经常会有同学来问我,我的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?

那么今天,我就和你聊聊数据库表的空间回收,看看如何解决这个问题。

这里,我们还是针对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,所以我们今天主要讨论的是表数据。

接下来,我会先和你说明为什么简单地删除表数据达不到表空间回收的效果,然后再和你介绍正确回收空间的方法。

# 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。

所以,将innodb_file_per_table设置为ON,是推荐做法,我们接下来的讨论都是基于这个设置展开的。

我们在删除整个表的时候,可以使用drop table命令回收表空间。但是,我们遇到的更多的删除数据的场景是删除某些行,这时就遇到了我们文章开头的问题:表中的数据被删除了,但是表空间却没有被回收。

我们要彻底搞明白这个问题的话,就要从数据删除流程说起了。

# 数据删除流程

我们先再来看一下InnoDB中一个索引的示意图。在前面第4第5篇文章中,我和你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。

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。

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。

我记得有同学在第6篇讲表锁的文章《全局锁和表锁 :给表加个字段怎么索这么多阻碍?》的评论区留言说,DDL之前是要拿MDL写锁的,这样还能叫Online DDL吗?

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。

最后,我们再延伸一下。

在第10篇文章《MySQL为什么有时候会选错索引》的评论区中,有同学问到使用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。

# 小结

今天这篇文章,我和你讨论了数据库中收缩表空间的方法。

现在你已经知道了,如果要收缩一个表,只是delete掉表里面不用的数据的话,表文件的大小是不会变的,你还要通过alter table命令重建表,才能达到表文件变小的目的。我跟你介绍了重建表的两种实现方式,Online DDL的方式是可以考虑在业务低峰期使用的,而MySQL 5.5及之前的版本,这个命令是会阻塞DML的,这个你需要特别小心。

最后,又到了我们的课后问题时间。

假设现在有人碰到了一个“想要收缩表空间,结果适得其反”的情况,看上去是这样的:

  1. 一个表t文件大小为1TB;

  2. 对这个表执行 alter table t engine=InnoDB;

  3. 发现执行完成后,空间不仅没变小,还稍微大了一点儿,比如变成了1.01TB。

你觉得可能是什么原因呢 ?

你可以把你觉得可能的原因写在留言区里,我会在下一篇文章的末尾把大家描述的合理的原因都列出来,以后其他同学就不用掉到这样的坑里了。感谢你的收听,也欢迎你把这篇文章分享给更多的朋友一起阅读。

# 上期问题时间

在上期文章最后,我留给你的问题是,如果一个高配的机器,redo log设置太小,会发生什么情况。

每次事务提交都要写redo log,如果设置太小,很快就会被写满,也就是下面这个图的状态,这个“环”将很快被写满,write pos一直追着CP。

这时候系统不得不停止所有更新,去推进checkpoint。

这时,你看到的现象就是磁盘压力很小,但是数据库出现间歇性的性能下跌。

评论区留言点赞板:

@某、人 给了一个形象的描述,而且提到了,在这种情况下,连change buffer的优化也失效了。因为checkpoint一直要往前推,这个操作就会触发merge操作,然后又进一步地触发刷脏页操作;
有几个同学提到了内存淘汰脏页,对应的redo log的操作,这个我们会在后面的文章中展开,大家可以先看一下 @melon 同学的描述了解一下;
@算不出流源 提到了“动态平衡”,其实只要出现了这种“平衡”,意味着本应该后台的操作,就已经影响了业务应用,属于有损失的平衡。