在MySQL中,我们经常会使用VARCHAR、TEXT、BLOB等可变长度的文本数据类型。不过,当我们使用这些数据类型之后,我们就不得不做一些额外的工作——MySQL数据表碎片整理。
那么,为什么在使用这些数据类型之后,我们就要对MySQL定期进行碎片整理呢?
现在,我们先来看一个具体的例子。在这里,我们使用如下SQL语句在MySQL自带的TEST数据库中创建名为DEMO的数据表并插入5条测试数据。
--创建DEMO表 id int unsigned, body text ) engine=myisam charset=utf8; --插入5条测试数据 INSERT INTO DEMO VALUES(1, ‘AAAAA‘); INSERT INTO DEMO VALUES(2, ‘BBBBB‘); INSERT INTO DEMO VALUES(3, ‘CCCCC‘); INSERT INTO DEMO VALUES(4, ‘DDDDD‘); INSERT INTO DEMO VALUES(5, ‘EEEEE‘);
然后我们以这5条测试数据为基础,使用如下INSERT INTO语句重复执行多次进行复制性插入。
INSERT INTO DEMO SELECT id, body FROM DEMO;
众所周知,MySQL中MyISAM表的数据是以文件形式存储的,我们可以在MySQL存储数据的文件夹中找到数据库test目录下的demo.MYD文件。此时,我们可以看到demo.MYD文件的大小约为50MB。
此时,假如我们需要删除DEMO表中所有ID列小于3的数据(即1和2),于是我们执行如下SQL语句:
DELETE FROM DEMO WHERE id < 3
此时,我们可以看到DEMO表中的数据量只有原来的3/5:
DEMO表中的现有数据量只有原来的3/5,按理说,这个时候demo.MYD文件的大小也应该只有原来的3/5左右。不过,我们再次查看demo.MYD文件时,却惊奇地发现该文件的大小一点都没有变!
那么就究竟是怎么一回事呢?原来,在MySQL中,如果我们删除了表中的大量数据,或者我们对含有可变长度文本数据类型(VARCHAR,TEXT或BLOB)的表进行了很多更改,不过被删除的数据记录仍然被保持在MySQL的链接清单中,因此数据存储文件的大小并不会随着数据的删除而减小。
当我们确定数据需要被清除掉时,那么这些数据就已经成了无用的数据,但是按照MySQL的处理方式,这些数据仍然会占用我们的磁盘空间,从而造成了极大的资源浪费。不仅如此,过大的数据文件还会导致MySQL执行相关数据操作时需要耗费更多的性能和时间。因此,对MySQL的某些数据表进行碎片整理是非常有必要的。
对MySQL进行碎片整理的方法非常简单,因为MySQL已经给我们提供了对应的SQL指令,这个SQL指令就是OPTIMIZE TABLE,其完整语法如下:
OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE table_name1 [, table_name2] ...
从上面的语法描述中,我们可以得知,OPTIMIZE TABLE可以一次性对多个表进行碎片整理,只需要在OPTIMIZE TABLE后面接多个表名,并以英文逗号隔开即可。
此外,OPTIMIZE TABLE语句有两个可选的关键字:LOCAL和NO_WRITE_TO_BINLOG。在默认情况下,OPTIMIZE TABLE语句将会被记录到二进制日志中,如果我们指定了LOCAL或NO_WRITE_TO_BINLOG关键字,则不会记录。当然,一般情况下,我们也无需关注这两个关键字。
现在,我们就使用OPTIMIZE TABLE语句对刚才的DEMO表进行碎片整理。
然后,我们再来查看demo.MYD文件,此时我们就会发现demo.MYD文件的大小已经减小到约为原来的3/5了。
备注: 1.MySQL官方建议不要经常(每小时或每天)进行碎片整理,一般根据实际情况,只需要每周或者每月整理一次即可。 2.OPTIMIZE TABLE只对MyISAM,BDB和InnoDB表起作用,尤其是MyISAM表的作用最为明显。此外,并不是所有表都需要进行碎片整理,一般只需要对包含上述可变长度的文本数据类型的表进行整理即可。 3.在OPTIMIZE TABLE运行过程中,MySQL会锁定表。 4.默认情况下,直接对InnoDB引擎的数据表使用OPTIMIZE TABLE,可能会显示“ Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead”的提示信息。这个时候,我们可以用mysqld --skip-new或者mysqld --safe-mode命令来重启MySQL,以便于让其他引擎支持OPTIMIZE TABLE。
本文出自 “XFICC” 博客,请务必保留此出处http://xficc.blog.51cto.com/1189288/1570296
原文地址:http://xficc.blog.51cto.com/1189288/1570296