MySQL資料表碎片整體

在mysql中，我們經常會使用varchar、text、blob等可變長度的文字資料型別。不過，當我們使用這些資料型別之後，我們就不得不做一些額外的工作——mysql資料表碎片整理。

那麼，為什麼在使用這些資料型別之後，我們就要對mysql定期進行碎片整理呢？

現在，我們先來看乙個具體的例子。在這裡，我們使用如下sql語句在mysql自帶的test資料庫中建立名為demo的資料表並插入5條測試資料。

create table demo(

id int unsigned,

body text

) engine=myisam charset=utf8;

--插入5條測試資料

insert into demo values(1, 'aaaaa');

insert into demo values(2, 'bbbbb');

insert into demo values(3, 'ccccc');

insert into demo values(4, 'ddddd');

insert into demo values(5, 'eeeee');

然後我們以這5條測試資料為基礎，使用如下insert into語句重複執行多次進行複製性插入。

insert into demo select id, body from demo;

此時，假如我們需要刪除demo表中所有id列小於3的資料(即1和2)，於是我們執行如下sql語句：

delete from demo where id < 3

demo表中的現有資料量只有原來的3/5，按理說，這個時候demo.myd檔案的大小也應該只有原來的3/5左右。不過，我們再次檢視demo.myd檔案時，卻驚奇地發現該檔案的大小一點都沒有變！

那麼就究竟是怎麼一回事呢？原來，在mysql中，如果我們刪除了表中的大量資料，或者我們對含有可變長度文字資料型別(varchar，text或blob)的表進行了很多更改，不過被刪除的資料記錄仍然被保持在mysql的鏈結清單中，因此資料儲存檔案的大小並不會隨著資料的刪除而減小。

當我們確定資料需要被清除掉時，那麼這些資料就已經成了無用的資料，但是按照mysql的處理方式，這些資料仍然會占用我們的磁碟空間，從而造成了極大的資源浪費。不僅如此，過大的資料檔案還會導致mysql執行相關資料操作時需要耗費更多的效能和時間。因此，對mysql的某些資料表進行碎片整理是非常有必要的。

optimize [local | no_write_to_binlog] table table_name1 [, table_name2] ...

此外，optimize table語句有兩個可選的關鍵字：local和no_write_to_binlog。在預設情況下，optimize table語句將會被記錄到二進位制日誌中，如果我們指定了local或no_write_to_binlog關鍵字，則不會記錄。當然，一般情況下，我們也無需關注這兩個關鍵字。

現在，我們就使用optimize table語句對剛才的demo表進行碎片整理。

然後，我們再來檢視demo.myd檔案，此時我們就會發現demo.myd檔案的大小已經減小到約為原來的3/5了。

備註：1.mysql官方建議不要經常(每小時或每天)進行碎片整理，一般根據實際情況，只需要每週或者每月整理一次即可。

2.optimize table只對myisam，bdb和innodb表起作用，尤其是myisam表的作用最為明顯。此外，並不是所有表都需要進行碎片整理，一般只需要對包含上述可變長度的文字資料型別的表進行整理即可。

3.在optimize table執行過程中，mysql會鎖定表。

4.預設情況下，直接對innodb引擎的資料表使用optimize table，可能會顯示「 table does not support optimize, doing recreate + analyze instead」的提示資訊。這個時候，我們可以用mysqld --skip-new或者mysqld --safe-mode命令來重啟mysql，以便於讓其他引擎支援optimize table。

mysql資料表命令是 MySQL資料表操作命令

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