第十二讲为什么表数据删掉一半，表文件大小不变？

news/2024/9/21 18:59:08/文章来源:https://www.cnblogs.com/guixiangyyds/p/18399222

第十二讲: 为什么表数据删掉一半，表文件大小不变？

简概：

问题：表删掉了一半的数据，表文件的大小还是没变？

经常会有同学来问我，我的数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？

InnoDB 的表回收

那么今天，我就和你聊聊数据库表的空间回收，看看如何解决这个问题。这里，我们还是针对 MySQL 中应用最广泛的 InnoDB 引擎展开讨论。一个 InnoDB 表包含两部分，即：表结构定义和数据。在 MySQL 8.0 版本以前，表结构是存在以.frm 为后缀的文件里。而 MySQL 8.0 版本，则已经允许把表结构定义放在系统数据表中了。因为表结构定义占用的空间很小，所以我们今天主要讨论的是表数据。接下来，我会先和你说明为什么简单地删除表数据达不到表空间回收的效果，然后再和你介绍正确回收空间的方法。

关键参数 innodb_file_per_table

表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件。这个行为是由参数 innodb_file_per_table 控制的：这个参数设置为 OFF 表示的是，表的数据放在系统共享表空间，也就是跟数据字典放在一起；这个参数设置为 ON 表示的是，每个 InnoDB 表数据存储在一个以 .ibd 为后缀的文件中。我建议你不论使用 MySQL 的哪个版本，都将这个值设置为 ON。因为，一个表单独存储为一个文件更容易管理，而且在你不需要这个表的时候，通过 drop table 命令，系统就会直接删除这个文件。而如果是放在共享表空间中，即使表删掉了，空间也是不会回收的。

所以，将 innodb_file_per_table 设置为 ON，是推荐做法，我们接下来的讨论都是基于这个设置展开的。

[!NOTE]

一个表放一个文件，不要放在共享表里面，这样删除的时候也好删。

数据删除流程是什么，你知道吗

我们要彻底搞明白这个问题的话，就要从数据删除流程说起了。

我们先再来看一下 InnoDB 中一个索引的示意图。在前面第三讲：深入浅出的索引上 - guixiang - 博客园 (cnblogs.com)和第 5篇文章第四讲：深入浅出索引（下） - guixiang - 博客园 (cnblogs.com)中，我和你介绍索引时曾经提到过，InnoDB 里的数据都是用 B+ 树的结构组织的。

假设，我们要删掉 R4 这个记录，InnoDB 引擎只会把 R4 这个记录标记为删除。如果之后要再插入一个 ID 在 300 和 600 之间的记录时，可能会复用这个位置。但是，磁盘文件的大小并不会缩小。

[!IMPORTANT]

最直观的区别，b+树只有叶子节点才会存储数据，而b-树都会存

innodb的数据都是使用B+树的结构组织的

数据页空隙没法回收只能复用,只做逻辑删除，不做物理删除；再次插入记录时可复用该空间

删掉了一个数据页上的大量甚至所有记录，如何复用

现在，你已经知道了 InnoDB 的数据是按页存储的，那么如果我们删掉了一个数据页上的所有记录，会怎么样？

答案是，整个数据页就可以被复用了。但是，数据页的复用跟记录的复用是不同的。

记录的复用，只限于符合范围条件的数据。比如上面的这个例子，R4 这条记录被删除后，如果插入一个 ID 是 400 的行，可以直接复用这个空间。但如果插入的是一个 ID 是 800 的行，就不能复用这个位置了。

而当整个页从 B+ 树里面摘掉以后，可以复用到任何位置。以图 1 为例，如果将数据页 page A 上的所有记录删除以后，page A 会被标记为可复用。这时候如果要插入一条 ID=50 的记录需要使用新页的时候，page A 是可以被复用的。如果相邻的两个数据页利用率都很小，系统就会把这两个页上的数据合到其中一个页上，另外一个数据页就被标记为可复用。

[!TIP]

这里的相邻应该是指B+树上的逻辑相邻，而不是表空间文件的物理相邻，合并数据页的过程应该正好对应B+树删除叶子结点中某条记录导致其利用率很低，然后和邻居节点合并的过程。

进一步地，如果我们用 delete 命令把整个表的数据删除呢？结果就是，所有的数据页都会被标记为可复用。但是磁盘上，文件不会变小。

你现在知道了，delete 命令其实只是把记录的位置，或者数据页标记为了“可复用”，但磁盘文件的大小是不会变的。也就是说，通过 delete 命令是不能回收表空间的。这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”。

不止是删除数据会造成空洞，插入数据也会。

如果数据是按照索引递增顺序插入的，那么索引是紧凑的。但如果数据是随机插入的，就可能造成索引的数据页分裂。假设图 1 中 page A 已经满了，这时我要再插入一行数据，会怎样呢？

可以看到，由于 page A 满了，再插入一个 ID 是 550 的数据时，就不得不再申请一个新的页面 page B 来保存数据了。页分裂完成后，page A 的末尾就留下了空洞（注意：实际上，可能不止 1 个记录的位置是空洞）。

[!CAUTION]

传统B+树页面分裂是按照原页面中50%的数据量进行分裂,而mysql如果是按主键顺序插入的话那么页面分裂是不移动原有页面的任何记录，只是将新插入的记录写到新页面之中

非递增情况innodb的页分裂策略就是50%分裂，在整个页中前50%的不动，后百分之50%的移动到新的页。所以老师这么画是对的。 50%分裂策略的优势：分裂之后，两个页面的空间利用率是一样的；如果新的插入是随机在两个页面中挑选进行，那么下一次分裂的操作就会更晚触发； 50%分裂策略的劣势：空间利用率不高：按照传统50%的页面分裂策略，索引页面的空间利用率在50%左右；分裂频率较大：针对如上所示的递增插入(递减插入)，每新插入两条记录，就会导致最右的叶页面再次发生分裂；

另外，更新索引上的值，可以理解为删除一个旧的值，再插入一个新值。不难理解，这也是会造成空洞的。也就是说，经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的。

所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的。

而重建表，就可以达到这样的目的。

重建表有利于收缩表空间

试想一下，如果你现在有一个表 A，需要做空间收缩，为了把表中存在的空洞去掉，你可以怎么做呢？

你可以新建一个与表 A 结构相同的表 B，然后按照主键 ID 递增的顺序，把数据一行一行地从表 A 里读出来再插入到表 B 中。由于表 B 是新建的表，所以表 A 主键索引上的空洞，在表 B 中就都不存在了。显然地，表 B 的主键索引更紧凑，数据页的利用率也更高。如果我们把表 B 作为临时表，数据从表 A 导入表 B 的操作完成后，用表 B 替换 A，从效果上看，就起到了收缩表 A 空间的作用。

这里，你可以使用此命令来重建表。
alter table A engine=InnoDB

在 MySQL 5.5 版本之前，这个命令的执行流程跟我们前面描述的差不多，区别只是这个临时表 B 不需要你自己创建，MySQL 会自动完成转存数据、交换表名、删除旧表的操作。

缺点很容易看出来

显然，花时间最多的步骤是往临时表插入数据的过程，如果在这个过程中，有新的数据要写入到表 A 的话，就会造成数据丢失。因此，在整个 DDL 过程中，表 A 中不能有更新。也就是说，这个 DDL 不是 Online 的。

而在 MySQL 5.6 版本开始引入的 Online DDL，对这个操作流程做了优化。

我给你简单描述一下引入了 Online DDL 之后，重建表的流程：

建立一个临时文件，扫描表 A 主键的所有数据页；
用数据页中表 A 的记录生成 B+ 树，存储到临时文件中；
生成临时文件的过程中，将所有对 A 的操作记录在一个日志文件（row log）中，对应的是图中 state2 的状态；
临时文件生成后，将日志文件中的操作应用到临时文件，得到一个逻辑数据上与表 A 相同的数据文件，对应的就是图中 state3 的状态；
用临时文件替换表 A 的数据文件。

可以看到，与上图过程的不同之处在于，由于日志文件记录和重放操作这个功能的存在，这个方案在重建表的过程中，允许对表 A 做增删改操作。这也就是 Online DDL 名字的来源。

我记得有同学在第五讲：全局锁和表锁：给表加个字段怎么有这么多阻碍？ - guixiang - 博客园 (cnblogs.com)的评论区留言说，DDL 之前是要拿 MDL 写锁的，这样还能叫 Online DDL 吗？

确实，图 4 的流程中，alter 语句在启动的时候需要获取 MDL 写锁，但是这个写锁在真正拷贝数据之前就退化成读锁了。

[!CAUTION]

一开始获取写锁，目的是保证在一些准备动作（如row log的创建）还未完成之前，主表不允许做任何修改或读取，之后降级是允许其他线程 DML，因为这时 log 文件已经就绪，他们的 DML 都会进入 log 文件中。开始复制数据的时候退化成读锁，不解锁的原因是防止有其他线程获取DML写锁。最后把row log的数据复制到临时表的时候还会获取一次MDL写锁，防止其他DML操作。

为什么要退化呢？为了实现 Online，MDL 读锁不会阻塞增删改操作。

那为什么不干脆直接解锁呢？为了保护自己，禁止其他线程对这个表同时做 DDL。

而对于一个大表来说，Online DDL 最耗时的过程就是拷贝数据到临时表的过程，这个步骤的执行期间可以接受增删改操作。所以，相对于整个 DDL 过程来说，锁的时间非常短。对业务来说，就可以认为是 Online 的。需要补充说明的是，上述的这些重建方法都会扫描原表数据和构建临时文件。

对于很大的表来说，这个操作是很消耗 IO 和 CPU 资源的。因此，如果是线上服务，你要很小心地控制操作时间。如果想要比较安全的操作的话，我推荐你使用 GitHub 开源的 gh-ost 来做。

Online 和 inplace概念区别

说到 Online，我还要再和你澄清一下它和另一个跟 DDL 有关的、容易混淆的概念 inplace 的区别。

你可能注意到了，在图 3 （上上个图）中，我们把表 A 中的数据导出来的存放位置叫作 tmp_table。这是一个临时表，是在 server 层创建的。

在图 4 中（上个图），根据表 A 重建出来的数据是放在“tmp_file”里的，这个临时文件是 InnoDB 在内部创建出来的。整个 DDL 过程都在 InnoDB 内部完成。对于 server 层来说，没有把数据挪动到临时表，是一个“原地”操作，这就是“inplace”名称的来源。

收缩表也要预留空间

所以，我现在问你，如果你有一个 1TB 的表，现在磁盘间是 1.2TB，能不能做一个 inplace 的 DDL 呢？

答案是不能。因为，tmp_file 也是要占用临时空间的。我们重建表的这个语句 alter table t engine=InnoDB，其实隐含的意思是：

alter table t engine=innodb,ALGORITHM=inplace;

跟 inplace 相对立的就是拷贝表copy的方式了，用法是

alter table t engine=innodb,ALGORITHM=copy;

[!CAUTION]

inplace 是innodb层

Online的含义就是在操作时不会阻塞对原表的增删改功能

online肯定是innodb帮忙创建临时表文件了那server就不用创建临时表了, 因此就是inplace的

对于Alter table 语句，inplace模式表示在InnoDB引擎中复制表，而copy模式表示强制复制表，是在server层复制的表。前者是Online DDL ，而后者就是DDL。

当你使用 ALGORITHM=copy 的时候，表示的是强制拷贝表，对应的流程就是图 3 的操作过程。

反转：

但我这样说你可能会觉得，inplace 跟 Online 是不是就是一个意思？其实不是的，只是在重建表这个逻辑中刚好是这样而已。

比如，如果我要给 InnoDB 表的一个字段加全文索引，写法是：

alter table t add FULLTEXT(field_name);

这个过程是 inplace 的，但会阻塞增删改操作，是非 Online 的。

如果说这两个逻辑之间的关系是什么的话，可以概括为：DDL 过程如果是 Online 的，就一定是 inplace 的；反过来未必，也就是说 inplace 的 DDL，有可能不是 Online 的。截止到 MySQL 8.0，添加全文索引（FULLTEXT index）和空间索引 (SPATIAL index) 就属于这种情况。

最后，我们再延伸一下

在第 10 篇文章MySQL为什么有时候会选错索引？的评论区中，有同学问到使用 optimize table、analyze table 和 alter table 这三种方式重建表的区别。这里，我顺便再简单和你解释一下。

从 MySQL 5.6 版本开始，alter table t engine = InnoDB（也就是 recreate）默认的就是上面图 4 的流程了；
analyze table t 其实不是重建表，只是对表的索引信息做重新统计，没有修改数据，这个过程中加了 MDL 读锁；
optimize table t 等于 recreate+analyze。

小结：

今天这篇文章，我和你讨论了数据库中收缩表空间的方法。

现在你已经知道了，如果要收缩一个表，只是 delete 掉表里面不用的数据的话，表文件的大小是不会变的，你还要通过 alter table 命令重建表，才能达到表文件变小的目的。我跟你介绍了重建表的两种实现方式，Online DDL 的方式是可以考虑在业务低峰期使用的，而 MySQL 5.5 及之前的版本，这个命令是会阻塞 DML 的，这个你需要特别小心。