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MySQL數(shù)據(jù)清理的需求分析和改進

昨天幫一個朋友看了MySQL數(shù)據(jù)清理的問題,感覺比較有意思,具體的實施這位朋友還在做,已經(jīng)差不多了,我就發(fā)出來大家一起參考借鑒下。

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為了保證信息的敏感,里面的問題描述可能和真實情況不符,但是問題的處理方式是真實的。

首先這位朋友在昨天下午反饋說他有一個表大小是近600G,現(xiàn)在需要清理數(shù)據(jù),只保留近幾個月的數(shù)據(jù)。按照這個量級,我發(fā)現(xiàn)這個問題應該不是很好解決,得非常謹慎才對。如果是通用的思路和方法,我建議是使用冷熱數(shù)據(jù)分離的方式。大體有下面的幾類玩法:

exchange partition,這是亮點的特性,可以把分區(qū)數(shù)據(jù)和表數(shù)據(jù)交換,效率還不錯。

rename table,這是MySQL歸檔數(shù)據(jù)的一大利器,在其他商業(yè)數(shù)據(jù)庫里很難實現(xiàn)。

但是為了保險起見,我說還是得看看表結(jié)構(gòu)再說。結(jié)果看到表結(jié)構(gòu),我發(fā)現(xiàn)這個問題和我預想的完全不一樣。

這個表的ibd文件大概是600G,不是分區(qū)表,InnoDB存儲引擎。字段看起來也不多。需要根據(jù)時間字段update_time抽取時間字段來刪除數(shù)據(jù)。

我看了下這個表結(jié)構(gòu),字段不多,除了索引的設(shè)計上有些冗余外,直接看不到其他的問題,但是根據(jù)數(shù)據(jù)的存儲情況來看,我發(fā)現(xiàn)這個問題有些奇怪。不知道大家發(fā)現(xiàn)問題沒有。

這個表的主鍵是基于字段id,而且是主鍵自增,這樣來看,如果要存儲600G的數(shù)據(jù),表里的數(shù)據(jù)量至少得是億級別。但是大家再仔細看看自增列的值,會發(fā)現(xiàn)只有150萬左右。這個差別也實在太大了。

為了進一步驗證,我讓朋友查詢一下這個表的數(shù)據(jù)量,早上的時候他發(fā)給了我***的數(shù)據(jù),一看更加驗證了我的猜想。

 
 
 
 
  1. mysql> select max(Id) from test_data; 
  2.  
  3. +---------+ 
  4.  
  5. | max(Id) | 
  6.  
  7. +---------+ 
  8.  
  9. | 1603474 | 
  10.  
  11. +---------+ 
  12.  
  13. 1 row in set (0.00 sec) 

現(xiàn)在的問題很明確,表里的數(shù)據(jù)不到200萬,但是占用的空間近600G,這個存儲比例也實在太高了,或者說碎片也實在太多了吧。

按照這個思路來想,自己還有些成就感,發(fā)現(xiàn)這么大的一個問題癥結(jié),如果數(shù)據(jù)沒有特別的存儲,200萬的數(shù)據(jù)其實也不算大,清理起來還是很容易的。

朋友聽了下覺得也有道理,從安全的角度來說,只是需要注意一些技巧而已,但是沒過多久,他給我反饋,說表里的數(shù)據(jù)除過碎片,大概也有100多G,可能還有更多。這個問題和我之前的分析還是有一些沖突的。至少差別沒有這么大。200萬的數(shù)據(jù)量,基本就在1G以內(nèi)。但是這里卻是100多個G,遠遠超出我的預期。

 
 
 
 
  1. mysql> select round(sum(data_length+index_length)/1024/1024) as total_mb, 
  2.  
  3. -> round(sum(data_length)/1024/1024) as data_mb, 
  4.  
  5. -> round(sum(index_length)/1024/1024) as index_mb 
  6.  
  7. -> from information_schema.tables where table_name='hl_base_data'; 
  8.  
  9. +----------+---------+----------+ 
  10.  
  11. | total_mb | data_mb | index_mb | 
  12.  
  13. +----------+---------+----------+ 
  14.  
  15. | 139202 | 139156 | 47 | 
  16.  
  17. +----------+---------+----------+ 
  18.  
  19. 1 row in set (0.00 sec) 

這個問題接下來該怎么解釋呢。我給這位朋友說,作為DBA,不光要對物理的操作要熟練,還要對數(shù)據(jù)需要保持敏感。

怎么理解呢,update_time沒有索引,id是主鍵,我們完全可以估算數(shù)據(jù)的變化情況。

怎么估算呢,如果大家觀察仔細,會發(fā)現(xiàn)兩次提供的信息相差近半天,自增利的值相差是大概4000左右。一天的數(shù)據(jù)變化基本是1萬。

現(xiàn)在距離10月1日已經(jīng)有24天了,就可以直接估算出數(shù)據(jù)大概是在1363474附近。

 
 
 
 
  1. mysql> select current_date-'20171001'; 
  2.  
  3. +-------------------------+ 
  4.  
  5. | current_date-'20171001' | 
  6.  
  7. +-------------------------+ 
  8.  
  9. | 24 | 
  10.  
  11. +-------------------------+ 
  12.  
  13. 1 row in set (0.00 sec) 

按照這個思路,我提供了語句給朋友,他一檢查,和我初步的估算值差不了太多。

 
 
 
 
  1. mysql> select id , create_time ,update_time from test_data where id=1363474; 
  2.  
  3. +---------+---------------------+---------------------+ 
  4.  
  5. | id | create_time | update_time | 
  6.  
  7. +---------+---------------------+---------------------+ 
  8.  
  9. | 1363474 | 2017-09-29 10:37:29 | 2017-09-29 10:37:29 | 
  10.  
  11. +---------+---------------------+---------------------+ 
  12.  
  13. 1 row in set (0.07 sec) 

簡單調(diào)整一下,就可以完全按照id來過濾數(shù)據(jù)來刪除數(shù)據(jù)了,這個過程還是建議做到批量的刪除,小步快進 。

前提還是做好備份,然后慢慢自動化完成。 


新聞名稱:MySQL數(shù)據(jù)清理的需求分析和改進
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