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MySQL 快速删除大量数据(千万级别)的几种实践方案详解

MySQL 快速删除大量数据(千万级别)的几种实践方案详解

笔者最近工作中遇见一个性能瓶颈问题,MySQL表,每天大概新增776万条记录,存储周期为7天,超过7天的数据需要在新增记录前老化。连续运行9天以后,删除一天的数据大概需要3个半小时(环境:128G, 32核,4T硬盘),而这是不能接受的。当然如果要整个表删除,毋庸置疑用

TRUNCATE TABLE就好。

最初的方案(因为未预料到删除会如此慢),代码如下(最简单和朴素的方法):

delete from table_name where cnt_date 

后经过研究,最终实现了飞一般(1秒左右)的速度删除770多万条数据,单张表总数据量在4600万上下,优化过程的方案层层递进,详细记录如下:

  • 批量删除(每次限定一定数量),然后循环删除直到全部数据删除完毕;同时key_buffer_size 由默认的8M提高到512M

运行效果:删除时间大概从3个半小时提高到了3小时

(1)通过limit(具体size 请酌情设置)限制一次删除的数据量,然后判断数据是否删除完,附源码如下(Python实现):

def delete_expired_data(mysqlconn, day):
 mysqlcur = mysqlconn.cursor()
 delete_sql = "DELETE from table_name where cnt_date

(2)增加key_buffer_size

mysqlcur.execute("SET GLOBAL key_buffer_size = 536870912")

key_buffer_size是global变量,详情参见Mysql官方文档:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration.html

  • DELETE QUICK + OPTIMIZETABLE

适用场景:MyISAM Tables

Why: MyISAM删除的数据维护在一个链表中,这些空间和行的位置接下来会被Insert的数据复用。 直接的delete后,mysql会合并索引块,涉及大量内存的拷贝移动;而OPTIMIZE TABLE直接重建索引,即直接把数据块情况,再重新搞一份(联想JVM垃圾回收算法)。

运行效果:删除时间大3个半小时提高到了1小时40分

具体代码如下:

def delete_expired_data(mysqlconn, day):
 mysqlcur = mysqlconn.cursor()
 delete_sql = "DELETE QUICK from table_name where cnt_date
  • 表分区,直接删除过期日期所在的分区(最终方案―秒杀)

MySQL表分区有几种方式,包括RANGE、KEY、LIST、HASH,具体参见官方文档。因为这里的应用场景日期在变化,所以不适合用RANGE设置固定的分区名称,HASH分区更符合此处场景

(1)分区表定义,SQL语句如下:

ALTER TABLE table_name PARTITION BY HASH(TO_DAYS(cnt_date)) PARTITIONS 7;

TO_DAYS将日期(必须为日期类型,否则会报错:Constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed)转换为天数(年月日总共的天数),然后HASH;建立7个分区。实际上,就是 days MOD 7。

(2)查询出需要老化的日期所在的分区,SQL语句如下:

"explain partitions select * from g_visit_relation_asset where cnt_date = '%s'" % expired_day

执行结果如下(partitions列即为所在分区):

+—-+————-+——————+————+——+—————-+——+———+——+———+———-+————-+
| id | select_type | table            | partitions | type | possible_keys  | key  | key_len | ref  | rows    | filtered | Extra       |
+—-+————-+——————+————+——+—————-+——+———+——+———+———-+————-+
|  1 | SIMPLE      | table_name       | p1         | ALL  | cnt_date_index | NULL | NULL    | NULL | 1325238 |   100.00 | Using where |
+—-+————-+——————+————+——+—————-+——+———+——+———+———-+————-+
1 row in set, 2 warnings (0.00 sec)

(3)OPTIMIZE or REBUILD partition,SQL语句如下:

"ALTER TABLE g_visit_relation_asset OPTIMIZE PARTITION '%s'" % partition

完整代码如下【Python实现】,循环删除小于指定日期的数据:

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

如果删除的数据超过表数据的百分之50,建议拷贝所需数据到临时表,然后删除原表,再重命名临时表为原表,附MySQL如下:

可通过: ALTER TABLE table_name REMOVE PARTITIONING 删除分区,而不会删除相应的数据

参考:

1)https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/alter-table-partition-operations.html具体分区说明

2)http://mysql.rjweb.org/doc.php/deletebig#solutions 删除大数据的解决方案

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