关于mysql中OPTIMIZE TABLE的使用

本文讲解了MySQL在删除数据后,表空间未释放的问题及解决方案。通过OPTIMIZETABLE命令,可以有效回收表空间,提升数据库性能。文章还探讨了该命令的使用限制和注意事项。

一,我们在使用delete删除表数据时,数据虽然删除了,但是空间并没有释放

1,*.frm--表定义,是描述表结构的文件。

2,*.MYD--"D"数据信息文件,是表的数据文件。

3,*.MYI--"I"索引信息文件,是表数据文件中任何索引的数据树。

以上三个文件的大小一点没有改变,这是因为mysql在删除数据的时候,会留下许多的数据空洞,这些空洞会占据原来数据的空间,所以文件的大小没有改变。这些空洞在以后插入数据的时候可能会被再度利用起来,当然也有可能一直存在。这种空洞不仅额外增加了存储代价,同时也因为数据碎片化降低了表的扫描效率。那么如何解决这个问题呢,这时候就可以用到OPTIMIZE TABLE这个命令了。

二,在使用OPTIMIZE TABLE的时候,需要注意一下几点:

1,MySQL官方建议不要经常(每小时或每天)进行碎片整理,一般根据实际情况,只需要每周或者每月整理一次即可,可以写成定时任务来做。

2,OPTIMIZE TABLE只对MyISAM,BDB和InnoDB表起作用,尤其是MyISAM表的作用最为明显,在对InnoDB使用时,会出现以下这个问题:

会报“Table does not support optimize, doing recreate + analyze instead”,可以有两种方法解决这个问题
(1),一般情况下,由myisam转成innodb,会用alter table table.name engine='innodb'进行转换,优化也可以用这个。所以当是InnoDB引擎时我们就用alter table table.name engine='innodb'来代替optimize做优化就可以。

(2),我们还可以用mysqld --skip-new或者mysqld --safe-mode命令来重启MySQL,以便于让其他引擎支持OPTIMIZE TABLE。

如果对MyISAM进行OPTIMIZE TABLE处理,就不会出现这些问题:

3,在OPTIMIZE TABLE运行过程中,MySQL会锁定表。所以要在业务低峰期进行表空间碎片的整理,还可以使用pt-online-schema-change利用3个触发器完成在线改表,也能完成在线碎片整理,这样不会造成锁表,以后详解。

 

 

<think>我们之前讨论了MySQL优化的一般技术,现在用户具体询问如何优化表性能和存储结构。需要结合之前的引用[1]和MySQL最佳实践来回答。引用[1]提到了查询缓存(尽管在MySQL8.0中已被移除),但用户现在的问题是关于表性能和存储优化,因此我们应侧重于表结构设计、索引优化、存储引擎选择、数据类型选择、分区等。用户问题:“我想优化MySQL表的性能或结构请问如何在MySQL中优化表性能和存储”回答结构:1.分析表结构(包括数据类型、范式等)2.索引优化3.存储引擎选择和配置4.表分区5.碎片整理6.其他优化技术(如垂直/水平拆分)注意:引用[1]中提到了查询缓存,但这与表结构优化关系不大,所以我们会侧重其他方面。同时,根据用户上一次的提问,我们之前已经讨论过一些优化技术(如索引、分区),这里可以更深入。要求:生成相关问题,使用中文,LaTeX公式按规则使用(但本问题可能涉及公式较少,如果有表达式则按规则处理)。</think> ### MySQL 表性能与存储优化指南 #### 1. 表结构优化 合理设计表结构是性能优化的基础: - **数据类型优化**:选择最小可用数据类型(如用 `TINYINT` 代替 `INT`,`CHAR(10)` 代替 `VARCHAR(255)`) - **规范化设计**:消除冗余数据,遵循第三范式(3NF)[^1] - **垂直拆分**:将大表按访问频率拆分成多个小表 ```sql -- 原始表 CREATE TABLE user_data ( id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50), last_login DATETIME, profile_text TEXT ); -- 垂直拆分后 CREATE TABLE user_basic (id INT PRIMARY KEY, username VARCHAR(50)); CREATE TABLE user_activity (user_id INT, last_login DATETIME); CREATE TABLE user_profile (user_id INT, profile_text TEXT); ``` #### 2. 索引优化策略 合理索引可显著提升查询性能: ```sql -- 创建复合索引(最左前缀原则) CREATE INDEX idx_name_age ON users(last_name, age); -- 覆盖索引避免回表 SELECT id, name FROM users WHERE status = 'active'; -- 只需创建(status, name)复合索引 -- 定期分析索引效率 ANALYZE TABLE users; SHOW INDEX FROM users; ``` #### 3. 存储引擎选择 | 引擎特性 | InnoDB | MyISAM | |---------|--------|--------| | 事务支持 | ✅ ACID | ❌ | | 行级锁 | ✅ | ❌(表级锁) | | 外键支持 | ✅ | ❌ | | 崩溃恢复 | ✅ | ❌ | | 全文索引 | ✅(5.6+) | ✅ | | 适用场景 | OLTP/高并发 | 只读/报表分析 | #### 4. 碎片整理优化 定期优化表存储减少空间碎片: ```sql -- InnoDB碎片整理(在线操作) ALTER TABLE orders ENGINE=InnoDB; -- MyISAM碎片整理(会锁表) OPTIMIZE TABLE logs; ``` #### 5. 分区表优化 对超大型表使用分区提升查询效率: ```sql -- 按范围分区 CREATE TABLE sensor_data ( id INT AUTO_INCREMENT, sensor_id INT, reading DECIMAL(10,2), log_time DATETIME, PRIMARY KEY (id, log_time) ) PARTITION BY RANGE COLUMNS(log_time) ( PARTITION p2023 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'), PARTITION p2024 VALUES LESS THAN ('2025-01-01'), PARTITION pfuture VALUES LESS THAN MAXVALUE ); ``` #### 6. 数据压缩技术 ```sql -- InnoDB页压缩(透明压缩) CREATE TABLE archived_data ( id INT PRIMARY KEY, content BLOB ) COMPRESSION="zlib"; -- 表空间压缩 ALTER TABLE historical_records ROW_FORMAT=COMPRESSED; ``` #### 7. 归档策略 建立数据归档机制提升热点数据性能: ```sql -- 分区表交换归档 ALTER TABLE orders EXCHANGE PARTITION p_archive WITH TABLE orders_archive; ``` #### 8. 统计信息管理 ```sql -- 启用持久化统计(避免查询时动态计算) SET GLOBAL innodb_stats_persistent = ON; -- 设置统计采样页数 ALTER TABLE products STATS_SAMPLE_PAGES = 100; ```
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