MySQLで大量データ削除後にはoptimize tableする
MySQLで大量データ削除後にはoptimize tableする
０．改訂履歴
１．はじめに
このドキュメントでは，optimize tableの実行とその効果について確認する一連の手順を説明する． なお，使用しているOSは，RedHat Linux ES上で稼働している．MySQLのMyISAMデータベースエンジンは削除処理が苦手とされているが，大量のデータを削除した時に空いた領域を旨く使うことができない． よって，それを最適化するために，optimize tableを実行して効果を見てみる．
２．現在の状態
- 2800万件のテーブルの殆どのデータを削除したテーブルがある．
- select count(*)してみた．
[root@neptune ]: >select count(*) from APPDB.history;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 124227 |
+----------+
1 row in set (4 hours 53 min 20.27 sec)
[root@neptune ]: >
|
- 約5時間かかっている． ちなみに，この間，データベースへの他のユーザアクセスがない状態．
- この原因は，MySQLにてデータの大量削除を行った際，断片化が起こっている事が原因である．
３．optimize tableを実行してみる．
- optimize tableでは，以下のような作業が行われる．
- 削除されたテーブルの領域や断片化されたレコードを修復
- インデックスの格納領域をソートする
- 統計情報を更新する
- 統計情報を更新するという部分では，analyze tableを実施しているのと同等となる．
- optimize tableは，MySQL4.1ではMyISAMとBDBにしか対応していないので注意．
- 先ほどのテーブルに対して，optimize tableを実行してみる．
[root@neptune ]: >optimize table APPDB.history;
+---------------+----------+----------+----------+
| Table | Op | Msg_type | Msg_text |
+---------------+----------+----------+----------+
| APPDB.history | optimize | status | OK |
+---------------+----------+----------+----------+
1 row in set (52.42 sec)
[root@neptune ]: >
|
- ステータスがOKで終了している．
- 再度，select count(*)を実施してみる．
[root@neptune ]: >select count(*) from APPDB.history;
+----------+
| count(*) |
+----------+
| 124227 |
+----------+
1 row in set (0.00 sec)
[root@neptune ]: >
|
- 一瞬で作業完了．
- optimize tableを実施中は，テーブルロックがかかるので注意する．
