数据库存储空间中碎片产生的原因　及如何回收碎片

以MySQL为例，碎片的存在十分影响性能

MySQL 的碎片是 MySQL 运维过程中比较常见的问题，碎片的存在十分影响数据库的性能，本文将对 MySQL 碎片进行一次讲解。

判断方法：

MySQL 的碎片是否产生，通过查看

show table status from table_nameG;

这个命令中 Data_free 字段，如果该字段不为 0，则产生了数据碎片。

产生的原因：

1 经常进行 delete *** 作

经常进行 delete *** 作，产生空白空间，如果进行新的插入 *** 作，MySQL将尝试利用这些留空的区域，但仍然无法将其彻底占用，久而久之就产生了碎片；

演示：

创建一张表，往里面插入数据，进行一个带有 where 条件或者 limit 的 delete *** 作，删除前后对比一下 Data_free 的变化。

删除前：

删除后：

Data_free 不为 0，说明有碎片；

2 update 更新

update 更新可变长度的字段(例如 varchar 类型)，将长的字符串更新成短的。之前存储的内容长，后来存储是短的，即使后来插入新数据，那么有一些空白区域还是没能有效利用的。

演示：

创建一张表，往里面插入一条数据，进行一个 update *** 作，前后对比一下 Data_free 的变化。

CREATE TABLE `t1` ( `k` varchar(3000) DEFAULT NULL ) ENGINE=MyISAM DEFAULT CHARSET=utf8;

更新语句：update t1 set k='aaa';

更新前长度：223 Data_free：0

更新后长度：3 Data_free：204

Data_free 不为 0，说明有碎片；

产生影响：

1 由于碎片空间是不连续的，导致这些空间不能充分被利用；

2 由于碎片的存在，导致数据库的磁盘 I/O *** 作变成离散随机读写，加重了磁盘 I/O 的负担。

清理办法：

MyISAM：optimize table 表名；（OPTIMIZE 可以整理数据文件,并重排索引）

Innodb：

1 ALTER TABLE tablename ENGINE=InnoDB；(重建表存储引擎，重新组织数据)

2 进行一次数据的导入导出

碎片清理的性能对比：

引用我之前一个生产库的数据，对比一下清理前后的差异。

SQL执行速度：

select count() from testtwitter_11;

修改前：1 row in set (737 sec)

修改后：1 row in set (128 sec)

结论：

通过对比，可以看到碎片清理前后，节省了很多空间，SQL执行效率更快。所以，在日常运维工作中，应对碎片进行定期清理，保证数据库有稳定的性能。

MySQL 在崩溃恢复时，会遍历打开所有 ibd 文件的 header page 验证数据字典的准确性，如果 MySQL 中包含了大量表，这个校验过程就会比较耗时。 MySQL 下崩溃恢复确实和表数量有关，表总数越大，崩溃恢复时间越长。另外磁盘 IOPS 也会影响崩溃恢复时间，像这里开发库的 HDD IOPS 较低，因此面对大量的表空间，校验速度就非常缓慢。另外一个发现，MySQL 8 下正常启用时居然也会进行表空间校验，而故障恢复时则会额外再进行一次表空间校验，等于校验了 2 遍。不过 MySQL 80 里多了一个特性，即表数量超过 5W 时，会启用多线程扫描，加快表空间校验过程。

如何跳过校验MySQL 57 下有方法可以跳过崩溃恢复时的表空间校验过程嘛？查阅了资料，方法主要有两种：

1 配置 innodb_force_recovery可以使 srv_force_recovery != 0 ，那么 validate = false，即可以跳过表空间校验。实际测试的时候设置 innodb_force_recovery =1，也就是强制恢复跳过坏页，就可以跳过校验，然后重启就是正常启动了。通过这种临时方式可以避免崩溃恢复后非常耗时的表空间校验过程，快速启动 MySQL，个人目前暂时未发现有什么隐患。2 使用共享表空间替代独立表空间这样就不需要打开 N 个 ibd 文件了，只需要打开一个 ibdata 文件即可，大大节省了校验时间。自从听了姜老师讲过使用共享表空间替代独立表空间解决 drop 大表时性能抖动的原理后，感觉共享表空间在很多业务环境下，反而更有优势。

临时冒出另外一种解决想法，即用 GDB 调试崩溃恢复，通过临时修改 validate 变量值让 MySQL 跳过表空间验证过程，然后让 MySQL 正常关闭，重新启动就可以正常启动了。但是实际测试发现，如果以 debug 模式运行，确实可以临时修改 validate 变量，跳过表空间验证过程，但是 debug 模式下代码运行效率大打折扣，反而耗时更长。而以非 debug 模式运行，则无法修改 validate 变量，想法破灭。

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