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实例说明optimizetable在优化MySQL时很重要

时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:32人阅读

实例说明optimize table在优化MySQL时很重要

今天在看CU的时候,发现有人问有关optimize来表优化的问题,,当年因为这个问题,困扰我很长一段时间,今天有空我把这个问题,用实际数据来展示出来,让大家可以亲眼来看看,optimize table的重要作用,而不是似是而非的估计了。

一,原始数据

1,数据量

mysql> select count(*) as total from ad_visit_history;
+---------+
| total |
+---------+
| 1187096 | //总共有118万多条数据
+---------+
1 row in set (0.04 sec)

2,存放在硬盘中的表文件大小

[root@ test1]# ls |grep visit |xargs -i du {}
382020 ad_visit_history.MYD //数据文件占了380M
127116 ad_visit_history.MYI //索引文件占了127M
12 ad_visit_history.frm //结构文件占了12K

3,查看一下索引信息

mysql> show index from ad_visit_history from test1; //查看一下该表的索引信息
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| ad_visit_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1187096 | NULL | NULL | | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 30438 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 593548 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 65949 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
8 rows in set (0.28 sec)

索引信息中的列的信息说明。

Table :表的名称。
Non_unique:如果索引不能包括重复词,则为0。如果可以,则为1。
Key_name:索引的名称。
Seq_in_index:索引中的列序列号,从1开始。
Column_name:列名称。
Collation:列以什么方式存储在索引中。在MySQLSHOW INDEX语法中,有值’A’(升序)或NULL(无分类)。
Cardinality:索引中唯一值的数目的估计值。通过运行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新。基数根据被存储为整数的统计数据来计数,所以即使对于小型表,该值也没有必要是精确的。基数越大,当进行联合时,MySQL使用该索引的机会就越大。
Sub_part:如果列只是被部分地编入索引,则为被编入索引的字符的数目。如果整列被编入索引,则为NULL。
Packed:指示关键字如何被压缩。如果没有被压缩,则为NULL。
Null:如果列含有NULL,则含有YES。如果没有,则为空。
Index_type:存储索引数据结构方法(BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE)

二,删除一半数据

mysql> delete from ad_visit_history where id>598000; //删除一半数据
Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec)

[root@ test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} //相对应的MYD,MYI文件大小没有变化
382020 ad_visit_history.MYD
127116 ad_visit_history.MYI
12 ad_visit_history.frm

按常规思想来说,如果在数据库中删除了一半数据后,相对应的.MYD,.MYI文件也应当变为之前的一半。但是删除一半数据后,.MYD.MYI尽然连1KB都没有减少,这是多么的可怕啊。

我们在来看一看,索引信息
mysql> show index from ad_visit_history;
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
| ad_visit_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 15333 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 299000 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 33222 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
| ad_visit_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | |
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+
8 rows in set (0.00 sec)

对比一下,这次索引查询和上次索引查询,里面的数据信息基本上是上次一次的一本,这点还是合乎常理。

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