筆者最近工作中遇見(jiàn)一個(gè)性能瓶頸問(wèn)題，MySQL表，每天大概新增776萬(wàn)條記錄，存儲(chǔ)周期為7天，超過(guò)7天的數(shù)據(jù)需要在新增記錄前老化。連續(xù)運(yùn)行9天以后，刪除一天的數(shù)據(jù)大概需要3個(gè)半小時(shí)（環(huán)境：128G, 32核，4T硬盤），而這是不能接受的。當(dāng)然如果要整個(gè)表刪除，毋庸置疑用

TRUNCATE TABLE就好。

最初的方案（因?yàn)槲搭A(yù)料到刪除會(huì)如此慢），代碼如下（最簡(jiǎn)單和樸素的方法）:

delete from table_name where cnt_date <= target_date

后經(jīng)過(guò)研究，最終實(shí)現(xiàn)了飛一般(1秒左右)的速度刪除770多萬(wàn)條數(shù)據(jù)，單張表總數(shù)據(jù)量在4600萬(wàn)上下，優(yōu)化過(guò)程的方案層層遞進(jìn)，詳細(xì)記錄如下：

批量刪除（每次限定一定數(shù)量），然后循環(huán)刪除直到全部數(shù)據(jù)刪除完畢；同時(shí)key_buffer_size 由默認(rèn)的8M提高到512M

運(yùn)行效果：刪除時(shí)間大概從3個(gè)半小時(shí)提高到了3小時(shí)

（1）通過(guò)limit(具體size 請(qǐng)酌情設(shè)置）限制一次刪除的數(shù)據(jù)量，然后判斷數(shù)據(jù)是否刪除完，附源碼如下（Python實(shí)現(xiàn)）：

def delete_expired_data(mysqlconn, day): mysqlcur = mysqlconn.cursor() delete_sql = 'DELETE from table_name where cnt_date<=’%s’ limit 50000' % day query_sql = 'select srcip from table_name where cnt_date <= ’%s’ limit 1' % day try: df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn) while True: if df is None or df.empty: break mysqlcur.execute(delete_sql) mysqlconn.commit() df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn) except: mysqlconn.rollback()

（2）增加key_buffer_size

mysqlcur.execute('SET GLOBAL key_buffer_size = 536870912')

key_buffer_size是global變量，詳情參見(jiàn)Mysql官方文檔：https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration.html

DELETE QUICK + OPTIMIZETABLE

適用場(chǎng)景：MyISAM Tables

Why: MyISAM刪除的數(shù)據(jù)維護(hù)在一個(gè)鏈表中，這些空間和行的位置接下來(lái)會(huì)被Insert的數(shù)據(jù)復(fù)用。 直接的delete后，mysql會(huì)合并索引塊，涉及大量?jī)?nèi)存的拷貝移動(dòng)；而OPTIMIZE TABLE直接重建索引，即直接把數(shù)據(jù)塊情況，再重新搞一份（聯(lián)想JVM垃圾回收算法）。

運(yùn)行效果：刪除時(shí)間大3個(gè)半小時(shí)提高到了1小時(shí)40分

具體代碼如下：

def delete_expired_data(mysqlconn, day): mysqlcur = mysqlconn.cursor() delete_sql = 'DELETE QUICK from table_name where cnt_date<=’%s’ limit 50000' % day query_sql = 'select srcip from table_name where cnt_date <= ’%s’ limit 1' % day optimize_sql = 'OPTIMIZE TABLE g_visit_relation_asset' try: df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn) while True: if df is None or df.empty: break mysqlcur.execute(delete_sql) mysqlconn.commit() df = pd.read_sql(query_sql, mysqlconn) mysqlcur.execute(optimize_sql) mysqlconn.commit() except: mysqlconn.rollback() 表分區(qū)，直接刪除過(guò)期日期所在的分區(qū)（最終方案—秒殺）

MySQL表分區(qū)有幾種方式，包括RANGE、KEY、LIST、HASH，具體參見(jiàn)官方文檔。因?yàn)檫@里的應(yīng)用場(chǎng)景日期在變化，所以不適合用RANGE設(shè)置固定的分區(qū)名稱，HASH分區(qū)更符合此處場(chǎng)景

（1）分區(qū)表定義，SQL語(yǔ)句如下：

ALTER TABLE table_name PARTITION BY HASH(TO_DAYS(cnt_date)) PARTITIONS 7;

TO_DAYS將日期（必須為日期類型，否則會(huì)報(bào)錯(cuò):Constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed）轉(zhuǎn)換為天數(shù)（年月日總共的天數(shù)），然后HASH；建立7個(gè)分區(qū)。實(shí)際上，就是 days MOD 7。

（2）查詢出需要老化的日期所在的分區(qū),SQL語(yǔ)句如下：

'explain partitions select * from g_visit_relation_asset where cnt_date = ’%s’' % expired_day

執(zhí)行結(jié)果如下（partitions列即為所在分區(qū)）：

+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+| 1 | SIMPLE | table_name | p1 | ALL | cnt_date_index | NULL | NULL | NULL | 1325238 | 100.00 | Using where |+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

（3）OPTIMIZE or REBUILD partition,SQL語(yǔ)句如下：

'ALTER TABLE g_visit_relation_asset OPTIMIZE PARTITION ’%s’' % partition

完整代碼如下【Python實(shí)現(xiàn)】，循環(huán)刪除小于指定日期的數(shù)據(jù)：

def clear_partition_data(mysqlconn, day): mysqlcur = mysqlconn.cursor() expired_day = day query_partition_sql = 'explain partitions select * from table_name where cnt_date = ’%s’' % expired_day # OPTIMIZE or REBUILD after truncate partition try: while True: df = pd.read_sql(query_partition_sql, mysqlconn) if df is None or df.empty: break partition = df.loc[0, ’partitions’] if partition is not None: clear_partition_sql = 'alter table table_name TRUNCATE PARTITION %s' % partition mysqlcur.execute(clear_partition_sql) mysqlconn.commit() optimize_partition_sql = 'ALTER TABLE table_name OPTIMIZE PARTITION %s' % partition mysqlcur.execute(optimize_partition_sql) mysqlconn.commit() expired_day = (expired_day - timedelta(days = 1)).strftime('%Y-%m-%d') df = pd.read_sql(query_partition_sql, mysqlconn) except: mysqlconn.rollback() 其它

如果刪除的數(shù)據(jù)超過(guò)表數(shù)據(jù)的百分之50，建議拷貝所需數(shù)據(jù)到臨時(shí)表，然后刪除原表，再重命名臨時(shí)表為原表，附MySQL如下：

INSERT INTO New SELECT * FROM Main WHERE ...; -- just the rows you want to keep RENAME TABLE main TO Old, New TO Main; DROP TABLE Old; -- Space freed up here

可通過(guò)： ALTER TABLE table_name REMOVE PARTITIONING 刪除分區(qū)，而不會(huì)刪除相應(yīng)的數(shù)據(jù)

參考：

1）https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/alter-table-partition-operations.html具體分區(qū)說(shuō)明

2）http://mysql.rjweb.org/doc.php/deletebig#solutions 刪除大數(shù)據(jù)的解決方案

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到此這篇關(guān)于MySQL 快速刪除大量數(shù)據(jù)（千萬(wàn)級(jí)別）的幾種實(shí)踐方案詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)MySQL 快速刪除大量數(shù)據(jù)內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！