MySQL 快速刪除大量數據(千萬級別)的幾種實踐方案
- 2020 年 7 月 7 日
- 筆記
筆者最近工作中遇見一個性能瓶頸問題,MySQL表,每天大概新增776萬條記錄,存儲周期為7天,超過7天的數據需要在新增記錄前老化。連續運行9天以後,刪除一天的數據大概需要3個半小時(環境:128G, 32核,4T硬盤),而這是不能接受的。當然如果要整個表刪除,毋庸置疑,用
TRUNCATE TABLE就好。
最初的方案(因為未預料到刪除會如此慢),代碼如下(最簡單和樸素的方法):
delete from table_name where cnt_date <= target_date
後經過研究,最終實現了飛一般(1秒左右)的速度刪除770多萬條數據,單張表總數據量在4600萬上下,優化過程的方案層層遞進,詳細記錄如下:
- 批量刪除(每次限定一定數量),然後循環刪除直到全部數據刪除完畢;同時key_buffer_size 由默認的8M提高到512M
運行效果:刪除時間大概從3個半小時提高到了3小時
(1)通過limit(具體size 請酌情設置)限制一次刪除的數據量,然後判斷數據是否刪除完,附源碼如下(Python實現):
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Mysql官方文檔: //dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration.html
- DELETE QUICK + OPTIMIZE TABLE
適用場景:MyISAM Tables
Why: MyISAM刪除的數據維護在一個鏈表中,這些空間和行的位置接下來會被Insert的數據復用。 直接的delete後,mysql會合併索引塊,涉及大量內存的拷貝移動;而OPTIMIZE TABLE直接重建索引,即直接把數據塊情況,再重新搞一份(聯想JVM垃圾回收算法)。
運行效果:刪除時間大3個半小時提高到了1小時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,刪除直接刪除過期日期所在的分區(最終方案—秒殺)
MySQL表分區有幾種方式,包括RANGE、KEY、LIST、HASH,具體參見官方文檔。因為這裡的應用場景日期在變化,所以不適合用RANGE設置固定的分區名稱,HASH分區更適應此處場景
(1)分區表定義,SQL語句如下:
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,否則會報錯:Constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed)轉換為天數(按一年的天數計算),然後HASH;分區建立7個。實際上,就是 days MOD 7 。
(2)查詢出需要老化的日期所在的分區,SQL語句如下:
"explain partitions select * from g_visit_relation_asset where cnt_date = '%s'" % expired_day
(3)OPTIMIZE or REBUILD partition,SQL語句如下:
"ALTER TABLE g_visit_relation_asset OPTIMIZE PARTITION '%s'" % partition
完整代碼如下【Python實現】,循環刪除小於指定日期的數據:
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
如果刪除的數據超過表數據的百分之50,建議拷貝所需數據到臨時表,然後刪除原表,再重命名臨時表為原表,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
參考:
1)//dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/alter-table-partition-operations.html 具體分區說明
2)//mysql.rjweb.org/doc.php/deletebig#solutions 刪除大數據的解決方案
本文版權歸作者和博客園共有,歡迎轉載,但未經作者同意必須保留此段聲明,且在文章頁面明顯位置給出原文連接,否則保留追究法律責任的權利。
************************************************************************
精力有限,想法太多,專註做好一件事就行
- 我只是一個程序猿。5年內把代碼寫好,技術博客字字推敲,堅持零拷貝和原創
- 寫博客的意義在於打磨文筆,訓練邏輯條理性,加深對知識的系統性理解;如果恰好又對別人有點幫助,那真是一件令人開心的事
************************************************************************