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一张千万级的数据表，删除了一半的数据，你觉得B+树索引文件会不会变小?

(答案在文章中!!)

我们先来做个实验，看看表的大小是如何变化的?

做个实验，让数据说话

1、首先，在mysql中创建一张用户表，表结构如下：

CREATE TABLE `user` (   `id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,   `user_name` varchar(128) NOT NULL DEFAULT  COMMENT 用户名,   `age` int(11) NOT NULL  COMMENT 年龄,   `address` varchar(128) COMMENT 地址,    PRIMARY KEY (`id`) ) ENGINE=InnoDB  DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT=用户表;

2、造数据。用户表中批量插入1000W条数据

@GetMapping("/insert_batch") public Object insertBatch(@RequestParam("batch") int batch) {     // 设置批次batch=100000，共插入 1000W 条数据     for (int j = 1; j <= batch; j++) {         List<User> userList = new ArrayList<>();         for (int i = 1; i <= 100; i++) {             User user = User.builder().userName("Tom哥-" + ((j - 1) * 100 + i)).age(29).address("上海").build();             userList.add(user);         }         userMapper.insertBatch(userList);     }     return "success"; }

批量插入，每个批次100条记录，100000个批次，共1000W条数据。

3、查看表文件大小

索引文件大小约 595 M，最后修改时间 02:17

说明：

MySQL 8.0 版本以前，表结构是存在以.frm为后缀的文件里。

独享表空间存储方式使用.ibd文件来存放数据和索引，且每个表一个.ibd文件。

表数据既可以存在共享表空间，也可以是单独文件。通过innodb_file_per_table参数控制。MySQL 5.6.6 版本之后，默认是ON，这样，每个 InnoDB 表数据存储在一个以 .ibd为后缀的文件中。

4、删除 约500W条数据

@GetMapping("/delete_batch") public Object deleteBatch(@RequestParam("batch") int batch) {     for (int j = 1; j <= batch; j++) {         List<Long> idList = new ArrayList<>();         for (int i = 1; i <= 100; i += 2) {             idList.add((long) ((j - 1) * 100 + i));         }         userMapper.deleteUser(idList);     }     return "success"; }

开始时user表有1000W条数据，删除若干后，目前剩余约 550W 条。

5、在删除约500W条记录后，再次查看表文件大小

索引文件大小约 595 M，最后修改时间 10:34

实验结论：

对于千万级的表数据存储，删除大量记录后，表文件大小并没有随之变小。好奇怪，是什么原因导致的?不要着急，接下来，我们来深入剖析其中原因。

数据表操作有新增、删除、修改、查询，其中查询属于读操作，并不会修改文件内容。修改文件内容的是写操作，具体分为有删除、新增、修改三种类型。

接下来，我们开始逐一分析。

删除数据

InnoDB 中的数据采用B+树来组织结构。如果对B+树存储结构不清楚的话，可以先看下我之前写的一篇文章，巩固下基础知识。

面试题：mysql 一棵 B+ 树能存多少条数据?

假如表中已经插入若干条记录，构造的B+树结构如下图所示：

删除id=7这条记录，InnoDB引擎只是把id=7这条记录标记为删除，但是空间保留。如果后面有id位于(6,19)区间内的数据插入时，可以重复使用这个空间。

上图，表示新插入一条id=16的记录。

除了记录可以复用外，数据页也可以复用。当整个页从B+树摘掉后，可以复用到任何位置。

比如，将page number=5页上的所有记录删除以后，该page标记为可复用。此时如果插入一条id=100的记录需要使用新页，此时page number=5便可以被复用了。

如果相邻两个page的利用率都很低，数据库会将两个页的数据合并到其中一个page上，另一个page被标记为可复用。

当然，如果是像上面我们做的实验那样，将整个表的数据全部delete掉呢?所有的数据页都会被标记为可复用，但空间并没有释放，所以表文件大小依然没有改变。

总结：delete命令只是把数据页或记录位置标记为可复用，表空间并没有被回收，该现象我们称之为”空洞“。

新增数据

如果是插入的数据是随机的非主键有序，可能会造成数据页分裂。

上图可以看到，假如page number=5的数据页已经满了，此时插入id=15的记录，需要申请一个新的页page number=6来保存数据。待页分裂完成后，page number=5的最后位置就会留下一个可复用的空洞。

相反，如果数据是按照索引递增顺序插入的，那么索引是紧凑的，不会出现数据页分裂。

修改数据

如果修改的是非索引值，那么并不会影响B+树的结构。

比如，更新id=7的其它字段值，主键id保持不变。整个B+树并没有发生结构调整。

但是，如果修改的内容包含了索引，那么操作步骤是先删除一个旧的值，然后再插入一个新值。可能会造成空洞。

分析发现，新增、修改、删除数据，都可能造成表空洞，那么有没有什么办法压缩表空间??

客官，请继续往下看

新建表

我们可以新建一个影子表B与原表A的结构一致，然后按主键id由小到大，把数据从表A迁移到表B。由于表B是新表，并不会有空洞，数据页的利用率更高。

待表A的数据全部迁移完成后，再用表B替换表A。

MySQL 5.5 版本之前，提供了一键命令，快捷式完成整个流程，转存数据、交换表名、删除旧表。

alter table 表名  engine=InnoDB  

但是，该方案有个致命缺点，表重构过程中，如果有新的数据写入表A时，不会被迁移，会造成数据丢失。

Online DDL

为了解决上面问题，MySQL 5.6 版本开始引入 Online DDL，对流程做了优化。

执行步骤：

新建一个临时文件 扫描表A主键的所有数据页，生成B+ 树，存储到临时文件中 在生成临时文件过程中，如果有对表A做写操作，操作会记录到一个日志文件中 当临时文件生成后，再重放日志文件，将操作应用到临时文件 用临时文件替换表A的数据文件 删除旧的表A数据文件

与新建表的最大区别，增加了日志文件记录和重放功能。迁移过程中，允许对表A做增删改操作。