MySQL实战45讲学习笔记----表空间回收

数据库占用空间太大,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?

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,主要讨论表数据。

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。

我建议你不论使用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。

数据删除流程

看一下InnoDB中一个索引的示意图。InnoDB里的数据都是用B+树的结构组织的。

                                                        

图1 B+树索引示意图

假设,我们要删掉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。

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现在,你已经知道了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。以图1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,如果我们用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。

你现在知道了,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。

假设图1中page A已经满了,这时我要再插入一行数据,会怎样呢?

                                                 

图2 插入数据导致页分裂

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。

重建表

试想一下,如果你现在有一个表A,需要做空间收缩,为了把表中存在的空洞去掉,你可以怎么做呢?

你可以新建一个与表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。如果我们把表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,你可以使用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我们前面描述的差不多,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3 改锁表DDL

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。

我给你简单描述一下引入了Online DDL之后,重建表的流程:

  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(row log)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。

                                      

图4 Online DDL

可以看到,与图3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。

确实,图4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,你要很小心地控制操作时间。如果想要比较安全的操作的话,我推荐你使用GitHub开源的gh-ost来做。

Online 和 inplace

说到Online,我还要再和你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。

你可能注意到了,在图3中,我们把表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4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,我现在问你,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。

我们重建表的这个语句alter table t engine=InnoDB,其实隐含的意思是:

alter table t engine=innodb,ALGORITHM=inplace;

跟inplace对应的就是拷贝表的方式了,用法是:

alter table t engine=innodb,ALGORITHM=copy;

当你使用ALGORITHM=copy的时候,表示的是强制拷贝表,对应的流程就是图3的操作过程。

但我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,如果我要给InnoDB表的一个字段加全文索引,写法是:

alter table t add FULLTEXT(field_name);

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(FULLTEXT index)和空间索引(SPATIAL index)就属于这种情况。

使用optimize table、analyze table和alter table这三种方式重建表的区别。这里,我顺便再简单和你解释一下。

  • 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4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。
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