數(shù)據(jù)庫大數(shù)據(jù)量刪除的分析

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概述

在您能夠找到大量刪除的方案和流程之前，您必須處理好一些戰(zhàn)略性（長期）和策略性（短期）問題。

在戰(zhàn)略層面您會有這樣的問題：您為什么要刪除？您希望從中得到什么？如果您達(dá)到了初始的目標(biāo)，接下來的策略（如果有）是什么？您有什么樣的證據(jù)能夠證明它值得你付出努力（人和機(jī)器）？您有沒有仔細(xì)想過即使修復(fù)了舊的問題也可能帶來新的問題？

在策略層面您可能會問決定采用的工作流程的一些細(xì)節(jié)問題：有哪些資源？您是否允許長時間中斷服務(wù)或者短時間的中斷服務(wù)？在或者根本不允許中斷任何服務(wù)？如果應(yīng)用層序必須在刪除任務(wù)執(zhí)行階段運(yùn)行，那么,它是否可以減少部分功能或者降低一下執(zhí)行性能？您對您的系統(tǒng)是否足夠了解呢？您是否查看過Oracle最近有哪些特性或者增強(qiáng)可用幫助您安全（和快速的）完成工作？

讓我們看幾個我最近參與的幾次在線交談的一些想法：

設(shè)想 A

在OTN論壇中最近有一個貼子描述了“大量刪除”的一個極端例子，用戶有一個4tb的普通堆表，其中保留了3年數(shù)據(jù)，現(xiàn)在想將數(shù)據(jù)減少到每天分區(qū)并保留15天歷史數(shù)據(jù)?？赡艽偈谷藗兇罅縿h除數(shù)據(jù)是為了清理大量的歷史數(shù)據(jù)，當(dāng)然，最好的策略是以這樣的目標(biāo)設(shè)計系統(tǒng)，將刪除數(shù)據(jù)變成簡單的“刪除分區(qū)”，這樣可以做到幾乎沒有開銷。

在這個特殊的例子中，用戶（在我看來）是非常幸運(yùn)的，因?yàn)樗麄兿肭宄蟛糠謹(jǐn)?shù)據(jù)并且只保留一小部分?jǐn)?shù)據(jù)。他們需要花費(fèi)一些時間去計劃和測試所有相關(guān)細(xì)節(jié)（參照完整性和索引等），但是所有的這些都需要創(chuàng)建一個合適的范圍分區(qū)表，將此表作為交換后的表，然后每天開始進(jìn)行分區(qū)，之后等待16天，在刪除最后的分區(qū)以清除最近三年的數(shù)據(jù)。

另外一些人可能沒有那么幸運(yùn)，我常?？吹筋愃埔粡埍碇杏袔啄甑臄?shù)據(jù)，而且需要按照周或者月進(jìn)行分區(qū)，然后保留兩年或者三年的數(shù)據(jù)，“交換一次等待三年”的方式并不可取，但是刪除幾年或者復(fù)制幾年數(shù)據(jù)帶來的開銷同樣是不可取的。

設(shè)想 B

不久之前我收到的一個問題是某人來詢問關(guān)于大量數(shù)據(jù)刪除的策略，因?yàn)楦鶕?jù)他們之前經(jīng)驗(yàn)，快速刪除大量數(shù)據(jù)前先刪除全部索引，并在之后重建索引，最近他們測試一個案例，盡管這種方法和“僅僅刪除它”的時間差異非常小，但似乎采用稍微復(fù)雜(刪除索引在重建/因此有風(fēng)險)的方式并沒有很大好處。

這就提出了一個有趣的問題：多大的數(shù)據(jù)量刪除才算是“大量數(shù)據(jù)”？這個人刪除了2500w行數(shù)據(jù)，這聽起來相當(dāng)大，但是它僅僅是表中的4%，所以它并不是那么的龐大(相對而言);此外表已經(jīng)被分區(qū)，這就降低了幾分風(fēng)險，另外一方面，它至少包含一個全局唯一索引，這就有點(diǎn)讓他討厭了，然而這臺

我想我過去遇到過三種基本刪除模式和兩種刪除原因。

刪除原因非常簡單：

1.提升性能。

2.回收空間 - 希望可能是數(shù)據(jù)庫或者特定表空間的空間;它最終可能是數(shù)據(jù)庫之外的磁盤空間。

常見刪除模式有：

1.根據(jù)時間來對表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除。

2.根據(jù)表中數(shù)據(jù)處理完成時間來進(jìn)行刪除。

3.從表中刪除一類數(shù)據(jù)(這可能意味著我們要創(chuàng)建兩張表，或者分區(qū)表(列表分區(qū))，或許非分區(qū)表)。

一旦我們找出原因，我們就會提出一些關(guān)鍵問題--如何刪除數(shù)據(jù)才能提高性能？我們?nèi)绾瓮ㄟ^其他的方式來提高效率(例如改進(jìn)索引)？通過刪除數(shù)據(jù)釋放的空間是否可以立即使用，或者還必須做些其他操作？刪除的帶來的負(fù)面影響是什么？我們可能采取的進(jìn)一步措施帶來的負(fù)面影響又是什么？我們是否有真實(shí)的平臺？我們可以對預(yù)測的停機(jī)時間進(jìn)行驗(yàn)證，執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)，測試不可以預(yù)測的負(fù)面影響有哪些？

理解模式非常重要，但在使用數(shù)據(jù)庫時卻經(jīng)常被忽略。當(dāng)你刪除數(shù)據(jù)時，在表塊中和索引塊中釋放出相應(yīng)的空間，當(dāng)新數(shù)據(jù)出現(xiàn)時可能會重新使用該空間。但由于這種方式表中釋放的空閑空間意味著新數(shù)據(jù)的物理分布與當(dāng)前其他數(shù)據(jù)所遵循的分布模式不同，這意味著隨著時間的推移，因?yàn)槟Ｊ降牟煌樵?a)可能變得非常低效，優(yōu)化器(b)可能認(rèn)定某個索引不在是最好的選擇，因?yàn)閿?shù)據(jù)分布模式的改變導(dǎo)致索引的"clustering_factor"出現(xiàn)了變化。

我提出的三種主要的刪除模式，是基于他們對性能的威脅程度。如果假設(shè)你是第一次進(jìn)行大數(shù)據(jù)刪除，那么最容易考慮這些模式。有些時候，只有你進(jìn)行了幾次刪除周期后威脅才會出現(xiàn)。如果按照數(shù)據(jù)的原始到達(dá)日期刪除，很可能會在表段的開頭(前幾個區(qū))留下很多的空閑塊，這就意味著新插入的數(shù)據(jù)可能會插入到表段開頭的一組區(qū)中，而不是表段的末尾。具體來說，假設(shè)有一個包含100000個塊的表，你剛剛刪除該表中前5000個塊中的數(shù)據(jù)，接下來插入的幾十萬行數(shù)據(jù)將插入到1-5000的塊中，而不是100001-105000；盡管表中的絕對位置已改變，但數(shù)據(jù)的模式不會改變。

如果是根據(jù)"處理完成"日期進(jìn)行刪除，那么初始刪除模式可能有所不同 - 也許前1000個數(shù)據(jù)塊實(shí)際上是空的，接下來1000個塊的使用量下降到20%，在接下來2000個塊使用量下降到40%，在接下來4000個塊使用量下降到70%。隨著時間的推移，新的數(shù)據(jù)將分布在比以往更多的數(shù)據(jù)塊中(也許你刪除的塊中有一些不允許被重用直到你進(jìn)行下一次大量的刪除操作)。如果不參考實(shí)際應(yīng)用，很難想象當(dāng)大量刪除發(fā)生時，為什么任何人的數(shù)據(jù)可能顯示這種"衰減"模式 - 但你可能會想到一個應(yīng)用獲得了1、2、3或者5年的借貸協(xié)議。