淺談為什么MySQL不建議delete刪除數據
我負責的有幾個系統隨著業務量的增長，存儲在MySQL中的數據日益劇增，我當時就想現在的業務方不講武德，搞偷襲，趁我沒反應過來把很多表，很快，很快啊都打到了億級別，我大意了，沒有閃，這就導致跟其Join的表的SQL變得很慢，對的應用接口的response time也變長了，影響了用戶體驗。
事后我找到業務方，我批評了他們跟他們說要講武德，連忙跟我道歉，這個事情才就此作罷，走的時候我對他們說下次不要這樣了，耗子尾汁，好好反思。
罵歸罵，事情還是得解決，時候我分析原因發現，發現有些表的數據量增長很快，對應SQL掃描了很多無效數據，導致SQL慢了下來，通過確認之后，這些大表都是一些流水、記錄、日志類型數據，只需要保留1到3個月，此時需要對表做數據清理實現瘦身，一般都會想到用insert + delete的方式去清理。
這篇文章我會從InnoDB存儲空間分布，delete對性能的影響，以及優化建議方面解釋為什么不建議delete刪除數據。
InnoDB存儲架構
從這張圖可以看到，InnoDB存儲結構主要包括兩部分：邏輯存儲結構和物理存儲結構。
邏輯上是由表空間tablespace —> 段segment或者inode —> 區Extent ——>數據頁Page構成，Innodb邏輯管理單位是segment，空間分配的最小單位是extent，每個segment都會從表空間FREE_PAGE中分配32個page，當這32個page不夠用時，會按照以下原則進行擴展：如果當前小于1個extent，則擴展到1個extent；當表空間小于32MB時，每次擴展一個extent；表空間大于32MB，每次擴展4個extent。
物理上主要由系統用戶數據文件，日志文件組成，數據文件主要存儲MySQL字典數據和用戶數據，日志文件記錄的是data page的變更記錄，用于MySQL Crash時的恢復。
Innodb表空間InnoDB存儲包括三類表空間：系統表空間，用戶表空間，Undo表空間。
**系統表空間：**主要存儲MySQL內部的數據字典數據，如information_schema下的數據。
**用戶表空間：**當開啟innodb_file_per_table=1時，數據表從系統表空間獨立出來存儲在以table_name.ibd命令的數據文件中，結構信息存儲在table_name.frm文件中。
**Undo表空間：**存儲Undo信息，如快照一致讀和flashback都是利用undo信息。
從MySQL 8.0開始允許用戶自定義表空間，具體語法如下：
CREATE TABLESPACE tablespace_name ADD DATAFILE ’file_name’#數據文件名 USE LOGFILE GROUP logfile_group #自定義日志文件組，一般每組2個logfile。 [EXTENT_SIZE [=] extent_size] #區大小 [INITIAL_SIZE [=] initial_size] #初始化大小 [AUTOEXTEND_SIZE [=] autoextend_size] #自動擴寬尺寸 [MAX_SIZE [=] max_size]#單個文件最大size，最大是32G。 [NODEGROUP [=] nodegroup_id] #節點組 [WAIT] [COMMENT [=] comment_text] ENGINE [=] engine_name
這樣的好處是可以做到數據的冷熱分離，分別用HDD和SSD來存儲，既能實現數據的高效訪問，又能節約成本，比如可以添加兩塊500G硬盤，經過創建卷組vg，劃分邏輯卷lv，創建數據目錄并mount相應的lv，假設劃分的兩個目錄分別是/hot_data 和 /cold_data。
這樣就可以將核心的業務表如用戶表，訂單表存儲在高性能SSD盤上，一些日志，流水表存儲在普通的HDD上，主要的操作步驟如下：
#創建熱數據表空間create tablespace tbs_data_hot add datafile ’/hot_data/tbs_data_hot01.dbf’ max_size 20G;#創建核心業務表存儲在熱數據表空間create table booking(id bigint not null primary key auto_increment, …… ) tablespace tbs_data_hot;#創建冷數據表空間create tablespace tbs_data_cold add datafile ’/hot_data/tbs_data_cold01.dbf’ max_size 20G;#創建日志，流水，備份類的表存儲在冷數據表空間create table payment_log(id bigint not null primary key auto_increment, …… ) tablespace tbs_data_cold;#可以移動表到另一個表空間alter table payment_log tablespace tbs_data_hot;Inndob存儲分布創建空表查看空間變化
mysql> create table user(id bigint not null primary key auto_increment, -> name varchar(20) not null default ’’ comment ’姓名’, -> age tinyint not null default 0 comment ’age’, -> gender char(1) not null default ’M’ comment ’性別’, -> phone varchar(16) not null default ’’ comment ’手機號’, -> create_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ’創建時間’, -> update_time datetime NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ’修改時間’ -> ) engine = InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT ’用戶信息表’;Query OK, 0 rows affected (0.26 sec)
# ls -lh user1.ibd -rw-r----- 1 mysql mysql 96K Nov 6 12:48 user.ibd
設置參數innodb_file_per_table=1時，創建表時會自動創建一個segment，同時分配一個extent，包含32個data page的來存儲數據，這樣創建的空表默認大小就是96KB，extent使用完之后會申請64個連接頁，這樣對于一些小表，或者undo segment，可以在開始時申請較少的空間，節省磁盤容量的開銷。
# python2 py_innodb_page_info.py -v /data2/mysql/test/user.ibdpage offset 00000000, page type <File Space Header>page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>page offset 00000002, page type <File Segment inode>page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0000>page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>Total number of page: 6: #總共分配的頁數Freshly Allocated Page: 2 #可用的數據頁Insert Buffer Bitmap: 1 #插入緩沖頁File Space Header: 1 #文件空間頭B-tree Node: 1#數據頁File Segment inode: 1 #文件端inonde，如果是在ibdata1.ibd上會有多個inode。插入數據后的空間變化
mysql> DELIMITER $$mysql> CREATE PROCEDURE insert_user_data(num INTEGER) -> BEGIN -> DECLARE v_i int unsigned DEFAULT 0; -> set autocommit= 0; -> WHILE v_i < num DO -> insert into user(`name`, age, gender, phone) values (CONCAT(’lyn’,v_i), mod(v_i,120), ’M’, CONCAT(’152’,ROUND(RAND(1)*100000000))); -> SET v_i = v_i+1; -> END WHILE; -> commit; -> END $$Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> DELIMITER ;#插入10w數據mysql> call insert_user_data(100000);Query OK, 0 rows affected (6.69 sec)
# ls -lh user.ibd-rw-r----- 1 mysql mysql 14M Nov 6 10:58 /data2/mysql/test/user.ibd# python2 py_innodb_page_info.py -v /data2/mysql/test/user.ibdpage offset 00000000, page type <File Space Header>page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>page offset 00000002, page type <File Segment inode>page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0001> #增加了一個非葉子節點，樹的高度從1變為2.........................................................page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>Total number of page: 896:Freshly Allocated Page: 493Insert Buffer Bitmap: 1File Space Header: 1B-tree Node: 400File Segment inode: 1delete數據后的空間變化
mysql> select min(id),max(id),count(*) from user;+---------+---------+----------+| min(id) | max(id) | count(*) |+---------+---------+----------+| 1 | 100000 | 100000 |+---------+---------+----------+1 row in set (0.05 sec)#刪除50000條數據，理論上空間應該從14MB變長7MB左右。mysql> delete from user limit 50000;Query OK, 50000 rows affected (0.25 sec) #數據文件大小依然是14MB，沒有縮小。# ls -lh /data2/mysql/test/user1.ibd -rw-r----- 1 mysql mysql 14M Nov 6 13:22 /data2/mysql/test/user.ibd#數據頁沒有被回收。# python2 py_innodb_page_info.py -v /data2/mysql/test/user.ibdpage offset 00000000, page type <File Space Header>page offset 00000001, page type <Insert Buffer Bitmap>page offset 00000002, page type <File Segment inode>page offset 00000003, page type <B-tree Node>, page level <0001>........................................................page offset 00000000, page type <Freshly Allocated Page>Total number of page: 896:Freshly Allocated Page: 493Insert Buffer Bitmap: 1File Space Header: 1B-tree Node: 400File Segment inode: 1#在MySQL內部是標記刪除，
mysql> use information_schema;Database changedmysql> SELECT A.SPACE AS TBL_SPACEID, A.TABLE_ID, A.NAME AS TABLE_NAME, FILE_FORMAT, ROW_FORMAT, SPACE_TYPE, B.INDEX_ID , B.NAME AS INDEX_NAME, PAGE_NO, B.TYPE AS INDEX_TYPE FROM INNODB_SYS_TABLES A LEFT JOIN INNODB_SYS_INDEXES B ON A.TABLE_ID =B.TABLE_ID WHERE A.NAME = ’test/user1’;+-------------+----------+------------+-------------+------------+------------+----------+------------+---------+------------+| TBL_SPACEID | TABLE_ID | TABLE_NAME | FILE_FORMAT | ROW_FORMAT | SPACE_TYPE | INDEX_ID | INDEX_NAME | PAGE_NO | INDEX_TYPE |+-------------+----------+------------+-------------+------------+------------+----------+------------+---------+------------+| 1283 | 1207 | test/user | Barracuda | Dynamic | Single | 2236 | PRIMARY | 3 | 3 |+-------------+----------+------------+-------------+------------+------------+----------+------------+---------+------------+1 row in set (0.01 sec)PAGE_NO = 3 標識B-tree的root page是3號頁，INDEX_TYPE = 3是聚集索引。 INDEX_TYPE取值如下：0 = nonunique secondary index; 1 = automatically generated clustered index (GEN_CLUST_INDEX); 2 = unique nonclustered index; 3 = clustered index; 32 = full-text index;#收縮空間再后進行觀察
MySQL內部不會真正刪除空間，而且做標記刪除，即將delflag:N修改為delflag:Y，commit之后會會被purge進入刪除鏈表，如果下一次insert更大的記錄，delete之后的空間不會被重用，如果插入的記錄小于等于delete的記錄空會被重用，這塊內容可以通過知數堂的innblock工具進行分析。
Innodb中的碎片碎片的產生我們知道數據存儲在文件系統上的，總是不能100%利用分配給它的物理空間，刪除數據會在頁面上留下一些”空洞”，或者隨機寫入（聚集索引非線性增加）會導致頁分裂，頁分裂導致頁面的利用空間少于50%，另外對表進行增刪改會引起對應的二級索引值的隨機的增刪改，也會導致索引結構中的數據頁面上留下一些'空洞'，雖然這些空洞有可能會被重復利用，但終究會導致部分物理空間未被使用，也就是碎片。
同時，即便是設置了填充因子為100%，Innodb也會主動留下page頁面1/16的空間作為預留使用（An innodb_fill_factor setting of 100 leaves 1/16 of the space in clustered index pages free for future index growth）防止update帶來的行溢出。
mysql> select table_schema, -> table_name,ENGINE, -> round(DATA_LENGTH/1024/1024+ INDEX_LENGTH/1024/1024) total_mb,TABLE_ROWS, -> round(DATA_LENGTH/1024/1024) data_mb, round(INDEX_LENGTH/1024/1024) index_mb, round(DATA_FREE/1024/1024) free_mb, round(DATA_FREE/DATA_LENGTH*100,2) free_ratio -> from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA= ’test’ -> and TABLE_NAME= ’user’;+--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+| table_schema | table_name | ENGINE | total_mb | TABLE_ROWS | data_mb | index_mb | free_mb | free_ratio |+--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+| test | user | InnoDB | 4 | 50000 | 4 | 0 | 6 | 149.42 |+--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+1 row in set (0.00 sec)
其中data_free是分配了未使用的字節數，并不能說明完全是碎片空間。
碎片的回收對于InnoDB的表，可以通過以下命令來回收碎片，釋放空間，這個是隨機讀IO操作，會比較耗時，也會阻塞表上正常的DML運行，同時需要占用額外更多的磁盤空間，對于RDS來說，可能會導致磁盤空間瞬間爆滿，實例瞬間被鎖定，應用無法做DML操作，所以禁止在線上環境去執行。
#執行InnoDB的碎片回收mysql> alter table user engine=InnoDB;Query OK, 0 rows affected (9.00 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0##執行完之后，數據文件大小從14MB降低到10M。# ls -lh /data2/mysql/test/user1.ibd -rw-r----- 1 mysql mysql 10M Nov 6 16:18 /data2/mysql/test/user.ibd
mysql> select table_schema, table_name,ENGINE, round(DATA_LENGTH/1024/1024+ INDEX_LENGTH/1024/1024) total_mb,TABLE_ROWS, round(DATA_LENGTH/1024/1024) data_mb, round(INDEX_LENGTH/1024/1024) index_mb, round(DATA_FREE/1024/1024) free_mb, round(DATA_FREE/DATA_LENGTH*100,2) free_ratio from information_schema.TABLES where TABLE_SCHEMA= ’test’ and TABLE_NAME= ’user’;+--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+| table_schema | table_name | ENGINE | total_mb | TABLE_ROWS | data_mb | index_mb | free_mb | free_ratio |+--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+| test | user | InnoDB | 5 | 50000 | 5 | 0 | 2 | 44.29 |+--------------+------------+--------+----------+------------+---------+----------+---------+------------+1 row in set (0.00 sec)delete對SQL的影響未刪除前的SQL執行情況
#插入100W數據mysql> call insert_user_data(1000000);Query OK, 0 rows affected (35.99 sec)#添加相關索引mysql> alter table user add index idx_name(name), add index idx_phone(phone);Query OK, 0 rows affected (6.00 sec)Records: 0 Duplicates: 0 Warnings: 0#表上索引統計信息mysql> show index from user;+-------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| Table | Non_unique | Key_name | Seq_in_index | Column_name | Collation | Cardinality | Sub_part | Packed | Null | Index_type | Comment | Index_comment |+-------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+| user | 0 | PRIMARY | 1 | id | A | 996757 | NULL | NULL | | BTREE | ||| user | 1 | idx_name | 1 | name | A | 996757 | NULL | NULL | | BTREE | ||| user | 1 | idx_phone | 1 | phone | A | 2 | NULL | NULL | | BTREE | ||+-------+------------+-----------+--------------+-------------+-----------+-------------+----------+--------+------+------------+---------+---------------+3 rows in set (0.00 sec)#重置狀態變量計數mysql> flush status;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)#執行SQL語句mysql> select id, age ,phone from user where name like ’lyn12%’;+--------+-----+-------------+| id | age | phone |+--------+-----+-------------+| 124 | 3 | 15240540354 || 1231 | 30 | 15240540354 || 12301 | 60 | 15240540354 |.............................| 129998 | 37 | 15240540354 || 129999 | 38 | 15240540354 || 130000 | 39 | 15240540354 |+--------+-----+-------------+11111 rows in set (0.03 sec)mysql> explain select id, age ,phone from user where name like ’lyn12%’;+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+| 1 | SIMPLE | user | range | idx_name | idx_name | 82 | NULL | 22226 | Using index condition |+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)#查看相關狀態呢變量mysql> select * from information_schema.session_status where variable_name in(’Last_query_cost’,’Handler_read_next’,’Innodb_pages_read’,’Innodb_data_reads’,’Innodb_pages_read’);+-------------------+----------------+| VARIABLE_NAME | VARIABLE_VALUE |+-------------------+----------------+| HANDLER_READ_NEXT | 11111 | #請求讀的行數| INNODB_DATA_READS | 7868409 | #數據物理讀的總數| INNODB_PAGES_READ | 7855239 | #邏輯讀的總數| LAST_QUERY_COST | 10.499000 | #SQL語句的成本COST，主要包括IO_COST和CPU_COST。+-------------------+----------------+4 rows in set (0.00 sec)刪除后的SQL執行情況
#刪除50w數據mysql> delete from user limit 500000;Query OK, 500000 rows affected (3.70 sec)#分析表統計信息mysql> analyze table user;+-----------+---------+----------+----------+| Table | Op | Msg_type | Msg_text |+-----------+---------+----------+----------+| test.user | analyze | status | OK |+-----------+---------+----------+----------+1 row in set (0.01 sec)#重置狀態變量計數mysql> flush status;Query OK, 0 rows affected (0.01 sec)mysql> select id, age ,phone from user where name like ’lyn12%’;Empty set (0.05 sec)mysql> explain select id, age ,phone from user where name like ’lyn12%’;+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+| id | select_type | table | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | Extra |+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+| 1 | SIMPLE | user | range | idx_name | idx_name | 82 | NULL | 22226 | Using index condition |+----+-------------+-------+-------+---------------+----------+---------+------+-------+-----------------------+1 row in set (0.00 sec)mysql> select * from information_schema.session_status where variable_name in(’Last_query_cost’,’Handler_read_next’,’Innodb_pages_read’,’Innodb_data_reads’,’Innodb_pages_read’);+-------------------+----------------+| VARIABLE_NAME | VARIABLE_VALUE |+-------------------+----------------+| HANDLER_READ_NEXT | 0 || INNODB_DATA_READS | 7868409 || INNODB_PAGES_READ | 7855239 || LAST_QUERY_COST | 10.499000 |+-------------------+----------------+4 rows in set (0.00 sec)
結果統計分析
操作 COST 物理讀次數 邏輯讀次數 掃描行數 返回行數 執行時間 初始化插入100W 10.499000 7868409 7855239 22226 11111 30ms 100W隨機刪除50W 10.499000 7868409 7855239 22226 0 50ms
這也說明對普通的大表，想要通過delete數據來對表進行瘦身是不現實的，所以在任何時候不要用delete去刪除數據，應該使用優雅的標記刪除。
delete優化建議控制業務賬號權限對于一個大的系統來說，需要根據業務特點去拆分子系統，每個子系統可以看做是一個service，例如美團APP，上面有很多服務，核心的服務有用戶服務user-service，搜索服務search-service，商品product-service，位置服務location-service，價格服務price-service等。每個服務對應一個數據庫，為該數據庫創建單獨賬號，同時只授予DML權限且沒有delete權限，同時禁止跨庫訪問。
#創建用戶數據庫并授權create database mt_user charset utf8mb4;grant USAGE, SELECT, INSERT, UPDATE ON mt_user.* to ’w_user’@’%’ identified by ’t$W*g@gaHTGi123456’;flush privileges;delete改為標記刪除
在MySQL數據庫建模規范中有4個公共字段，基本上每個表必須有的，同時在create_time列要創建索引，有兩方面的好處：
一些查詢業務場景都會有一個默認的時間段，比如7天或者一個月，都是通過create_time去過濾，走索引掃描更快。 一些核心的業務表需要以T +1的方式抽取數據倉庫中，比如每天晚上00:30抽取前一天的數據，都是通過create_time過濾的。`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ’主鍵id’,`is_deleted` tinyint(4) NOT NULL DEFAULT ’0’ COMMENT ’是否邏輯刪除：0：未刪除，1：已刪除’,`create_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ’創建時間’,`update_time` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT ’修改時間’#有了刪除標記，業務接口的delete操作就可以轉換為updateupdate user set is_deleted = 1 where user_id = 1213;#查詢的時候需要帶上is_deleted過濾select id, age ,phone from user where is_deleted = 0 and name like ’lyn12%’;數據歸檔方式通用數據歸檔方法
#1. 創建歸檔表，一般在原表名后面添加_bak。CREATE TABLE `ota_order_bak` ( `id` bigint(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT ’主鍵’, `order_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ’訂單id’, `ota_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ’ota’, `check_in_date` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ’入住日期’, `check_out_date` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ’離店日期’, `hotel_id` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ’酒店ID’, `guest_name` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT ’顧客’, `purcharse_time` timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT ’購買時間’, `create_time` datetime DEFAULT NULL, `update_time` datetime DEFAULT NULL, `create_user` varchar(255) DEFAULT NULL, `update_user` varchar(255) DEFAULT NULL, `status` int(4) DEFAULT ’1’ COMMENT ’狀態 ： 1 正常 ， 0 刪除’, `hotel_name` varchar(255) DEFAULT NULL, `price` decimal(10,0) DEFAULT NULL, `remark` longtext, PRIMARY KEY (`id`), KEY `IDX_order_id` (`order_id`) USING BTREE, KEY `hotel_name` (`hotel_name`) USING BTREE, KEY `ota_id` (`ota_id`) USING BTREE, KEY `IDX_purcharse_time` (`purcharse_time`) USING BTREE, KEY `IDX_create_time` (`create_time`) USING BTREE) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8PARTITION BY RANGE (to_days(create_time)) ( PARTITION p201808 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-09-01’)), PARTITION p201809 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-10-01’)), PARTITION p201810 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-11-01’)), PARTITION p201811 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-12-01’)), PARTITION p201812 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-01-01’)), PARTITION p201901 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-02-01’)), PARTITION p201902 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-03-01’)), PARTITION p201903 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-04-01’)), PARTITION p201904 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-05-01’)), PARTITION p201905 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-06-01’)), PARTITION p201906 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-07-01’)), PARTITION p201907 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-08-01’)), PARTITION p201908 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-09-01’)), PARTITION p201909 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-10-01’)), PARTITION p201910 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-11-01’)), PARTITION p201911 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-12-01’)), PARTITION p201912 VALUES LESS THAN (to_days(’2020-01-01’)));#2. 插入原表中無效的數據（需要跟開發同學確認數據保留范圍）create table tbl_p201808 as select * from ota_order where create_time between ’2018-08-01 00:00:00’ and ’2018-08-31 23:59:59’;#3. 跟歸檔表分區做分區交換alter table ota_order_bak exchange partition p201808 with table tbl_p201808;#4. 刪除原表中已經規范的數據delete from ota_order where create_time between ’2018-08-01 00:00:00’ and ’2018-08-31 23:59:59’ limit 3000;優化后的歸檔方式
#1. 創建中間表CREATE TABLE `ota_order_2020` (........) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8PARTITION BY RANGE (to_days(create_time)) ( PARTITION p201808 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-09-01’)), PARTITION p201809 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-10-01’)), PARTITION p201810 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-11-01’)), PARTITION p201811 VALUES LESS THAN (to_days(’2018-12-01’)), PARTITION p201812 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-01-01’)), PARTITION p201901 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-02-01’)), PARTITION p201902 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-03-01’)), PARTITION p201903 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-04-01’)), PARTITION p201904 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-05-01’)), PARTITION p201905 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-06-01’)), PARTITION p201906 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-07-01’)), PARTITION p201907 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-08-01’)), PARTITION p201908 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-09-01’)), PARTITION p201909 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-10-01’)), PARTITION p201910 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-11-01’)), PARTITION p201911 VALUES LESS THAN (to_days(’2019-12-01’)), PARTITION p201912 VALUES LESS THAN (to_days(’2020-01-01’)));#2. 插入原表中有效的數據，如果數據量在100W左右可以在業務低峰期直接插入，如果比較大，建議采用dataX來做，可以控制頻率和大小，之前我這邊用Go封裝了dataX可以實現自動生成json文件，自定義大小去執行。insert into ota_order_2020 select * from ota_order where create_time between ’2020-08-01 00:00:00’ and ’2020-08-31 23:59:59’;#3. 表重命名alter table ota_order rename to ota_order_bak; alter table ota_order_2020 rename to ota_order;#4. 插入差異數據insert into ota_order select * from ota_order_bak a where not exists (select 1 from ota_order b where a.id = b.id);#5. ota_order_bak改造成分區表，如果表比較大不建議直接改造，可以先創建好分區表，通過dataX把導入進去即可。#6. 后續的歸檔方法#創建中間普遍表create table ota_order_mid like ota_order;#交換原表無效數據分區到普通表alter table ota_order exchange partition p201808 with table ota_order_mid; ##交換普通表數據到歸檔表的相應分區alter table ota_order_bak exchange partition p201808 with table ota_order_mid;
這樣原表和歸檔表都是按月的分區表，只需要創建一個中間普通表，在業務低峰期做兩次分區交換，既可以刪除無效數據，又能回收空，而且沒有空間碎片，不會影響表上的索引及SQL的執行計劃。
總結通過從InnoDB存儲空間分布，delete對性能的影響可以看到，delete物理刪除既不能釋放磁盤空間，而且會產生大量的碎片，導致索引頻繁分裂，影響SQL執行計劃的穩定性；
同時在碎片回收時，會耗用大量的CPU，磁盤空間，影響表上正常的DML操作。
在業務代碼層面，應該做邏輯標記刪除，避免物理刪除；為了實現數據歸檔需求，可以用采用MySQL分區表特性來實現，都是DDL操作，沒有碎片產生。
另外一個比較好的方案采用Clickhouse，對有生命周期的數據表可以使用Clickhouse存儲，利用其TTL特性實現無效數據自動清理。
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