MySQL 快速刪除大量資料(千萬級別)的幾種實踐方案——附原始碼

那肉香腸發表於2020-09-19

筆者最近工作中遇見一個效能瓶頸問題,MySQL表,每天大概新增776萬條記錄,儲存週期為7天,超過7天的資料需要在新增記錄前老化。連續執行9天以後,刪除一天的資料大概需要3個半小時(環境:128G, 32核,4T硬碟),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),程式碼如下(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多萬條資料,單張表總資料量在4600萬上下,最佳化過程的方案層層遞進,詳細記錄如下:

  • 批次刪除(每次限定一定數量),然後迴圈刪除直到全部資料刪除完畢;同時 key_buffer_size  由預設的8M提高到512M

  執行效果:刪除時間大概從3個半小時提高到了3小時

(1)透過 limit (具體size 請酌情設定)限制一次刪除的資料量,然後判斷資料是否刪除完,附原始碼如下(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變數,詳情參見Mysql官方文件:  https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/server-configuration.html

  • DELETE QUICK + OPTIMIZE TABLE

  適用場景:MyISAM Tables

  Why: MyISAM刪除的資料維護在一個連結串列中,這些空間和行的位置接下來會被Insert的資料複用。 直接的delete後,mysql會合並索引塊,涉及大量記憶體的複製移動;而OPTIMIZE TABLE直接重建索引,即直接把資料塊情況,再重新搞一份(聯想JVM垃圾回收演算法)。

執行效果:刪除時間大3個半小時提高到了1小時40分

具體程式碼如下:

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()
  • 表分割槽,直接刪除過期日期所在的分割槽(最終方案—秒殺)

 MySQL表分割槽有幾種方式,包括RANGE、KEY、LIST、HASH,具體參見官方文件。因為這裡的應用場景日期在變化,所以不適合用RANGE設定固定的分割槽名稱,HASH分割槽更符合此處場景

(1)分割槽表定義,SQL語句如下:

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

TO_DAYS將日期(必須為日期型別,否則會報錯: Constant, random or timezone-dependent expressions in (sub)partitioning function are not allowed)轉換為天數(年月日總共的天數),然後HASH;建立7個分割槽。實際上,就是  days MOD  7 。


(2)查詢出需要老化的日期所在的分割槽,SQL語句如下:

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

執行結果如下( partitions列即為所在分割槽):

+----+-------------+------------------+------------+------+----------------+------+---------+------+---------+----------+-------------+
| 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語句如下:

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

完整程式碼如下【Python實現】,迴圈刪除小於指定日期的資料:

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

 如果刪除的資料超過表資料的百分之50,建議複製所需資料到臨時表,然後刪除原表,再重新命名臨時表為原表,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

可透過:  ALTER TABLE table_name REMOVE PARTITIONING 刪除分割槽,而不會刪除相應的資料

參考:

1) https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/alter-table-partition-operations.html 具體分割槽說明

2)   刪除大資料的解決方案

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