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 <= target_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<='%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变量，详情参见mysql官方文档：

• 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<='%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：

 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）具体分区说明

2）删除大数据的解决方案

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