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前言
参数innodb_file_per_table
数据删除流程
重建表
Online 和 inplace
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前言
- 数据库占用空间太大，我把一个最大的表删掉了一半的数据，怎么表文件的大小还是没变？
- 这与数据库表的空间回收有关
- 这里还是针对MySQL中应用最广泛的InnoDB引擎展开讨论
- 一个InnoDB表包含两部分，即：表结构定义和数据
- 在MySQL 8.0版本以前，表结构是存在以.frm为后缀的文件里
- 而MySQL 8.0版本，则已经允许把表结构定义放在系统数据表中了
- 因为表结构定义占用的空间很小，所以主要讨论的是表数据
- 接下来会说明为什么简单地删除表数据达不到表空间回收的效果，然后再介绍正确回收空间的方法
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参数innodb_file_per_table
- 表数据既可以存在共享表空间里，也可以是单独的文件
- 这个行为是由参数innodb_file_per_table控制的：
- 1-这个参数设置为OFF表示的是，表的数据放在系统共享表空间，也就是跟数据字典放在一起
- 2-这个参数设置为ON表示的是，每个InnoDB表数据存储在一个以 .ibd为后缀的文件中
- 从MySQL 5.6.6版本开始，它的默认值就是ON了
- 建议不论使用MySQL的哪个版本，都将这个值设置为ON
- 因为，一个表单独存储为一个文件更容易管理，而且在你不需要这个表的时候，通过drop table命令，系统就会直接删除这个文件
- 而如果是放在共享表空间中，即使表删掉了，空间也是不会回收的
- 所以，将innodb_file_per_table设置为ON，是推荐做法，接下来的讨论都是基于这个设置展开的
- 在删除整个表的时候，可以使用drop table命令回收表空间
- 但是遇到的更多的删除数据的场景是删除某些行，这时就遇到了文章开头的问题：表中的数据被删除了，但是表空间却没有被回收
- 要彻底搞明白这个问题的话，就要从数据删除流程说起了
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数据删除流程
- 先再来看一下InnoDB中一个索引的示意图
- 在前面介绍索引时曾经提到过，InnoDB里的数据都是用B+树的结构组织的
- 假设要删掉R4这个记录，InnoDB引擎只会把R4这个记录标记为删除
- 如果之后要再插入一个ID在300和600之间的记录时，可能会复用这个位置
- 但是，磁盘文件的大小并不会缩小
- 现在已经知道了InnoDB的数据是按页存储的，那么如果我们删掉了一个数据页上的所有记录，会怎么样？
- 答案是，整个数据页就可以被复用了
- 但是，数据页的复用跟记录的复用是不同的
- 记录的复用，只限于符合范围条件的数据
- 比如上面的这个例子，R4这条记录被删除后，如果插入一个ID是400的行，可以直接复用这个空间
- 但如果插入的是一个ID是800的行，就不能复用这个位置了
- 而当整个页从B+树里面摘掉以后，可以复用到任何位置
- 以上图为例，如果将数据页page A上的所有记录删除以后，page A会被标记为可复用
- 这时候如果要插入一条ID=50的记录需要使用新页的时候，page A是可以被复用的
- 如果相邻的两个数据页利用率都很小，系统就会把这两个页上的数据合到其中一个页上，另外一个数据页就被标记为可复用
- 进一步地，如果用delete命令把整个表的数据删除呢？
- 结果就是，所有的数据页都会被标记为可复用
- 但是磁盘上，文件不会变小
- 现在知道了，delete命令其实只是把记录的位置，或者数据页标记为了“可复用”，但磁盘文件的大小是不会变的
- 也就是说，通过delete命令是不能回收表空间的
- 这些可以复用，而没有被使用的空间，看起来就像是“空洞”
- 实际上，不止是删除数据会造成空洞，插入数据也会
- 如果数据是按照索引递增顺序插入的，那么索引是紧凑的
- 但如果数据是随机插入的，就可能造成索引的数据页分裂
- 假设上图中page A已经满了，这时要再插入一行数据，会怎样呢？
- 可以看到，由于page A满了，再插入一个ID是550的数据时，就不得不再申请一个新的页面page B来保存数据了
- 页分裂完成后，page A的末尾就留下了空洞（注意：实际上，可能不止1个记录的位置是空洞）
- 另外，更新索引上的值，可以理解为删除一个旧的值，再插入一个新值
- 不难理解，这也是会造成空洞的
- 也就是说，经过大量增删改的表，都是可能是存在空洞的
- 所以，如果能够把这些空洞去掉，就能达到收缩表空间的目的
- 而重建表，就可以达到这样的目的
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重建表
- 试想一下，如果现在有一个表A，需要做空间收缩，为了把表中存在的空洞去掉，可以怎么做呢？
- 可以新建一个与表A结构相同的表B，然后按照主键ID递增的顺序，把数据一行一行地从表A里读出来再插入到表B中
- 由于表B是新建的表，所以表A主键索引上的空洞，在表B中就都不存在了
- 显然地，表B的主键索引更紧凑，数据页的利用率也更高
- 如果把表B作为临时表，数据从表A导入表B的操作完成后，用表B替换A，从效果上看，就起到了收缩表A空间的作用
- 这里可以使用alter table A engine=InnoDB命令来重建表
- 在MySQL 5.5版本之前，这个命令的执行流程跟前面描述的差不多，区别只是这个临时表B不需要你自己创建，MySQL会自动完成转存数据、交换表名、删除旧表的操作(图1)
- 显然，花时间最多的步骤是往临时表插入数据的过程，如果在这个过程中，有新的数据要写入到表A的话，就会造成数据丢失
- 因此，在整个DDL过程中，表A中不能有更新
- 也就是说，这个DDL不是Online的
- 而在MySQL 5.6版本开始引入的Online DDL，对这个操作流程做了优化
- 简单描述一下引入了Online DDL之后，重建表的流程：(图2)
- 1-建立一个临时文件，扫描表A主键的所有数据页
- 2-用数据页中表A的记录生成B+树，存储到临时文件中
- 3-生成临时文件的过程中，将所有对A的操作记录在一个日志文件（rowlog）中，对应的是图中state2的状态
- 4-临时文件生成后，将日志文件中的操作应用到临时文件，得到一个逻辑数据上与表A相同的数据文件，对应的就是图中state3的状态
- 5-用临时文件替换表A的数据文件
- 可以看到，与之前过程的不同之处在于，由于日志文件记录和重放操作这个功能的存在，这个方案在重建表的过程中，允许对表A做增删改操作
- 这也就是Online DDL名字的来源
- DDL之前是要拿MDL写锁的，这样还能叫Online DDL吗？
- 确实，上图的流程中，alter语句在启动的时候需要获取MDL写锁，但是这个写锁在真正拷贝数据之前就退化成读锁了
- 为什么要退化呢？为了实现Online，MDL读锁不会阻塞增删改操作
- 那为什么不干脆直接解锁呢？
- 为了保护自己，禁止其他线程对这个表同时做DDL
- 而对于一个大表来说，Online DDL最耗时的过程就是拷贝数据到临时表的过程，这个步骤的执行期间可以接受增删改操作
- 所以，相对于整个DDL过程来说，锁的时间非常短
- 对业务来说，就可以认为是Online的
- 需要补充说明的是，上述的这些重建方法都会扫描原表数据和构建临时文件
- 对于很大的表来说，这个操作是很消耗IO和CPU资源的
- 因此，如果是线上服务，要很小心地控制操作时间
- 如果想要比较安全的操作的话，推荐使用GitHub开源的gh-ost来做
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Online 和 inplace
- 说到Online，还要再澄清一下它和另一个跟DDL有关的、容易混淆的概念inplace的区别
- 在图1中，把表A中的数据导出来的存放位置叫作tmp_table
- 这是一个临时表，是在server层创建的
- 在图2中，根据表A重建出来的数据是放在“tmp_file”里的，这个临时文件是InnoDB在内部创建出来的
- 整个DDL过程都在InnoDB内部完成
- 对于server层来说，没有把数据挪动到临时表，是一个“原地”操作，这就是“inplace”名称的来源
- 所以，现在问你，如果你有一个1TB的表，现在磁盘间是1.2TB，能不能做一个inplace的DDL呢？
- 答案是不能
- 因为，tmp_file也是要占用临时空间的
- 重建表的这个语句alter table t engine=InnoDB，其实隐含的意思是：
- 当使用ALGORITHM=copy的时候，表示的是强制拷贝表，对应的流程就是图1的操作过程
- 但这样说你可能会觉得，inplace跟Online是不是就是一个意思？
- 其实不是的，只是在重建表这个逻辑中刚好是这样而已
- 比如，如果要给InnoDB表的一个字段加全文索引，写法是：
- 这个过程是inplace的，但会阻塞增删改操作，是非Online的
- 如果说这两个逻辑之间的关系是什么的话，可以概括为：
- 1-DDL过程如果是Online的，就一定是inplace的
- 2-反过来未必，也就是说inplace的DDL，有可能不是Online的
- 截止到MySQL 8.0，添加全文索引（FULLTEXTindex）和空间索引(SPATIAL index)就属于这种情况
- 再延伸一下
- 使用optimizetable、analyze table和alter table这三种方式重建表的区别
- 这里顺便再简单解释一下
- 从MySQL 5.6版本开始，alter table t engine = InnoDB（也就是recreate）默认的就是上面图2的流程了
- analyze table t 其实不是重建表，只是对表的索引信息做重新统计，没有修改数据，这个过程中加了MDL读锁
- optimize table t 等于recreate+analyze
