optimize table 表優化問題

語法： optimize table '表名'

一，原始數據

1，數據量

 

2，存放在硬盤中的表文件大小

3，查看一下索引信息

 

索引信息中的列的信息說明。

 

Table :表的名稱。
Non_unique:若是索引不能包括重複詞，則爲0。若是能夠，則爲1。
Key_name:索引的名稱。
Seq_in_index:索引中的列序列號，從1開始。
Column_name:列名稱。
Collation:列以什麼方式存儲在索引中。在MySQLSHOW INDEX語法中，有值’A’（升序）或NULL（無分類）。
Cardinality:索引中惟一值的數目的估計值。經過運行ANALYZE TABLE或myisamchk -a能夠更新。基數根據被存儲爲整數的統計數據來計數，因此即便對於小型表，該值也沒有必要是精確的。基數越大，當進行聯合時，MySQL使用該索引的機會就越大。
Sub_part:若是列只是被部分地編入索引，則爲被編入索引的字符的數目。若是整列被編入索引，則爲NULL。
Packed:指示關鍵字如何被壓縮。若是沒有被壓縮，則爲NULL。
Null:若是列含有NULL，則含有YES。若是沒有，則爲空。
Index_type：存儲索引數據結構方法（BTREE, FULLTEXT, HASH, RTREE）

 

二，刪除一半數據

 

 按常規思想來講，若是在數據庫中刪除了一半數據後，相對應的.MYD,.MYI文件也應當變爲以前的一半。可是刪除一半數據後，.MYD.MYI盡然連1KB都沒有減小，這是多麼的可怕啊。

咱們再來看一看，索引信息 

 

 對比一下，此次索引查詢和上次索引查詢，裏面的數據信息基本上是上次一次的一半，這點仍是合乎常理。

 

 三，用optimize table來優化一下

 

 1，查看一下.MYD,.MYI文件的大小

 2，查看一下索引信息

 

從以上數據咱們能夠得出，ad_code，ad_code_ind，from_page_url_ind等索引機會差很少都提升了85％，這樣效率提升了好多。

 

四，小結

我的是這樣理解的，當你刪除數據時，mysql並不會回收已刪除的數據所佔據的存儲空間，以及索引位。而是空在那裏，而是等待新的數據來彌補這個空缺，這樣就有一個缺乏，若是一時半會，沒有數據來填補這個空缺，那這樣就太浪費資源了。因此對於寫比較頻繁的表，要按期進行optimize，一個月一次，看實際狀況而定了。

 
舉個例子來講吧。有100個java程序員辭職了，可是呢只是人走了，java的職位還在那裏，這些職位不會撤銷，要等新的java程序員來填補這些空位。招一個好的程序員，比較難。我想大部分時間會空在那裏。哈哈。

 

 

OPTIMIZE TABLE只對MyISAM, BDB和InnoDB引擎表起做用。

 

注意，在OPTIMIZE TABLE運行過程當中，MySQL會鎖定表。