這篇文章給大家介紹MySQL如何進(jìn)行OPTIMIZE TABLE整理碎片，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對(duì)大家能有所幫助。

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來看看手冊(cè)中關(guān)于 OPTIMIZE 的描述：

OPTIMIZE [LOCAL | NO_WRITE_TO_BINLOG] TABLE tbl_name [, tbl_name] ...

如果您已經(jīng)刪除了表的一大部分，或者如果您已經(jīng)對(duì)含有可變長(zhǎng)度行的表（含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表）進(jìn)行了很多更改，則應(yīng)使用
OPTIMIZE TABLE。被刪除的記錄被保持在鏈接清單中，后續(xù)的INSERT操作會(huì)重新使用舊的記錄位置。您可以使用OPTIMIZE TABLE來重新
利用未使用的空間，并整理數(shù)據(jù)文件的碎片。

在多數(shù)的設(shè)置中，您根本不需要運(yùn)行OPTIMIZE TABLE。即使您對(duì)可變長(zhǎng)度的行進(jìn)行了大量的更新，您也不需要經(jīng)常運(yùn)行，每周一次或每月一次
即可，只對(duì)特定的表運(yùn)行。

OPTIMIZE TABLE只對(duì)MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。

注意，在OPTIMIZE TABLE運(yùn)行過程中，MySQL會(huì)鎖定表。

原始數(shù)據(jù)

1，數(shù)據(jù)量

mysql> select count(*) as total from test_history; 
+---------+ 
| total | 
+---------+ 
| 1187096 | //總共有118萬多條數(shù)據(jù) 
+---------+ 
1 row in set (0.04 sec)

2，存放在硬盤中的表文件大小

[root@ www.linuxidc.com test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} 
382020 test_history.MYD //數(shù)據(jù)文件占了380M 
127116 test_history.MYI //索引文件占了127M 
12 test_history.frm //結(jié)構(gòu)文件占了12K

3，查看一下索引信息

mysql> show index from test_history from test1; //查看一下該表的索引信息 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| test_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 1187096 | NULL | NULL | | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 1187096 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 46 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 30438 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 593548 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 65949 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_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說明。

Table :表的名稱。
Non_unique:如果索引不能包括重復(fù)詞，則為0。如果可以，則為1。
Key_name:索引的名稱。
Seq_in_index:索引中的列序列號(hào)，從1開始。
Column_name:列名稱。
Collation:列以什么方式存儲(chǔ)在索引中。在MySQLSHOW INDEX語法中，有值’A’（升序）或NULL（無分類）。
Cardinality:索引中唯一值的數(shù)目的估計(jì)值。通過運(yùn)行ANALYZE TABLE或myisamchk -a可以更新?；鶖?shù)根據(jù)被存儲(chǔ)為整數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來計(jì)數(shù)，所以即使對(duì)于小型表，該值也沒有必要是精確的?；鶖?shù)越大，當(dāng)進(jìn)行聯(lián)合時(shí)，MySQL使用該索引的機(jī)會(huì)就越大。
Sub_part:如果列只是被部分地編入索引，則為被編入索引的字符的數(shù)目。如果整列被編入索引，則為NULL。
Packed:指示關(guān)鍵字如何被壓縮。如果沒有被壓縮，則為NULL。
Null:如果列含有NULL，則含有YES。如果沒有，則為空。
Index_type：存儲(chǔ)索引數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）

二，刪除一半數(shù)據(jù)

mysql> delete from test_history where id>598000; //刪除一半數(shù)據(jù) 
Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec)

[root@ www.linuxidc.com test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} //相對(duì)應(yīng)的MYD，MYI文件大小沒有變化 
382020 test_history.MYD 
127116 test_history.MYI 
12 test_history.frm

按常規(guī)思想來說，如果在數(shù)據(jù)庫中刪除了一半數(shù)據(jù)后，相對(duì)應(yīng)的.MYD,.MYI文件也應(yīng)當(dāng)變?yōu)橹暗囊话?。但是刪除一半數(shù)據(jù)后，.MYD.MYI盡然連1KB都沒有減少，這是多么的可怕啊。

我們?cè)趤砜匆豢?，索引信?br/>mysql> show index from test_history; 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| test_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 23 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 15333 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 299000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 33222 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
8 rows in set (0.00 sec)

對(duì)比一下，這次索引查詢和上次索引查詢，里面的數(shù)據(jù)信息基本上是上次一次的一本，這點(diǎn)還是合乎常理。

三，用optimize table來優(yōu)化一下

show table status like 'XXX'\G;

data_free選項(xiàng)代表數(shù)據(jù)碎片。 
針對(duì)MySQL的不同數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)引擎，在optimize使用清除碎片，回收閑置的數(shù)據(jù)庫空間，把分散存儲(chǔ)（fragmented）的數(shù)據(jù)和索引重新挪到一起(defragmentation)，對(duì)I/O速度有好處。

mysql> optimize table test_history; //刪除數(shù)據(jù)后的優(yōu)化 
+------------------------+----------+----------+----------+ 
| Table | Op | Msg_type | Msg_text | 
+------------------------+----------+----------+----------+ 
| test1.test_history | optimize | status | OK | 
+------------------------+----------+----------+----------+ 
1 row in set (1 min 21.05 sec)

1，查看一下.MYD,.MYI文件的大小

[root@ www.linuxidc.com test1]# ls |grep visit |xargs -i du {} 
182080 test_history.MYD //數(shù)據(jù)文件差不多為優(yōu)化前的一半 
66024 test_history.MYI //索引文件也一樣，差不多是優(yōu)化前的一半 
12 test_history.frm

2，查看一下索引信息
mysql> show index from test_history; 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
| test_history | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 598000 | NULL | NULL | | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code | 1 | ad_code | A | 42 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | unique_id | 1 | unique_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ad_code_ind | 1 | ad_code | A | 42 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | from_page_url_ind | 1 | from_page_url | A | 24916 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | ip_ind | 1 | ip | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | port_ind | 1 | port | A | 59800 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
| test_history | 1 | session_id_ind | 1 | session_id | A | 598000 | NULL | NULL | YES | BTREE | | 
+------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+ 
8 rows in set (0.00 sec)

從以上數(shù)據(jù)我們可以得出，ad_code，ad_code_ind，from_page_url_ind等索引機(jī)會(huì)差不多都提高了85％，這樣效率提高了好多。

四，小結(jié)

結(jié)合mysql官方網(wǎng)站的信息，個(gè)人是這樣理解的。當(dāng)你刪除數(shù)據(jù)時(shí)，mysql并不會(huì)回收，被已刪除數(shù)據(jù)的占據(jù)的存儲(chǔ)空間，以及索引位。而是空在那里，而是等待新的數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)這個(gè)空缺，這樣就有一個(gè)缺少，如果一時(shí)半會(huì)，沒有數(shù)據(jù)來填補(bǔ)這個(gè)空缺，那這樣就太浪費(fèi)資源了。所以對(duì)于寫比較頻煩的表，要定期進(jìn)行optimize，一個(gè)月一次，看實(shí)際情況而定了。

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