedin	555M	208M
googleplus	19G	8.4G
twitter	107G	44G

SQL执行速度：

select count(*) from test.twitter_11;

修改前：1 row in set (7.37 sec)

修改后：1 row in set (1.28 sec)

 

结论：

经过对比，能够看到碎片清理先后，节省了不少空间，SQL执行效率更快。因此，在平常运维工做中，应对碎片进行按期清理，保证数据库有稳定的性能。