MySQL 删除数据后物理空间未释放

1. 进入数据库目录:

  cd  /var/lib/mysql/

2. 备份要保存的数据库文件(切记!必须备份!部分数据库文件需要恢复!

  mysqldump -h 15.29.27.28 -P 3306 -umimvp -p'pwd_mimvp.com' mimvp_db > mimvp_db.sql 

3. 停掉数据

  /etc/init.d/mysqld  stop

4. 删除掉:/usr/local/mysql/data 目录下 ibdata1 和 ib_logfile0, ib_logfile1等日志文件文件;

  rm -f ibdata1
  rm -f ib_log*

5. 重启数据库

  /etc/init.d/mysqld  start

6. 导入备份的数据库文件

  mysql -h 15.29.27.28 -P 3306 -umimvp -p'pwd_mimvp.com' mimvp_db < mimvp_db.sql 

 

查看数据库大小

show table status from db_name ;

select table_name, data_length, index_length from information_schema.tables where table_name like 'wp_%';

例如: show table status from top_500 ;        # top_500  is  a  database

查看特定数据库大小

SELECT table_schema, sum( data_length + index_length ) / 1024 / 1024 "dbSize(MB)" FROM information_schema.TABLES where table_schema = "db_name";

查看所有数据库大小

SELECT table_schema, sum( data_length + index_length ) / 1024 / 1024 "dbSize(MB)" FROM information_schema.TABLES GROUP BY table_schema;

 

OPTIMIZE TABLE(优化表)

当您的库中删除了大量的数据后,您可能会发现数据文件尺寸并没有减小。这是因为删除操作后在数据文件中留下碎片所致。OPTIMIZE TABLE 是指对表进行优化。

如果已经删除了表的一大部分数据,或者如果已经对含有可变长度行的表(含有 VARCHAR 、 BLOB 或 TEXT 列的表)进行了很多更改,就应该使用 OPTIMIZE TABLE 命令来进行表优化。这个命令可以将表中的空间碎片进行合并,并且可以消除由于删除或者更新造成的空间浪费 。OPTIMIZE TABLE 命令只对 MyISAM 、 BDB 和 InnoDB 表起作用 。表优化的工作可以每周或者每月定期执行,对提高表的访问效率有一定的好处。

但是需要注意的是,优化表期间会锁定表,所以一定要安排在空闲时段进行

一,原始数据

  1. mysql> select count(*) as total from mimvp_tbl;  
  2. +---------+  
  3. | total   |  
  4. +---------+  
  5. | 1187096 |                      // 总共有118万多条数据  
  6. +---------+  
  7. 1 row in set (0.04 sec)  

 2,存放在硬盘中的表文件大小

  1. [root@BlackGhost test1]# ls /var/lib/mysql/mimvp_db/ | grep mimvp_tbl | xargs -i du {}  
  2. 382020    mimvp_tbl.MYD                    // 数据文件占了380M  
  3. 127116    mimvp_tbl.MYI                     // 索引文件占了127M  
  4. 12    mimvp_tbl.frm                              // 结构文件占了12K  

 3,查看一下索引信息

  1. mysql> show index from mimvp_tbl from mimvp_db;     // 查看一下该表的索引信息  
  2. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  3. | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |  
  4. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  5. | ad_visit_history |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |     1187096 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |  
  6. | ad_visit_history |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          46 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  7. | ad_visit_history |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |     1187096 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  8. | ad_visit_history |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          46 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  9. | ad_visit_history |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       30438 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  10. | ad_visit_history |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      593548 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  11. | ad_visit_history |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       65949 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  12. | ad_visit_history |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |     1187096 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |  
  13. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+  
  14. 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

  1. mysql> delete from  from mimvp_tbl where id > 598000;          // 删除一半数据  
  2. Query OK, 589096 rows affected (4 min 28.06 sec)  
  3.   
  4. [root@BlackGhost test1]# ls /var/lib/mysql/mimvp_db/ | grep mimvp_tbl | xargs -i du {}                // 相对应的MYD,MYI文件大小没有变化  
  5. 382020    mimvp_tbl.MYD   
  6. 127116    mimvp_tbl.MYI  
  7. 12    mimvp_tbl.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

  1. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  2. | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |    
  3. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  4. mimvp_tbl |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |      598000 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |    
  5. mimvp_tbl |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          23 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  6. mimvp_tbl |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  7. mimvp_tbl |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          23 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  8. mimvp_tbl |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       15333 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  9. mimvp_tbl |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      299000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  10. mimvp_tbl |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       33222 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  11. mimvp_tbl |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  12. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  13. 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。

三,用optimize table来优化一下

  1. mysql> optimize table mimvp_tbl;                                             //删除数据后的优化  
  2. +------------------------+----------+----------+----------+  
  3. | Table                  | Op       | Msg_type | Msg_text |  
  4. +------------------------+----------+----------+----------+  
  5. | test1.mimvp_tbl | optimize | status   | OK       |  
  6. +------------------------+----------+----------+----------+  
  7. 1 row in set (1 min 21.05 sec)  

 1,查看一下.MYD, .MYI文件的大小

  1. [root@BlackGhost test1]# ls /var/lib/mysql/mimvp_db/ | grep mimvp_tbl | xargs -i du {}   
  2. 182080    mimvp_tbl.MYD                                          // 数据文件差不多为优化前的一半  
  3. 66024    mimvp_tbl.MYI                                             // 索引文件也一样,差不多是优化前的一半  
  4. 12    mimvp_tbl.frm  

 2,查看一下索引信息

  1. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  2. | Table            | Non_unique | Key_name          | Seq_in_index | Column_name   | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment |    
  3. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  4. mimvp_tbl |          0 | PRIMARY           |            1 | id            | A         |      598000 |     NULL | NULL   |      | BTREE      |         |    
  5. mimvp_tbl |          1 | ad_code           |            1 | ad_code       | A         |          42 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  6. mimvp_tbl |          1 | unique_id         |            1 | unique_id     | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  7. mimvp_tbl |          1 | ad_code_ind       |            1 | ad_code       | A         |          42 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  8. mimvp_tbl |          1 | from_page_url_ind |            1 | from_page_url | A         |       24916 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  9. mimvp_tbl |          1 | ip_ind            |            1 | ip            | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  10. mimvp_tbl |          1 | port_ind          |            1 | port          | A         |       59800 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  11. mimvp_tbl |          1 | session_id_ind    |            1 | session_id    | A         |      598000 |     NULL | NULL   | YES  | BTREE      |         |    
  12. +------------------+------------+-------------------+--------------+---------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+    
  13. 8 rows in set (0.00 sec)    

从以上数据我们可以得出,ad_code,ad_code_ind,from_page_url_ind等索引机会差不多都提高了85%,这样效率提高了好多。

四,小结

结合mysql官方网站的信息,个人是这样理解的。当你删除数据时,mysql并不会回收,被已删除数据的占据的存储空间,以及索引位。而是空在那里,而是等待新的数据来弥补这个空缺,这样就有一个缺少,如果一时半会,没有数据来填补这个空缺,那这样就太浪费资源了。所以对于写比较频烦的表,要定期进行optimize,一个月一次,看实际情况而定了。

举个例子来说吧。有100个php程序员辞职了,但是呢只是人走了,php的职位还在那里,这些职位不会撤销,要等新的php程序来填补这些空位。招一个好的程序员,比较难。我想大部分时间会空在那里,浪费资源。

五,手册中关于OPTIMIZE的一些用法和描述

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

如果您已经删除了表的一大部分,或者如果您已经对含有可变长度行的表(含有VARCHAR, BLOB或TEXT列的表)进行了很多更改,则应使用 OPTIMIZE TABLE。被删除的记录被保持在链接清单中,后续的INSERT操作会重新使用旧的记录位置。您可以使用OPTIMIZE TABLE来重新利用未使用的空间,并整理数据文件的碎片。

在多数的设置中,您根本不需要运行OPTIMIZE TABLE。即使您对可变长度的行进行了大量的更新,您也不需要经常运行,每周一次或每月一次即可,只对特定的表运行。

OPTIMIZE TABLE只对MyISAM, BDB和InnoDB表起作用。

注意,在OPTIMIZE TABLE运行过程中,MySQL会锁定表。

 

参考推荐:

MySQL 查看数据库大小、表大小和最后修改时间