所以你想想,如果一个表上存在大量的数据空洞,原本只需一个数据页就保存的数据,由于被很多空洞占用了空间,不得不需要增加其他的数据页来保存数据,相应的,mysql 在查询相同数据的时候,就不得不增加磁盘 IO 操作,从而影响查询速度。
其实不仅仅是删除操作会造成数据空洞,插入和更新同样也会造成空洞,这里就不细说了,你知道就行。
因此,一个数据表在经过大量频繁的增删改之后,难免会产生数据空洞,浪费空间并影响查询效率,通常在生产环境中会直接表现为原本很快的查询会变得越来越慢。
对于这种情况,我们通常可以使用下面这个命令就能解决数据空洞问题。
- optimize table t
这个命令的原理就是重建表,就是建立一个临时表 B,然后把表 A(存在数据空洞的表) 中的所有数据查询出来,接着把数据全部重新插入到临时表 B 中,最后再用临时表 B 替换表 A 即可,这就是重建表的过程。
我们再来试验一下,看看效果。
- mysql> optimize table t;
- +--------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+
- | Table | Op | Msg_type | Msg_text |
- +--------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+
- | test.t | optimize | note | Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead |
- | test.t | optimize | status | OK |
- +--------+----------+----------+-------------------------------------------------------------------+
- 2 rows in set (0.39 sec)
-
- mysql> use information_schema;
- Reading table information for completion of table and column names
- You can turn off this feature to get a quicker startup with -A
-
- Database changed
- mysql> select concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') from tables where table_schema='test' AND table_name='t';
- +-------------------------------------------------+
- | concat(round(sum(DATA_LENGTH/1024/1024),2),'M') |
- +-------------------------------------------------+
- | 0.02M |
- +-------------------------------------------------+
- 1 row in set (0.00 sec)
可以看到表文件大小已经变成 0.02M了,说明表空间被释放了,这个 0.02M 应该是定义表结构文件的大小了。
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