标签：分析 文件 碎片 容量 oss ima logs b-tree xpl
索引也叫“键”（key）,是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。
索引对于良好的性能非常关键。数据量越来越大的时候，索引的重要性也会体现出来。
例如下面的sql：
Select * from user where userid=123;
如果没有创建索引，此时查询会全表扫描
如果在userid字段创建了索引，会根据索引来进行查询。
下面对于同样的语句使用explain 进行执行计划分析。
下图是未创建索引时的执行计划，可以看到type是all，key对应的内容为空，说明没有索引或者未命中索引。
下图是创建了userid的索引的执行计划，可以看到type是ref，possible_keys 是推测的索引名称，Key是索引名称。这样会减轻很多查询的压力。
在数据表使用很长时间后，表上的B-Tree索引可能会碎片化，会降低查询的效率。碎片化的索引可能会以很差或者无序的方式存储在磁盘上。
如下图，是未经优化的数据表的使用情况。
执行语句：show table status like ‘tables‘;，可以得到下图：
字段解释：
如果遇到上述情况，需要及时清理碎片，以便清理碎片，提升效率。
在清理碎片前，查看数据表的文件大小，做个参考。如下图：
可以看到mysql 的数据文件一般有两种：ibd，frm。
frm文件是数据表定义与格式。比如字段的类型。
Ibd文件是数据表的数据内容，主要是由数据内容与索引内容组成。可以看到当前需要整理的数据表的ibd文件是240MB。
执行命令：OPTIMIZE table tablename；可以进行压缩索引碎片。
需要注意的是，这个操作不应经常使用，以月左右的时间段为基数进行一次清理即可。
在执行optimize命令时，会锁定该表，相关操作会受到一定影响。
查看压缩后的参数，如下图：
可以看到data_free为0，说明无留存空间了。Index_length 也少了很多。
查看数据文件，同样得到了验证：
可以看到此表的ibd文件降到了160MB。较之前的240MB容量，释放了很多空间。
标签：分析 文件 碎片 容量 oss ima logs b-tree xpl
原文地址：http://www.cnblogs.com/zhexy/p/7750350.html
